蘿卜「不跑」背后，有一道紅線

撰文 | Bruce 編輯｜青竹

熊彼特說，無論你把多少輛馬車連續相加，也帶不來一輛火車。這句話揭示了創新的核心：創造一個新物種。

但創新，有時會帶來從未有過的新問題。

3月31日晚，武漢發生蘿卜快跑車輛道路停滯事件。武漢官方通報，“初步判斷為系統故障所致。目前乘客已安全下車，無人員受傷”。

一時引發爭議。

調侃無人車能力不濟者有之，同時也不乏公眾擔心「新物種」的安全隱患。

對于普通大眾而言，看到的是一場無人車的“懵懂”混亂行為。但對于業內來說，這是無人駕駛量產化的必經挫折。

無獨有偶，此類事件不久前曾發生在無人車公司Waymo身上，其因道路交通信號燈失效停在道路上。

從自動駕駛的角度，在人車混行的當下，無人車的選擇，背后暗藏安全冗余設計和 “最小風險策略”，“停車”其實有其必要與合理性。

這既是蘿卜快跑作為行業探索者背負的壓力，也是創新技術進步路上的又一個煩惱。

一次「降級」？

蘿卜快跑在整個過程中的表現如何？此次事件中，蘿卜快跑呈現出幾處關鍵細節：

應急雙閃燈和故障標志燈均正常啟動；

系統提示工作人員預計5分鐘趕來；

無人員傷亡。

從上述幾處有序、可預測的處理流程細節看，蘿卜快跑更像是執行了一次主動「降級」處理，而非行為無序的被動故障。

主動降級和被動故障二者的性質截然不同。

前者是自動駕駛系統主動采取的、預先設計的風險管理行為，也是系統在自檢過程中，發現潛在風險時采取的一種策略。而后者，則是因設計缺陷或部件損壞而導致的“非自愿”失效。

所謂「降級」，由ISO 26262等國際標準強制規定，是系統安全退出的有序流程，遵循“安全第一”，安全優先于效率的策略。

從Waymo到蘿卜快跑，全球頭部自動駕駛公司均采用此策略。

美國加州DMV報告顯示，在統計周期內，所有在加州測試的自動駕駛公司，其測試車共行駛200多萬英里，共發生了7.35萬次「降級」。

導致系統「降級」的原因有很多，核心包括以下幾種：

一是系統自身硬件或軟件出現了故障；

二是遇到了能力范圍之外的場景，也即超出了設計運行域；

三是即使硬件和外部環境都沒問題，系統內部猶豫不決也會觸發降級；

最后一種情況是，降級并非因為技術“做不到”，而是法規要求或倫理選擇“不允許做”。

當下，各家自動駕駛方案的能力、策略風格不一。

實際表現上，有的激進，有的則像一位謹慎的司機，在面對不確定性情況時，寧可停下保證安全，也不愿頂著不確定性去冒險行駛。

在不確定與可能的風險面前，蘿卜快跑選擇了最保守，也是最負責任的行動：停下來。這背后，有著更深層的保險機制。

無人車的多重保險

一輛無人車的自動駕駛系統，通常擁有安全冗余系統，這是從航空領域汲取靈感的多重備份方案。

蘿卜快跑也不例外。

它的設計理念是，從眼睛（感知）到大腦（決策），再到手腳（執行），均設置多套備份，確保任何一個部件失效，系統都能無縫切換，以保障車輛和乘客的安全。

據悉，蘿卜快跑配備了感知三冗余、計算單元雙冗余、高精度定位三冗余、執行系統冗余、電源冗余等。

有了安全冗余系統，就有了實現“最小風險策略”的技術基礎。二者在自動駕駛安全體系中密不可分，前者負責準備好退路，后者負責走好這條退路。

根據SAE J3016和ISO 23793-1:2024標準定義，當L3級及以上的系統檢測到上述導致「降級」的問題時，會觸發「備援」流程，執行最小風險操作（MRM），使車輛進入最小風險條件（MRC）。

所謂「備援」，是指發現問題、啟動應對的全過程，是“誰來做”、“做什么”的策略。

SAE J3016標準明確了不同等級下備援的責任主體，規定L4級及以上自動駕駛系統的備援職責，不再由人類承擔，而是系統。

ISO 23793-1:2024標準則針對自動駕駛最小風險操作做出規定，提出了當自動駕駛系統遇到無法處理的情況，如系統故障、超出運行設計域等情況時，如何安全地執行“最小風險操作”的框架和最低要求。

該標準詳細定義了兩種最基礎的最小風險操作：

直線停車：在車道內直接剎停；

車道內停車：在車道內停車，但盡量不偏離車道。

在國內，《智能網聯汽車準入和上路通行試點實施指南》同樣明確提出，當系統檢測到功能失效，或運行條件不再滿足時，必須執行最小風險策略。

可以大致推測，作為L4級別的蘿卜快跑無人車，此次停車背后是一場以“安全為先”的守紅線行為。

作為參照，美國機動車輛管理局DMV對L4級無人駕駛有強制安全要求，在無法確認安全時必須觸發最小安全風險機制，這也正是Waymo此前停在舊金山路上的根本原因。

不同的是，那場事件處理耗費了數小時。

創新者的煩惱

在創新技術普及的過程中，人們常會遭遇“煩惱”。在時下最熱的具身智能領域，類似戲碼也在上演。

一段視頻顯示，美國DeREK人形機器人（原型為宇樹G1）去年曾出現“發瘋”狀況，吊在一臺起重設備下面凌空亂踢。

根據官方解釋，當時這款機器人啟用了全身策略，但機器人的雙腳沒有接觸地面。由于人形機器人進入了行走模式，從而導致失控。

到今年，一些機器人名場面雖然仍會出現，但動作更為流暢的新品正在登場。宇樹科技等一眾機器人開始向外界展現更復雜的能力，以及更穩定的狀態。

如前所述，怎么合法合理處理意外，系統亦有備案。

截至目前，蘿卜快跑無人車已完成超2000萬次出行，覆蓋全球26座城市。2025年Q4訂單量達340萬單，同比增長200%。周訂單峰值30萬單，平均每2秒就接到一個訂單。

蘿卜快跑的此次事件，是其自動駕駛大規模商業化落地的一個插曲。它不僅為企業積累了應急響應的實戰數據，也為自動駕駛系統積累了更豐富的極端場景數據。

面對技術創新，人們可以充滿期待，同時也需保持理性。

一方面，無人車解放了人類司機，可以帶來出行便利，也帶來超越人類駕駛的安全。需要指出的是，這個安全是總量安全，不是完全不出錯。

另一方面，當其出現偶發事件，人們也不必就此失望，為新物種預留更多磨合、迭代的空間，或許更明智。

每一次時代的巨變，都始于微小而堅定的前行。

蘿卜快跑無人車的日夜兼程，自動駕駛信徒們的屢敗屢戰，是技術的跋涉，更是信念的堅守。

不遠的將來，站在變革的彼岸回望，那些曾以為過不去的坎，早已成為通往自動駕駛未來的注腳。

—THE END—

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