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停電引發(fā)的危機(jī)
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作者|融溪
一次偶發(fā)事件,再次把Waymo推至風(fēng)口浪尖。
剛過去的周末,美國舊金山遭遇大范圍停電,這場突如其來的事故,影響了十多萬家庭以及商戶,公共交通系統(tǒng)也陷入混亂。
但誰也沒想到,這次黑天鵝事件,讓W(xué)aymo成為最大受害者之一。
因?yàn)榇蠓秶k姡值兰t綠燈罷工,Waymo的自動駕駛出租車因識別不了熄燈后紅綠燈,直接選擇擺爛。
這就導(dǎo)致幾十輛自動駕駛出租車在十字路口趴窩,舊金山多個交通路段陷入了癱瘓狀態(tài)...
此時此刻,馬斯克跳出來了——
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特斯拉的Robotaxi就沒受到啥影響。
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停電引發(fā)的事故
事情還要從一場火災(zāi)說起。
12月20日,太平洋燃?xì)怆娏荆≒G&E)變電站突發(fā)一場大火,導(dǎo)致舊金山市約30%的區(qū)域停電,因目前正是圣誕節(jié)前購物和社交高峰期,停電的影響也被不斷擴(kuò)大。
給這次事故煽風(fēng)點(diǎn)火的,就是Waymo自動駕駛車隊(duì)。
因Waymo的Robotaxi感知不到熄滅的紅綠燈,直接打起雙閃停在路口。
視頻顯示,Waymo被困路口后,后面排起了很長的堵車隊(duì)伍,任后車如何“滴滴”,Waymo自是巋然不動。
有當(dāng)?shù)鼐用穹Q,當(dāng)?shù)貢r間周六晚9點(diǎn)45 分左右,他看到至少三輛Waymo自動駕駛車在道路上停駛,其中一輛的停靠位置位于特克大道靠近帕克大街的路段,“這些車就直接停在了馬路正中間。”
還有部分乘客稱,被困車內(nèi)長達(dá)數(shù)十分鐘。
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在這起事故中,Waymo的遠(yuǎn)程監(jiān)控中心似乎也沒有處理這種突發(fā)事件的經(jīng)驗(yàn),導(dǎo)致幾十輛自動駕駛車長時間在路上拋錨。
對此,Waymo也做了回應(yīng),稱Waymo Driver系統(tǒng)設(shè)計(jì)為在信號燈失效時將路口時按照四路停車,但此次停電規(guī)模過大,車輛比平時停留更長時間,這加劇了交通擁堵。”
但解釋還是太過蒼白,免不了網(wǎng)友對其技術(shù)產(chǎn)生質(zhì)疑。
這也不是Waymo第一次遭遇集體趴窩,2023年4月,就有5臺自動駕駛出租車,因?yàn)殪F太大,在市區(qū)街道趴窩。Waymo當(dāng)時的回應(yīng)是,會通過軟件更新改善車輛在霧天及停車場景下的表現(xiàn)。
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此次再次遭遇大規(guī)模趴窩,也遭到競爭對手馬斯克的嘲諷,馬斯克直接發(fā)文稱“特斯拉Robotaxi未受舊金山停電影響”。
不過一個事實(shí)是,特斯拉目前并沒有在舊金山開展robotaxi服務(wù),即便在灣區(qū)的特斯拉robotaxi,也配有安全監(jiān)督人員,隨時準(zhǔn)備接管駕駛。
為了配合老板的吐槽,特斯拉特意放出一段視頻。視頻顯示,特斯拉的Robotaxi即便在紅綠燈熄滅的路口,也能自主實(shí)現(xiàn)通行,還配文稱,F(xiàn)SD在數(shù)十億英里的現(xiàn)實(shí)世界中接受訓(xùn)練,包括停電。
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為什么又是特斯拉
Waymo的自動駕駛車輛集體趴窩,暴露出目前L4級自動駕駛的一個問題——一旦外部基礎(chǔ)設(shè)施崩塌,或是人工規(guī)則沒有涉及,所謂的自動駕駛就會直接崩潰。
L4自動駕駛需要依賴幾十個傳感器協(xié)同工作,比如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及攝像頭等,紅綠燈就是非常簡單直接的決策判斷標(biāo)準(zhǔn)。
國內(nèi)有不少L4級車隊(duì),在挖掘車路云一體化的商業(yè)潛力,這種路線依賴道路設(shè)施與云端平臺的協(xié)同,強(qiáng)調(diào)“聰明的車+智慧的路+強(qiáng)大的云”。
看似強(qiáng)大且安全的閉環(huán),某種程度上也非常脆弱,一旦道路基礎(chǔ)設(shè)施罷工,決策系統(tǒng)就會失去決策錨點(diǎn)。
在通信中斷后,Waymo的自動駕駛車輛就像風(fēng)箏斷線,車輛也成了信息孤島,遠(yuǎn)程協(xié)助也不能處理這種邊緣場景,當(dāng)既定規(guī)則無法起到作用,車輛就只能啟動最小的風(fēng)險狀態(tài)——原地停車。
說到底,還是因?yàn)閃aymo核心算法缺乏非典型場景預(yù)設(shè)。
因?yàn)楹V信第一性原理,特斯拉FSD采用了端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),核心在于模仿人類駕駛的直覺化決策過程。
這種模型輸入包括多路攝像頭視頻、車輛運(yùn)動信息等,輸出則直接生成控制信號,跳過了傳統(tǒng)模塊化方案中復(fù)雜的中間步驟。?
尤其是在FSD V14版本后,進(jìn)一步引入了多模態(tài)能力,整合了視覺、語言和3D空間理解,這可以讓車輛能像人類一樣處理復(fù)雜場景,如施工區(qū)域繞行或經(jīng)過停電的紅綠燈等。
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相比之下,特斯拉FSD會具備更多對非典型場景的實(shí)時推理能力,從技術(shù)原理來看,基于人工智能驅(qū)動的Robotaxi,顯然會有更強(qiáng)大的泛化能力。
至此,我們可以得出一條簡單的邏輯——提高AI上限,自然會帶來更高級別的自動駕駛。
對于此事件后,Waymo算是做了一次“壓力測試”,只不過這次測試并不合格,這也給了特斯拉更多的機(jī)會。
最新消息是,特斯拉FSD車隊(duì)學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人發(fā)了個小視頻,顯示特斯拉Robotaxi已經(jīng)移除了安全員,有第三方平臺顯示,在奧斯汀,已經(jīng)有三臺特斯拉Robotaxi移除了安全員。
Waymo最強(qiáng)大的對手,已經(jīng)在大步狂飆了。
>End
本文轉(zhuǎn)載自“超電實(shí)驗(yàn)室”,原標(biāo)題《Waymo災(zāi)難級趴窩,馬斯克成最大顯眼包》。
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