AI重點
文章重點整理：
- 重點一：Waymo因自駕車誤駛入淹水路段，暫停亞特蘭大與聖安東尼奧營運。
- 重點二：聖安東尼奧事件後，Waymo對近四千輛車啟動自主召回與OTA更新。
- 重點三：極端暴雨來得過快，暴露自駕車感測與外部警報依賴的侷限。
隨著自動駕駛技術日趨成熟，自動駕駛計程車 (Robotaxi)在都會區的能見度越來越高。然而，面對大自然突如其來的考驗，這些擁有超級算力的車輛似乎仍顯得力不從心。
根據外媒報導，因旗下自駕車 無法準確判斷道路積水狀況，甚至發生直接駛入淹水區而受困的窘境，Alphabet 旗下的自駕車公司Waymo 已經在過去兩週內，接連暫停德州聖安東尼奧 (San Antonio)與喬治亞州亞特蘭大 (Atlanta)的營運服務。
當AI的判斷邏輯遇上瞬息萬變的極端氣候，自動駕駛在現實世界中所面臨的邊緣案例，正成為各大廠商亟需跨越的技術高牆。
無視積水直闖災區，4000輛車緊急發布OTA更新召回
這波「淹水危機」最早爆發於德州聖安東尼奧。上週，一輛未載客的Waymo自駕車在行駛途中，直接開進積水嚴重的路段，隨後甚至遭到洪水沖走。
這起事件迫使Waymo立即暫停當地的服務，並且針對旗下近4000輛自動駕駛計程車發布自主召回 (Voluntary recall)。Waymo當時表示，正在準備一項OTA軟體更新，目標修復系統無法判斷積水區域是否安全可通行的致命缺陷。
天氣預警慢半拍，亞特蘭大再度上演「水上行車」
不過，這項軟體更新顯然還不足以應付大自然的多變。
根據TechCrunch網站報導，就在OTA更新推出後不久，Waymo在亞特蘭大又發生類似事件。一輛自駕車被目擊直接開進嚴重淹水的街道，最終在水中卡住約一個小時動彈不得，迫使Waymo宣布暫停該城市的營運。
針對這起事件，Waymo解釋，近期的軟體更新確實在車輛接近高風險淹水路段時，加入了基於「特定時間」的限制與預警機制。但在亞特蘭大的案例中，當地的暴風雨來得太過猛烈、突然，甚至在美國國家氣象局發布警告之前，淹水就已經發生了。
Waymo強調，安全始終是其首要任務，團隊將持續開發與優化軟體，藉此提升車輛在極端挑戰環境下的表現。
感測器盲區與過度依賴「外部數據」的侷限性
Waymo接連在兩個城市栽在「淹水」上，凸顯目前自駕車技術的兩大盲區：
首先是硬體感測器的物理限制。目前的自駕車高度仰賴光達 (LiDAR)、雷達與光學鏡頭。這些感測器在偵測「實體障礙物」 (如行人、車輛)時極為精準，但在面對「水面」時卻經常吃鱉。水面的反光容易混淆鏡頭與光達，加上感測器幾乎無法從水面去判斷底下的「積水深度」，導致AI往往會將淺水坑與足以讓車輛拋錨的深水區混為一談。
其次，是對外部資料庫的過度依賴。從Waymo的聲明可以看出，其防範淹水的邏輯，很大程度依賴於「國家氣象局的警報」或「已知的高風險時間地圖」。當暴雨突然降臨、氣象局資料還來不及更新時，就會讓自駕車的決策系統失去。
要在全天候氣候下實現真正的Level 5等級自動駕駛，車輛不能只依靠天氣App的通知來避險。業界必須在演算法上取得突破，讓車載系統能透過環境特徵 (例如水花飛濺的程度、水波紋的流動物理學)即時在終端判斷積水深度。
在克服這項技術難關之前，自駕車在雨季的表現，恐怕仍需要人類駕駛的高度關注。
《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》
精華 FAQ
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因旗下自駕車無法準確辨識道路積水狀況，曾直接駛入淹水區並受困，甚至在聖安東尼奧被洪水沖走，Waymo因此緊急停運並檢討系統。
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Waymo先暫停當地服務，並對近四千輛自動駕駛計程車發起自主召回，同時準備OTA軟體更新，修補系統無法判斷積水是否可通行的缺陷。
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事件凸顯兩大盲區：一是LiDAR、雷達與鏡頭難以判斷水深；二是過度依賴氣象警報與風險地圖，遇到突發暴雨時反應仍可能失準。
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