全无人Robotaxi造成聚集性堵车 远程发指令也没用

有的网友说像是神秘仪式：

还有人说这是 AI 意识觉醒，罢工讨薪：

到底发生了什么？

Cruise 深夜堵街，咋回事？

当地时间 6 月 29 号深夜，大概 8 辆左右 Cruise 完全无人的 Robotaxi 从不同方向开到旧金山闹市区高夫街和富尔顿街路口，然后停了下来，造成 2 个小时的交通拥堵。

直到 Cruise 的工作人员出现，才用人工方法清空道路。

聚集拥堵事件发生时，其实已经过了 Cruise Robotaxi 的规定运营时间。

并且，这些 Robotaxi 上完全无人，背后有没有接受指令不知道，但在路人看来，这些车辆完全是“自动自发”聚集到这个路口停下来的。

令网友毛骨悚然处就在于此，难道真是 AI 人格觉醒，有意制造麻烦…

事后 Cruise 的回应其实大家也能猜到：

We had an issue earlier this week that caused some of our vehicles to cluster together, While it was resolved and no passengers were impacted, we apologize to anyone who was inconvenienced.

大意就是“问题已经解决，没人受伤，抱歉造成拥堵”。

至于是什么问题，无可奉告。

但网友对这样的回应显然不买账。

有人认为这种问题应该能通过远程控制解决，没必要出动人力，所以Cruise 的做法说明背后问题不止人们看到的那么简单：

还有人担忧，如果此时正好有救护车通过，会不会造成额外严重后果，责任又由谁来负？

所以，问题到底出在哪里？

可能的问题在哪？

可能造成 Robotaxi 车队整体宕机的原因，有两个层面，一个是路和环境的问题，另一个是技术提供和运营方的问题。

分别来看。

有网友给出了事发现场的描述：

夏天植物长太快导致街景改变，而 Cruise 还没来得及更新高精地图。

这一点的确可能造成系统出错，因为 Cruise 的 L4 级自动驾驶方案中把高精地图作为一个重要的数据依赖。

但这位老哥描述的现场情况是否属实还不一定。

而从运营层面看，Robotaxi 车队涉及这么几个环节。

首先是车端的算法，而复杂的 corner case 的确会导致系统卡死退出，比如网友说的高精地图信息滞后，导致传感器数据和地图数据冲突。

如果情况真的如此，那么 Cruise 的 L4 方案，在数据前融合方面火候还差的远。

就算是车端算法无法应付，也应该有后端平台方对车辆进行远程接管，而这其中的关键技术点，包括 5G 网络、车端 V2X 设施、通信安全保障等等。

按理说，已经获得监管许可上路的 Robotaxi 运营商，应该有这套系统兜底。

但情况是 Cruise 最终还是派人解决了这个问题。

所以导致 Cruise 车队集体宕机的原因，可能性就非常多了。

比如车队调度策略失误，导致多辆车同时驶向同一地点。

也有可能是整个系统被黑客劫持。

或者是美国当地 5G 网络太拉，Cruise 想要远程调度却有心无力。

另外也有一种可能，Cruise 的“5G 云代驾”系统，根本就没研发到位？

这一点 Cruise 不说，外界永远不会知道。

但无哪种可能，问题一定存在，而且不是一个小问题。

无人车宕机，怎么处理？

Cruise 的全无人 Robotaxi，高开。

今年 1 月起在旧金山提供全无人的运营服务，通用铁娘子亲自体验过程中，不断用“难以置信、顺滑、完美”等等词语盛赞。

之后的运营过程中，Cruise 的 Robotaxi 的确火了，不过不是因为自动驾驶能力出众，反而是因为自动驾驶系统闹出了令人瞠目结舌的剧情。

今年 4 月，同样是在旧金山，一辆完全无人的 Cruise Robotaxi 因为夜间行驶没开灯而被警察拦停，结果趁警察不注意，直接跑路开溜…

史上首次无人车“违章逃逸”，把警察和法律专家都给整不会了。

而这样的情况，连同此次无人车造车大规模聚集性拥堵事件，都引出一个问题：

无人车造成的交通问题，到底怎么处理？

这个所谓“处理”，是指无人车开发、运营方和交通管理部门之间如何达成一套违规处理的标准流程。

这个流程中，除了应该保证合法、安全，对于无人车运营方的行为也要加以规范。

这次 Cruise 的无人车莫名其妙违规聚集，造成交通拥堵，而且远程调度无法解决问题。

从结果来看这样的方案显然是不合格的。

自动驾驶永远无法做到 0 失误 0 事故，这一点无论从法律还是技术层面看，已经是行业公认的事实。

所以更加需要自动驾驶公司有完善的意外应对机制和技术栈。

首先在车队调度上，是不是应该设计更加合理的策略，避免大量车辆同时涌向一个方向。

另外，车辆本身在面对复杂场景时的应对能力，也需要提升，这就需要 AI 司机除了常规道路上的驾驶技能，还要学习更多非典型场景。

还有智能汽车的数据通信安全问题，也是能导致严重后果的隐患。

所以 Cruise 以及 Robotaxi 还有很长的路要走，第一步，不妨学学中国友商，从“5G 云代驾”开始。