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出品/未來科技界
作者/張永堃
編輯/李彥
2026年3月31日晚,武漢街頭的一幕,打破了人們對(duì)無人駕駛的部分樂觀預(yù)期。多輛由百度運(yùn)營(yíng)的“蘿卜快跑”無人駕駛出租車,在行駛過程中集體停滯于道路中央,導(dǎo)致后方車流擁堵。警方通報(bào)顯示,事故初步判斷為系統(tǒng)故障,并已排除外部干擾因素。盡管未造成人員傷亡,但相關(guān)畫面在社交平臺(tái)迅速傳播,引發(fā)了公眾對(duì)Robotaxi可靠性的再度討論。
這并非蘿卜快跑首次因故障問題引發(fā)關(guān)注。2025年,蘿卜快跑亦曾出現(xiàn)因未能識(shí)別施工區(qū)域而駛?cè)霚喜鄣氖录€(gè)案的不斷累積,使這一原本被視為國(guó)內(nèi)Robotaxi商業(yè)化標(biāo)桿的產(chǎn)品,不斷面臨來自公眾層面的信任考驗(yàn),也讓整個(gè)行業(yè)再次直面技術(shù)落地的現(xiàn)實(shí)難題。
2025年以來,隨著Robotaxi逐步進(jìn)入規(guī)模化運(yùn)營(yíng)階段,全球范圍內(nèi)不斷發(fā)生引發(fā)廣泛關(guān)注的Robotaxi事故,據(jù)壹覽商業(yè)統(tǒng)計(jì),事故涉及Waymo、小馬智行等中美主流企業(yè),無人車在不同城市的實(shí)際運(yùn)行中,均不同程度暴露出各類安全與運(yùn)行問題。
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梳理這些事故可以看出,其中一部分問題出現(xiàn)在與社會(huì)車輛的互動(dòng)過程中。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要在復(fù)雜交通流中完成判斷,而人類駕駛行為的不確定性,使這一過程始終存在變量。另一類情況,則更多發(fā)生在復(fù)雜或非常規(guī)環(huán)境中,例如施工區(qū)域、臨時(shí)障礙物或非標(biāo)準(zhǔn)道路條件,這些場(chǎng)景往往對(duì)系統(tǒng)的感知與路徑規(guī)劃能力提出更高要求。除此之外,還有一部分事件并非由單一交通行為觸發(fā),而是源于系統(tǒng)異常本身,例如車輛在運(yùn)行中出現(xiàn)停滯或功能失效,對(duì)道路通行效率產(chǎn)生直接影響。
其中幾起典型事故,更直觀暴露了行業(yè)的共性短板。2025年8月,美國(guó)奧斯汀發(fā)生Waymo校車違規(guī)事件,一輛Waymo無人車面對(duì)展開“停”牌、閃爍紅燈的停靠校車,雖短暫停車卻在學(xué)生仍在上車時(shí)駛越,此事暴露了系統(tǒng)對(duì)特殊交通規(guī)則的理解不足與遠(yuǎn)程協(xié)助的漏洞,即便Waymo后續(xù)推送軟件補(bǔ)丁、召回車輛,類似的違規(guī)時(shí)間后續(xù)至2026年仍有發(fā)生。
2025年12月,湖南株洲一輛哈啰無人車撞傷兩名騎行者,這是國(guó)內(nèi)首例Robotaxi傷人事故。事故核心的是系統(tǒng)在突發(fā)、非標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景下的感知與決策滯后——人類司機(jī)能憑經(jīng)驗(yàn)預(yù)判非常規(guī)行為,而當(dāng)前自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)這類低概率場(chǎng)景的應(yīng)對(duì)能力仍顯不足。
種種事件所反映的,是在低概率、高不確定性場(chǎng)景下,仍有部分的長(zhǎng)尾問題,當(dāng)下Robotaxi技術(shù)還沒法滿足。
但需要指出的是,將所有問題簡(jiǎn)單歸因?yàn)椤凹夹g(shù)不足”,同樣并不準(zhǔn)確。在不少案例中,外部交通參與者的行為、道路條件、運(yùn)營(yíng)維護(hù)以及偶發(fā)因素,都會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生重要影響。換言之,當(dāng)前Robotaxi所面對(duì)的,并不是單一技術(shù)瓶頸,而是一個(gè)多因素交織的系統(tǒng)性問題。
從行業(yè)層面來看,這些事件正在產(chǎn)生連鎖反應(yīng):首先,公眾對(duì)安全性的感知變得更加敏感,單次事件的傳播效應(yīng)被不斷放大,將會(huì)直接降低用戶的選擇意愿。其次,監(jiān)管層面對(duì)商業(yè)化節(jié)奏的態(tài)度也會(huì)趨于審慎,可能會(huì)導(dǎo)致相關(guān)政策空間進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,延緩行業(yè)商業(yè)化推進(jìn)節(jié)奏。最后,一系列事故會(huì)帶來成本壓力的上升,將持續(xù)考驗(yàn)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力與盈利模型。事故本身難以完全避免,但事故率如果不能顯著低于人類司機(jī),Robotaxi“更安全、更便宜”的商業(yè)邏輯將受到根本挑戰(zhàn)。
歸根結(jié)底,Robotaxi的競(jìng)爭(zhēng),并不只取決于實(shí)驗(yàn)室里的技術(shù)指標(biāo),而在于其能否在真實(shí)、復(fù)雜且不可預(yù)測(cè)的城市環(huán)境中,穩(wěn)定地提供服務(wù)。當(dāng)技術(shù)能力、系統(tǒng)可靠性與公眾信任形成正向循環(huán)時(shí),商業(yè)化才有可能真正落地。
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