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　　从技术架构来看，中国的百度Apollo Go、小马智行等企业，均采用“激光雷达+毫米波雷达+高清摄像头”的多传感器融合策略。这种架构通过多重数据源构建“冗余感知体系”，即便单一传感器（如摄像头无法识别离线红绿灯）失效，其他传感器仍能辅助判断路况，大幅提升复杂环境下的应对能力。例如在类似“红绿灯失效”的场景中，中国自动驾驶系统可通过激光雷达识别路口车辆、行人位置，结合毫米波雷达的距离探测，模拟人类“交替通行”逻辑，避免原地停驶。

　　从落地表现来看，路线差异直接转化为规模化运营的差距。中国自动驾驶企业已实现广泛的场景覆盖：百度Apollo Go 2024年全年累计无人驾驶载客服务突破1400万次，运营范围覆盖16座主要城市，能在不同城市的复杂路况（如早晚高峰、无信号灯路口）中持续优化；而Waymo的服务仅局限于美国5座城市，每周约25万次出行的规模，且依赖于固定区域的“预设场景数据”，一旦脱离熟悉环境（如旧金山突发停电），系统便难以应对。

　　Waymo此次事件，本质是自动驾驶行业“安全优先”与“场景泛化”平衡难题的缩影。长期以来，Waymo以“可验证安全”为核心竞争力，通过构建“驾驶员模型+模拟器+评价系统”的闭环生态，在常规场景下实现了低于人类驾驶员的事故率，甚至累计行驶超1亿英里。但这种安全建立在“预设场景穷尽”的前提上——当遇到未被编程的边缘场景（如停电、极端天气）时，系统因缺乏实时推理能力，只能选择最保守的“停驶”策略，反而引发新的安全隐患（交通瘫痪、阻碍紧急救援）。