Waymo，又翻车了。
上周六，是美国的第250个独立日，旧金山的夜空被烟花点亮的同时，一辆Waymo无人车也“燃”起来了...
据旧金山消防部门通报，当晚在康涅狄格街1200号街区附近，一辆无人驾驶的Waymo车辆径直碾过路面正在燃烧的烟花，结果烟花引燃了车辆。
随即消防人员赶到后扑灭明火，被点燃的Waymo也被拖离现场。庆幸的是，事发时车内无乘客，没有人员受伤报告。
这还不是最戏剧性的，在当晚现场不少旧金山居民都拍到，不少Waymo车辆直接撂挑子：故障的、抛锚的、以至于不得不呼叫拖车拖走，造成交通严重堵塞，而且一堵就是长达3到4个小时。
独立日下的旧金山用一场烟花，给Waymo上了一堂长尾场景实操课...
而且，这已经是在短短两个月，Waymo第三次引发运营事故了。
状况百出
这次的车辆起火事件，虽然不是Waymo自己的锅，但也是Waymo自己一手酿成的——谁家“好车”，会冲着正在点燃的烟火当正常道路一样的开过去？
在X平台上，有车内的乘客记录下了这刺激的一幕，视频显示，一名行人正在路口点燃烟花，后面一辆无人出租车正常驶来，烟花被点燃后，行人撤离路边，但是这台载有乘客的Waymo却并没有选择绕行，而是直接驶过正在燃烧的烟花区。
视频里还能听到乘客说“哦不，不，不”，然后问“哥们，我们着火了吗？”，所幸这台车没有没点燃。
但真正让人头疼的，不是几辆和烟花“过不去”的Waymo无人车，真正值得琢磨的是后续引发的一些系列的蝴蝶效应：车辆停滞、电量耗尽、等待拖车、堵上加堵。
多位旧金山居民发布的视频显示，在7月4日庆祝活动的混乱场面中，Waymo车辆要么出现故障、要么抛锚，或被拖走。
据Business Insider报道，当晚旧金山北部出现了严重交通拥堵，金门大桥烟花表演结束后还出现了计划外的道路封闭。其中有大量Waymo车辆被困在拥堵车流中。部分车辆在怠速等待时电量耗尽，需要拖车处理。
“我们被告知，可能需要3小时到4个小时才能把这些故障车辆拖走，之后交通才能恢复。”一位名为马尔科·古铁雷斯(Marco Gutierrez) 的X用户在一条Waymo被拖走的视频下方写道。
随即Waymo的发言人就发表了紧急声明，是因为“极端交通拥堵”干扰了正常运营，已与当地部门协调清理车辆，没有人员受伤，而且这些车辆当时均处于完全自动驾驶状态。还表示，“我们的团队始终在评估各种方法，以增强Waymo在重大交通中断情况下的应对能力。”
愣是没提一句，自家车辆冲入烟花爆炸区域，导致失火的情况。
虽然不得不承认，独立日当晚的旧金山确实是一个极其混乱的状态：烟花在路口炸开、行人围观、道路临时封闭、车流堵死、大量网约车和私家车同时涌入。
但这不该是一台无人车，无法识别出烟花点燃区域这类危险场景的理由。
翻车不断
自今年来，Waymo在运营过程中不断有翻车事件。
就在前不久，Waymo宣布召回3871辆自动驾驶出租车，基本是全部车队的规模，这是Waymo近两年来第六次发起召回。
召回的理由，听起来简单得近乎荒谬：车辆的感知识别系统存在缺陷，可能无法正确识别高速公路施工区域的标识和路障，导致无人车误入封闭施工路段。
因为在召回之前，Waymo已确认至少13起此类事件——其中凤凰城4起，旧金山7起，剩下2起未披露具体城市。
凤凰城在4月11日和19日先后发生6起事故，车辆直接驶过匝道封闭标志进入施工区域，旧金山湾区则在5月18日一天之内就出现7起，车辆从交通锥之间穿行，驶入仍在施工的高速车道。
还有网友直接现身说法，在社交媒体上发布了车辆冲过锥桶、在巨大的施工卡车之间左右穿梭甚至加速，最后被警车追赶的视频。
事故发生后，Waymo第二天就停止了所有Robotaxi的高速公路运营，随后向美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）提交了自愿召回备案，一直到上个月正式召回。
