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Waymo 誤闖警匪對峙現場!自駕車擋緊急車輛暫無法可罰

electrify.tw 作者: electrify.tw
2025 年 12 月 3 日
閱讀時間:3 分鐘
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Waymo 誤闖警匪對峙現場!自駕車擋緊急車輛暫無法可罰

2025 年 11 月 30 日深夜,美國洛杉磯市中心,一輛載有乘客的 Waymo 無人計程車,駛入警方正在處理警匪對峙的封鎖路口。當時 LAPD 已設立警戒線並持槍戒備,Waymo 車輛依導航路線執行左轉,短暫進入警方封鎖區,所幸事件未造成人員傷亡,乘客也順利抵達目的地。

本文主要內容

Waymo 無人計程車誤入封鎖區
Waymo 技術能力與監管落差
特斯拉 FSD 強化緊急應對能力
緊急車輛燈光對感知的影響
自駕車監管與執法實務挑戰

隨著 Waymo、FSD 等高度自動駕駛技術持續推進,自駕系統是否能辨識警車、救護車、消防車,以及理解警察手勢、臨時封鎖線與警示燈號,已成為安全與監管討論的重點。Waymo 表示,其系統可透過影像與聲音同步偵測警車與警笛,並已透過獨立機構的應對流程驗證;特斯拉也在最新 FSD v14.2.1 中加入手勢與緊急車輛辨識邏輯。

Waymo with passengers just drove into a middle of standoff

It doesn’t have a crossfire in its program — it guessed the best option is to go under the fire

The RoboCop we deserve pic.twitter.com/X4KykjG7si

— RT (@RT_com) December 1, 2025

不過,研究指出,強光警示燈可能干擾部分感知模組,使系統短暫「看不見」周遭物體,顯示在實際路況中仍存在技術與制度落差。

Waymo 無人計程車誤入封鎖區

從網友上傳影片可見,事發時路口已有多輛警車停靠,警示燈閃爍,一輛白色皮卡遭攔下,嫌疑人趴地配合指令。Waymo 無人計程車從側向車道進入,執行無保護左轉,短暫穿越警方劃設的警戒區。

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影片畫面顯示,Waymo 駛入路口時,號誌正由黃燈轉為紅燈,車輛完成左轉後短暫停在嫌疑人附近,隨即駛離。雖未造成人員傷亡或影響執法,仍引發外界對自駕系統是否能理解現場情境的質疑。

對人類駕駛而言,看到警車封鎖、警察持槍與嫌疑人趴地,多會選擇停車觀望或改道。但若系統僅依賴號誌與導航指引,就可能產生與人類經驗不同的判斷。

Waymo 技術能力與監管落差

Waymo 一直強調具備辨識警車、消防車與救護車的能力,在感知層整合雷射雷達、毫米波雷達與多組攝影機,能同時偵測聲音與影像。Waymo 也曾舉辦「緊急車輛訓練日」,讓自駕車從不同角度與距離觀察警消車輛,累積訓練資料。

2024 年,Waymo 通過德國檢驗機構 TÜV SÜD 的應急應對審查,證實其系統可解讀警察手勢、偵測警消人員,並能被手動關閉以符合 SAE 標準。Waymo 也已為全球逾 15,000 名警消提供培訓課程。然而,此次 LAPD 案件仍暴露出,在缺乏明確封鎖標誌時,自駕系統的現場判斷仍可能與人類有落差。

加州近期亦發生警方在臨檢路段攔查違規迴轉的 Waymo,但因車內無駕駛,警方當下無法開罰,只能通知營運商後續處理。州政府預計 2026 年起修法,授權警方通報自駕違規,交由主管機關決定是否懲處營運商,反映監管制度正逐步調整以因應自駕技術。

特斯拉 FSD 強化緊急應對能力

特斯拉方面,Elon Musk 早在 2021 年就表示 Tesla Vision 將整合方向燈、警示燈、緊急車輛燈號與手勢辨識能力。FSD v14.2.1 的實測顯示,系統已能在球賽散場等情境中依照警察手勢通行,略過停止標誌,顯示相關功能已從實驗邁入量產。

該版本亦強化對緊急車輛的處理邏輯,包含主動讓行、辨識消防車與救護車,同時提升對無保護轉彎、障礙物與學校巴士等場景的應對表現。

不過,FSD 仍屬 SAE Level 2 駕駛輔助系統,駕駛人需全程監控並隨時介入。過去數年間,已有多起啟用自動輔助駕駛的特斯拉車輛撞上停在路肩的警車、消防車與拖吊車,引發研究團隊針對強光環境下的物體偵測能力進行深入分析。

從實際使用者回報與測試畫面來看,FSD 雖能辨識手勢並依指示通行,仍可能在轉彎、停車或光線複雜環境下出現誤判,如偏離路緣、轉向角度不準或標線辨識不足,顯示其在應對突發狀況上仍有限制。

緊急車輛燈光對感知的影響

PaniCar 國際研究計畫指出,自駕系統的影像偵測模組若暴露於緊急車輛閃燈,物體辨識信心分數可能劇烈波動,甚至低於演算法門檻。這種「數位癲癇」現象將導致系統短暫「看不見」警車周邊物體,潛藏交通風險。

其他研究亦指出,夜間強烈閃燈與高反光塗裝雖提升人眼辨識度,但也可能遮蔽旁邊的行人與警消人員。對以影像處理為主的自駕系統來說,光線變化會影響色彩對比與物體邊界辨識,進一步削弱系統穩定性。

實務上,即使系統設計具備辨識緊急車輛的能力,仍可能受到夜間光源、雨霧天氣、鏡頭污損與燈具閃爍頻率等因素影響。當上述條件交互出現,且伴隨行人、臨時路障或封鎖線,自駕系統的整體可靠度仍難完全取代人類在非常態情境下的判斷。

自駕車監管與執法實務挑戰

自駕車也逐漸成為執法新工具。LAPD 曾調閱一輛經過肇事現場的 Waymo 無人車影像作為證據,顯示其角色已從交通參與者擴展為「移動攝影機」。

但對於違規自駕車,警方仍面臨實務挑戰。過去曾有 Waymo 違規迴轉遭攔下,因車內無駕駛,警方只能通報營運商。加州預計推行制度,讓警方通報自駕違規情形後,由主管機關決定是否懲處營運商,調整傳統以駕駛人為中心的法規結構。

隨著 Waymo、Robotaxi、Zoox 等業者擴大營運,各地警消單位也開始要求業者提供標準化應變流程。包括拉斯維加斯在內的多個城市,已與業者合作舉辦訓練課程,內容涵蓋車輛失聯時的接近方式、關機程序與資料調閱方式等。

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