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      Robotaxi上路,Robovan鋪量,安全該怎么解?| 智車星球

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      自動駕駛已驗證比人類駕駛更安全,多層軟硬件冗余構筑安全防線,安全是其規模化落地與商業化的核心底線。

      作者|西子

      編輯|王蕊

      “全球每年因交通事故死亡135萬人,這個數字有望隨著自動駕駛技術的進步大幅下降。”

      4月11日,在智能電動汽車發展高層論壇(2026)上,滴滴聯合創始人、滴滴自動駕駛公司CEO張博分享了一組數據:“在10年前這是一個預測,此時此刻已經成為現實。我們認為技術已經被驗證比人類駕駛員更安全。”


      滴滴聯合創始人、滴滴自動駕駛公司CEO張博

      “我們非常清楚自動駕駛運送的是人的生命。”張博在論壇上強調,滴滴自動駕駛把安全放在最高優先選項,“當我們能讓家人每天放心使用的時候,我們再推向市場”。

      這并非一句口號。2025年12月,美國舊金山因變電站火災導致大規模停電,Waymo無人車隊因交通信號燈失效,在多處路口觸發“最小風險策略”原地停車,一度造成擁堵。Waymo解釋稱,這是加州DMV對L4級全無人駕駛的強制安全要求。

      這揭示了一個核心矛盾:在系統遇到“感知不確定”時,“停下來”是法律和技術共同規定的最后一道防線。但當這一動作發生在城市主干道路中央,引發擁堵甚至追尾,公眾的接受度就受到了考驗。

      問題不在于是否應該停下來,而在于:在規模化運營的背景下,如何讓這套安全機制更智能、更從容?


      一次失效足以信任摧毀

      “L4不是傳統汽車的升級版,而是全新的物種。”

      CATL時代智能CTO蔡建永在論壇發言中有同樣的觀點,最大的變化在于,以前有司機兜底,無人駕駛需要系統兜底——“這時候系統的安全冗余不是量的增加,而是質的飛躍。”


      CATL時代智能CTO蔡建永

      滴滴自動駕駛的安全防線是三層安全冗余設計。

      第一層是算法冗余,系統內設一個獨立的碰撞預判模塊,專門判斷與周邊交通參與者是否有碰撞風險。張博介紹,“這個系統設計的延時非常短,從感知到決策控制,我們花了很大精力去打磨。”一旦檢測到風險,車輛會急剎車或打方向盤規避。

      第二層防線是軟件冗余,通過多層備份,消除單點故障

      “自動駕駛的軟件出現故障時,會有一套軟件冗余系統能夠幫助乘客安全地停到可靠的位置。”張博說。如果硬件出了問題,還有獨立的Fallback系統實現安全停車。

      第三層硬件冗余。為了保障安全,滴滴自動駕駛車輛的制動、轉向、通信、電源等等都有雙套冗余,搭載了33顆傳感器,包含10顆激光雷達,全車周身沒有盲區。而且如果自動駕駛的系統硬件出了問題,滴滴會有獨立的一套Fallback 系統實現安全停車。

      蔡建永從底盤角度考慮安全保障:“一定要考慮大腦、小腦、身體的深度協同。比如底盤在路上運行碰到結冰路面,可以多快速度轉向?要考慮動力學邊界、跛行邊界,與智駕協同,達到更好的安全和更高的任務完成能力。”

      他更是強調了“原生”設計的重要性,目前很多Robovan,因為沒有真正做底層設計,后裝一個冗余的轉向、冗余的制動,是不夠的。

      無人駕駛大規模上路之后,車輛的任何一個安全風險都會被指數級放大,車變成無人車、智能化、電動化,電子元器件成倍增加,任何一個器件失效都有概率造成影響,輕則趴窩、擁堵,重則交通事故和人員傷亡。


      正因如此,無人車相關公司都在積極開發為無人駕駛全新設計的車型,除了滴滴與廣汽埃安聯合研發的新一代Robotaxi車型,在Robovan場景,白犀牛聯合鑫源汽車按照商用車“車規級”標準流程開發制造的無人物流車RX,B10設計壽命8年30萬公里,配備3顆激光雷達和11顆攝像頭,軟硬件都是雙重冗余,最大設計時速可達70km/h。

