自動駕駛車撞傷學童，科技巨頭面臨信任危機

Waymo自動駕駛車在小學附近撞傷兒童，NHTSA展開調查。事故揭示自動駕駛技術在複雜環境下的局限性與社會接受度挑戰。

從時速27公里緊急煞車至10公里，Waymo自動駕駛車仍無法避免與兒童的碰撞。這起發生在加州聖塔莫尼卡小學附近的事故，正重新定義我們對自動駕駛技術「安全性」的理解。

1月23日上午，在距離小學僅兩個街區的地點，一名兒童從大型休旅車後方突然衝入車道。儘管Waymo聲稱車輛「在個體開始從停車後方出現的瞬間就立即偵測到」，但仍造成輕傷。這起事故不僅引發NHTSA（美國國家公路交通安全管理局）立即展開調查，更讓自動駕駛產業面臨新的信任考驗。

演算法vs.人性判斷

事故現場的複雜性值得深思：小學接送時間、多名兒童在場、交通指揮員執勤、多輛違規並排停車。NHTSA正調查Waymo車輛是否「考慮到小學接送時間的鄰近性以及年幼行人等潛在弱勢道路使用者的存在，而採取了適當的謹慎措施」。

Waymo提出的辯護引人注目：公司聲稱其「同儕審查模型」顯示，「完全專注的人類駕駛在相同情況下，會以約時速22公里撞上行人」。但這種比較忽略了關鍵問題—經驗豐富的人類駕駛員在學校區域可能會預先降低速度，根本不會處於這種「相同情況」。

這起事故的時機特別敏感。Waymo目前正面臨雙重調查：10月起因喬治亞州亞特蘭大的違法超越校車事件接受NHTSA調查，上週又因德州奧斯汀約20起類似事件遭NTSB（美國國家運輸安全委員會）調查。

這種「事故群聚」現象反映了自動駕駛技術的系統性問題：當演算法在特定情境下出現判斷偏差時，所有使用相同系統的車輛都可能重複同樣的錯誤。這與人類駕駛的隨機性錯誤截然不同，也讓監管機構更加警覺。

對華人世界而言，這起事故具有特殊意義。中國大陸的自動駕駛發展雖然在某些技術指標上領先全球，但在複雜的城市環境測試方面仍相對保守。百度、小鵬等企業或許能從Waymo的經驗中汲取教訓。

台灣和香港等地區，由於道路環境更加複雜、行人密度更高，對自動駕駛技術的要求可能更為嚴格。新加坡雖然已開始小規模自動駕駛測試，但其嚴格的監管框架可能正是這種謹慎態度的體現。

這起事故凸顯了一個根本問題：我們是否過早地將自動駕駛技術推向市場？Waymo作為業界領導者，其技術水準代表了當前的最高標準。如果連Waymo都無法在學校區域確保絕對安全，其他廠商的技術準備度更令人擔憂。

更深層的問題在於，自動駕駛車輛在「邊緣案例」（edge cases）的處理能力。兒童行為的不可預測性、複雜交通環境的動態變化、以及需要「常識判斷」的情況，仍然是當前AI技術的弱點。