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3月31日晚，武漢市區(qū)部分蘿卜快跑車輛出現(xiàn)停滯。根據(jù)警情通報，事發(fā)之后，交管、交通部門與蘿卜快跑公司迅速處置，乘客均安全下車，無人受傷，相關交通路段迅速恢復秩序。

此次偶發(fā)事件引起業(yè)界對Robotaxi安全機制與大規(guī)模落地的討論。智駕網(wǎng)對這一事件進行了復盤與調(diào)查。

01.
蘿卜為什么會停？

在事發(fā)當晚，對于為何出現(xiàn)多輛Robotaxi同時停車，有相關人士猜測，很可能是遇到突發(fā)情況，觸發(fā)了安全自檢機制。

智駕網(wǎng)在第一時間與行業(yè)相關人士求證后確認，此次「蘿卜快跑」車輛停滯事件是車輛在自檢到潛在風險時，系統(tǒng)保障安全的主動策略，這一模式被稱之為「最小風險操作」：它是自動駕駛車輛在遇到系統(tǒng)故障、超出設計行駛范圍或無法繼續(xù)行程時，為保障安全而自動進入的一種穩(wěn)定狀態(tài)。

國際標準ISO23793-1:2024將最小風險策略(MRC)分為直線停與道內(nèi)停兩類，允許車輛在觸發(fā)MRC時縱向減速并在任意位置停放。

這一操作模式是基于自動駕駛的安全冗余依據(jù)標準設定的。

感知-決策-執(zhí)行，是自動駕駛運行邏輯，為保證行駛安全的底線，當前Robotaxi的冗余設定同時存在于這三者之間。

其中，感知類似人類的視覺，為接收更多的信息，目前L4企業(yè)及很多乘用車企業(yè)都為車輛安裝了多種傳感器以便對周圍環(huán)境進行更精準全面的感知；決策類似人類的大腦，負責將上述傳感器的數(shù)據(jù)匯總并相互校驗，剔除異常值。

當前自動駕駛行業(yè)關于「純視覺vs激光雷達」的技術路線爭論正是關于感知冗余的爭論。

至于眾多Robotaxi采用了與飛機類似的雙計算平臺，則是決策層面的冗余措施——自動駕駛車輛在行駛過程中，確保在一個平臺突然「死機」之時，另一個控制單元能瞬間接管。在自動駕駛發(fā)展的早期，車內(nèi)的安全員和遠程安全員，也可以視為是另外一種層面上的「決策冗余」。

在執(zhí)行層面，則通常采用雙控系統(tǒng)、雙電源供電、雙通訊鏈路等作為冗余。

自動駕駛的工程底線正是保證在上述的三個環(huán)節(jié)，無論哪個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，執(zhí)行層都會按照底層代碼的終極安全指令，啟動「最小風險策略」，也就是讓車輛停下來，即便是停在路中央，可能引發(fā)追尾，也要在第一時間停止行駛。

這正如家用車在發(fā)動機故障燈亮起后，車輛會自動限速或熄火保護，是行業(yè)通用的安全底線邏輯。

自動駕駛車輛同樣遵循這一原則，而因其無人駕駛的特性，其對安全的考量和處置方式更加嚴格、剛性。

如果以人類駕駛行為做類比，那類似于在行車過程中突遇暴雨、大風、沙塵、甚至是塑料袋等異物突然遮擋視線后的緊急停車。

在同樣具有「自動駕駛」模式的航空業(yè)，民航飛機的自動駕駛儀在檢測到傳感器異常時，會自動切換到「降級模式」或交由人工接管，這是航空領域沿用數(shù)十年的安全冗余設計。

自動駕駛汽車的「主動停擺」邏輯與此同源，在「感知不確定」時選擇停下來，就是保證當前安全的最小風險。

而這樣的處理策略并非蘿卜快跑獨有，而是當前國內(nèi)外L4企業(yè)的統(tǒng)一操作。

2025年12月，美國舊金山因變電站火災一度導致市內(nèi)大規(guī)模停電，交通信號燈大面積失效。由于無法識別失效信號燈，Waymo車輛在多處路口開啟雙閃，陷入「停滯」。

Waymo后來解釋，這是因為公司系統(tǒng)預設將失效信號燈視為「四向停車」（Four-way stop）場景，但因停電規(guī)模超預期，車輛確認路口安全狀態(tài)耗時過長，觸發(fā)了「最小風險策略」（原地停車并雙閃）。

Waymo表示，這是美國加州DMV（Department of Motor Vehicles，機動車輛管理局或車管所）對L4級全無人駕駛的強制安全要求，并非企業(yè)自主選擇。

