Ein Stromausfall in San Francisco stürzt die Robotaxi-Flotte von Waymo ins Chaos

Javier Cantagalli     24 December 2025     3 min.
Ein Stromausfall in San Francisco stürzt die Robotaxi-Flotte von Waymo ins Chaos

Dieser Vorfall in der Stadt San Francisco hat die unterschiedlichen technologischen Ansätze der Wettbewerber im Rennen um das autonome Fahren offengelegt, zu einem Zeitpunkt, an dem diese Dienste sich rasch ausbreiten.

Am vergangenen Samstag, dem 20. Dezember, hat der Brand einer Umspannstation von PG&E ein Drittel der Stadt San Francisco ohne Strom gelassen und rund 130.000 Kunden des Energieversorgers betroffen. Dadurch, neben vielen weiteren Komplikationen, fielen die Ampeln in weiten Bereichen aus, was zu einem Verkehrschaos führte und den öffentlichen Nahverkehr beeinträchtigte.

Inmitten dieser Situation gerieten die autonomen Fahrzeuge von Waymo, die beliebten Robotaxis, über die wir hier bei HighMotor schon mehrfach berichtet haben und die in mehreren Städten der Vereinigten Staaten unterwegs sind, darunter auch in San Francisco, besonders stark in Mitleidenschaft.

Waymo London 00001

Die Fahrzeuge sind darauf ausgelegt, Kreuzungen ohne Signalanlagen mit besonderer Vorsicht zu behandeln. Da die Ampeln ausgefallen waren, entstand schließlich Chaos, denn viele Fahrzeuge der Waymo-Flotte blieben an den Kreuzungen länger als üblich stehen, um ihre Umgebung zu prüfen, was am Ende den Verkehrsfluss der übrigen Fahrzeuge beeinträchtigte.

Ganz klar sind die Robotaxis von Waymo nicht auf eine Situation wie diese vorbereitet

In zahlreichen Videos, die in sozialen Netzwerken geteilt wurden, waren Gruppen von bis zu fünf autonomen Waymo-Robotaxis zu sehen, die an ein und derselben Kreuzung mit eingeschalteter Warnblinkanlage standen, den Durchgang blockierten und die Staus verschärften. Die Lage wurde so bedenklich, dass Waymo selbst den Dienst in der Stadt vorübergehend aussetzte, um die Gefahr zu vermeiden, den Verkehr für Einsatzfahrzeuge zu behindern.

Am folgenden Tag, nachdem das Stromproblem in der Stadt behoben war, nahm das Unternehmen den Betrieb wieder auf, und alles kehrte zur Normalität zurück. Dennoch hat dieser Vorfall Zweifel daran geweckt, wie gut autonome Fahrzeuge auf unerwartete Notfälle vorbereitet sind, die noch größer sein könnten, etwa im Fall eines starken Erdbebens. Ein Szenario, das in der Bucht-Region keineswegs auszuschließen ist.

Hyundai Ioniq 5 Waymo

Dazu hat ein Sprecher von Waymo erklärt, dass man angesichts des Ausmaßes der Folgen des Ausfalls der Stromversorgung daran arbeite, die Anpassung der Technologie an unvorhersehbare Szenarien wie das kürzlich Geschehene zu verbessern und die gewonnenen Erkenntnisse zügig umzusetzen.

Abschließend sei noch als kurioses Detail erwähnt, dass in San Francisco derzeit auch einige Robotaxis des Netzwerks von Tesla im Einsatz sind, die durch den Stromausfall zufällig nicht betroffen waren.

Ein anderer Ansatz, der den Unterschied macht

Laut Elon Musk, der dies später auf X erläuterte, fuhren diese Fahrzeuge normal weiter, weil ihre Technologie ausschließlich auf kamerabasierter Sicht und neuronalen Netzen beruht, die mit Milliarden realer Fahrkilometer trainiert wurden. Dadurch kann das System unvorhersehbare Situationen interpretieren und meistern, etwa Kreuzungen mit ausgefallenen Ampeln, ähnlich wie ein erfahrener menschlicher Fahrer: indem es den Verkehrsfluss einschätzt, bei Bedarf Vorfahrt gewährt und mit Vorsicht weiterfährt.

Tesla Robotaxi Austin 00001

Im Gegensatz dazu sind die Robotaxis von Waymo stärker auf hochauflösende Detailkarten, zusätzliche Sensoren wie LiDAR und Radar und eine externe Infrastruktur angewiesen, zu der funktionierende Verkehrssignale gehören. Als die Ampeln großflächig ausfielen, behandelte das System von Waymo die Kreuzungen wie Vierwegekreuzungen mit Stoppschildern, weshalb die Fahrzeuge länger als üblich anhielten, um die Umgebung zu prüfen, was zu Staus und Blockaden führte.

Kurz gesagt, wie er erklärte, Tesla setzte auf das Chaos der realen Welt und gewann in diesem Szenario, da er anpassungsfähiger ist und nicht so stark auf perfekte Bedingungen oder vorab festgelegte Karten angewiesen ist. Eine Lehre, aus der man lernen muss und die man nicht übersehen darf.

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