自动驾驶出租车背后，有人在菲律宾熬夜盯屏幕，真相藏在300毫秒延迟里 2026年初，Waymo在美国参议院听证会上被问到他们的全自动驾驶出租车到底有多自动，公司高管没有主动说明，是在议员追问下才承认，遇到施工路段或交警手势这类复杂情况时，车辆需要人工接管，这些操作人员不是硅谷工程师，很多是外包到菲律宾的员工，工资只有美国同类员工的五分之一，这件事本来没有被提及，直到参议员追问细节，Alphabet的安全负责人只好低头承认。 这其实不只是Waymo一家的问题，特斯拉的FSD系统要求司机手不能离开方向盘，亚马逊的无人商店里摄像头背后有印度员工在盯着看，就连快餐店的点餐系统，你以为用的是AI语音识别，其实是菲律宾那边听着录音再转成指令发给厨房，科技公司把那些最难处理的边角料场景都悄悄打包给海外廉价劳动力去解决，用户看到的是智能技术，实际上是人躲在云上替机器兜底。 问题在于技术本身发展缓慢，菲律宾操作员观看波士顿街头的视频时，信号传输需要三百到八百毫秒，马萨诸塞州有议员指出，高速堵车时如果有人突然冲出来，等画面传到操作员那里再做出反应并发出指令，时间已经来不及了，而且他们只能看到二维画面，闻不到汽油味，感觉不到风向变化，也看不出路面反光是否结冰，这些细节在AI训练数据中无法全面覆盖，十年来也没有取得突破。 这辆车的硬件是中国极氪造的，软件跑在美国的服务器上，操作员在菲律宾值班，三个地方各自管一段，法律上互不认账，美国现在喊着要供应链去风险，可Waymo这种模式反而更脆弱，中美关系一紧张，底盘可能被卡住，菲律宾和美国的网络一断，车就变废铁，数据经过菲律宾中转，还可能被CFIUS盯上查安全，软硬件分开看着高效，实际就像搭积木，抽掉一块整个就塌了。 最让人难受的是关于人的事情，硅谷把远程操作员叫做“AI异常处理模块”，听起来像一段代码，可实际上那是个活生生的人，菲律宾员工轮班24小时不停，经常要马上决定要不要紧急刹车，压力大到有人出现心理创伤，但他们没有工伤保险，不算正式员工，美国劳工部根本没管这类岗位，工会也联系不上他们，技术往前走了，钱没多分，苦却让远处的人担着。 这种套路在别的地方也经常见到，国内有些AI客服宣传智能应答，其实是安徽小县城的年轻人手动打字回复，欧洲搞无人机送药项目，说是全自动飞行，结果航线全靠乌克兰志愿者盯着屏幕操作，消费者以为是科技厉害，实际上生产端把低薪工作转移了地方，没人愿意说破，因为说出来就破坏了那种未来感。 我翻阅了那些听证记录和调查报告，发现一个事实，所谓无人操作，很多时候只是人员不在现场，不是技术无法实现，而是成本不合算，企业宁愿多花些钱雇佣便宜人力，也不愿意投入资金填补算法短板，这个逻辑很现实，但用在人身上就显得有点冷。
