事件特別引人關注，因為Waymo其實 幾日前才剛宣布召回近3,800輛robotaxi並更新軟件，理論上應該已經降低駛入水浸道路的風險。

亞特蘭大事故：robotaxi駛入水浸路口

其中最受關注的一宗發生在 亞特蘭大。在暴雨期間，一輛 沒有乘客的Waymo robotaxi駛入一個水浸十字路口，之後被困在水中約一小時，最終需要回收拖走。

報道指，車輛先駛入積水路段後才停下，反映系統在判斷突發洪水情況方面仍有困難。

事件發生後，Waymo暫停當地robotaxi服務，同時亦在德州部分城市暫停營運，以便工程團隊檢視系統在極端天氣下的表現。

早前已召回近3,800輛車

其實在2026年5月初，Waymo已 自願召回3,791輛美國robotaxi，原因是系統可能在某些情況下未能辨識「無法通行的水浸道路」。

這次召回源於 2026年4月20日聖安東尼奧的一宗事故：當時一輛Waymo車輛在極端天氣下駛入一條被洪水淹沒、無法通行的車道。車內當時沒有乘客，也沒有人受傷。

Waymo其後推出 OTA（over‑the‑air）軟件更新，目標是限制車輛駛入特別容易出現突發水浸的 高速道路車道。

不過最新事件顯示，城市街道上的水浸情況往往更加複雜，例如低窪路口突然積水，未必完全屬於該更新所針對的場景。

為何仍要暫停服務？

Waymo解釋，最新更新主要針對 高速道路出現水浸車道 的情況，但暴雨期間城市道路的積水模式更難預測。

例如：

• 路口突然形成積水
• 低窪街道快速被淹
• 排水系統短時間失效

當系統遇到未完全訓練過的情況，就可能出現「邊界案例（edge cases）」。因此公司選擇暫停服務，檢視車輛決策與感測判斷。

依賴天氣警報來控制風險

Waymo表示，車隊管理其實不只靠車輛本身的感測器。

公司會同時參考：

• 美國國家氣象局（National Weather Service）天氣警報
• 即時道路與天氣監測
• 車隊層級的遠端監控

當出現嚴重天氣警告時，系統可以限制甚至暫停robotaxi服務。

不過在亞特蘭大事件中，暴雨造成的積水 在官方警報發布之前就已出現，也暴露了單靠天氣警報管理風險的限制。

同時面對聯邦安全調查

這些洪水事故出現之際，Waymo其實正面對美國聯邦監管機構的多項調查。

校巴安全問題

2025年10月，美國 國家公路交通安全管理局（NHTSA） 展開調查，原因是有報告指Waymo車輛 未有為停車並亮紅燈的校巴停車。

德州奧斯汀學區提交的文件顯示，在 2025–26學年已有19宗機械車非法越過校巴 的事件。

另外，美國 國家運輸安全委員會（NTSB） 亦就德州相關事件展開調查。

聖塔莫尼卡撞到學童事故

另一宗備受關注的事件發生在 2026年1月23日。

當時一輛Waymo自動駕駛車在 加州聖塔莫尼卡（Santa Monica）一個學校區附近撞到一名9歲學生。該學生受輕傷，事件仍在調查中。

聯邦調查指出，該學生當時從一輛停泊的SUV後方突然跑出馬路，事故發生在早上上學時段。

Robotaxi技術仍在現實測試中

整體而言，洪水事件並不代表自動駕駛無法改進。Waymo的優勢之一正是可以 透過OTA快速更新整個車隊的軟件。

但這些事件也反映出自動駕駛目前仍面對的一個核心問題：

現實世界的道路情況——例如突發洪水、不可預測的行人行為、或複雜交通規則——經常會出現難以預料的邊界情境。

對於正在建立robotaxi網絡的公司而言，能否 快速識別問題、修正軟件並安全地部署到成千上萬輛車，將會是自動駕駛能否大規模普及的重要考驗。

