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陈良康
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猫眼影戏记者 吴乃宜 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
文 | 山自
2025年12月20日 ，旧金山遭遇一场有数的大规模停电 。太平洋煤气与电力公司（PG&E）一座变电站突生气灾 ，导致全市约12.5万用户断电 ，笼罩西区、里士满、海特-阿什伯里、中国城等近三分之一区域 。交通讯号灯整体熄灭 ，Muni公交停运 ，市长丹尼尔·卢瑞紧迫呼吁市民非须要不出行 。
2025年12月20日下昼4:50的PG&E停电图
然而 ，在这场都会应急事务中 ，最引人注目的并非人类司机的杂乱应对 ，而是——Waymo自动驾驶车队的整体“宕机” 。
社交媒体上 ，视频疯传：多辆白色Waymo车辆在漆黑湿润的十字路口一动不动 ，红色尾灯在夜色中闪灼 ，后方排起长龙 ，人类司机或鸣笛鞭策 ，或无奈绕行 。有用户奚落：“停电摧毁了Waymos RIP 。”更有视察者尖锐指出：“看起来它们基础没接受过停电训练 。”
停电时代 ，一辆Waymo被困在路上
越日 ，Waymo官方认可已暂停旧金山效劳 ，并诠释称：“由于大规模停电 ，车辆比平时停留更长时间以确认受影响交织路口的状态 。”但这一轻描淡写的回应 ，掩饰不了一个更深层的手艺；旱蓖獠渴只∩枋┍浪 ，目今主流自动驾驶系统为何云云懦弱？
不是“故障” ，而是系统性懦弱链的袒露
从手艺角度看 ，Waymo车辆在停电夜的障碍 ，并非简单？槭 ，而是一条典范的“懦弱性传导链”：
L4级自动驾驶依赖多传感器融合（摄像头+激光雷达+毫米波雷达） 。在正常工况下 ，交通讯号灯提供结构化、高确定性的规则输入——红灯停 ，绿灯行 。这种强语义信号极大简化了决议逻辑 。
但停电后 ，红绿灯物理消逝 ，激光雷达点云中不再有对应结构 ，摄像头在低照度下识别能力骤降 。更要害的是 ，系统失去了“规则锚点” ，被迫将决议权重转移至对无序人类行为的展望——而这正是目今AI的短板 。
美国交妄想定 ，信号灯失效时应视为“All-Way Stop”（所有偏向停车后依次通行） 。但执行这一规则需精准判断“谁先停稳”“谁有通行意图” ，并与其他可能不守规的人类司机举行动态博弈 。
现有决议妄想算法严重依赖预设规则和名堂化场景明确 。面临杂乱路口中抢行、犹豫、变道的人类车辆 ，系统陷入高不确定性下的守旧死循环：“无法100%确认清静 → 不可动 → 一连期待” 。
有剖析指出 ，陪同停电的蜂窝网络波动或实时交通数据中止 ，可能是另一重攻击 。Waymo等公司依赖远程协助（Tele-assist）处置惩罚边沿场景 。一旦通讯中止 ，车辆不但“看不见” ，还成了“信息孤岛” ，无法获取后台指令或路径重妄想 。
更讥笑的是 ，硬件冗余无法填补“情形模子”的缺失 。系统设计默认“天下有规则” ，却未为“规则自己消逝”构建降级运行机制 。其“最小危害状态”（Minimal Risk Condition）战略——原地停车——在单车场景下合理 ，但在车队规模安排时 ，反而引发系统性交通梗塞 。
李飞飞：数据与算法的“失衡”才是泉源
这场“黑夜测试”恰如一面镜子 ，映照出李飞飞近期关于AI焦点矛盾的深刻洞察 。
在近期与钛媒体的对话中 ，李飞飞明确指出：
她进一步强调 ，行业普遍保存“算法比数据主要”的认知误差——算法工程师薪资更高、更受追捧 ，而数据事情被视为“不敷性感” 。但现实是：所有AI从业者都认可 ，数据至少具有一律价值 。
Waymo事务正是这一“协同失灵”的典范案例 。
据Tiger Global泄露文件 ，Waymo现在每周提供45万次Robotaxi效劳 ，累计路测里程已达数亿英里 。但这些数据高度集中于“正常工况”：电力稳固、信号有用、人类基本守规 。