事件發(fā)生次日，Waymo便恢復正常運營，此次事件未對其無人駕駛整體服務運營造成任何影響。

在系統(tǒng)遇到「感知不確定」或「外部環(huán)境異?！沟那闆r下，「停下來」是法律和技術共同規(guī)定的最后一道防線。

盡管無人駕駛的事故率已經(jīng)是人類的百分之一，但人們總希望用絕對零故障要求AI。

從技術發(fā)展角度來看，十多年前，眾多技術工程師、主機廠許下的「零傷亡、零事故」自動駕駛愿景是不符合物理規(guī)律的。

多年前，智駕網(wǎng)曾提出，人類接納自動駕駛的前提是接納一臺可能犯錯的機器。

重要的不是自動駕駛車輛是否永遠不犯錯，而是人類社會為機器的犯錯設置一套經(jīng)濟上可行的救濟機制：用可度量的經(jīng)濟模型覆蓋自動駕駛車輛犯錯引發(fā)的經(jīng)濟損失。

02.
等一等Robotaxi

今年多家Robotaxi公司表示，自動駕駛已從「技術驗證期」進入「規(guī)模化商業(yè)運營期」，部分公司在單個季度內(nèi)實現(xiàn)了盈利，單車利潤轉正，而眾多咨詢機構預測，十年內(nèi)，Robotaxi將成為萬億美元級別的市場。

在無人駕駛市場，無論是從技術層面還是在運營層面，中國企業(yè)沒有「可以摸的石頭」，任何各種極端場景的考驗，都將是全球L4企業(yè)共同要蹚過的那條河。

回溯無人駕駛的發(fā)展歷程，即便把時間線推到引發(fā)現(xiàn)代自動駕駛產(chǎn)業(yè)的「大爆炸」DARPA挑戰(zhàn)賽時期也剛剛20年多一點，如果從谷歌在公共道路上首次實現(xiàn)了完全無人駕駛的時間計算，這是一個發(fā)展僅僅14年，依然尚未成熟的行業(yè)。

這種不成熟，不僅僅是技術上尚未完全成熟，也包括城市對于Robotaxi運營的基礎設施、基本規(guī)則，尚在磨合、摸索之中。

而即便Robotaxi進入千城萬市，成為人類日常出行的首選，也并不意味著Robotaxi永遠不發(fā)生事故。與之類似的是電力行業(yè)，其在人類社會的大規(guī)模普及已有上百年的時間，但至今仍偶有停電故障發(fā)生。

而社會大眾接納Robotaxi、接納無人駕駛，同樣也需要時間。

這個過程伴可能并不是完全愉悅的，它可能有各種未曾預測到的事故、錯誤，從而對各地的道路管理者帶來巨大的輿論壓力與職責拷問。

但這些錯誤并非全是Robotaxi成長的代價，它也是社會治理規(guī)則化的現(xiàn)實案例，沒有Robotaxi的成長、成熟，具身智能產(chǎn)業(yè)注定缺乏成長的土壤。

寫在最后：

毫無疑問，中國在一定意義上是對自動駕駛政策最為開放、消費者接受程度最高的市場之一。

而以中國市場的體量，其觸發(fā)的事故、引發(fā)的爭論當然也是世界上最多的。

但同樣毋庸置疑的是，自動駕駛已是大勢所趨，以中美為代表的兩大市場都在推動人類社會更深層次地接納Robotaxi、具身智能。

這背后當然有技術、產(chǎn)業(yè)與規(guī)則的全球話語權博弈。

自動駕駛是AI在物理世界落地的核心載體，自動駕駛對物理世界的深度理解與交互能力，是通向通用人工智能（AGI）的關鍵路徑，已是業(yè)內(nèi)共識。

但更深層次的原因是自動駕駛在宏觀層面可以大大降低事故率，雖然并非夸張的「零傷亡、零事故」，但將遠遠低于人類駕駛員。

同時它可以帶來更高的出行效率，解放人類的時間。

但這一過程，并不意味著因為某個大模型的突然開悟，可以一步實現(xiàn)。它需要數(shù)據(jù)的積累，全場景的強化學習，這個過程可能伴隨著各種意外。但這個時間、這個過程，中美兩國都無法跳過。

在Robotaxi已經(jīng)無可回避的時代，技術的問題歸技術，救濟的問題歸救濟，治理的問題歸治理。

企業(yè)、公司、消費者在遇到問題時，各自追索自己的權利，承擔自己的責任，是Robotaxi才有可能可成長為和馬車、燃油車一樣的出行選擇。

中國信息協(xié)會常務理事、新經(jīng)濟研究院院長朱克力表示：此次蘿卜快跑主動停止運行，是自動駕駛系統(tǒng)在面對不確定性時選擇最保守的退出策略。這種對"安全第一"的嚴格遵循，雖表現(xiàn)為看似"異常"的停車，實則為公眾信任奠定基礎。隨著技術迭代，此類保守觸發(fā)將逐步減少。

是的，這次異常停車其實是一套安全策略生效的結果，這既是技術的副作用，也是技術的善意。