事件特別引人關注，因為Waymo其實 幾日前才剛宣布召回近3,800輛robotaxi並更新軟件，理論上應該已經降低駛入水浸道路的風險。

亞特蘭大事故：robotaxi駛入水浸路口

其中最受關注的一宗發生在 亞特蘭大。在暴雨期間，一輛 沒有乘客的Waymo robotaxi駛入一個水浸十字路口，之後被困在水中約一小時，最終需要回收拖走。

報道指，車輛先駛入積水路段後才停下，反映系統在判斷突發洪水情況方面仍有困難。

事件發生後，Waymo暫停當地robotaxi服務，同時亦在德州部分城市暫停營運，以便工程團隊檢視系統在極端天氣下的表現。

早前已召回近3,800輛車

其實在2026年5月初，Waymo已 自願召回3,791輛美國robotaxi，原因是系統可能在某些情況下未能辨識「無法通行的水浸道路」。

這次召回源於 2026年4月20日聖安東尼奧的一宗事故：當時一輛Waymo車輛在極端天氣下駛入一條被洪水淹沒、無法通行的車道。車內當時沒有乘客，也沒有人受傷。

Waymo其後推出 OTA（over‑the‑air）軟件更新，目標是限制車輛駛入特別容易出現突發水浸的 高速道路車道。

不過最新事件顯示，城市街道上的水浸情況往往更加複雜，例如低窪路口突然積水，未必完全屬於該更新所針對的場景。

為何仍要暫停服務？

Waymo解釋，最新更新主要針對 高速道路出現水浸車道 的情況，但暴雨期間城市道路的積水模式更難預測。

例如：

• 路口突然形成積水
• 低窪街道快速被淹
• 排水系統短時間失效

當系統遇到未完全訓練過的情況，就可能出現「邊界案例（edge cases）」。因此公司選擇暫停服務，檢視車輛決策與感測判斷。

依賴天氣警報來控制風險

Waymo表示，車隊管理其實不只靠車輛本身的感測器。

公司會同時參考：

• 美國國家氣象局（National Weather Service）天氣警報
• 即時道路與天氣監測
• 車隊層級的遠端監控

當出現嚴重天氣警告時，系統可以限制甚至暫停robotaxi服務。

不過在亞特蘭大事件中，暴雨造成的積水 在官方警報發布之前就已出現，也暴露了單靠天氣警報管理風險的限制。

同時面對聯邦安全調查

這些洪水事故出現之際，Waymo其實正面對美國聯邦監管機構的多項調查。

校巴安全問題

2025年10月，美國 國家公路交通安全管理局（NHTSA） 展開調查，原因是有報告指Waymo車輛 未有為停車並亮紅燈的校巴停車。

德州奧斯汀學區提交的文件顯示，在 2025–26學年已有19宗機械車非法越過校巴 的事件。

另外，美國 國家運輸安全委員會（NTSB） 亦就德州相關事件展開調查。

聖塔莫尼卡撞到學童事故

另一宗備受關注的事件發生在 2026年1月23日。

當時一輛Waymo自動駕駛車在 加州聖塔莫尼卡（Santa Monica）一個學校區附近撞到一名9歲學生。該學生受輕傷，事件仍在調查中。

聯邦調查指出，該學生當時從一輛停泊的SUV後方突然跑出馬路，事故發生在早上上學時段。

Robotaxi技術仍在現實測試中

整體而言，洪水事件並不代表自動駕駛無法改進。Waymo的優勢之一正是可以 透過OTA快速更新整個車隊的軟件。

但這些事件也反映出自動駕駛目前仍面對的一個核心問題：

現實世界的道路情況——例如突發洪水、不可預測的行人行為、或複雜交通規則——經常會出現難以預料的邊界情境。

對於正在建立robotaxi網絡的公司而言，能否 快速識別問題、修正軟件並安全地部署到成千上萬輛車，將會是自動駕駛能否大規模普及的重要考驗。