而“全域大规模停电”这类系统性边沿场景（Systematic Corner Case） ，因其低概率、高本钱、难复现 ，在训练集中险些空缺 。算法从未在足够多样本上学习“规则失效时该怎样反应” ，自然在真实天下中“懵圈” 。
更深层问题在于 ，目今系统缺乏一个能明确物理与社会规则怎样动态演化的天下模子（World Model） 。
理想的天下模子应能推理：“停电 → 信号灯失效 → 人类行为从规则主导转为博弈主导 → 路口通行效率下降 → 我应接纳更无邪但审慎的战略（如追随前车缓慢蠕动）” 。
但现有系统只是感知-展望-妄想的流水线拼接 ，没有因果推理、没有心智理论（Theory of Mind） 。当输入异常 ，算法便在“不确定性过高”的循环中空转 ，无法挪用知识举行降级决议 。
这正是李飞飞所说的：“数据和算法就像科学家的两条腿 ，少哪条都走不远 。”Waymo有强盛的算法之腿 ，却在要害数据维度上跛足前行 。
为天下模子构建“漆黑训练集”
李飞飞展望 ，未来1-2年AI将迎来手艺爆发 ，突破口正在于数据与算法的新型协同机制 。对自动驾驶而言 ，这意味着一场数据战略的范式革命 。
行业必需放弃对总里程的迷信 ，转而系统性构建要害场景数据库 ，包括：
这些场景需通过定向实采、众包上报与仿真天生相连系的方法积累 。
真实停电难以复现 ，但高保真仿真可以 。使用天生式AI与数字孪外行艺 ，可在虚拟旧金山中重复模拟“信号灯全灭+通讯中止+人类抢行”的复合场景 ，天生海量训练样本 。
Wayve、Covariant等公司已证实 ，高质量合成数据可显著提升模子鲁棒性 。未来 ，自动驾驶公司的焦点竞争力 ，或将体现在其“漆黑场景天生引擎”的能力上 。
天下模子需要明确“为什么” ，而不但是“是什么” 。这意味着数据标注需从古板的目的检测、语义支解 ，升级为
意图标注：行人挥手是让行照旧求助？
因果关联：车辆减速是由于前方有障碍 ，照旧准备变道？
社会规范建模：在无信号灯路口 ，外地驾驶文化是“先到先走”照旧“右侧优先”？
这类“高阶语义数据”将成为训练天下模子的要害燃料 。
事务也警示：太过依赖云端、高精地图和实时通讯 ，会引入单点故障危害 。未来系统需支持更强的边沿智能——纵然断网断电 ，也能基于局部感知举行长时序危害推演 。
响应地 ，训练数据应包括大宗“通讯降级”条件下的乐成处置惩罚案例 ，让模子学会在信息受限时依然稳健决议 。
在探索天下模子落地路径的历程中 ，海内自动驾驶企业蘑菇车联的实践值得关注 。其自研的 MogoMind 大模子 正实验构建一个融合物理纪律、交通规则与社会博弈知识的统一认知框架 。差别于古板？榛芄 ，MogoMind 通过端到端训练 ，在感知、展望与决议之间建设更细密的协同机制 。更主要的是 ，蘑菇车联同步打造的 AI网络 ，一套笼罩车端、边沿与云端的漫衍式智能基础设施——为大模子提供了一连进化的数据闭环：纵然在局部通讯中止或信号失效场景下 ，车端模子仍能基于外地化天下表征举行稳健推理 。这种“物理天下大模子+AI网络”的双轮驱动 ，或将成为应对“旧金山式黑夜”的中国计划 。
从“规则拟合者”到“天下明确者”
旧金山谁人停电的夜晚 ，Waymo车队障碍的红灯 ，像一串耀眼的警示符 ，照亮了目今自动驾驶手艺的界线 ；蛐 ，真正的智能 ，不是在阳灼烁媚的规则天下中完善运行 ，而是在黑夜混沌中依然知道怎样前行 。
未来的自动驾驶系统 ，不应只是执行指令的机械 ，而应成为能深度明确物理天下、推测人类意图、在不确定性中稳健决议的“数字生命体” ，让都会运行更高效 ，让交通治理更智能 ，让人车出行更清静 。
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责编：孙国秀
审核：张金锐
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