一次臨時停滯，看懂自動駕駛的安全策略

3月31日晚，武漢市區部分“蘿卜快跑”車輛發生停滯。目前，相關受影響交通路段已恢復正常秩序。

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，自動駕駛系統為了保障安全，主動觸發的“最小風險策略”（Minimum Risk Maneuver, MRM），當車輛遇到無法確認安全的狀態時，原地停車是最負責任的選擇

這不是技術故障，而是行業通用的安全底線，更是自動駕駛技術中“安全冗余”設計的直觀體現。

就在三個月前，谷歌Waymo在舊金山也上演了幾乎一模一樣的一幕。Waymo無人車在美國舊金山因停電致交通信號燈失效，觸發了“最小風險策略”，開啟雙閃原地停滯。這一策略也是當地對L4級無人駕駛車輛的強制性安全要求。

這兩起事件，恰好為我們提供了一個重新審視自動駕駛技術的絕佳視角。

中國信息協會常務理事、新經濟研究院院長朱克力在朋友圈表示：國際標準ISO23793-1:2024將最小風險操作（MRM）分為直線停與道內停兩類，允許輛在觸發MRM時縱向減速并在任意位置停。

在朱克力看來，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。這種對“安全第一”的嚴格遵循，雖表現為看似“異常”的停車，實則為公眾信任奠定基礎。隨著技術迭代，此類保守觸發將逐步減少，但安全底線將貫穿技術演進的始終。

看似“掉鏈子”的停滯，實則是自動駕駛技術規模化落地過程中，一次典型的安全冗余策略觸發，更是整個行業邁向成熟的必經考驗。

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不是“拋錨”，是主動“降級保護”

很多人看到這次蘿卜快跑的事兒，第一反應是“車壞了”，就像家用車半路拋錨一樣。但實際上，兩者有著本質區別：家用車拋錨是被動故障，而自動駕駛車輛的停滯，是系統檢測到潛在風險后，主動觸發的 “最小風險策略”，核心目的是“避免風險擴大”。

這就像我們開車時，發動機故障燈亮起后，車輛會自動限速甚至熄火保護，防止發動機進一步損壞——這是燃油車行業沿用多年的安全邏輯，自動駕駛車輛更是將這一邏輯做到了極致。

自動駕駛一旦系統感知到“不確定”，比如傳感器異常、網絡中斷、路況超出預設范圍，最安全的選擇就是“停下來”，而不是冒著風險繼續行駛。

此次武漢蘿卜快跑事件，據業內人士結合自動駕駛的安全設計邏輯分析，大概率是系統自檢時發現了潛在風險，比如網絡波動、云端調度異常、數據傳輸中斷，或是感知系統無法準確識別周邊環境，進而觸發了原地停擺的“最小風險策略”。

這并非車輛“死機”，而是系統在說：“我遇到了我不確定的情況，為了你的安全，我選擇停下來。”這種主動降級，遠比“硬著頭皮繼續開”更負責任，也正是自動駕駛技術“安全優先”的核心體現

值得注意的是，作為百度旗下的自動駕駛出行平臺，蘿卜快跑的技術實力早已經過長期驗證：落地全球 26 座城市，累計完成超過 2000 萬次出行。這樣一套成熟的系統，絕不會輕易出現“無故故障”，主動停滯，恰恰是它的“安全基因”在發揮作用。

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安全冗余，自動駕駛的“多重保險”

要理解無人車的主動停滯，就必須讀懂一個核心概念——安全冗余。簡單來說，就是給自動駕駛系統裝上“多重備份”，就像民航飛機的自動駕駛儀一樣，哪怕一個環節出問題，備用系統也能及時補位，確保安全。

民航領域早已驗證了安全冗余的價值：3月29日，達美航空一架A330客機起飛后左側發動機爆炸，之所以能安全返航、零傷亡，除了機組的專業操作，更離不開飛機的冗余設計——即使一側發動機完全損毀，另一側發動機仍能提供足夠推力，關鍵系統的多重備份也避免了連鎖故障。

