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      “老實” 蘿卜乖乖駐車,專家解讀是安全兜底

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      武漢無人車停滯事件中,專家猜測是車輛安全機制被觸發導致主動停滯,但策略執行的“聰明度”暴露了優化空間,這正是全行業正在迭代解決的問題

      武漢人給蘿卜快跑起了個外號,叫做“苕蘿卜”,也就是笨蘿卜。因為它在路上經常表現得過于“老實”,禮讓太多。有乘客在網上調侃:“只有看到蘿卜,我才敢過馬路。”

      這一次,它又“犯傻”了?

      3月31日晚,武漢城區多名乘客發現,他們乘坐的“蘿卜快跑”無人車突然停了下來。

      那一晚,武漢市區多個路段出現了類似情況。據現場描述,少量的蘿卜快跑同時出現同樣癥狀:打雙閃、不動、無法通過車內操作恢復行駛。

      4月1日凌晨,相關部門發布通報稱,目前乘客已安全下車,無人員受傷。相關受影響交通路段也已恢復正常秩序。

      針對此事,多位行業專家分析認為,此次事件大概率是自動駕駛系統在自檢到潛在不確定性時,主動觸發了“最小風險策略”(Minimal Risk Condition, MRC)。


      蘿卜快跑被冤枉了?

      蘿卜快跑是百度旗下的無人車服務平臺,于2022年5月在武漢正式落地,并于同年8月啟動全無人商業化運營。

      企業官方數據顯示,三年間,蘿卜快跑在武漢的運營范圍已擴展至3000平方公里,覆蓋13個行政區,觸達超770萬人口 ,成為全球最大的自動駕駛出行服務區之一。

      就在蘿卜快跑規模化運營穩步推進之時,3月31日晚的停滯事件讓外界開始重新審視:技術哪里又出了問題?

      有汽車安全專家分析指出,“這個停滯本身,其實是安全機制在起作用,它兜底了。”

      中國信息協會常務理事、新經濟研究院院長朱克力也表達了類似觀點。他認為,此次事件屬于國際標準ISO23793-1:2024中所定義的“最小風險操作”安全機制。這種機制要求車輛在無法確認安全或超出設計運行范圍時,自動進入一種風險最低的穩定狀態,通常表現為開啟雙閃、原地停車。

      “這體現了自動駕駛系統在面對不確定性時,選擇了最保守、最安全的退出策略。”朱克力說。

      要理解這一機制,就需要引入一個核心概念,“安全冗余”。自動駕駛系統普遍被設計得像民航飛機一樣,擁有感知、計算、控制等多重備份。當主系統出現不確定性或潛在風險時,備份系統或安全協議便會介入。這與家用車的發動機故障燈亮起后自動限速一樣,是行業通用的安全底線邏輯。

      “邏輯很簡單,無人車遇上不確定狀況,就得學高鐵,先剎車保平安。安全系統不是擺設,關鍵時刻能救命。”中國互聯網商業觀察家金錯刀對此評論說。

      從合規角度看,上述汽車安全專家認為,蘿卜快跑此次的表現符合示范區的管理規定。出問題后,車輛必須觸發安全機制,不能在沒有監管的情況下“裸奔”。“這一點值得肯定,比放任車輛繼續跑要安全得多。”

      類似的情況,并非只在武漢發生。同樣的故事,不久前在美國上演過。


      大洋彼岸的同一道考題

      2025年12月,美國舊金山因變電站火災引發大規模停電,交通信號燈大面積失效。某品牌全無人駕駛車輛因無法確認失效信號燈的狀態,在多處路口停滯并開啟雙閃,形成交通堵點,部分乘客短時被困。


      該品牌事后回應稱,其系統預設將失效信號燈視為“四向停車”場景,但因停電規模超預期,車輛確認路口安全狀態耗時過長,觸發了“最小風險策略”。該策略為加州DMV對L4級全無人駕駛的強制安全要求,并非企業自主選擇。

      朱克力分析認為,此類“主動停車”均屬于最小風險操作的安全機制。隨著技術迭代,這種保守觸發的情況將逐步減少,但安全底線將貫穿技術演進的始終。


      賽道與賽速,無人駕駛的戰略棋局

      此次事件,遠不止是一次技術偶發事件。

      當前,無人駕駛已成為各國科技競爭的關鍵賽道。它不僅是人工智能在物理世界落地的核心載體,更被視為通向通用人工智能的重要路徑之一。頭部企業的全球布局,早已超出商業范疇,涉及對未來物理世界運行規則的定義權之爭。

      從產業現狀看,中國Robotaxi已從技術驗證階段邁入規模化商用的關鍵拐點。企業官方數據顯示,百度蘿卜快跑已落地全球26個城市,服務超2000萬次。

      美國方面,Waymo已在十余個城市布局數千輛無人車,其每周全無人服務單量達45萬單,Waymo稱,到2026年每周單量降達到100萬單,特斯拉宣稱其Cybercab于2026年投入規模化運營。

      高歌猛進之下,自動駕駛行業面臨共同挑戰。極端天氣與復雜路況下的安全冗余仍需提升,跨城市運營的許可壁壘存在,公眾對無人駕駛的接受度有待進一步培育。此次武漢事件中,車輛安全機制被觸發,但策略執行的“聰明度”暴露了優化空間,這正是全行業正在迭代解決的問題。

      值得注意的是,各國監管路徑存在差異。美國2026年2月通過的《自動駕駛法案》傾向于進一步放寬監管,走“出生即合法”的路線。允許車企自行聲明車輛等級,無方向盤、無踏板的車輛,年產上限從2500輛提升到9萬輛,連雨刮、后視鏡都可以豁免。

      中國和歐洲則采取功能認證路徑,要求車輛具備相應功能才能上路,同時依托“車路云網圖”體系強化安全冗余。兩種路徑各有側重,前者加速迭代,后者更注重安全審慎。

      有專家認為,中國目前的監管方式在保障安全的同時,可能對技術迭代速度產生一定影響,但這也為公眾接受度和法規完善爭取了時間。

      “自動駕駛作為人工智能應用中最重要的場景之一,也是最大的潛在產業之一,應該是最早能落地的領域。我們不能因為出一點事就‘喊殺喊打’、過度限制。要在安全和技術進步之間找到一個平衡點。”上述汽車安全專家說。

      責編 | 王祎

      題圖來源 | 企業



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