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自动驾驶需要学会的不是识别烟雾,而是给消防车让路

2026-07-25 12:15:45

最近，一辆没有司机的Zoox自动驾驶汽车，驶进了火灾现场。就是亚马逊他们家，那辆长得像甲壳虫一样的小车。

当时，浓烟遮住了前方视线，消防人员正在处置险情，交通锥还没有完全封闭道路。Zoox车辆进入现场后试图转向离开，随后紧急刹车，停在了现场。最后，远程支持人员介入，引导车辆倒车退出，消防人员才用交通锥封闭三条车道中的两条。

虽然没有人受伤，事情也没有发展成“事故”。Zoox还是召回了105辆自动驾驶汽车，通过软件更新增强车辆对浓烟的探测和响应能力。

表面看，这是一个传感器没有妥善识别浓烟的问题，但实际上，车辆没有理解的，是烟雾背后那套城市应急秩序：消防车拥有优先权，救援现场需要被避让，临时封闭可以改变平时的道路规则，一名消防员的手势有时比地图和车道线更重要。

自动驾驶最难的，可能从来都不是看见一团烟。它还要知道，烟后面有人正在救命，自己应该离远一点。

看见烟雾和看懂火灾现场，是两种能力

自动驾驶系统很擅长把道路拆成一个个可以识别的对象。

汽车、行人、自行车、红绿灯、车道线、交通锥，每个对象都有标签、位置、速度和运动方向。感知系统负责看见它们，预测系统判断它们下一步可能做什么，规划系统再决定车辆该怎么走。

这套方法在正常道路上越来越有效。

火灾现场却不是正常道路。浓烟降低能见度，消防车可能逆向停放，救援人员会突然横穿道路，原来的车道暂时失效，交通锥也可能还没来得及摆好。警灯、火焰、烟雾、人员手势和异常停车方式共同表达同一个信息：这里发生了紧急事件，平时的通行逻辑暂停。

人类司机未必能看清烟雾后面究竟发生了什么，但他往往会先得出一个粗糙但有效的判断：前面不对劲儿，别往里开。

这种判断包含大量常识。

警灯不只是一个发光物体，它代表道路优先级正在变化；消防车不只是大型车辆，它可能随时移动，也需要留下救援通道；交通锥不只是橙色障碍物，它表达了某种临时管制意图。

自动驾驶系统可以分别识别这些东西，却未必能及时把它们拼成“正在运行的应急现场”。

Zoox这次暴露出来的也不只是烟雾探测能力不足。感知系统发现异常之后，场景理解有没有升级风险等级？规划系统是否应该更早停车？车辆在无法确认前方情况时，为什么还要继续驶入？

车队越大，长尾越不像长尾

把浓烟、火灾、临时封路和未完全放置的交通锥这几样因素叠加起来，它当然可以被称为“长尾场景”。

对一辆车来说，这种组合可能几年也碰不到一次。

对一支每天在多个城市运行的无人驾驶车队来说，就变了。车辆越多、运营时间越长、覆盖道路越复杂，单车的小概率会慢慢变成车队的固定事件。

长尾不是一个永恒的标签。它取决于用单车还是车队来计算，也取决于车辆是在封闭测试区里跑，还是已经进入一座真实城市的日常交通。

据路透社报道，美国车辆监管机构负责人乔纳森·莫里森在一封致自动驾驶汽车公司的信中表示，美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 已记录了多起无人驾驶出租车驶入紧急救援现场的事件，以及其他车辆“阻挡救护车和消防员的去路，或未能识别和应对闪光灯、信号弹、烟雾、火焰和交通锥等基本安全状况”的事件。

Zoox不是唯一一家。

在奥斯汀，一辆Waymo自动驾驶汽车曾停在道路上，短暂影响救护车赶赴枪击现场；在达拉斯，一辆Waymo出现在重大公寓爆炸的救援通道上，执法人员联系远程支持后，直接进入车辆将其移开。

每一起事件都可以找到具体解释。道路太复杂，现场还未完全封闭，车辆正在掉头，远程支持已经介入，阻碍时间并不长。这些解释或许都成立。聚集到一起，它们却会形成一个监管部门无法忽视的问题：为什么自动驾驶汽车总在最不应该添乱的地方，需要别人过来收拾？

