- Waymo robotaxi भारी बारिश और जलभराव वाली सड़कों से ठीक तरह निपट नहीं पाईं, जिसके कारण Atlanta, San Antonio, Dallas और Houston में सेवा निलंबित कर दी गई
- Atlanta में बिना यात्री वाली एक गाड़ी जलभराव वाली सड़क से गुजरते समय लगभग 1 घंटे तक रुकी रही, बाद में उसे रिकवर कर मौके से हटा दिया गया
- Waymo ने Texas भर में खराब मौसम और पूर्वानुमानित प्रतिकूल मौसम को देखते हुए सावधानीपूर्ण कदम के तौर पर Dallas और Houston में निलंबन की पुष्टि की
- पिछले हफ्ते के software recall के बाद भी अंतिम समाधान तैयार नहीं हुआ है, और केवल ऐसे समय व स्थानों को सीमित करने वाला अपडेट जारी किया गया है जहां जलभराव का जोखिम अधिक है
- NHTSA ने Atlanta घटना की जानकारी होने और Waymo के साथ संपर्क में होने की बात कही है, साथ ही school bus को ओवरटेक करने और बच्चे से टक्कर वाले मामलों की जांच भी जारी है
भारी बारिश और जलभराव वाली सड़कों के कारण सेवा निलंबन
- Waymo ने 4 शहरों में सेवा निलंबित कर दी क्योंकि उसकी robotaxi भारी बारिश और जलभराव वाली सड़कों का ठीक से सामना नहीं कर पा रही थीं
- Atlanta में बुधवार को Waymo robotaxi की एक गाड़ी जलभराव वाली सड़क से गुजरते समय लगभग 1 घंटे तक रुकी रही, बाद में उसे रिकवर कर मौके से हटा दिया गया
- Waymo ने Atlanta और San Antonio में सेवा निलंबित की है और कहा है कि वह समस्या का समाधान खोज रही है
- Atlanta की वह गाड़ी बिना यात्री के थी और तेज बारिश के दौरान जलभराव वाली सड़क मिलने पर रुक गई
- Waymo ने कहा कि यात्रियों और सड़क साझा करने वाले सभी लोगों की सुरक्षा उसकी सर्वोच्च प्राथमिकता है
- Texas भर में खराब मौसम के कारण Dallas और Houston में भी सेवा निलंबित हुई, और Waymo ने इसकी पुष्टि सावधानीपूर्ण कदम के रूप में की जो पूर्वानुमानित प्रतिकूल मौसम को देखते हुए उठाया गया
- Bloomberg News ने Dallas और Houston तक सेवा निलंबन के विस्तार की खबर सबसे पहले रिपोर्ट की
recall के बाद भी बनी जलभराव-प्रतिक्रिया की सीमाएं और जांच
- Waymo ने पिछले हफ्ते software recall की घोषणा करते समय स्वीकार किया कि जलभराव वाले इलाकों से बचने के लिए अंतिम समाधान का विकास अभी पूरा नहीं हुआ है
- National Highway Traffic Safety Administration(NHTSA) द्वारा सार्वजनिक किए गए दस्तावेज़ों के अनुसार Waymo ने अपने fleet में ऐसा अपडेट जारी किया जो “ऐसे समय और स्थान” पर पाबंदी लगाता है जहां “जलमग्न हाई-स्पीड सड़क से सामना होने का जोखिम अधिक” होता है
- इन उपायों के बाद भी Atlanta की Waymo robotaxi के जलभराव वाले चौराहे में प्रवेश करने की बात सामने आती है
- Waymo ने गुरुवार को TechCrunch को बताया कि Atlanta के तूफान में इतनी ज्यादा बारिश हुई कि National Weather Service द्वारा flash flood warning, watch और advisory जारी किए जाने से पहले ही जलभराव हो चुका था
