2025 年 12 月 20 日，旧金山发生了一场大范围停电，影响了约三分之一的城市区域。这场电网故障不仅让居民陷入黑暗，更暴露了自动驾驶系统在极端基础设施失效情况下的脆弱性。Waymo 自动驾驶车队在这场危机中的表现，成为了检验自动驾驶系统容错能力的现实案例。
事件回顾：自动驾驶系统的集体 “瘫痪”
根据《旧金山标准报》的报道，Waymo 在停电发生后不久就暂停了在旧金山的服务。社交媒体上流传的视频显示，多辆 Waymo 自动驾驶车辆停滞在十字路口或阻塞交通车道，加剧了本就混乱的交通状况。停电导致交通信号灯失效，而 Waymo 车辆似乎无法应对这种基础设施全面失效的场景。
Waymo 发言人 Suzanne Philion 在声明中表示：“我们专注于确保乘客安全，并确保应急人员有清晰的通道开展工作。” 这一表态揭示了自动驾驶系统在紧急情况下的首要考量：安全优先于服务连续性。
技术脆弱性：过度依赖外部基础设施
自动驾驶系统的设计哲学建立在 “感知 - 决策 - 执行” 的闭环上，但这个闭环严重依赖外部基础设施的正常运行。Waymo 事件暴露了几个关键的技术脆弱点：
1. 交通信号依赖症
现代自动驾驶系统通常通过多种方式感知交通信号状态：
- 视觉识别：摄像头检测信号灯颜色和状态
- V2I 通信：车辆与基础设施的无线数据交换
- 地图数据：预存信号灯位置和时序信息
在停电期间，所有这三种方式都可能失效：视觉识别无法检测到不亮的信号灯，V2I 通信因基站断电而中断，地图数据无法提供动态的交通流信息。
2. 无线数据中断的连锁反应
Waymo 车辆可能依赖云端数据来补充本地感知的不足。当电网故障导致蜂窝网络基站、Wi-Fi 热点等通信基础设施失效时，车辆就陷入了 “信息孤岛” 状态。根据研究论文《自动驾驶车辆故障安全系统紧急控制算法开发》的观点，这种通信中断会触发系统的安全协议，导致车辆进入保守的故障安全模式。
3. 群体智能的缺失
单个自动驾驶车辆的决策可能合理，但群体行为可能产生灾难性后果。当多辆 Waymo 车辆同时检测到异常并采取保守策略时，它们可能集体选择停在 “最安全” 的位置 —— 往往是十字路口或交通要道，从而形成交通阻塞的恶性循环。
工程挑战：设计电网故障下的紧急策略
从工程角度看，自动驾驶系统在电网故障下面临三个核心挑战：
挑战一：故障检测与分类
系统需要能够准确区分：
- 临时性信号中断（如信号灯故障）
- 区域性基础设施失效（如电网故障）
- 全局性系统故障（如通信网络瘫痪）
每种情况需要不同的应对策略。Waymo 事件表明，当前系统可能将所有异常统一归类为 “高风险” 状态，触发过于保守的响应。
挑战二：安全停车位置选择
理想的紧急停车位置应满足：
- 避让应急通道：确保消防、救护等车辆通行
- 最小化交通影响：避免阻塞主要交叉口
- 乘客安全可达性：便于乘客安全离开车辆
- 后续恢复便利：便于电网恢复后重新部署
在实际操作中，这些目标往往相互冲突。Waymo 车辆选择停在当前位置，可能是算法在多重约束下的 “最优解”，但这个解对整体交通流产生了负面影响。
挑战三：群体协调机制
当多辆自动驾驶车辆同时面临危机时，需要分布式协调算法来：
- 避免所有车辆涌向同一 “安全区域”
- 建立临时交通规则（如四向停车规则）
- 协调疏散路径，防止交通死锁
解决方案：容错设计与参数化策略
基于 Waymo 事件的教训，我们可以提出一套电网故障下的自动驾驶系统容错设计方案：
1. 分层故障响应机制
建立三级响应体系：
Level 1：轻度异常
- 条件：单个信号灯失效，通信正常
- 响应：切换为视觉优先模式，降低速度通过
- 参数：速度降至限速的 50%，安全距离增加 30%
Level 2：区域性失效
- 条件：多个信号灯失效，局部通信中断
- 响应：启动本地协同模式，遵循四向停车规则
- 参数：速度降至 15km/h，每辆车在路口等待 3 秒
Level 3：全局性危机
- 条件：大面积停电，通信全面中断
- 响应：执行紧急疏散协议，向指定安全区域集结
- 参数：按预设疏散路线移动，避开应急通道
2. 基于实时交通密度的动态策略
系统应实时监测周边车辆密度，动态调整策略：
- 低密度场景（<10 辆车 / 平方公里）：允许车辆缓慢探索安全路径
