3月31日晚9時(shí)許，武漢三環(huán)線、二環(huán)線等城市主干道上演科幻驚悚一幕：上百臺百度“蘿卜快跑”自動駕駛出租車，在晚高峰車流中突然集體鎖死、停滯路中，車燈雙閃，如同被按下“暫停鍵”的鋼鐵僵尸，瞬間癱瘓半座城。

百度官方將原因初步歸結(jié)為“網(wǎng)絡(luò)原因”，而警方則直接定性為“系統(tǒng)故障” 。這種措辭的微小差異，背后是方興未艾的自動駕駛技術(shù)在突發(fā)情形下脆弱甚至不堪一擊，無人駕駛帶來的社會壓力測試逐漸加碼。

有網(wǎng)友質(zhì)疑蘿卜快跑為何要原地停車，連靠邊停車都做不到，難道是蘿卜快跑是在愚人節(jié)前開的玩笑？別家最多圖一樂，只有百度整了個(gè)大活兒，好在沒人受傷，百度可以燒高香了。

腦補(bǔ)一下昨晚畫面：你坐在一輛沒有司機(jī)的蘿卜快跑車內(nèi)，窗外是呼嘯而過的夜車，前方是堵死的車流，你的車就停在路中央，隨時(shí)可能被后車懟上。

你慌忙按下SOS按鈕，竟然沒反應(yīng)；你撥打客服電話，無法接通；你想解開safety機(jī)制自己下車，車門鎖死。

在那一刻，這哪里是什么“未來出行工具”？這就是一個(gè)移動的、隔音的、四面漏風(fēng)的賽博鐵籠。

你在絕望中度過了近兩個(gè)小時(shí)，最后把你從“鐵殼子”里撈出來的，不是云端大數(shù)據(jù)，不是遠(yuǎn)程安全員，而是交警拿著工具挨個(gè)敲開車窗，把嚇得魂飛魄散的你解救出來。

人類花了幾十年時(shí)間發(fā)明自動駕駛，就是為了取代人類，結(jié)果系統(tǒng)一旦崩潰，還是得靠人類拿著鐵錘去砸玻璃救人類。

當(dāng)然若借蘿卜快跑事件來吐槽甚至否定自動駕駛技術(shù)安全性乃至未來前景，似乎是因噎廢食，再成熟的技術(shù)也難以完全杜絕黑天鵝事件的突發(fā)。

比如2024年7月，美國安全服務(wù)提供商CrowdStrike更新錯(cuò)誤致使微軟藍(lán)屏，影響全球多個(gè)國家近千萬臺使用Windows設(shè)備正常使用，導(dǎo)致航空公司、銀行、電信公司和媒體、健康醫(yī)療等各個(gè)行業(yè)陷入混亂。

蘿卜快跑在武漢街頭系統(tǒng)宕機(jī)，似乎揭開自動駕駛商業(yè)化殘酷的另一面：方興未艾的新技術(shù)狂奔時(shí)的偶發(fā)事故，就能癱瘓一座城市的交通，可見現(xiàn)階段自動駕駛像是一個(gè)還在公測中的半成品，機(jī)遇大與風(fēng)險(xiǎn)高并存。

有人分析這次蘿卜快跑車輛大規(guī)模癱瘓有兩個(gè)特點(diǎn)：一是未遇到特殊道路問題；二是同一區(qū)域內(nèi)的蘿卜快跑車輛同時(shí)癱瘓。

癱瘓?jiān)蚩赡苁峭ㄐ懦隽藛栴}，和后臺數(shù)據(jù)連接中斷，而自動駕駛系統(tǒng)會在信息連接中斷時(shí)強(qiáng)制讓車輛停止行駛，以免出現(xiàn)更大風(fēng)險(xiǎn)。

今年被視為自動駕駛的“VLA大模型元年” 。為了將新城市的部署周期從兩年壓縮至幾個(gè)月，行業(yè)全面轉(zhuǎn)向“視覺-語言-動作”（Vision-Language-Action）端到端架構(gòu) 。

這種模型賦予車輛語義理解能力，但也帶來了難以解釋的“黑盒效應(yīng)” 。當(dāng)云端調(diào)度系統(tǒng)與單車系統(tǒng)之間產(chǎn)生邏輯沖突，車輛選擇了一種最安全也最極端的避險(xiǎn)方式：在交通主動脈上把自己變成一塊不能移動的鐵塊 。

為此有人猜測蘿卜快跑后續(xù)影響的不僅是百度一家公司，很可能會影響接下來AI在現(xiàn)實(shí)生活的侵入進(jìn)度，各地繼續(xù)推進(jìn)自動駕駛出租車的時(shí)候大概率要重新評估風(fēng)險(xiǎn)，畢竟在主路突然停車癱瘓交通的危險(xiǎn)性也不容忽視。

