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圣安東尼奧一家Whataburger的得來速車道,周六下午成了自動駕駛的公開處刑現場。一輛Waymo無人車從出口方向扎進單行道,把后面排隊買漢堡的人全堵死。警察到場后對著空駕駛座揮了3分鐘手臂,車才勉強停下。
這段TikTok視頻24小時內播放量破百萬。拍攝者配文:"我們的SAPD女王們正在指揮一輛逆行的Waymo。"語氣里的嘲諷幾乎要溢出屏幕。更尷尬的是,車里當時還坐著乘客——他點了餐,卻跟著車一起被困在錯誤的車道里,看著警察像指揮一臺故障洗衣機那樣比劃手勢。
2月的培訓課,4月就翻車
Waymo今年2月才在圣安東尼奧上線服務。上線前,公司專門給當地官員做了"應急響應指南和執(zhí)法交互協(xié)議"培訓,包括如何關閉自動駕駛模式、整車斷電,還留了一條24小時熱線。
但培訓內容和現實場景之間,顯然存在某種斷層。SAPD事后聲明稱" officers followed the procedure provided to access the Waymo and the vehicle was manually moved",卻沒說清楚到底是遠程操作員介入,還是警察親手把車推出去的。這種模糊表述本身就很說明問題——所謂"全自動"的敘事,在具體操作層面依然是一筆糊涂賬。
Waymo的遠程支援團隊分布在美國和菲律賓。他們的正式職責是"為車輛提供額外信息以理解環(huán)境",但實際操作中,大量時間花在處理車輛卡死、繞圈、或者像這次一樣逆行進入封閉空間的情況。一位前員工曾透露,高峰期單個操作員要同時監(jiān)控20輛車,反應延遲以分鐘計。
校車紅燈照闖,聯(lián)邦召回后照舊
Whataburger事件只是Waymo在德州麻煩清單的最新一項。去年下半年,奧斯汀一個學區(qū)公開指控Waymo車輛"非法且危險地"繞過閃爍紅燈的校車。按照德州法律,校車紅燈亮起時,雙向車輛必須停下,確保兒童安全過街。
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Waymo的應對策略是軟件更新。但《連線》雜志最近的追蹤報道顯示,數月過去,加上一次聯(lián)邦層面的召回,這些車輛依然沒學會識別校車紅燈。召回原因是"軟件可能導致車輛不正確預測校車運動軌跡",修復方案是OTA升級。升級后的實際路測表現,學區(qū)方面顯然不滿意。
這暴露了一個被刻意模糊的事實:Waymo的"全自動駕駛"認證基于特定場景通過率,而非全場景可靠性。高速公路、標準十字路口、天氣良好時的表現被大量宣傳;得來速車道、校車紅燈、施工繞行等邊緣場景,則很少出現在官方材料里。
城市資源的無聲消耗
舊金山、鳳凰城、洛杉磯、奧斯汀、圣安東尼奧——Waymo的擴張路線圖上,每個城市都留下了類似的痕跡。市政部門被大量報警電話淹沒:車輛無故停在路中間、十字路口中央死機、或者像這次一樣把快餐店車道變成單行道迷宮。
這些事件很少造成人員傷亡,因此很難進入主流新聞的優(yōu)先級。但它們對城市運營的真實成本,從未被完整計算過。警察出勤、交通疏導、市民投訴處理、與企業(yè)的協(xié)調會議,這些人力消耗不會被寫進Waymo的季度財報。
圣安東尼奧警方沒有公布這次出警占用了多少執(zhí)勤時間。但從視頻長度和現場復雜度判斷,至少兩位警員、二十分鐘以上、加上后續(xù)報告流程——只為了一輛買漢堡走反路的無人車。當這類事件乘以數百輛運營車輛、乘以365天,數字會變得相當可觀。
Waymo的競爭對手也在經歷類似陣痛。特斯拉的Cybercab測試被曝出現"員工遠程接管"的頻繁干預,有些場景下人類操作員每英里要介入多次。兩家公司的技術路線不同,但面臨的信任困境相似:公眾對自動駕駛的容忍閾值,遠低于人類司機的同等失誤。
Whataburger事件的最后,那輛Waymo被手動移出車道,乘客 presumably 拿到了他的漢堡。TikTok評論區(qū)最高贊的提問是:"如果警察不在場,它會在那里轉多久?"
Waymo沒有回答這個問題。它的下一份安全報告,大概也不會包含"得來速車道誤闖率"這個指標。
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