Waymo自动驾驶出租车在美国多次违规超越停靠校车，甚至更新软件后仍持续发生类似事件，引发监管机构调查及学区强烈抗议，这一系列安全问题让公众对自动驾驶技术的信任跌至新低点。
Waymo宣布召回Robotaxi 经过校车时不减速不停车
一、技术层面：公开透明修复漏洞，强化特定场景测试
主动召回与快速响应：Waymo在19起违规事件曝光后宣布软件召回，承认系统存在漏洞（车辆在校车伸出停车臂后减速却继续行驶），并于11月发布更新。但奥斯汀学区指出，更新后仍新增5起违规，说明修复未彻底覆盖真实场景的复杂性。
专项场景优化：校车场景涉及儿童突然穿行、复杂路权规则（需识别警示灯和停车臂），需针对性提升传感器的动态物体捕捉能力与决策逻辑优先级。例如，强制将校车识别为“绝对路权障碍”，而非普通静态车辆。
数据共享与第三方验证：企业需公开测试数据（如避让校车成功率），并引入独立机构验证。如央视实测显示，58%的L2车型无法有效避让儿童横穿，凸显公开透明的重要性。
二、监管与法律层面：明确责任边界，动态调整准入规则
强化场景化监管：美国NHTSA要求Waymo提交自动驾驶系统细节并限期说明事件，同时加州推动立法禁止无人类司机的自动驾驶车辆。中国工信部已要求车企禁用“自动驾驶”宣传，明确L2级责任归属驾驶员。
动态运营限制：学区要求Waymo在学生接送时段停运周边服务，但遭企业拒绝。监管需赋予地方“场景熔断权”，在敏感区域（如学校）设置技术达标前禁行区。
重构责任体系：张捷等专家指出，车企常以“辅助驾驶”推责，而芯片级故障（如量子隧道效应）难以归因。需立法要求企业承担举证责任，设立事故赔偿基金，避免责任转嫁公众。
三、公众沟通与社会共治：打破技术黑箱，建立修复补偿机制
正视技术局限性：Waymo声明“不应期待完美，会从场景中学习”，但需同步告知公众当前能力边界。如L2系统需全程人工监管，避免误导性营销引发安全误判。
社区协作与反馈机制：奥斯汀学区通过持续监测并向NHTSA举报违规，倒逼企业改进。可建立“公众安全哨点”平台，实时上报自动驾驶异常行为，形成社会监督网络。
修复与补偿并重：除技术修复外，企业需对受影响社区（如涉事学区）公开致歉，提供安全改进时间表，并对潜在风险投保，增强社会信心。
四、长期信任重建：分场景渐进落地，伦理与安全并重
高危场景暂缓商业化：校车、儿童密集区等场景需设置更高安全阈值，未达标前限制运营。优先开放低风险区域（如封闭园区、深夜物流），积累信任再逐步扩展。
技术伦理标准化：将“儿童保护”“弱势道路参与者优先”等伦理规则嵌入算法设计，避免纯效率导向的决策逻辑。参考美国校车路权至高原则（违规罚款可达1000美元），强化伦理约束。
注：Waymo案例表明，仅靠企业“自愿召回”无法化解信任危机。技术透明、监管敏捷性与社会共治需协同作用，方能平衡创新与公共安全。 (以上内容均由AI生成)
