再造一套在 AI 時代提供物理空間移動能力的 “底座系統”。2026 年伊始，全球 Robotaxi 賽道的投資熱度攀升至新高度。2 月 2 日，Alphabet 旗下的 Waymo 宣佈完成 160 億美元融資，估值達 1260 億美元，刷新了自動駕駛行業的歷史紀錄。這筆巨額資金被明確用於舊金山、鳳凰城之外的城市擴張，並加速與合作夥伴的硬體整合。大洋彼岸，中國市場的資本活躍度不遑多讓：2025 年 11 月，小馬智行與文遠知行實現同日上市，標誌著二級市場對 L4 級全無人駕駛價值的重新審視；營運層面，百度蘿蔔快跑 2025 年第三季度訂單量突破 300 萬單，驗證了特定區域內的規模化潛力；此外，滴滴通過新一輪 20 億元融資加碼合資項目，小鵬汽車亦明確了 2026 年三款 Robotaxi 車型的量產時間表。然而，在激增的融資額與業務落地之間，斷層依舊顯著。目前，全球頭部 Robotaxi 公司的單體車隊規模多處於數千輛區間。核心瓶頸在於：行業仍處於從 “技術導向” 往 “營運導向” 轉型的混沌期，具備持續盈利能力的商業閉環尚未被驗證，通往行業 “終局” 的路徑也未形成共識。無論是追求通用智駕能力以脫離高精地圖，還是依託現有網約車流量進行業務延伸，其提供的服務本質上仍只是 Robotaxi 的 “半成品”。在今年 1 月的吉利控股集團戰略解析會上，曹操出行發佈了一個極具擴張性的目標：計畫到 2030 年累計投放 10 萬輛完全定製的 Robotaxi。與主流的 “後裝改造” 模式不同，曹操出行建構 “智能定製車 + 智能駕駛技術 + 智能營運” 三位一體的發展模式，與換電能源體系和低空出行綜合形成的垂直整合架構。這本質上不再是通過單一維度的持續進化來突破 Robotaxi，而是從更宏大的物理世界底層架構、社會需求來體系化推演。近期，我們對話了曹操出行 CEO 龔昕、CTO 強琦及未來出行中心總經理嚴永貴。他們分享了網約車行業從 “有人駕駛” 向 “無人移動空間” 演進的框架性思考。這不僅是曹操出行的戰略博弈，更是對 Robotaxi 如何跨越商業化迷霧的一次實戰解析。“Robotaxi，不該只是給車裝上 ‘腦子’”“Robotaxi” 並非新鮮事物。“吃螃蟹” 的 Waymo 成立已逾二十年，在智駕演算法與硬體迭代上從未停歇，但直至 2026 年，其業務版圖仍侷限在美國少數幾個城市。此次獲得的巨額融資，也只是 Waymo 後續 “按部就班” 地一個城市、一個城市去 “硬啃” 的彈藥。在曹操出行 CEO 龔昕看來，這種推進速度的遲緩折射出行業的系統性瓶頸：“L4 做了這麼多年，系統運行成本居高不下，無論是給平台帶來的商業回報，還是給個人帶來的便利，都還沒能接近大規模爆發的臨界點。”尤其是，將 Robotaxi 等同於單一 “智駕競賽” 的觀念，已經成為了行業內外的主流。龔昕直言：“智駕技術只是這張桌上的 ‘基礎入場券’。Robotaxi 的本質，絕非僅僅是給車裝上大腦，而是一套在 AI 時代提供物理空間移動能力的 ‘底座系統’。”在龔昕的描繪中，這個系統將從底層重構城市的傳輸效率：未來的車不再是簡單的交通工具，而是可以睡覺、開會、購物的 “移動生活空間”，甚至能與低空飛行器無縫銜接，實現 “天地空一體化”。它會像城市的血液循環系統一樣，利用電價峰谷自動補能，尋求全域效率的最優解。為了實現和支撐起這個宏大的 “物理底座”，龔昕將複雜的商業閉環拆解為三塊缺一不可的 “拼圖”：1. 高理解力的大腦：能像人類一樣深度參與交通博弈的智駕系統；2. 