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“我不知道,为什么会这样”特斯拉Robo我不知道,为什么会这样taxi将如何改变自动驾驶产业？

日前，特斯拉的一场Robotaxi（无人驾驶出租车）发布会，在自动驾驶赛道一石激起千层浪。

北京时间10月11日，备受瞩目的特斯拉“We, Robot（我们，机器人）”Robotaxi活动正式举行。特斯拉的Robotaxi车型Cybercab正式掀开面纱，该车无方向盘和踏板，甚至都没有后视镜，未来成本将低于3万美元。

这场被特斯拉CEO埃隆·马斯克称作“载入史册的一天”的发布会，受到了外界史无前例的关注。

Robotaxi的核心无疑是自动驾驶。

特斯拉的自动驾驶能力被不少业内人士称作“行业天花板”。Cybercab的背后正是特斯拉FSD（全自动驾驶）完全自动驾驶能力。基于“端到端”大模型算法和强大的算力，FSD完全自动驾驶能力将来可以让特斯拉不依赖高精地图，就可以在地球上任何一个地方行驶。

根据特斯拉规划，在2025年前，“无监督版”FSD完全自动驾驶能力，会正式在美国得州和加州两个地区推出。同时，特斯拉预计在2026年开始生产Cybercab，在此之前，用户也将在Model 3、Model Y等车型中体验到Robotaxi功能。

其实今年以来，伴随人工智能（AI）技术的迅猛迭代，自动驾驶相关产业链日臻成熟。与此同时，政策层面不断为高阶智能驾驶落地送来春风，自动驾驶赛道在今年再度回暖。业内人士认为，特斯拉强势推出Robotaxi，或成为自动驾驶产业从1到N的又一个催化剂。

为什么要等到2026年？

尽管特斯拉的这场发布会被调侃为“期货”，毕竟生产时间还要两年后，按照特斯拉过往产品的“经验”，甚至可能还要更晚。但2026年的时间表，与不少企业的预期一致。

10月10日，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏发文回应Robotaxi业务进展时就表示，目前正在加快小鹏Robotaxi业务步伐，明年下半年将在量产车上实现对标海外一流Robotaxi的软件使用体验，计划2026年正式推出Robotaxi。

“随着L4智驾能力逐渐成熟，政策法规持续完善，Robotaxi的座舱可以设计成任何场景，未来可能不是一键叫咖啡，而是一键叫来咖啡厅为你服务。”何小鹏指出。

10月14日，吉利旗下出行平台曹操出行CEO龚昕在苏州市智能网联汽车“车路云一体化”应用试点推进会暨第六届全球智能驾驶大会上透露，曹操出行将在两年内推出完全定制化Robotaxi车型。他强调，自动化运营系统是Robotaxi大规模商业化的关键。

广汽旗下的Robotaxi出行平台如祺出行也曾作出类似判断。如祺出行在招股书里表示，商业化Robotaxi业务仍在初始阶段，市场参与者仍在探索及优化商业模式，现阶段的收入未必反映未来的Robotaxi业务，预计2026年Robotaxi的单公里成本将低于有人驾驶网约车服务，届时Robotaxi将逐步开始普及。

与前述何小鹏观点相似，业内普遍认为当下自动驾驶尚未达成能力和法规的闭环。

回看自动驾驶的发展历程，似乎业内普遍对未来预估乐观，“虚火”不断。早在2028年、2019年，关于自动驾驶“元年”“腾飞”的说法不绝于耳。然而2020年起，像Waymo、Uber、Argo AI、Motional 等众多自动驾驶公司，接连对自身的自动驾驶业务进行调整；而在国内，以文远知行、小马智行、轻舟智航等为代表的L4级自动驾驶企业，也纷纷从最初的全情投入 L4 级别进入量产级 L2级市场，通过为车企配套来回血，并向投资人证明自己。

业内人士李乐（化名）对澎湃新闻记者表示，业内对于2026年的预期，是普遍来自对技术的“乐观预期”，也就是在技术以目前的趋势发展下去，最为乐观的情况。他指出，监管一定是以最保守、审慎的态度对待自动驾驶，如果有典型事故发生，进展或仍会有所滞后。

李乐还强调说，和监管相比起来，技术是自动驾驶行业发展“最不需要担心的一个因素”，但这并不意味着技术已经成熟，而是业内认为已经看清了其发展路径。

但也有业内人士认为，自动驾驶汽车实现规模化落地所面临的最大挑战依旧在技术层面。

数据和算力成为自动驾驶技术的挑战

特斯拉于今年3月向北美车主推送的FSDV12.3.1版本，引入“端到端神经网络”技术，通过对超一百万辆行车数据进行深度学习，使用人工智能技术来影响车辆控制，如操作方向盘踏板、转向灯等，而不是对每一种驾驶行为进行硬编码，这一变革被誉为“改变游戏规则的技术”。

随后，“端到端”成了中国自动驾驶领域中最为热门的技术方向，业内的探讨重点也从“感知、决策、模型”变成了和人工智能一样的“数据、算力、算法”。

黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣在近日的全球智能汽车产业大会上表示，“FSD是全球智驾的天花板，包括传感器的配置，以视觉为主，再加上模型的特点。”他表示，端到端是国内智驾领域最热门的话题，而全球唯一量产的就是特斯拉的一体化端到端，国内的实现路径则是从分布式开始，与特斯拉还有差距。

清华大学计算机科学与技术系教授邓志东介绍端到端的含义为，“端到端输入视觉，包括像人类双眼这样的摄像头，也包括非人类感官形态的激光点云也都是视觉。有了视觉作为输入，再结合对任务的理解与分解，直接输出行为与动作。”