同样是在5月，Waymo无人车还出现了“幽灵交通”的现象，凌晨6点，一辆接一辆的Waymo无人车，排队驶进一个死胡同，然后掉头，再原路离开。1小时来了近50辆，没有乘客，没有司机，甚至没有人知道它们为什么要来。
随后有居民找来一张儿童交通警示牌堵在路口，结果是8辆Waymo无人车全部被困住，在狭窄的街道上来回打转。
随后Waymo发声明：“我们重视社区反馈，已与合作车队一起解决了这个路线问题。”
然后在今年4月，一辆Waymo无人车在极端天气受困，尽管系统已检测到路面积水，车辆却仍以低速继续前行，由于水势比系统判断的要急得多，最终被冲入溪流。
Waymo事后承认其软件存在缺陷，但尚未完全开发出识别并避开积水区域的最终方案，暂时只能通过召回推送临时软件更新，通过地理围栏在特定时间和区域限制车辆行驶。
更早之前，2026年1月，菲尼克斯一辆Waymo误入轻轨轨道，乘客紧急逃生。同月，圣莫尼卡一辆Waymo在小学附近斑马线撞到儿童，轻微伤。圣何塞机场，Waymo载着乘客行李直接开走，乘客被迫空手登机。
Waymo对各类事件的回应模式高度一致：承认问题、推送软件更新、强调安全记录。
但违规仍在继续，仿佛修复的永远都是上一道题，而下一道题Waymo完全无法预测。
“长尾”的顽疾
其实复盘Waymo自今年以来所出现的运营事故，无论是极端天气情况，或者高速维修施工路段，还是独立日经典下的混乱城区模式，都指向了同一类技术痛点——“长尾复杂场景”。
比如，在正常道路上，车道线清晰、交通标志规范、其他车辆行为可预测，自动驾驶系统处理起来相对从容。
但施工路段完全不同，临时路障摆放不规则、车道线可能被覆盖或重新画设、交通标志和日常不一致、施工人员随机出现、甚至有些路段的限速和通行规则临时改变。
这些变量叠加在一起，对感知系统的要求是指数级上升的，Waymo的感知系统在常规场景下表现确实优秀，这也是它能拿到全球最多商业化运营许可的原因。
但频频翻车的Waymo暴露了一个核心矛盾：其系统擅长处理“规则内”的场景，但面对“规则临时改变”的场景，仍然会犯错。
目前Waymo采用的多传感器融合的技术方案，目前正在运营的大多是第5代自动驾驶系统，配备了29个摄像头、5个激光雷达、6个毫米波雷达。
Waymo的技术路线本就高度依赖预先绘制的高精地图，以及规则化的条件触发式的驾驶策略，这虽然在结构化环境中带来了卓越的行驶体验，但也意味着系统对“地图之外”的场景天生脆弱。
这也是为什么，Waymo能在常规场景下，能做到严重伤亡事故率比人类驾驶员低13倍，但在临时性、非标准化的道路变化场景下，频频翻车的原因。
比如，碾过烟花起火的那辆无人车，说明它的传感器没能识别出路面上那个“小型烟花”是危险物。激光雷达和摄像头能看到障碍物，但“正在燃烧的烟花”在训练数据里可能归类为“微小障碍物”，系统判定不需要躲。
翻车倒不是因为算法不行，而是没人教过它，即便用数据模拟一亿公里，也模拟不出7月4日晚上旧金山那种“所有人都在庆祝、没人按规矩来”的混乱。
或许Waymo在99%的场景下没有问题，但剩下的1%——也就是所谓的“长尾场景”，往往是最容易发生变故的，而这恰恰是商业化更该面对的真实世界。
云端生成的场景分布，虽然会覆盖真实世界会遇到的各种失败模式，但真实失败的组合方式，永远比仿真更出人意料。车队越大，跑的里程越多，遇到极端复杂场景的概率就越高。
Waymo的安全性统计虽然在“平均意义”上优于人类驾驶员，但长尾场景恰恰是统计均值失效的地方，当Waymo的短板愈发明显，Robotaxi的全球座次也该洗牌了。
本文来自微信公众号 “超电实验室”（ID：SuperEV-Lab），作者：王磊，36氪经授权发布。