- National Weather Service alerts उन बड़े signal set का हिस्सा हैं जिनका इस्तेमाल Waymo खराब मौसम के लिए अपने वाहनों को तैयार करने में करती है
- NHTSA के प्रवक्ता ने कहा कि एजेंसी Atlanta में रुकी robotaxi की घटना से अवगत है, Waymo के साथ संपर्क में है, और जरूरत पड़ने पर उचित कार्रवाई करेगी
- Waymo robotaxi द्वारा रुकी हुई school bus को अवैध रूप से ओवरटेक करने के बाद fixes जारी किए गए थे, लेकिन इसके बाद भी fleet ने school bus के आसपास अवैध maneuvers जारी रखे
- school bus के आसपास Waymo वाहनों का व्यवहार कंपनी के खिलाफ चल रही जारी जांच के 2 मामलों में से एक का केंद्र है, जिसकी जांच NHTSA और National Transportation Safety Board(NTSB) कर रहे हैं
- दूसरी जांच श्रृंखला 23 जनवरी को California के Santa Monica में Waymo robotaxi द्वारा एक बच्चे को टक्कर मारने की घटना से जुड़ी है
- Waymo ने कहा कि संबंधित robotaxi बच्चे को टक्कर मारने से पहले लगभग 6 मील प्रति घंटे तक धीमी हो गई थी, और घायल बच्चे को हल्की चोटें आईं
1 टिप्पणियां
Hacker News प्रतिक्रियाएँ
यह किसी आपदा से ज़्यादा क्रमिक rollout के दौरान नई परिस्थितियों के सामने आने पर होने वाली चीज़ लगती है
शायद इन्हें बाढ़ जैसी स्थितियों पर ज़्यादा training का मौका नहीं मिला होगा, और अब वह मौका मिल गया है। इंसानों पर एक बड़ा फ़ायदा यह है कि आदर्श स्थिति में एक बार समस्या हल हो जाए तो वह हल बनी रहती है, और फिर धीरे-धीरे deploy करते हुए नई परिस्थितियों में अगला bottleneck खोजा जा सकता है
क्या अजीब और अप्रत्याशित हर तरह की road condition को offline test करने के लिए कोई simulator नहीं है? ऊपर से flooded roads कोई बहुत दुर्लभ स्थिति भी नहीं हैं
अभी तक इसका operating cost, human driver वाली सामान्य गाड़ियों से ज़्यादा है। break-even तक पहुँचने के लिए बहुत सी समस्याएँ हल करनी होंगी, और अगर हल भी हो जाएँ तो best case में भी upside बहुत astronomical नहीं दिखता
उदाहरण थोड़ा मजबूरन है, लेकिन मान लो कोई नई billboard campaign आ जाए और उसे देखते ही सारी गाड़ियाँ तुरंत उल्टी दिशा में तेज़ी से मुड़ने लगें
AI को लेकर मेरा निराशावादी परिदृश्य यही है। मैं AI के खिलाफ नहीं हूँ, बल्कि सच कहूँ तो यह काफ़ी शानदार लगता है
लेकिन self-driving cars पर इतना समय और इतना पैसा खर्च करने के बाद भी flooded road जैसी स्थिति में यह पूरी तरह लड़खड़ा जाता है। Tesla self-driving car देने में नाकाम रही और अब उससे कहीं ज़्यादा जटिल पूर्ण autonomous robots की तरफ़ मुड़ रही है। AI अभी hallucination तक नहीं रोक पा रहा, और कहते हैं कुछ ही साल में AGI आ जाएगा? मैं समझता हूँ लोग ऐसा होना क्यों चाहते हैं, लेकिन मुझे नहीं लगता यह इतनी जल्दी होने वाला है। पूरे tech industry का रवैया ऐसा लगता है जैसे “कभी शायद संभव हो, लेकिन शायद न हो” वाली चीज़ को “बस अभी आने ही वाली है” की तरह पेश किया जा रहा हो। क्या इन tech कंपनियों में ज़िम्मेदार बड़े लोग अब बचे ही नहीं?