行业过去习惯把遇到过的问题放回训练系统。

发生一次，收集数据；分析原因，更新模型；仿真验证，向车队推送新版本。自动驾驶就在这个循环中不断扩大能力边界。

这套方法仍然有效。它的局限也越来越明显。世界可以不断制造新的组合，算法很难把开放道路上的每一种异常提前穷举。山火浓烟被修复之后，还可能有化学品泄漏、突然出现的临时医疗通道、失去通信的警用车辆，或者一名穿便装的救援人员要求车辆倒退。

长尾可以不断缩短，很难被彻底消灭。

自动驾驶需要学会“我不知道”

既然长尾无法被全部列举，自动驾驶系统的安全能力就不能只建立在“见过”上。

它还要知道自己什么时候没有看懂。

浓烟导致感知置信度下降，车道结构突然失效，警灯、火焰和异常停车同时出现，这些信号都应该让系统进入更保守的状态。车辆不一定需要立刻弄清前面是哪一种事故，它可以先减速、扩大距离、寻找安全停车位置，并把场景提交给远程支持。

这里的关键，不是车辆能不能继续完成行程，而是它能否把“不确定”控制在安全范围内。

现在不少自动驾驶系统的宣传仍然围绕能做多少：能过复杂路口，能处理无保护左转，能在雨夜识别行人，能完成城市点到点通行。随着无人驾驶进入运营阶段，另一个指标会越来越重要：遇到无法确认的情况，它能不能及时退让。

退让并不可耻。

一个系统在高风险场景中主动退让，往往比它继续展示自己的泛化能力更有价值。尤其在应急现场，车辆不需要证明自己比消防员更懂道路，它只要别挡路。

这对远程运营体系也提出了更高要求。

Zoox车辆最后依靠远程人员退出现场，说明无人驾驶汽车虽然拿掉了车内司机，仍然需要后台的人类支持。只是远程支持介入得越晚，价值就越接近事后补救。

一名远程人员能同时照看多少辆车？大型停电、极端天气和城市活动让大量车辆同时陷入异常时，后台能否及时响应？如果通信中断，车辆采取什么最低风险动作？停止的位置会不会恰好堵住消防站出口？

自动驾驶取消了每辆车配一个司机的成本。它并没有取消城市交通中所有需要人类判断的工作。人只是从驾驶座搬到了运营中心，开始同时面对更多车辆，也面对更难被提前写进规则的现场。

消防车面前，自动驾驶需要理解城市秩序

解决这类问题，不能只等自动驾驶公司继续训练模型。

紧急救援现场是一套城市协作系统。消防、警察、急救、交通管理部门和道路使用者，都有约定俗成或明确规定的互动方式。人类司机通过警灯、警笛、手势和现场判断进入这套系统，自动驾驶汽车也需要一个稳定接口。

这个接口目前还不够清楚。

消防人员如何让一辆没有司机的汽车立刻后退？警察能否通过统一方式控制或移动车辆？自动驾驶公司多久必须响应远程请求？城市封路信息能不能实时发送给不同运营商？大型事故发生后，谁负责让附近的Robotaxi提前绕行？

这些问题很难仅靠视觉模型回答。

行业可能需要更标准化的应急协同机制：车辆识别警笛和警灯只是第一步，运营商还要接收城市实时管制信息，向救援部门提供快速联系入口，并为执法人员设计安全、统一的车辆处置方式。

未来甚至可能出现一种新的城市基础设施：发生火灾或重大事故后，应急部门发送机器可读的动态禁行区域，附近自动驾驶车辆直接绕开，而不必等到摄像头看见浓烟才开始思考。

这并不意味着自动驾驶要依赖道路改造才能运行。

它说明自动驾驶从技术测试进入城市运营之后，安全边界会从单车扩展到车队、后台和公共管理系统。车辆自己开得稳，只是其中一部分。

Zoox召回105辆车，规模并不算大。它提醒行业的事情却不小。

自动驾驶不需要消灭世界上所有长尾，开放道路也不可能被训练数据彻底穷尽。

自动驾驶公司一直想证明，机器可以像人一样理解道路。消防车面前，它需要建立一种更可靠的“退出”方式：看不懂时先减速，不确定时别向前试探，遇到救援现场主动退出，把道路留给那些正在和时间赛跑的人。

END

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