旧金山停电事件：马斯克为何“幸灾乐祸”？
文 | 电厂，作者 | 翟芳雪，编辑 | 高宇雷
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2025年12月20日夜间，旧金山突然“暗了下来”。
太平洋煤气电力公司（PG&E）位于该市的一处变电设施发生火灾，导致全市范围大规模停电。最新数据显示，高峰时期约13万户家庭和企业断电，占其用户总数的三分之一，交通信号灯、路灯、公共交通系统同时失效 。
停电持续数小时。混乱之中，已在旧金山常态化运营超过1000辆的 Waymo，造成了严重交通堵塞。多段社交媒体视频显示，同一街区内出现十余辆 Waymo 车辆同时停滞，部分路口被完全堵死，拖车公司不得不在深夜将多辆 Robotaxi 回收。
Waymo在声明中表示，其车辆的设计是将故障信号灯视为四向停车信号，“此次故障规模之大导致车辆停留时间比平时更长，以便确认受影响路口的状况。这加剧了拥堵高峰期的交通摩擦。”
特斯拉CEO马斯克转发多条推文表示，特斯拉的Robotaxi 并未受到旧金山停电影响。Waymo 与特斯拉所代表的两种 Robotaxi 技术路径，再次被摆上台前比较。
相比自动驾驶技术本身的优劣之争，更容易被忽视的，是这场风波真正的起点——停电。它不仅决定了交通信号灯是否工作，还牵涉着电动汽车的现在和AI的未来。
技术之争再起，特斯拉有了同路人
马斯克的表态掀起又一轮对Robotaxi技术的讨论。
Waymo事件发生后，马斯克在 X 平台转发了一辆特斯拉 Model Y 在路灯、信号灯全部熄灭的街道上开启 FSD（监督式完全自动驾驶）行驶的视频。不过，也有相当多的声音认为这样比较并不严谨，因为特斯拉的Robotaxi当时仍配有人类安全员，且未正式规模化商业运营。
马斯克还转发了一篇推文，该推文写道：“Waymo 所有配备大量激光雷达的Robotaxi车队全部下线。与此同时，所有特斯拉Robotaxi 却继续运行……通过简单的软件更新，特斯拉的视觉人工智能可以在任何地方运行，而不仅仅像激光雷达那样只能在预先批准或精心控制的环境中运行。”
事实上，在旧金山停电之前，马斯克已多次公开表达类似观点。12 月 10 日，他曾直言：“Waymo 从一开始就没有真正与特斯拉抗衡的机会。事后看来，这一点显而易见。”
Waymo的技术路径，是业内公认的“高安全冗余”方案。即依赖激光雷达、毫米波雷达、摄像头的多传感器融合；使用高精地图与明确的运行设计域（ODD）；通过远程技术人员进行兜底协助。这样做的好处是多层冗余提高安全性，并且更容易通过监管审批，但相较于纯视觉方案成本更高，对运营区域的限制更多，在规模化上更难。
在此次停电事件中，Waymo 的系统设计本身并不依赖实时通信或外部供电。多位业内人士判断，更可能的情况是：在大规模停电背景下，远程支持体系的响应能力受限，车辆在“不确定性确认”阶段被迫延长停留时间，最终形成局部甚至连锁式拥堵。
与之形成对照的，是特斯拉强调的纯视觉方案：弱地图甚至无地图依赖，通过神经网络学习人类驾驶行为。这并不意味着其路径更安全，但在突发场景下更具灵活性，对投放区域的依赖更低，也更接近规模化商业化所需的成本结构。
中国的 Robotaxi 公司长期采取折中路线。以萝卜快跑、小马智行、文远知行为代表，其技术体系既保留多传感器融合和高精地图，又不断强化端到端能力，试图实现类人驾驶。但这一高成本折中正在被打破。
例如，累计服务单量全球第一的萝卜快跑，据多家媒体报道，百度创始人李彦宏在二季度内部会议上明确提出：基于成本与规模化考虑，百度 Robotaxi 将从多传感器融合方案，全面转向纯视觉技术路线。
开始涉足 Robotaxi 的小鹏汽车，也选择了与特斯拉高度一致的方向。小鹏汽车自动驾驶产品高级总监袁婷婷在社交平台上分享其北美体验：同一路段临时封路时，特斯拉 FSD 能自主重新规划路线，而 Waymo 需等待警察移除路障后才能通行。她表示：“在 Robotaxi 的技术路线判断上，小鹏与特斯拉的思考高度一致。我们认为，第二代 VLA 将推动系统从 L2 走向 L4。”