अगर कार सिर्फ़ road condition के extreme cases में fail करती है, तो ज़्यादातर हालात में वह काफ़ी अच्छी है। उसे स्वीकार करो, और ऐसे केस आने पर manual intervention कर दो। फिर उस extreme case को training data में जोड़ दो ताकि वही समस्या दोबारा न आए। अगर आपको लगता है कि “flooded road” ऐसी स्थिति है जिसे हर human driver बहुत gracefully संभाल लेता है और सिर्फ़ AI ही fail करता है, तो वास्तविकता अलग है। जिन शहरों में सड़कें कभी-कभी डूब जाती हैं, वहाँ extreme weather के बाद workshops में “flooded engine damage” वाली गाड़ियों की भरमार हो जाती है। इंसान सड़क में पानी की गहराई कम आँकते हैं, आगे बढ़ जाते हैं, फिर गाड़ी बंद होकर तैरने लगती है, और वे snorkel और लंबी रस्सी वाले किसी भले आदमी के उन्हें खींचने का इंतज़ार करते हैं। उसके बाद कोई “क्या यह internal combustion engine खत्म हो गया, या पानी निकाल दो तो फिर चल पड़ेगा” वाला मज़ेदार खेल खेलता है
Oak Park में electric shuttle service शुरू करने पर विचार हो रहा है, और वह fail होगी। मेरी समझ के अनुसार non-electric shuttle service का pilot भी हो चुका है और वह भी fail हुआ। छोटी locality में उपयोगी transport service के लिए labor cost बहुत ज़्यादा पड़ती है। “उपयोगी” होने का मतलब responsiveness, service area, और खासकर service hours पर पाबंदियाँ, और अनुमानित ridership के हिसाब से गणित नहीं बैठता। हमारे local government इलाके में autonomous transport service शायद अच्छी चलेगी। सड़कें सख़्त grid pattern में हैं और speed limits भी बहुत कम हैं। हमारे इलाके में autonomous cars औसत human driver से निश्चित रूप से बेहतर होंगी, और यह इंसानी गलती की संभावना से ज़्यादा यहाँ आम traffic violations के अवलोकन पर आधारित बात है। ऐसा product मौजूद हो तो हम afford भी कर सकते हैं, क्योंकि बहुत कम utilization के लिए 2 से ज़्यादा shifts वाले drivers का पूरा labor cost नहीं देना पड़ेगा। वैसे मेरे दिमाग़ में “self-driving cars” और “LLM” एक ही टोकरी में नहीं आते। दोनों को लेकर मैं आशावादी हूँ, लेकिन वजहें बहुत अलग हैं। Waymo के बारे में सोचते समय मेरे मन में आम तौर पर “AI” शब्द नहीं आता। हालाँकि तकनीकी रूप से वह AI ही है
मानव चालित गाड़ियाँ बहुत बड़ी संख्या में लोगों को मारती हैं। अमेरिका में हर दिन 115 लोग सुबह उठते हैं लेकिन आधी रात से पहले car accident में मर जाते हैं। लेकिन अगर self-driving car एक इंसान को भी मार दे? कंपनी और मिशन दोनों खत्म। विशाल engineering challenge के अलावा मानक भी बहुत ऊँचा है
बेशक यह पूरी तरह autonomous कब होगा, यह बिल्कुल स्पष्ट नहीं है, और बिना human responsibility chain के failure probability स्वीकार करने में असहजता हमेशा रह सकती है। लेकिन अगर 10 साल पहले जो consumer market में था ही नहीं, वह आज ज़्यादा reliably मौजूद है, तो यह सोचना पागलपन नहीं कि 10 साल बाद वह और ज़्यादा extreme cases संभाले, और सुरक्षित व प्रभावी हो। मुझे समझ नहीं आता कि overall trend देखकर लोग क्यों निष्कर्ष निकालते हैं कि कोशिश छोड़ देनी चाहिए।
संपादन: लगता है कुछ technologies 2016 से launch होनी शुरू हुई थीं। मेरे दिमाग़ में 2015 था। तो मोटे तौर पर इसे 10 साल पहले की शुरुआत कह सकते हैं। फिर भी यह बात बनी रहती है कि इन systems ने limited assistance से अधिक autonomy की तरफ़ बढ़ते हुए 10 साल की trajectory में demonstrable progress दिखाई है
यह अच्छा है या बुरा, इस पर टिप्पणियाँ तो अनगिनत हैं, लेकिन यह बात मुश्किल से दिखी कि यह असल में पानी में फँसी सिर्फ़ एक Waymo की रिपोर्ट है
