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保安德里克莫里斯
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猫眼影戏记者 万长胜 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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