无人车为什么总被“常识”干翻？
撰文 | 麦哩
题图 | 网络
2026年7月4日，旧金山。金门大桥的烟花秀结束后，数十万人涌向街道。
拥堵是预料之中的。预料之外的是，数十辆Waymo自动驾驶车辆，停滞在了拥堵的道路上。有目击者拍下现场，大约20辆Waymo排成一排，动弹不得。有些车电量耗尽，需要拖车拖离。
烟花秀当夜，一辆载着乘客的Waymo直接碾过了一颗正在燃烧的烟花。乘客事后说："还庆幸自己活着。"
Waymo表示，严重的交通拥堵及计划外的道路封闭，干扰了公司部分车辆的正常运营。卡内基梅隆大学教授Phil Koopman则指出：“远程协助人员只有几十个。如果100辆车同时被困，根本没有足够的人手解困。”
规模越大，事故越多
2026年是Waymo的“扩张之年”。从2025年的5座城市扩展到了目前的11座，总服务面积超过1400平方英里。车队规模接近4000辆，每周完成约50万次付费出行。
但扩张的另一面，是事故密度的上升。
就在独立日事件前不久，，涉及3871辆车。原因是车辆在高速公路上，13次未能识别施工区域封闭标志，直接驶入预设施工区。5月19日，Waymo全线叫停高速公路运营。
1月7日，凤凰城，一辆Waymo误入轻轨轨道，乘客紧急逃出，车继续沿轨道滑行，迎面逼近一列列车；1月29日，圣莫尼卡，一辆Waymo在小学附近斑马线撞到一名儿童；5月，圣何塞机场，一辆Waymo带着乘客后备箱里的行李自行驶离。
这是Waymo的第六次召回。此前五次涉及洪水、校车、电线杆等场景。
烟花、施工区、轻轨：同一个问题烟花、施工区、轻轨，这些事故指向同一个问题：AI能识别物体形态，却无法判断危险意图。
碾过烟花的Waymo，传感器“看到”了路面上的物体，但它不知道那是一个正在燃烧的爆炸物。驶入施工区的Waymo“看到”了锥桶，但它没有理解“封闭施工”意味着“不能进”。误入轻轨轨道的Waymo“看到”了轨道，但它不知道列车正在逼近。
Waymo官方称，其车辆严重事故率较人类驾驶员降低92%。但这个数字，衡量的是"正常驾驶条件下"的事故率。烟花、施工区、轻轨，这些长尾极端场景，系统判断完全失效。
人类司机看到烟花会主动避让，因为“那东西会爆炸”是常识推理。而AI没有常识，它只有模式匹配。模式匹配在95%的场景下足够好，但剩下5%的极端场景，才是"安全"和"灾难"的分界线。
资本市场的十字路口
事故发生后，Waymo的回应延续了此前的模板式表述。但资本市场已经在重新算账。
2026年2月，Waymo完成160亿美元D轮融资，投后估值1260亿美元。这个估值建立在“纯L4无人驾驶规模化”的叙事之上。但独立日烟花、施工区召回、轻轨误入，这些事件叠加在一起，正在动摇一个核心假设：纯无人驾驶能否在非标准化复杂城市场景中可靠运营？
与此同时，Uber的“混合运力”路线正在获得更多资金认可。Uber CEO的判断是，“自动驾驶技术创新很快，但有意义的商业化需要更长时间”。在自动驾驶完全成熟之前，人类司机和Robotaxi混合运营是更务实的过渡路径。人类司机处理复杂场景，Robotaxi处理标准化路线。不需要等到"AI覆盖所有场景"才能赚钱。
长尾没有尽头
烟花属于极低概率极端场景。全球所有自动驾驶厂商都无法覆盖全部突发非常规物体 。起火车辆无乘客、无伤亡，损失可控，属于技术迭代必经的测试案例 。
但问题在于频率和密度。Waymo在2026年计划进入超20座城市，包括伦敦和东京。每进入一座新城，就新增一套气候、道路、行人习惯、监管规则的组合。每多跑一英里，遇到极端场景的概率就高一分。
长尾没有尽头。不是“等技术成熟就好了”。技术越成熟，暴露的未知就越多。区别只在于：谁在为这些未知买单，以及买单的速度能不能跑赢扩张的速度。
Waymo的订单量还在涨，证明标准路况内开车确实没有问题。但独立日的拥堵和烟花证明的另一件事是：当现实世界不再“标准”时，无人车和人类司机之间的差距，不是参数能填平的。
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