**Waymo直面自動駕駛挑戰：規模擴張倒逼協議升級**

在自動駕駛技術邁向商業化的關鍵階段，Waymo正面臨規模擴張帶來的全新挑戰。近期舊金山大規模停電事件暴露了其系統在極端場景下的應對短板，促使這家行業巨頭加速升級協議框架，以適配日益復雜的運營環境。

**邊緣場景的“壓力測試”**

2025年12月，一場由火災引發的舊金山全域停電，成為Waymo自動駕駛系統的現實考場。盡管其車輛已能自主識別超7000個熄燈信號燈并將其視為四向停車，但集中爆發的異常請求導致系統響應延遲，部分車輛甚至因“決策猶豫”加劇了交通擁堵。這一事件揭示了當前算法的局限性：訓練數據高度依賴電力穩定、信號有效的“理想工況”，而對系統性邊緣場景（如全域停電）缺乏足夠的學習樣本。

Waymo技術團隊坦言，早期部署階段設計的保守協議已無法滿足現有規模需求。公司正通過全車隊軟件更新，賦予車輛更精準的區域停電感知能力，使其在規則失效時能結合實時交通流動態調整策略，例如跟隨前車緩慢通行而非僵化等待。

**規模與安全的動態平衡**

隨著運營版圖從鳳凰城擴展至亞特蘭大、奧斯汀等城市，Waymo每周提供超45萬次全無人駕駛服務，累計路測里程突破數億英里。但快速擴張也伴隨著風險事件頻發——從誤判施工區域到與動物碰撞，監管機構已多次啟動調查。

對此，Waymo采取雙重策略：一方面通過OTA更新快速修復已知問題（如2025年5月針對障礙物識別的召回）；另一方面重構底層邏輯，嘗試構建具備因果推理能力的“世界模型”（World Model）。該系統需理解“停電→信號失效→人類行為轉為博弈”的動態規則演變，而非機械執行預設流程。

**協同生態的未竟之路**

行業專家指出，單車智能的瓶頸在于無法獨立應對系統性風險。Waymo事件折射出更深層問題：自動駕駛系統尚未建立“心智理論”（Theory of Mind），即預判人類駕駛員在異常條件下的行為模式。未來需通過車路協同（如接入市政電力故障數據庫）和群體智能（車隊間實時決策共享）彌補這一缺陷。

盡管挑戰重重，Waymo仍堅持“安全優先下的激進擴張”路線。2026年，其服務范圍計劃覆蓋拉斯維加斯等新城市，測試場景將納入更多極端工況。這場規模與安全的博弈，或將成為自動駕駛商業化進程的分水嶺。