2025年12月20日，旧金山遭遇一场大规模停电事故，导致约30%的城市区域陷入黑暗，影响超过13万户居民。这一事件不仅暴露了城市基础设施的脆弱性，还凸显了自动驾驶技术在极端条件下的差异表现：Alphabet旗下的Waymo机器人出租车集体停滞，造成交通堵塞，而Tesla的Full Self‑Driving（FSD）系统则展现出更强的适应性，继续正常运行。这一对比引发了行业对自动驾驶系统设计哲学的热议，强调了自主性与外部依赖的权衡。
停电事故起源于Pacific Gas & Electric（PG&E）位于第八街和Mission街的变电站火灾。当晚约7点左右，火灾引发连锁反应，迅速切断供电，波及Sunset、Richmond、Haight‑Ashbury、Pacific Heights和Presidio等多个社区。 到周日下午，仍有近1.9万户无电，预计周一午后全面恢复。 市长安Daniel Lurie敦促居民避免上路，并调动执法人员手动指挥交通，以缓解信号灯熄灭带来的混乱。 这一突发事件考验了旧金山作为自动驾驶测试热土的韧性，该市是Waymo和Tesla等公司的重要运营地。
Waymo的机器人出租车在停电中首当其冲。Waymo车辆依赖激光雷达（LiDAR）、摄像头和雷达等传感器构建环境地图，但其系统设计高度整合外部基础设施，如交通信号灯和无线交通数据。当信号灯失效时，Waymo车辆默认将其视为四向停车（all‑way stop），要求车辆完全停止并观察其他路权。 然而，由于停电规模庞大，车辆在确认路口状态时停留时间过长，导致集体“趴窝”。目击者视频显示，在Mission区如16th街和Guerrero街，以及Divisadero街和McAllister街等路口，多达2‑6辆Waymo车排队阻塞车道，警示灯闪烁，却无法前进。 社交媒体上充斥着嘲讽，如“Waymo在停电中像死了一样堵路😂😂😂”，反映了公众对技术的失望。
Waymo发言人Suzanne Philion解释称，此举优先考虑乘客安全和应急通道，但未详细说明技术细节。 专家分析指出，Waymo系统可能过度依赖远程协助（remote assistance），在蜂窝网络不稳时，车辆会进入保守模式，避免潜在风险。 Matthew Wansley教授表示：“这项技术本应应对通信延迟或中断，但远程干预可能比我们想象中更关键。” 结果，Waymo于当晚8点左右暂停旧金山湾区叫车服务，直至周日下午3:30恢复。 尽管无事故或伤亡，事件仍引发交通拥堵，拖车连夜移除车辆。 市府对此表达担忧，推动Waymo暂停运营以缓解压力。
相比之下，Tesla的Robotaxi和配备FSD的车辆表现出色，继续穿越无信号路口。Tesla CEO Elon Musk在X平台上宣称：“Tesla Robotaxi不受影响。” 用户分享视频显示，Tesla车辆在停电路口顺利左转或直行，无需干预。 这一优势源于Tesla FSD的设计哲学：系统主要依赖车载硬件，包括摄像头、超声波传感器和神经网络处理器，几乎不依赖外部信号。 FSD使用视觉主导的“端到端”学习模型，模拟人类驾驶员行为，能将熄灭信号灯视为停车标志，并基于实时观察其他车辆动态决策。 与Waymo不同，Tesla避免了远程依赖，减少了网络中断风险。
技术上，Waymo采用“多模态”感知，整合LiDAR提供精确3D映射，但这也使其更依赖高清地图和实时数据更新。在停电中，信号缺失和潜在的蜂窝干扰放大了这一弱点。 Tesla则坚持“纯视觉”路径，训练模型处理模糊场景，如无灯路口，通过数百万英里 fleet 数据迭代优化。 Reddit讨论中，用户指出Waymo在旧金山每天产生海量数据，但Tesla的FSD在基础设施失效时更鲁棒。 然而，Tesla并非完美，其FSD仍处于监督模式，且在复杂城市环境中偶有争议。
这一事件对自动驾驶行业敲响警钟。Waymo的停滞凸显了过度依赖外部系统的风险，尤其在灾害频发的城市。 专家呼吁增强系统自主性，如集成备用电源和更智能的决策算法。 Tesla的表现虽获赞，但也引发监管担忧：FSD的“无灯通行”是否足够安全？加州公共事业委员会（CPUC）可能借此审视许可标准。 更广义上，事件反映了自动驾驶从测试到大规模部署的挑战：Waymo在旧金山运营数百辆车，而Tesla Robotaxi尚在有限试点。
展望未来，行业需平衡创新与可靠性。Waymo表示将从事件中吸取教训，提升系统韧性。 Tesla则继续推动FSD更新，目标是实现完全无人干预。 这一停电事件不仅是技术故障的案例，更是自动驾驶生态演进的缩影，提醒从业者：在追求效率时，勿忘对不确定性的准备。
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