無人計程車仍從校車旁開過，Waymo 修補措施受聯邦檢驗

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美國聯邦安全監管單位 11 月 6 日展開召回審查，以確認 Waymo 對校車問題的修正有無成效。審查對象包括 2,895 輛無人計程車。在檢視過程中，監管機構注意到 Waymo 車輛駛過停靠中校車的通報，大多出現在 2025 年 11 月的軟體修正之後。審查結果將左右外界如何評斷軟體召回。

美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）於 2026 年 11 月 6 日啟動召回審查 RQ26006，涵蓋 2,895 輛 Waymo 車輛。
Waymo 於 2025 年 11 月 17 日完成全車隊的校車軟體修正。
Waymo 於 2025 年 12 月 10 日提交相關的自願召回，編號 25E084。
截至 2025 年 11 月 20 日，奧斯汀獨立學區（Austin ISD）統計 Waymo 車輛違規駛過校車 19 次。
美國國家運輸安全委員會（NTSB）於 2026 年 1 月針對 Waymo 與校車問題展開獨立調查。

〈校車停了，它還是闖過〉封面圖：一輛車頂裝有感測器的白色無人計程車，停在秋日街道上一輛伸出紅色停車臂的黃色校車旁。

聯邦監管機構要 Waymo 證明什麼

美國國家公路交通安全管理局要求 Waymo 拿出校車召回有效的證明。基於這個目的，該局缺陷調查辦公室在 11 月 6 日就 2,895 輛配備第五代自動駕駛系統的 Waymo 車輛提出 RQ26006 號召回審查。

該辦公室發出一份簡短文件，指出 Waymo 車輛駛過停靠校車的通報數量可觀。文件說明，先前調查所見的事件，多數是在 Waymo 2025 年 11 月 17 日完成修正後發生的。這項審查並非因為又發現了什麼缺陷，而是主管機關用以核實修正是否足夠的方式。辦公室方面準備把修正後接二連三出現的通報都釐清。

校車問題的起點

源頭可追溯到 2025 年秋天亞特蘭大的一段影片。畫面裡一輛校車停在路邊，停車臂伸出、紅燈閃爍，孩子正魚貫下車。這時一輛 Waymo 從右側過來，在校車頭前左轉繞開便走了。

到了同年 10 月，聯邦監管單位展開初步審查。接著，Waymo 另一個無人計程車市場奧斯汀也出現通報。據奧斯汀獨立學區統計，2025 至 2026 學年間有 19 起類似事件，Waymo 告知學區軟體已更新後仍發生至少 5 起。

2025 年 11 月 20 日，該學區法務長寫信給 Waymo，要求其在校車行駛時段停止營運。這封登在 NHTSA 網站上的信把學區的態度表露無遺：

「我們不能讓 Waymo 在設法落實修正的同時，繼續危及我們的學生。」

Waymo 在 2025 年 11 月 17 日以前將全車隊的軟體問題修妥，並在 12 月 10 日遞交 25E084 自願召回案。及至 2026 年 1 月，美國國家運輸安全委員會已經就奧斯汀發生的事展開調查。

為什麼無人計程車難以判讀停靠的校車？

校車停靠是公共道路上規則最為繁瑣、要求也最高的場合之一。駕駛要判斷法律上是否需要停車，得兼顧停車臂、閃爍的紅燈以及周邊的路況。這其中的答案視行駛方向、有無轉彎或是道路分隔而異。

還有各類訊號也很容易被忽略。停車臂體積有限，或許會被車身遮擋，孩子亦有可能從感測器偵測不到的地方現身。受過訓練的人類駕駛對任何停著的黃色校車都會有所警覺。軟體則不然，必須有人為其劃定等待的時機與時長。

Waymo 堅稱自家紀錄穩健。公司安全頁面顯示，在營運的城市裡，造成行人受傷的意外比人類駕駛少了 93%。2025 年 12 月宣布召回之際，Waymo 的安全長 Mauricio Peña 曾如此聲明：

「堅守最高安全標準，代表要能認清我們的行為何時應該做得更好。」

但現在這份聲明旁有一份聯邦文件，指出其行為改變得不夠。這兩者並不矛盾。一支車隊可以整體上勝過平均水準，卻仍會在公眾最看重的項目上丟分。

從送貨廂型車駕駛座望出去，邊緣 AI 攝影機框出一輛停靠的校車，以及它閃爍的紅燈與伸出的停車臂。

軟體修正仍得在街頭見真章

軟體召回固然推得快，要證明成效卻不容易。以 Waymo 為例，校車更新一經推送便涵蓋全車隊，既用不到零件也無須回廠。問題是這套程式碼能否在各種情境下真正改變車輛的行駛方式，還有待檢驗。