全冗餘的載體：數控化、低維護成本且前裝量產的 “智能定製車”；3. 閉環的營運體系：一套能夠覆蓋線下補能、質檢、清洗的 “智能營運管家”。“當前的行業正處於 ‘物理安全臨近達標、心理安全待突破’ 的黎明前夜，” 曹操出行 CTO 強琦指出。“AI 去情緒化、無疲勞感，一個 Corner case（極端案例）的修復可使整個系統（所有車輛）受益，其安全能力在統計意義下，整體已超越人類。全行業都在屏息凝神，靜待法律法規的重構與公眾認知的跨越。”對於曾經昂貴的智駕成本，強琦表現得十分樂觀。他認為，隨著演算法向端到端演進，感測器不再需要無止境的堆砌，“智駕硬體成本必然下降，它將不再是核心壁壘，而是實現 ‘技術平權’ 的基礎配置。”但就載具而言，智駕也不是全部。Robotaxi 的高頻使用特性，對車門壽命、座椅耐磨度乃至內飾布料都有著近乎苛刻的要求。龔昕強調，行業必須摒棄 “改裝車” 思維：“所有改裝車本質上都不夠安全。將私家車架構強行適配無人駕駛是極大的隱患，真正的 Robotaxi 必須直接從車企的流水線上誕生。”背靠吉利控股集團 2025 年逾 411 萬輛的全球銷量，這種規模化的供應鏈議價權，讓曹操出行在控制單車 BOM 成本上擁有了天然的 “護城河”。相比 “大腦” 與 “載具”，資產管理的艱巨性反倒是曹操出行強調最多的。在 “有人駕駛” 時代，平台是輕資產的撮合者，車輛維護由百萬司機分佈式完成。一旦司機消失，Robotaxi 的 “車隊管理” 首先要面對的是更重的資產營運。強琦舉了幾個簡單的例子：網約車司機會把車停在城市的各個角落，而在 Robotaxi 環境下，將會變成一個集中式停靠問題；在沒有訂單的巡遊狀態下，“老司機” 知道該去那裡找單，這本質上是一種即時調度能力；在需求低峰期，車隊需要多少運力巡遊才能既節能避免無效空駛，又能最大化滿足乘客需求，這同樣也需要強大的智能調度能力。顯而易見的是：智能調度能力決定著整體車隊的商業營運效率，而這些調度能力需要海量的營運資料來訓練，甚至是學習人類 “老司機” 的做單經驗。強琦感嘆道：“Excel 表格里 ‘拍腦袋’ 算的單位經濟模型，根本覆蓋不了很多 ‘吃掉利潤’ 的隱性成本，而這些在車隊管理中每天都會遇到。如果沒有實操過資產營運，這些 ‘坑’ 永遠都在意料之外。”在當下的行業中，這三種 “拼圖” 大多分屬於不同類型的公司（智駕公司、車企、出行平台）。但龔昕並不認為 “公司之間合作，從而湊齊拼圖” 的做法：“這三個要素必須在同一個體系內 ‘三位一體’ 地存在。如果它們分屬不同的公司，就會變成 ‘解耦’ 狀態。一旦發生事故或效率問題，三方極易陷入責任推諉的困境，導致問題根源難以追溯。只有將這三塊拼圖拼在一起，責任劃分清晰，系統迭代效率才是最高的。”但 “三位一體” 路線必然需要更大的投入，也會在技術和產品上面對更多的挑戰，龔昕的想法也很直接——與其在舊車上加個 “腦子”，不解決營運效率，只是造出來一個昂貴的玩具。他還是更希望通過整套體系的創新，引入 AI 技術來釋放生產力和管控力，從而實現總體成本進一步下降的同時，還能實現服務質量的提升。曹操出行的 “三塊拼圖”，背後是吉利2025 年 9 月在海南的一次公開活動上，吉利控股集團董事長李書福曾表示，曹操出行將作為 Robotaxi 最重要的商業化載體，打造全球領先的科技出行平台。吉利控股集團 CEO 安聰慧則將這一邏輯說得更加透徹：曹操出行不僅是吉利控股旗下的科技出行平台，更是驗證前沿技術與全生態協同能力的先鋒。