他强调，端到端大模型如同人类般进行学习和运用，是一种快思维的、直觉本能技能的学习模式，而不是像传统自动驾驶模式那样，决策与规划其实都是基于工程师写好的逻辑规则进行。

小马智行副总裁、Robotaxi自动驾驶出行业务负责人张宁在接受澎湃新闻记者采访时评价说，L2级辅助驾驶，表现得跟人一样就行，最后由人类司机兜底。所以自动驾驶技术路线从传统的模块化变为端到端，后者更多的价值在于成本下降。Robotaxi要实现L4级自动驾驶能力，最后是系统本身兜底，因此需要超越人类司机的水平，系统表现要好于正常人类的10倍。所以需要不断加强各种安全冗余，增强兜底能力。相对来说，L4级的挑战更大，更需要端到端模型的加持，更多是从0-1的价值。

包括中信证券在内的多家机构在研报中指出，中国自动驾驶行业在经历了数年的高速发展后，其技术路线正呈现出收敛态势，也就是逐步趋同。端到端大模型上车已经成为新的兵家必争之地。

“数据、算力、算法”是“端到端”技术路线的核心要素。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟认为，未来中国智能网联汽车的发展，最重要的就是要聚焦人工智能技术，但行业面临着数据价值挖掘不足、算力基础设施缺乏的挑战。

在杨宇欣看来，中国车企与特斯拉差距相对比较大的是数据和算力这两个要素，“为什么特斯拉能够在算法性能上一骑绝尘，积累了大量高质量的数据非常重要，很多算法模型互相之间的门槛在缩短，算力在不断弥补，数据的积累其实是整个智驾行业体验进一步提升的关键。”

据统计，截至2024年第二季度，特斯拉FSD完全自动驾驶能力已累计行驶超16亿英里。目前，全球有近700万台在全世界各地行驶的特斯拉。不断提升FSD的算力，让这些车队随时都可以加入Robotaxi服务队伍中，迅速形成规模效应。

曾经业内对于自动驾驶“纯视觉”和“激光雷达”两条路线争执不下。随着特斯拉“端到端”技术路线的发布，对于感知方式的争执已经不再热烈。目前行业内仅有特斯拉和百度旗下的极越汽车采用纯视觉路线，而其他车企和Robotaxi企业都采用了视觉加激光雷达的融合感知路线，其中激光雷达多起到安全冗余的作用。

监管“螺旋式”前进，核心是安全

以机器智能为核心的自动驾驶汽车直接冲击着现行以人类智能为中心构造的法律秩序，带来了一系列法律挑战。因此，监管一直是自动驾驶绕不开的话题。

针对特斯拉本次发布的Robotaxi，外媒依旧认为，马斯克的计划仍将面临技术和监管障碍。尽管一些州对无人驾驶汽车的监管采取了不干涉的态度，但规则仍然不统一，而且近年来一些州政府对无人驾驶汽车的运营进行了严厉打击。

例如Cybercab没有方向盘或踏板，其实这将使其不符合联邦车辆安全法。通用汽车旗下的Cruise此前曾试图将其专用机器人出租车Origin投入生产，但未能获得美国国家公路交通和安全管理局的必要批准，最终取消了该项目。

马斯克在演讲中坦言，特斯拉一直在动态跟进监管，并会首先与美国的监管机构进行沟通，随后，特斯拉也将逐步与美国之外地区的监管部门就自动驾驶进行沟通。

事实证明，自动驾驶作为一项新兴技术，相应的法律法规无法完全做到“监管先行”，而是一个螺旋前进的状态。

美国是自动驾驶汽车产业最为活跃的国家。美国对于自动驾驶商业化采取了开放的发展态度和“跨越式、快节奏”的发展方式。为了实现技术领先、快速迭代，部分州和城市的监管机构给予了较大的发展空间。但2023年，自动驾驶乘用车出行服务的商业化进展在经历了一定程度的失衡后，“跨越式、快节奏”的发展方式有所放缓。

去年，通用旗下Cruise的一辆无人驾驶汽车撞到一名横穿马路的行人后，该公司在加州被责令无限期停业，目前其仅在部分城市恢复了有人监管的自动驾驶服务。

作为颠覆性新技术，道路测试是确保自动驾驶汽车安全上路的必经阶段。各国关于自动驾驶汽车的立法起步都是围绕道路测试展开。

在中国，经过六年多的道路测试与示范应用，自动驾驶已逐步进入商业化试点和运营阶段。目前已有北京、上海、广州、深圳、杭州等51个城市出台自动驾驶试点示范政策。

监管方面，自动驾驶受到中央和地方监管部门高度重视，仅近两年以来，就出台了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》等法律政策。

尤其是去年末《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》的出台，首次从国家层面规定了统一的智能网联汽车上路通行规范，并首次划定了智能网联试点通行相关责任主体及相应主管部门。

影响监管的一大因素还有社会接受度问题。随着自动驾驶技术跟着Robotaxi逐渐走入人群，这一问题已经逐渐浮出水面。

出行平台Uber是自动驾驶汽车领域的先行者。自动驾驶技术比其他任何技术都更有可能颠覆Uber当前的业务。然而，该公司在这方面的业务进行得并不顺利。

据外媒报道，Uber首席执行官Dara Khosrowshahi在近日的一次采访中表示，目前只有大约一半的乘客同意Uber派自动驾驶汽车来接送他们。Khosrowshahi认为，从技术上讲，自动驾驶汽车已经到来，但社会接受的核心因素是“让这项技术变得安全”。