🔥🎯 一次停電，讓 Waymo 的 “自動駕駛上限” 被迫暴露

舊金山一次區域性停電，直接導致大量 Waymo 車輛集體停駛。

這不是偶發故障，而是一次結構性壓力測試。

第一層問題，其實發生在 “規則邊界”。

當交通信號燈失效、道路狀態偏離預設規則時，Waymo 車輛選擇的不是 “理解場景”，而是 “停止系統”。

這是典型的規則驅動與模塊化決策邏輯：只要環境超出白名單，系統就進入保守停擺。

而人類駕駛，恰恰是在信號混亂、規則缺失時，依靠常識、博弈和臨場判斷繼續前進。

第二層問題更關鍵：遠端接管系統同步癱瘓。

Waymo 一直強調 “有遠端支持兜底”，但這次停電同時切斷了通信與控制鏈路。

結果很清楚——

一旦雲端與控制中心不可用，車端本身並不具備獨立完成複雜場景決策的能力。

這次事件真正揭示的，不是某個技術 Bug，而是一條清晰的分界線：

Waymo 的系統，本質上仍然高度依賴外部基礎設施與規則穩定性。

對比之下，Tesla 所走的是完全不同的路線。

端到端神經網絡並不依賴 “規則完整”，而是試圖學習 “人類在混亂中的應對方式”。

這條路更難、更慢，但目標很明確：

即便信號燈失效、網絡中斷、規則缺失，車輛仍能像人一樣判斷 “現在該怎麼開”。

舊金山停電不是偶然事故，而是一次提前到來的現實考題。

它暴露了一個核心問題：

當城市不再完美運行，自動駕駛系統還能不能繼續工作？

你認為這次事件只是 Waymo 的階段性問題，

還是規則驅動自動駕駛在真實世界中的天然天花板？

📣我會持續拆解自動駕駛在真實世界中的關鍵失效場景、技術路線分歧，以及哪些能力決定最終勝出。

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