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，打破了人們對無人駕駛的部分樂觀預(yù)期。多輛由百度運(yùn)營的“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)畫面在社交平臺迅速傳播，引發(fā)了公眾對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)因未能識別施工區(qū)域而駛?cè)霚喜鄣氖录?。個(gè)案的不斷累積，使這一原本被視為國內(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)?；\(yùn)營階段，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。

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，這些場景往往對系統(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，美國奧斯汀發(fā)生Waymo校車違規(guī)事件，一輛Waymo無人車面對展開“?！迸?、閃爍紅燈的?？啃＼?，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)對這類低概率場景的應(yīng)對能力仍顯不足。

種種事件所反映的，是在低概率、高不確定性場景下，仍有部分的長尾問題，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)營維護(hù)以及偶發(fā)因素，都會(huì)對結(jié)果產(chǎn)生重要影響。換言之，當(dāng)前Robotaxi所面對的，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的競爭，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。