- 中密度场景（10-30 辆车 / 平方公里）：启动协调式停车协议
- 高密度场景（>30 辆车 / 平方公里）：执行强制疏散，避免交通瘫痪
3. 应急通道保护算法
设计专门的算法保护应急通道：
function protectEmergencyLanes():
if powerOutageDetected():
emergencyLanes = identifyEmergencyRoutes()
for vehicle in fleet:
if vehicle.near(emergencyLanes):
clearanceDistance = calculateSafeDistance()
vehicle.moveTo(clearanceDistance)
broadcastEmergencyLaneStatus()
4. 电池续航与系统降级
在电网故障期间，车辆需要考虑：
- 功耗管理：关闭非必要传感器，延长待机时间
- 系统降级：从 L4 自动驾驶降级到 L2 辅助驾驶模式
- 乘客引导：提供清晰的离车指引和安全建议
监控指标与阈值设置
为确保系统在电网故障下的可靠性，需要建立以下监控指标：
关键性能指标（KPI）
- 故障检测时间：< 2 秒内识别电网异常
- 策略切换延迟：< 5 秒内完成响应模式切换
- 交通影响指数：阻塞路口数量 / 总车辆数 < 0.1
- 应急通道通畅率：> 95% 的应急路线保持畅通
安全阈值参数
- 最小安全距离：电网故障时增加至正常值的 150%
- 最大停车时间：单个位置不超过 15 分钟
- 疏散集结半径：以充电站为中心，半径 500 米内
- 电池警戒线：剩余电量低于 30% 时优先寻找安全停车点
实施路线图与测试验证
第一阶段：模拟测试（1-3 个月）
- 在仿真环境中重现旧金山停电场景
- 测试不同响应策略的交通影响
- 优化算法参数，平衡安全与效率
第二阶段：封闭场地测试（3-6 个月）
- 在测试场地模拟电网故障条件
- 验证多车协同算法的有效性
- 收集实际数据，校准模型参数
第三阶段：有限区域部署（6-12 个月）
- 在选定城市区域进行小规模试点
- 与当地应急管理部门建立协作机制
- 完善应急预案和通信协议
第四阶段：全面部署与持续优化
- 将电网故障响应模块集成到生产系统
- 建立实时监控和远程干预能力
- 定期更新算法，适应城市基础设施变化
行业影响与标准化建议
Waymo 事件为整个自动驾驶行业敲响了警钟。我们需要推动以下标准化工作：
1. 统一故障分类标准
建立行业共识的故障分类体系，确保不同厂商的车辆在相同情况下采取协调一致的行动。
2. 应急通信协议
制定电网故障期间的车辆间通信标准，即使在没有蜂窝网络的情况下，也能通过 V2V 通信实现基本协调。
3. 城市基础设施接口规范
定义自动驾驶系统与城市交通管理系统的标准接口，确保在正常和异常情况下都能有效交互。
4. 第三方审计与认证
建立独立的第三方测试和认证体系，验证自动驾驶系统在极端场景下的安全性和可靠性。
结语：从失败中学习的工程智慧
Waymo 在旧金山停电期间的表现，虽然暴露了当前自动驾驶技术的局限性，但也为整个行业提供了宝贵的教训。真正的工程智慧不在于避免所有失败，而在于从失败中学习，建立更加健壮和容错的系统。
电网故障只是自动驾驶系统可能面临的众多极端场景之一。随着自动驾驶技术的普及，我们需要建立更加全面的风险应对体系，确保这项技术不仅在日常情况下可靠，在危机时刻也能成为解决方案的一部分，而不是问题本身。
未来的自动驾驶系统应该像优秀的飞行员一样，不仅能在晴空万里时平稳飞行，更能在暴风雨中保持控制，安全着陆。这需要技术创新、工程严谨和行业协作的共同努力。
资料来源：
- The San Francisco Standard: "Waymo suspends service amid widespread blackout-related disruption" (2025-12-20)
- 自动驾驶故障安全系统研究论文：Development of an emergency control algorithm for a fail-safe system in automated driving vehicles