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猫眼影戏记者 卡罗琳 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，并非简单模块失效，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。差别于古板模块化架构，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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同砚们，星期一早上好，今天，我要讲的主题是——节纸。在建设“节约型社会”历程中，生涯在青青校园里的少先队员应该做“节约型社会的小主人”，最大限度地节约资源，提高资源使用效率，把对情形的损害减到最小水平。少先队总部提出了“四个一”的系列活动，同砚们应该从身边做起，起劲提倡康健节俭的生涯方法。北京地区经常刮起沙尘暴，黄沙肆虐，刮得让人睁不开眼，面临云云卑劣的生态情形，北京一小学在一次中队会上，同砚们纷纷体现，愿意为；の颐堑纳樾巫龀鲎约旱男⑺。各人献计献策，纷纷提出了去远郊植树造林、去逍遥种花种草等许多建议。最后，向导员先生希望各人想个步伐，从身边的小事做起，同样抵达绿化祖国的目的，由于我学校特殊的情形，没有植树绿化的逍遥了。这可把各人难住了。有一个叫雷依梦同砚很智慧，她想了想说：“着实，我们天天都在破损着森林，由于我们的纸张，都是用木浆制成的，为了供应用纸，天天都有成千上万棵树木被砍伐。”她的一番话引起了同砚们的强烈回声。最后各人提议；で樾未由肀叩男∈伦銎，我们就从节约一纸张最先。说干就干，首先从自己做起，全体队员体现，以后决不随便铺张纸张，不再用纸叠飞机乱扔。不再把没用完的底稿纸乱抛。并且同砚之间相互监视。不但云云，同砚们还自动回家向家长宣传节约用纸，并视察家庭用纸情形。起源统计用纸情形如下：餐巾纸平均天天一个家庭消耗10张。面巾纸平均天天一个家庭约莫消耗5—7张，卫生纸全家平均天天合计消耗1/5卷，学习用纸(包括用书)折合成A4纸，约莫6—8张。将这些纸张折合因素量约莫为0.25公斤。照此盘算，我们每年每个家庭就要消耗掉约莫91.25—91.5公斤纸张。北京有一支著名遐迩的“一张纸小队”。5年前，北京市东高房小学年仅8岁的少先队员袁日涉提倡组建了这支小队。几年来，“一张纸小队”用现实验动转达着“聚沙成塔，聚沙成塔”的质朴原理。他们招呼各人“两面用纸、节约护树”;他们把正背面都用过的纸网络走来，放在课堂后面的纸箱里，并为这个纸箱起了个好听的名字--“绿色银行”;他们在北京郊区建设了一片“少年先锋林”，妄想发动天下20xx名队员在这里种下20xx棵树，作为环保少年为20xx年北京奥运会献上的一份礼物。同砚们，一页纸就是一页金，举手投足间珍惜一张纸，就即是造林一片。透过一张张皎洁的纸，你有没有思索过自己的行为;你是否远离了一次性纸杯、一次性木筷?你是否用纸的背面写过字?你是否用旧挂历纸包过书皮?你是否把废纸与垃圾脱离处置惩罚?你的口袋里装的是手帕照旧面巾纸?让我们一起加入到“一张纸小队”的行列中来吧!节约一张纸，拯救的可能是一棵大树，甚至整个森林......节约不但是美德，更是责任。
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