插曲皆為進階序章：中美無人車解鎖高階安全能力

作者 |王博

編輯 |德新

近日武漢街頭部分蘿卜快跑無人車出現短暫停滯，引發不少討論。事發后相關部門迅速處置，無人受傷，交通也很快恢復正常。

據業內人士分析，此次蘿卜快跑車輛停滯，很可能是遇到突發情況，觸發了安全自檢機制，這是系統保障安全的主動策略。

2026年，AI大模型高歌猛進，Waymo剛剛在美國融資160億美元，估值達到1260億美元，Robotaxi領域取得的技術和商業進展令人興奮。同時，無論是蘿卜快跑這次在武漢的插曲，還是去年Waymo在舊金山的停電事件，都在提醒我們，為技術發展多一分包容，換取一個更安全、從容的未來。

一、最小風險，無人車的安全機制

目前，結合我們從各方了解到的消息，蘿卜快跑此次事件大概率是系統檢測到外部環境或自身運行狀態的不確定因素，觸發了行業通用的“最小風險策略”（Minimal Risk Condition, MRC）。

MRC是系統安全設計的關鍵環節，一旦系統遇到感知信息不一致或其他無法高置信度判斷的場景時，便會觸發安全指令，確保在無法繼續行駛時將風險降到最低，這也是自動駕駛技術中“安全冗余”設計的直觀體現。

用航空領域的一個類比就很好理解：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十年的安全冗余設計，無人車的“主動停車”邏輯與此同源。

放眼全球自動駕駛領域，這樣的安全機制觸發并非個例。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。谷歌Waymo的全無人駕駛車輛因無法識別失效信號燈，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。

隨后Waymo回應稱，其系統預設將失效信號燈視為“四向停車”（Four-way stop）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“最小風險策略”（原地停車并雙閃）。

Waymo還提到，這套策略并不是企業自主選擇，而是加州機動車輛管理局（DMV）對L4級全無人駕駛的強制安全要求。

中國信息協會常務理事、新經濟研究院院長朱克力對此的分析是：「國際標準ISO23793-1:2024將最小風險狀態(MRC)分為直線停與道內停兩類，允許車輛在觸發MRC時縱向減速并在任意位置停。

無論是去年的Waymo無人車在信號燈失效的情況下原地停滯，還是此次蘿卜快跑主動停止運行，均屬于最小風險操作的安全機制，體現了自動駕駛系統在面對不確定性時選擇最保守的退出策略?！?/p>

「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?！怪袊ヂ摼W商業觀察家金錯刀對此評價。

二、多重兜底，Robotaxi的安全保障

無論是Waymo還是蘿卜快跑，每一次極端場景的觸發，都在為系統提供真實世界的訓練數據。

舊金山停電已經成為Waymo優化信號燈失效算法的輸入，武漢的這次經歷也會成為蘿卜快跑迭代的參數，二者遇到的壓力測試最終都會轉化為整個行業的安全基線——問題越早被發現，解決得越徹底，未來的路就越寬。

可以說，每一次少見場景的「暴露—修復—驗證」，都在推動自動駕駛向更可靠的方向前進一步。

今天投運的L4級無人駕駛車輛，已經有廣泛的安全機制應對現實世界大部分的挑戰，從感知、計算到轉向、制動等，構建了全鏈路的“多重保險”。

簡言之，當一套系統出現不確定性，備用系統能夠立即接管。

比如感知冗余方面，車輛搭載多激光雷達、高清攝像頭、毫米波雷達等，主感知與補盲感知獨立工作，即使某類傳感器受到環境干擾，其他設備也能在毫秒級內完成接管。

計算冗余方面，采用雙計算平臺異構架構，主芯片負責日常決策，備用芯片實時同步數據。

執行冗余上，車輛轉向采用主副雙電機獨立供電。

AI的飛速發展，加速了自動駕駛成為更加確定性的趨勢；反過來自動駕駛作為AI在物理世界落地的核心載體，其對物理世界的深度理解與交互能力，被視為是通向AGI的關鍵路徑。

全球科技競爭，中美無疑是最關鍵的兩支，無人駕駛已成為中美人工智能領域競爭的前沿。相比于美國市場擁有充裕的資本、頂格的算力、寬松的政策，中國公司要在有限算力、技術封鎖的背景下取得進展，難度更大但價值也更大。

Waymo得益于美國開放的政策，目前已經有2500輛無人車，正在美國洛杉磯、舊金山、鳳凰城、奧斯汀、亞特蘭大等十幾個城市開啟擴張，而今年的計劃是將單量擴增一倍，到2026年底實現每周單量100萬單。

此外，近期美國眾議院能源與商務委員會已表決通過《2026年自動駕駛法案》，擬大幅放寬無方向盤、無踏板車輛上路限制，為谷歌Waymo、特斯拉Cybercab加速商業化提供落地保障。

這也警示我們，要堅持“在發展中解決問題”，不因偶發事件因噎廢食，進一步開城、擴區、增車，以規模化應用加速技術迭代。

蘿卜快跑在武漢與Waymo在舊金山的插曲，是算法與現實碰撞出的火花，也是通向AGI的必經之路。

只有經過真實世界萬千場景的淬煉，AI終將成為人類可信的出行伙伴。這正是蘿卜快跑與Waymo共同在開拓的道路。