मैं Atlanta में रहता हूँ, और यहाँ 30 मिनट में 3~4 इंच बारिश हुई थी, जो असामान्य थी, और इतनी अप्रत्याशित कि flash flood warning तब आई जब वास्तविक flooding काफ़ी बाद में हो चुकी थी। रिपोर्ट में इसका ज़िक्र नहीं है क्योंकि वह narrative में फिट नहीं बैठता, लेकिन कोई अंदाज़ा लगाएगा कि अचानक आई बाढ़ में कितने human drivers फँसे होंगे? सिर्फ़ मेरे घर के सामने वाली सड़क पर ही 4 छोड़ी हुई गाड़ियाँ थीं, तो इतना तय है कि 1 से ज़्यादा थे। और हमारी सड़क तो न बहुत ज़्यादा डूबने वाली है, न बहुत व्यस्त
साथ ही मशीनों से अपेक्षाएँ कहीं ज़्यादा होती हैं। यह मशीनों से ज़्यादा इंसानों के बारे में बताता है
साफ़ दिख रही flooded street में घुसते हुए “आराम से निकल जाएँगे” सोचना, और फिर बीच में फँस जाना? हाँ, तो ये गाड़ियाँ मानव-स्तर की बुद्धि तक पहुँच गई हैं
लोग इसे इतना असामान्य मानते हैं कि वीडियो बनाकर social media पर डालते हैं। मेरे पास data नहीं है, लेकिन passenger-mile के हिसाब से human-driven cars और Waymo जैसी remotely operated vehicles कितनी बार flooded roads में घुसीं, इसकी तुलना दिलचस्प होगी। मैं समझता हूँ कि Waymo के cameras और lidar remote operator को सड़क पर पानी की गहराई का बहुत अच्छा data नहीं दे पाते। जैसा बताया गया, गाड़ी के अंदर बैठा इंसान भी इसमें अक्सर गलती करता है। जो इंसान गहरे पानी में नहीं जाते, वे शायद a) सड़क पर थोड़ा भी पानी देखते ही उसे reject कर देते हैं, और b) स्थानीय माहौल से परिचित होते हैं, इसलिए कई visual clues से असली flooding depth का अंदाज़ा लगा लेते हैं
फिर इंसान से भी वही पूछो। उसके बाद दोनों की बुद्धि बराबर है, इस विचार पर वापस आना मुश्किल होगा। इंसान को कम से कम पता था कि वहाँ पानी है और उसने जोखिम लिया, लेकिन कार को शायद पता भी नहीं था कि आगे क्या है, फिर भी वह घुस गई
Tesla का approach, Waymo की तुलना में functional intelligence तक पहुँचने की कहीं ज़्यादा संभावना रखता दिखता है
व्यंग्य छोड़ दें, तो शायद हमेशा कुछ ऐसी परिस्थितियाँ रहेंगी जिनके लिए Waymo सही जवाब नहीं होगा। क्या hurricane evacuation भी वही करेगी? मुझे लगता है driver को हटाने से ऐसी बातें अनिवार्य रूप से साथ आती हैं
कम-से-कम सामान्य hurricane evacuation की तुलना में traffic jam शायद कम हो। बेशक इसके लिए मानना पड़ेगा कि autonomous cars ऐसा कोई बेवकूफ़ाना काम नहीं करेंगी जिससे पीछे की सारी गाड़ियाँ लगभग रुक जाएँ। फिर भी ऐसा scenario कभी नहीं होगा, और शायद वही सबसे अच्छा है
असली storm के दौरान तो निश्चित ही weather restrictions रखनी होंगी। क्योंकि hurricane के बीच किसी को भी drive नहीं करना चाहिए
यह आम तौर पर वह मामला है जहाँ training data में न होने वाली स्थिति आने पर model के पास प्रतिक्रिया देने के लिए पर्याप्त साधन नहीं होते
यह phenomenon पहले भी देखा गया है, इसकी चेतावनी भी मिली है, और आगे किसी दूसरे संदर्भ में फिर ज़रूर देखने को मिलेगा
शायद यह बेवकूफ़ी वाला सवाल हो, लेकिन EVs को पानी से दिक्कत क्यों होती है?
मेरी समझ के अनुसार internal combustion engine वाली गाड़ियों में पानी engine में खिंच जाता है और वही समस्या बनता है। engine में पानी चला जाए तो वह बंद हो जाता है, और engine को air intake और exhaust चाहिए होता है। EV को उसी तरह हवा की ज़रूरत नहीं होती। न gasoline है, न ignition के लिए oxygen, न compression/expansion के लिए air। तो क्या EVs को पानी में चलने में बहुत बेहतर नहीं होना चाहिए?