      同時,各家也在將汽車行業的測試標準引入到無人駕駛車輛,極寒極熱測試、綜合耐久、腐蝕老化、EMC、NVH等,為的就是給用戶更安全、可靠的體驗。

      對于無人駕駛車輛的安全性、可靠性要求,蔡建永有更深層的思考:“如果我是車隊的負責人,有1萬臺車,每天有1-10臺車趴在路上,每天處理這樣的事,一會兒堵車、一會兒交警來電話,本來是想盈利的東西,變成了負資產。”他警告,技術的信任需要一萬次努力來建立,“但信任摧毀一次就行”。

      “混合網絡”是Robotaxi商業化最優解?

      有了安全保障,需要考慮的還有如何讓Robotaxi真正跑起來。

      張博的核心是:L4自動駕駛冷啟動的最優路徑,是基于像滴滴這樣已經構建海量出行場景的平臺,提供一種人工駕駛和自動駕駛車的混合網絡。

      這背后有兩個底層邏輯:政策約束和技術約束。

      “自動駕駛技術很長時間在政策上有約束,比如有政府示范區,在很長時間也不會任意A點到B點的政策放開。”張博說。技術層面,“雖然過去兩三年AI技術有大幅進步,但是仍然還做不到任意惡劣天氣、任意道路條件可以達到十倍人類駕駛的安全水平”。

      因此,滴滴的方案是:用戶在App輸入起終點,系統會綜合位置、道路情況、派單距離及周邊車輛供需等,智能匹配是否派給無人車。不要求一步做到100%覆蓋,而是在已有網絡的基礎上逐步擴大滲透比例。

      商業模式或將改寫

      當Robotaxi真正跑起來,現有的汽車行業和出行領域的商業模式或許將真正被改寫

      在車輛硬件層面,寧德時代旗下時代智能提出了另一種解決方案——磐石底盤。

      蔡建永指出了當前Robotaxi行業的一個普遍問題:“很多Robotaxi車輛依賴后裝或不徹底的前裝改造,存在諸多問題。”而時代智能致力于提供原生支持全冗余(包括高低壓、轉向、制動)和換電能力的底盤。

      根據官方資料,磐石底盤在120km/h車速下進行100%正面碰撞及中心柱碰試驗時,實現不起火、不爆炸,碰撞能量吸收率達85%,能量承受能力達C-NCAP常規測試標準的4.6倍。底盤采用600MPa級航天鋁與2000MPa潛艇級熱成型鋼,結合仿生龜甲設計提升整體強度。


      蔡建永介紹磐石底盤面向Robotaxi場景的設計理念:“一定要考慮被別人撞的時候怎么保證安全。無人車的事故,80%都是被撞。有人是好奇,還有無人車剎車快,后車來不及避讓。”

      這也解釋了為什么磐石底盤在開發時就重點考慮了后碰和側碰的安全性,確保碰撞后不起火、不爆炸、系統不失效。

      4月14日,工信部裝備工業一司、公安部交通管理局、交通運輸部運輸服務司聯合組織召開智能網聯汽車道路測試與示范應用工作會議,部署開展自查整改,加強安全監管工作。

      會議強調,要堅持統籌發展和安全,穩妥有序開展智能網聯汽車道路測試與示范應用。各地方要結合近期發生的安全事件,開展全面自查評估,查找分析存在的主要問題,認真做好整改工作;要建立健全工作機制,完善相關管理政策,加強全過程安全監管,提高應急處置能力,確保測試示范活動安全有序開展。

      自動駕駛在各個場景的商業化和示范應用正在加速,在Robovan場景已經帶來真實的商業回報。但在高速發展的同時,也應該警惕。自動駕駛是一場技術競賽、效率競賽,更應該是一場安全競賽。

      安全,是行業發展的底線,更是商業化落地的唯一通行證。

      最真誠的智能汽車報道


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