Robotaxi、电动汽车乃至AI，均面临基础设施之困
在海外论坛Reddit上，一条评论写道：“基础设施还没有为这些事情做好准备。”
另一条更直白：“我们甚至连汽车本身都无法维持运转，更不用说自动驾驶汽车了。”
Waymo 停下来的直接原因是停电。变电设施起火后，电力公司响应迟缓，延长了交通瘫痪时间。在中国一线和核心二线城市，大规模、长时间停电已十分罕见。根据国家电网运行数据，中国近年来几乎没有发生影响百万级人口的城市级停电事故。但在美国和欧洲，突发性停电正在成为一种常态。
美国能源信息署（EIA）数据显示，2024 年美国用户平均停电时长达 662.6 分钟（约 11 小时），同比增长 80.7%；数据中心密集的得克萨斯州更是达到 1614 分钟，同比增幅超过 170%。2025 年，西班牙和葡萄牙也曾发生影响超过千万人的大规模停电。
停电背后，是持续扩大的电力缺口。北美电力可靠性委员会（NERC）在报告中警告，2025—2029 年，美国大部分地区面临电力短缺风险。这一风险与 AI 的发展高度相关。美国能源研究所（IER）估算，OpenAI “Orion”模型单次训练的耗电量，相当于约 100 万个美国家庭一整年的用电量；而 OpenAI 计划到 2033 年部署的算力中心，新增负荷超过美国当前全国最高用电负荷的四分之一。
英伟达 CEO 黄仁勋也曾直观描述这一缺口：“到 2027 年，仅英伟达自身供应的 GPU 集群就将消耗全球 150—200GW 电力，相当于 1.5—2 个法国全国用电量。”
问题在于，电网扩张的速度远远跟不上需求增长。电网建设成本高、回报周期长，政府与私营电力企业投资动力不足，建设效率低下。例如，2024 年得克萨斯州大停电事件发生至今，电力装备可靠性标准的修订仍未取得实质性进展。
电压不稳进一步放大了问题。数据显示，美国电网老化严重：70% 的变压器已超过 25 年设计寿命，输电线平均使用年限达 40 年，电网负荷备用率仅 20%，抗冲击能力明显不足。AI 运算带来的瞬时负载，更容易触发电压波动。这直接限制了充电桩安装，进而影响电动汽车的购买决策。
多位美国网友在 Reddit 上提到，特斯拉充电桩连同安装费用约 2000 美元，但并非所有配电箱都能承受相应电流。有的公寓因此禁止安装充电桩，纯电车主只能依赖经常排队的公共充电站。
供电能力不足也推高了电价。美国能源信息署数据显示，2025 年美国多地电价飙升，部分地区已达 20 美分（约 1.4 元人民币）/千瓦时。今年 4 月欧洲大停电期间，德国电价一度突破 3.3 元人民币/千瓦时。而中国居民电价一般在 0.52—0.62 元/千瓦时之间。
这些结构性差异，决定了海外市场难以复制中国电动化的推进速度。乘联会数据显示，2025 年四季度全球新能源汽车渗透率为 25.2%，其中中国达到 49%，德国为 30%，而美国仅 7%；公共电价高于油价的日本，更是只有 1.7%。
基础设施的不稳定，不仅拖慢了电动化进程，也不断放大公众对智能化的质疑。一位 Reddit 用户写道：“Robotaxi 和 AI 一样，是被包装出来的未来。它们没有解决眼前的问题，反而让问题更复杂。”
网络承载能力同样成为瓶颈。多地居民反映，在人群密集、网络拥堵时，曾多次出现 Waymo 因网络连接不足而无法继续行驶的情况。这不仅影响 Robotaxi，也制约着车路协同、智能信号系统，乃至整个“智慧城市”框架。
Waymo 在旧金山停下真正暴露的，并不是某一家公司的技术缺陷，而是一个更残酷的事实：在基础设施尚不稳定的环境里，科技的天花板，并不由科技本身决定。
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