想到最近AI圈有一個(gè)詞挺火：“現(xiàn)實(shí)引力”。也就是當(dāng)AI試圖顛覆現(xiàn)實(shí)后，現(xiàn)實(shí)的引力接踵而至。

包括豆包手機(jī)遭遇的全網(wǎng)封殺、seedance2.0的降速和版權(quán)抵制、元寶派輕飄飄沒了聲響、千問跑通外賣AI閉環(huán)但是帶來的增量卻是負(fù)的、OpenAI不堪重負(fù)下關(guān)閉sora、deepseek服務(wù)器宕機(jī)等等。

這些事情扎堆不是巧合，而是AI面對現(xiàn)實(shí)世界引力的沖突大爆發(fā)，AI帶來的技術(shù)突破性，與現(xiàn)實(shí)的規(guī)則沖突明顯在增大，蘿卜快跑宕機(jī)或許算是典型案例之一。

事實(shí)上，不止百度蘿卜快跑，谷歌旗下的Waymo無人駕駛車也犯過類似事故。

2025年12月20日，美國舊金山太平洋煤氣公司一處變電站突發(fā)火災(zāi)，交通信號燈集體熄滅。谷歌旗下的Waymo無人駕駛車隊(duì)，在信號燈失效的路口，多輛Waymo停在路口中央，一動不動，后方車輛堵成長龍，Waymo隨后暫停了整個(gè)舊金山灣區(qū)的運(yùn)營服務(wù)。

沒有紅綠燈，意味著失去了明確的通行信號；大量行人隨意穿行，意味著行為難以預(yù)測；如果通信或交通數(shù)據(jù)同時(shí)受到影響，系統(tǒng)所依賴的「確定性」會被進(jìn)一步削弱。

背后原因似乎也簡單，Waymo L4級自動駕駛嚴(yán)重依賴交通信號燈等結(jié)構(gòu)化規(guī)則輸入來簡化決策邏輯。一旦停電，紅綠燈就失效了，系統(tǒng)就失去了最核心的規(guī)則錨點(diǎn)。如果想要繼續(xù)走，就需要有足夠強(qiáng)大的AI自思考能力。

如果沒有這樣的AI決策能力，系統(tǒng)就會陷入無法100%確認(rèn)安全，然后就是持續(xù)等待的死循環(huán)，所以外界看到Waymo和蘿卜快跑無人駕駛出租車最終在沒有紅綠燈且人流量又很大的的路口傻等，引發(fā)交通擁堵。

這套“遇到不確定情況就停下來” 叫Minimal Risk Condition，也就是最小風(fēng)險(xiǎn)策略，是DMV對L4級無人駕駛車輛作出的強(qiáng)制性安全要求，意思很簡單：寧可堵車，不能冒險(xiǎn)。

這不是蘿卜快跑和Waymo的遇到的獨(dú)家煩惱，而是全球監(jiān)管部門要求的底層安全設(shè)計(jì)原則。本是為單車場景設(shè)計(jì)的，一輛車遇到不確定情況停下來，安全合理。然而一兩百輛車同時(shí)停下來，就變成了大規(guī)模交通事故，制造出新的公共安全風(fēng)險(xiǎn)。

要知道Waymo依賴多傳感器融合系統(tǒng)，包括激光雷達(dá)、雷達(dá)、攝像頭，以及定期更新的高精地圖等。這套系統(tǒng)在秩序穩(wěn)定的城市環(huán)境中表現(xiàn)極佳，也是Waymo能長期商業(yè)化運(yùn)營的基礎(chǔ)，然而當(dāng)城市本身進(jìn)入異常狀態(tài)，新的問題就出現(xiàn)了。

對人類司機(jī)來說，停電導(dǎo)致沒有紅綠燈是一種熟悉且危險(xiǎn)的狀態(tài)。而對高度規(guī)則化的自動駕駛系統(tǒng)來說，這可能是一個(gè)無法確認(rèn)安全邊界的環(huán)境，只能原地停下，或許這也是更安全且無奈的解決方案。

宕機(jī)事件更像是蘿卜快跑一次成長的煩惱，暴露出從單車安全，到大規(guī)模車隊(duì)同時(shí)觸發(fā)保護(hù)機(jī)制引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，無人駕駛技術(shù)還有很大的空白地帶沒有跑通，需要后續(xù)仔細(xì)調(diào)查和不斷優(yōu)化升級。

無人駕駛成熟的標(biāo)志可能不是永不出錯(cuò)，而是在出錯(cuò)時(shí)與社會系統(tǒng)共存的能力，其在真實(shí)世界中的可靠性，仍需長期、系統(tǒng)性的驗(yàn)證。

Waymo和蘿卜快跑案例或許昭示無人駕駛真正的考驗(yàn)不在于日常運(yùn)行，而在于系統(tǒng)突然失序時(shí)不可抗力的一瞬間，能從從容容、游刃有余拿出能兜底的可行性解決方案，而不是匆匆忙忙，連滾帶爬。