ख़तरनाक traction loss और बह जाने का जोखिम होता है, और अगर passengers भीग गए तो वे refund चाहेंगे, जबकि cabin पूरी तरह भीग जाए तो गाड़ी कुछ समय के लिए service से बाहर हो जाएगी
पानी पार करते समय फँसने वाली ज़्यादातर गाड़ियाँ air intake बंद होने से ज़्यादा तैरने लगने या धारा में धकेले जाने की वजह से फँसती हैं। या फिर पानी से ज़ोर से टकराने पर parts टूट जाते हैं। अगर गाड़ी आगे चलती रहे और तैरे नहीं, तो ज़्यादातर गाड़ियाँ air intake height से 4~6 इंच ऊपर तक के पानी में भी आगे बढ़ सकती हैं। इसका कारण bow wave और engine bay में बनी air pocket है। snorkel असल में तभी काम आता है जब आप ऐसे पानी भरे off-road रास्ते पर चल रहे हों जहाँ छिपे हुए गड्ढे हो सकते हैं। snorkel होने पर भी engine और drivetrain को इतनी गहराई तक डुबोना फिर भी बुरा ही विचार है। और अगर हर drive wheel पर direct motor वाला डिज़ाइन नहीं है, तो electronics पूरी तरह sealed होने पर भी differential और transfer case में पानी घुसने की चिंता रहती है
वे भी सामान्य गाड़ियों की तरह तैर सकती हैं
भले ही engine डूबे नहीं, आम धारणा यही है कि गाड़ी की बाकी उम्र में electric system की समस्याएँ बनी रहती हैं
puddle की depth का अंदाज़ा लगाना आसान काम नहीं है। अनट्रेंड घोड़े भी अक्सर उथले puddle में पैर रखने से मना कर देते हैं
मानव चालक भी flooded roads में घुस जाते हैं
हाल का संबंधित लिंक:
Waymo updates 3,800 robotaxis after they 'drive into standing water' - https://news.ycombinator.com/item?id=48151767 - मई 2026, 214 comments
मुझे जिज्ञासा है कि इसमें कितना हिस्सा water depth perception की समस्या है, और कितना हिस्सा उस समझ को बड़े driving model में integrate करते समय कहीं और regression पैदा किए बिना करने की समस्या है
short-wave infrared camera और ground-penetrating radar का संयोजन किया जा सकता है, लेकिन वह इतना महँगा होगा कि commercial रूप से शायद संभव नहीं। एकमात्र “अच्छा” समाधान यह है कि गाड़ी ज़रूरत से ज़्यादा cautious हो। अगर सड़क पर पानी किसी तय diameter से बड़ा दिखे—ताकि muddy puddle जैसी चीज़ें बाहर की जा सकें—तो उसे flood मानकर रुक जाना चाहिए, फिर इंसान को handoff करना चाहिए या route बदलना चाहिए। या फिर flood/flash flood warning के दौरान Waymo चलानी ही नहीं चाहिए। शायद समाज को यह ज़िद छोड़नी चाहिए कि natural disasters के दौरान भी सब कुछ सामान्य की तरह चलता रहे। safety के लिए रुकना ठीक है, और यह इंसानी drivers पर भी लागू होता है। अगर इलाका flood हो रहा है तो घर पर रहना चाहिए
2026 है, और self-driving cars puddle और flooded street में फर्क नहीं कर पा रहीं, जबकि 3 साल का बच्चा भी कर ले। Google अभी मंच पर कह रहा था कि AGI लगभग आ ही गया है। जब यह सब NFT बंदर वाली सनक जैसे बुरे सपने जैसा न लगे, तब मुझे जगा देना। लेकिन हम इस पर ऐसे चर्चा कर रहे हैं जैसे “अरे, क्या यह ऐसा सरल problem था जिसे आसानी से हल किया जा सकता था, लेकिन regression से बचने की वजह से नहीं हुआ?” यह बेतुका है। काश Waymo पर लगा सारा पैसा ज़्यादा frequent public bus service पर लगाया जाता। बस साधारण buses, जिन्हें human drivers चलाएँ