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【央视新闻客户端】
Waymo 旧金山系统故障引质疑：自动驾驶出租车应急能力遭拷问
作者：阿比鲁普?罗伊时间：2025 年 12 月 27 日 北京时间 22：01更新于 4 小时前
本月初，旧金山市发生大面积停电事故，导致 Waymo 旗下自动驾驶出租车集体抛锚并造成交通堵塞。这一事件引发公众担忧：自动驾驶汽车运营商是否已具备应对地震、洪水等重大突发事件的能力？
社交媒体流传的视频显示，12 月 20 日，太平洋瓦电公司一座变电站发生火灾，造成旧金山市约三分之一区域断电，交通信号灯全面瘫痪。作为城市街头随处可见的出行工具，谷歌母公司Alphabet旗下 Waymo 的自动驾驶出租车，纷纷在十字路口停滞不前，双闪警示灯持续闪烁。事故发生后，Waymo 暂停了所有运营服务，直至次日才恢复。
此次事故再次引发外界呼吁，要求对这一尚处萌芽阶段但发展迅猛的行业加强监管。目前，特斯拉、亚马逊旗下 Zoox 等多家企业正竞相在多个城市扩张自动驾驶出租车服务。
卡内基梅隆大学计算机工程学教授、自动驾驶技术专家菲利普?库普曼表示：“如果企业连停电这样的突发状况都应对不当，监管机构若不采取行动，要求企业出具能够妥善应对地震等极端场景的证明，那就是严重失职。”
Waymo 于本周二发布声明回应称，其自动驾驶出租车设计有应对交通信号灯失灵的方案，默认将此类路口视为四路停车让行路口，但车辆偶尔会发出指令，请求工作人员进行人工确认核验。该公司提到，事故当天，旗下车辆顺利通过了 7000 余个无信号灯路口，但 “大面积停电导致人工确认请求量激增”，进而 “造成响应延迟，加剧了本已拥堵不堪的道路交通压力”。
全球范围内的自动驾驶出租车运营商，均不同程度地采用人工远程接入技术 —— 即行业内所称的 “远程操控”—— 对车辆进行监控与操作。以 Waymo 为例，该公司配备了一支 “车队应急响应” 人工团队，当自动驾驶系统（Waymo Driver）遇到特殊路况时，团队会对系统发出的问询作出回应。
然而，此类远程协助技术存在明显局限性。乔治梅森大学自主与机器人研究中心主任、前美国道路安全监管机构顾问米西?卡明斯指出，Waymo 此次故障事件，凸显出监管自动驾驶出租车运营商技术应用规范的迫切性。
她表示：“远程操控技术的核心价值，在于当自动驾驶系统无法正常响应时，由人工介入接管。联邦政府必须出台针对远程操控技术的监管规则，确保在发生重大系统故障时，具备备用远程操控方案。”
负责为自动驾驶出租车测试与商业运营发放许可的加州机动车管理局及加州公用事业委员会均表示，已介入调查该起事件。
加州机动车管理局称，正在与 Waymo 及其他自动驾驶汽车制造商协商应急响应相关改进措施，同时正着手制定监管条例，以确保远程操控人员 “在安全规范、责任认定及响应时效方面达到高标准要求”。
一记 “警钟”
自动驾驶汽车的部署与商业化进程，难度远超预期。企业不仅需要投入巨额资金保障技术安全性，还需应对事故引发的公众抗议 —— 多起碰撞事故已导致多家企业被迫关停业务。
2023 年，通用汽车旗下自动驾驶公司 Cruise 发生一起备受关注的事故，其自动驾驶出租车拖拽一名行人行驶，随后监管机构吊销了该公司的运营许可，最终迫使 Cruise 全面停止业务。
不过，自动驾驶出租车行业近期重回公众视野。特斯拉于今年早些时候在得克萨斯州奥斯汀市推出自动驾驶出租车服务，首席执行官埃隆?马斯克承诺将加快业务扩张。Waymo 自 2009 年从谷歌自动驾驶项目起步，多年来发展稳扎稳打，目前也已提速扩张步伐。
Waymo 目前拥有超 2500 辆自动驾驶汽车车队，业务覆盖旧金山湾区、洛杉矶、菲尼克斯都会区、奥斯汀及亚特兰大等多个城市。
该公司表示，车辆现行的人工确认流程制定于早期部署阶段，现阶段正结合当前业务规模进行优化升级。Waymo 正在推进全车队系统更新，为车辆加载 “特定停电场景应对程序”，助力车辆在突发状况下更果断地完成导航决策。
卡明斯与库普曼均认为，一旦自动驾驶出租车运营商的车队规模超过特定阈值，监管部门应增设许可条件，强制要求企业具备应对大规模系统故障的充足能力。
库普曼警告称：“这次只是停电事故，若是发生地震，后果不堪设想。这起事件无疑是一记警钟。”
国家知识产权局信息显示，中国矿业大学（北京）;北京数论科技有限公司申请一项名为“结合多驱动因子与融合网络模型的排土场边界识别方法”的专利，公开号CN121214246A，申请日期为2025年9月。
专利摘要显示，本发明公开了一种结合多驱动因子与融合网络模型的排土场边界识别方法，其方法包括：S1、构建排土场边界样本数据集和制作驱动因子特征库；S2、构建融合网络模型DAMAT?U，编码单元对遥感影像数据进行逐层多尺度特征提取并依次得到特征图A1～An；S3、解码单元对特征图An进行逐层解码处理，解码单元包括驱动因子自适应模块DFAM，驱动因子自适应模块DFAM利用驱动因子特征数据实时生成模型的调制参数；在解码过程中对应跳跃连接并融合编码单元对应层特征图；S4、获取研究区的遥感影像数据输入训练后的融合网络模型DAMAT?U进行排土场边界预测。本发明采用深度融合、多尺度特征提取、注意力增强和驱动因子自适应调制实现了研究矿区的排土场边界分割目的。
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