自动驾驶出租车再遇天气挫折
Waymo在其一辆车辆驶入被洪水淹没的街道并在暴雨中被困后，暂停了亚特兰大的自动驾驶出租车服务，这凸显出恶劣天气对自动驾驶系统而言仍然极具挑战。公司表示，车辆在遇到积水道路时车内无人，并随即停下。TechCrunch引用的当地报道称，该车被困了大约一小时后才被拖走。
亚特兰大的暂停发生在圣安东尼奥类似停运之后，这意味着Waymo如今已在两个城市停止服务，同时试图解决车辆如何识别并避开被淹道路的问题。这个问题并不新鲜。它已经严重到Waymo上周发布了软件召回，但最新事故表明，临时修复并不充分。
为何先前修复未能奏效
根据美国国家公路交通安全管理局发布的文件，Waymo承认在推出最近的软件更新时，尚未完成最终补救方案。相反，公司只是在高速道路上、以及洪水风险较高的时段和地点施加限制。这种缓解措施旨在在更完整的解决方案开发完成前降低暴露风险。
亚特兰大的事件似乎显示出这种做法的局限性。Waymo告诉TechCrunch，风暴在国家气象局发布山洪预警、警戒或提示之前就已经造成了积水。这些预警是公司用来为车辆应对恶劣天气所依赖的更大一套信号的一部分。换句话说，Waymo天气风险框架中的一层在某种程度上依赖外部预警系统，而这次积水是在这些触发信号出现之前形成的。
这并不意味着车辆只依赖天气警报。但这确实表明，当道路状况变化速度快于整体预警基础设施时，预报、警报、运营限制和车载行为所构成的综合系统仍有重要缺口。
自动驾驶车辆部署中的反复模式
洪水问题也符合Waymo推广过程中反复出现的更广泛模式。过去，公司曾通过软件改动应对有问题的驾驶行为，但类似问题之后仍然持续存在。TechCrunch指出，Waymo此前曾推出修复措施，防止自动驾驶出租车违法超越停靠的校车，但后来仍有车辆被观察到在其周围做出违法动作。
这段历史之所以重要，是因为它凸显了自动驾驶中的一个持续挑战：边缘案例并不是一旦识别就会消失的孤立事件。现实中的驾驶条件混乱、多变且高度本地化。修补某一种失效模式可以降低风险，但不能彻底消除，尤其当系统必须实时解读天气、基础设施、交通行为和不断变化的街道状况时更是如此。
被淹道路尤其难处理，因为它同时涉及感知、预测和运行判断。车辆需要识别危险、评估严重程度、判断是否可通行，并采取足够保守的行动，以免被困或制造危险。在城市风暴条件下，这个决策空间可能在每个街区、每一分钟都发生变化。
监管压力正在加大
Waymo的天气问题出现之际，联邦层面针对其他方面的审查也在进行。美国国家公路交通安全管理局和国家运输安全委员会都在调查该公司关于停靠校车的行为。5月15日，NHTSA在认定Waymo此前的回应需要更多信息后，向其发出了第二份文件请求。
NHTSA和NTSB的其他调查还在审查1月23日发生在加利福尼亚州圣莫尼卡的一起事件。根据TechCrunch引用的公司先前说法，一辆Waymo自动驾驶出租车在将速度降至约每小时6英里后撞上了一名儿童。这些调查与洪水问题不同，但它们共同加剧了一个更大的问题：在公共机构仍在调查多类风险之际，自主系统究竟能以多快速度扩张。
亚特兰大暂停传递出的信号
直接的结论很清楚：Waymo尚未对强降雨和突发城市内涝拿出稳健方案，因此选择暂停运营，而不是在无法自信应对的条件下继续提供服务。从安全角度看，这是谨慎之举。同时，这也承认了自动驾驶出租车的可靠性仍受环境复杂性制约。
对更广泛的自动驾驶行业而言，亚特兰大的暂停提醒人们，部署进展不能只看行驶里程或进入了多少市场。它还取决于系统在最困难、最不可预测条件下的表现。天气长期以来一直是自动驾驶研发中最顽固的障碍之一。本周的事件表明，这道障碍依然牢固存在。
本文基于TechCrunch的报道。阅读原文。
Originally published on techcrunch.com