而自動駕駛車輛的安全冗余設計，正是借鑒了航空領域的成熟經驗，甚至更為嚴苛。從感知、計算到轉向、制動，構建了全鏈路的“雙重保險”。

·感知冗余是“多雙眼睛”，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。即使一只“眼睛”被遮擋，其他傳感器也能在毫秒級內完成無縫接管。

·計算冗余是“雙大腦”，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。一旦主芯片異常，備用單元毫秒級切換，確保決策鏈路永不掉線。

·執行冗余是“安全底線”，轉向采用主副雙電機獨立供電，制動系統配備雙控制器與雙油路。單點失效時，備份系統瞬間介入，依然能提供完整的轉向力和制動力。

電源與通訊冗余則杜絕“斷供風險”，雙路電源+應急電容，保證核心系統永不斷電。

這套系統的核心邏輯，用行業術語叫“故障可運行”——當系統發生故障時，不是立即失效，而是維持安全運行，直至車輛抵達最小風險狀態。

此次蘿卜快跑事件，正是這套冗余系統在發揮作用：當系統檢測到某一環節出現不確定風險時，沒有勉強運行，而是直接觸發“最小風險策略”——這不是技術缺陷，而是L4級全無人駕駛的強制安全要求，就像飛機遇到異常必須切換降級模式一樣，是行業通行的“安全準則”。

這樣的場景，并非蘿卜快跑獨有，國際同行Waymo也曾經歷過類似情況。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，Waymo全無人駕駛車輛因無法快速確認路口安全狀態，紛紛原地停滯、開啟雙閃，部分乘客短時被困，拖車連夜介入處置。

事后Waymo回應稱，這種停滯是加州DMV對L4級自動駕駛的強制要求，并非企業自主選擇，其系統預設將失效信號燈視為“四向停車”（Four-way stop）場景，但停電規模超出預期，導致安全確認耗時過長，最終觸發了最小風險策略。

一邊是武漢的蘿卜快跑，一邊是舊金山的Waymo，兩場相似的情形，背后是同一個邏輯：L4級自動駕駛的核心不是“從不失誤”，而是“出現風險時，能最大限度保障安全”。安全冗余設計，就是這份保障的底氣所在。

03

創新的必經之路

任何一項顛覆性技術的普及，都必然伴隨“成長陣痛”。偶發的小插曲，恰恰是技術迭代的必經之路。自動駕駛也不例外。

我們不妨換個角度思考：電力作為現代社會的基礎能源，歷經數百年發展，技術已高度成熟，但停電依然是常態。2025 年，中國僅因極端天氣導致的區域停電就達200 余次，但這并未阻礙電力的普及。相反，正是一次次停電事故，推動了電網升級、儲能技術發展，讓電力供應越來越穩定。

民航飛機曾因早期技術限制，多次發生事故，引發公眾恐慌。但如今，航空已成為全球最安全的交通方式 ——每百萬次飛行事故率僅為 0.02 次。這一成就，正是建立在無數次事故復盤、安全冗余設計優化、應急流程完善的基礎上。

技術創新從來不是一蹴而就的，其普惠過程，必然會伴隨各種極端場景的考驗。自動駕駛的終極目標是實現零事故出行，但這需要時間。在技術普及過程中，我們更應該關注的是：出了事如何兜底、如何快速響應與迭代

蘿卜快跑在武漢事件后，已迅速啟動系統排查與優化；Waymo 在舊金山停電后，推出三項應急措施，提升車輛應對基礎設施故障的能力。這種快速響應與持續迭代，才是衡量企業真實實力的關鍵鑰匙。

面對自動駕駛的偶發事件，公眾的擔憂可以理解，但更需要建立理性、客觀的預期

武漢蘿卜快跑這次事件，讓我們看到了自動駕駛系統在“不確定”面前的保守與謹慎——它選擇了停下來，而不是帶著風險繼續行駛。這種選擇本身，恰恰體現了安全優先的設計哲學。

對于公眾而言，我們需要建立合理的預期：無人駕駛技術的發展，必然伴隨著偶發性的階段性挑戰。我們不應因一次停滯就否定整個行業，而應理性看待、包容創新，給技術一點耐心，給安全一份信任。

畢竟，一個“知道什么時候該停下來”的系統，或許比一個“永遠不停但可能出錯”的系統，更值得我們托付安全。