業界對此並不陌生。Sparknify 上週分析通用汽車的煞車軟體召回案時，就看出同樣的路數：2024 年的修補沒有奏效，系統只得再做一次修正。既然缺陷與解方都是程式碼，監管單位也在學習如何驗證其結果，而非僅止於確認更新已到位。

無人計程車業者要為召回審查付出公眾形象上的代價。Waymo 如今進軍新城市，多數街道每天得跑兩趟校車。任何新的通報都會被寫入聯邦檔案。

每支車隊都面臨同樣的感知難題

由人類駕駛的車隊在路況判讀上同樣面臨難題，為此不少業者現在都仰賴 AI 視覺來提供輔助。送貨廂型車、巴士和卡車等一天到晚得經過校車、行人穿越道及紅綠燈，一旦駕駛疲乏或走神，很容易就忽略掉。

商用車的攝影機安全系統就是用來彌補這一環，可偵測紅綠燈、留意盲點並察覺駕駛的疲勞狀況。不過這與無人計程車不是一回事，系統僅止於警示，決定權還是在人類手中。

新竹的 IC 設計暨 AI 軟體公司 MICROIP 看準了此一市場，於 COMPUTEX 2026 設立了 AI 車用系統事業群。其車規級邊緣 AI 裝置具備前方紅綠燈辨識、後方盲點警示與車內疲勞偵測，也支援 360 度多路影像辨識以利車隊管理。MICROIP 將參加 1 月 6 日至 9 日的 CES 2027，地點在 LVCC 西館 Taiwan Mobility Pavilion 的 #4577 攤位。展前歡迎車隊業者與 MICROIP 預約會談。

如果 Waymo 的修正仍然不夠，會怎樣？

短期來看，聯邦監管單位或許會將目光更緊密地鎖定在無人計程車與孩童、校車及學校的互動上。一旦召回審查認為修正不夠徹底，Waymo 便可能面臨再次召回與新的軟體更新。監管者也可能要求提供額外數據，以交代其車輛在上下學時段於學校周遭的表現。

這不是一家公司才有的麻煩。當無人計程車開進更多城市，就會碰上各異的校車路線、道路格局和學校作息。有些問題在測試時以為已無大礙，到了軟體不熟的街區卻仍會出狀況。原本只負責彙整違規通報的學區，現在意外成了安全監督的角色。

如何解讀這份紀錄是有爭議的。Waymo 及其擁護者強調，比起人類駕駛，其傷人事故已大幅減少。但奧斯汀學區等批評者則認為，不管平均表現如何，任何車隊都不應駛過停著的校車。畢竟涉及孩子安危，能容忍的空間很小。

這個局面也波及到那些永遠不會無人化的車隊。保險公司、監管機構和學區所關心的不再是整體的平均值，而是系統在特定場合是否管用。這套標準將左右買家對每一具攝影機、每一套警示系統的要求。

在創辦人與投資人眼中，這是個再清楚不過的例子：自駕技術是逐一情境接受檢驗的。對於有感知、驗證與模擬工具的新創企業，這裡有個顯然的機會，就是在監管機構開口之前，先幫車隊證明其在路口、學校和校車旁都能妥善處理。能快人一步拿出證據的公司，說不定能拿下單靠價格優勢得不到的合約。

有五件事將指明情勢的發展。

NHTSA 對 RQ26006 的調查結果，以及 Waymo 是否在 2027 年再度召回。
NTSB 對奧斯汀校車事件的最終報告，預計 2028 年初出爐。
2027 年春季學期，奧斯汀與亞特蘭大學區統計的違規次數。
任何州或城市限制無人計程車在學校附近行駛時段的措施。
保險業者或監管機構是否開始要求車隊提供特定情境的安全數據。

無人計程車下一回碰上校車，就是對程式碼的試金石，而監管單位現在要的就是程式碼經得起考驗的憑證。

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問與答

Q1：我經營的送貨廂型車隊皆由人類駕駛。監管單位對 Waymo 的審查尺度更為嚴格，AI 攝影機能否讓我的司機在校車前停下？

這些裝置可起警示作用，卻無法替人做決定。商用車上的攝影機系統能辨別紅綠燈、監控盲點，一旦駕駛疲乏便予以提醒，涵蓋了校車停靠時許多可能出錯的狀況。車隊業者不妨上 sparknify.com/microip-en 與 MICROIP 預約會談，於 1 月 6 日至 9 日 CES 2027 的 #4577 攤位了解其車規級邊緣 AI 裝置。