這種清晰的定位，讓曹操出行從單打獨鬥的子公司角色，轉變成了整個集團意志與積澱的重要交匯點。曹操出行的 “三塊拼圖”，由此也獲得了整個吉利生態的全力賦能。第一塊拼圖，是擺脫 “實驗室困境” 的智駕大腦。吉利控股科技生態企業千里智駕負責核心的 L4 級演算法研發，而曹操出行則負責從海量營運中提取 “資料養料”。CTO 強琦解釋了這種架構的核心優勢：“技術公司很難在實驗室裡窮盡所有極端路況。而曹操的車輛每天在真實的街道上跑近億公里，能捕捉到大量複雜的長尾場景——無論是突如其來的暴雨，還是複雜的路口博弈，這些真實的資料會源源不斷地反饋給智駕體系，讓演算法在實戰中完成從 ‘感知’ 到 ‘博弈’ 的進化。”第二塊拼圖，是從製造源頭重構的 “定製車”。當前，曹操出行正與吉利汽車聯手推進下一代  Robotaxi 完全定製車型。根據強琦介紹，這款車將從製造源頭開始重構，車輛底層從傳統的機械架構轉變為全冗餘的線控架構。通過在動力配置上做減法（採用換電架構）以及增強內飾的耐用性。眾多改變都是為了在實現大規模部署的同時，從源頭極限壓縮 TCO（總持有成本）。在這一塊，曹操出行是極少數有經驗的玩家，通過超過 3.7 萬輛定製車的營運，曹操出行積累了定義出行硬體的能力。楓葉 80V、曹操 60 這類定製車，從座椅、能耗到車機功能，都是圍繞降低 TCO 和提高營運效率來做取捨。第三方測算顯示，相比典型純電動網約車，這類定製車的總持有成本可下降三成以上，每公里成本低至約 0.47 元。第三塊拼圖，是把 “老司機” 裝進 AI 裡的智能營運。作為國內第二大出行平台，曹操積攢了海量的營運經驗。強琦提出了一個深刻洞察：傳統網約車最大的虧損源於空駛——這被稱為 “雙倍損失”，既沒賺到錢，又損耗了資產。“‘老司機’ 之所以收入高，是因為他們內化了一套營運經驗，知道什麼時候該去那裡等單。網約車不同於其他業態，甚至比即時零售更甚，因為空閒時間損失了永遠無法彌補，這對撮合調度能力的要求是極為苛刻的”在 Robotaxi 上，曹操的邏輯就是用 AI 學習這些高收入老司機的做單習慣與軌跡，將其轉變為系統指令。這樣，每一輛無人車都成了一個會互相協調、預判需求的 “超級老司機”，從根本上抹平了新手與老手的效率差距。這種協同，還進一步深入到了能源管理的環節中，從而 “榨” 出行業之前很難觸及的 “隱形利潤”。嚴永貴分享了幾個設想：普通車剩 20% 電就要充電防拋錨，但因為資料互通，系統敢讓車輛用到剩 5%-10% 電量再去換電，以此提升單日營運時長，提升單次換電的價值；系統可以在空駛時遠端自動關閉車內螢幕、氛圍燈，微調空調溫度。在 10 萬台車的規模下，單車省下的幾瓦時便是巨額的純利；配合自動換電站，Robotaxi 能在凌晨 2 點至 6 點電價最低時自動補能，確保早高峰滿電出勤。這種整合能力，被強琦總結為一種 “全鏈路 Trace（追蹤）能力”。不同於外部採購模式，吉利體系內的智駕、製造與營運團隊是隨時待命的伴隨式保障。遇到任何 Bad Case（問題），三方能迅速通過電子架構、演算法和調度指令進行閉環診斷。綠色智能通行島效果圖，圖片來源：曹操出行。這些深化和協同，最終都需要落地到物理形態。曹操出行在杭州啟用的首個 “綠色智能通行島”，整合了自動換電、智能調度、自動清潔等功能，甚至預留了低空 eVTOL 的介面。它不僅是一個補能站，更有通往未來 “天地空一體化” 出行的發展潛力。100 城和 10 萬輛，從規模效應到 “物理網際網路” 的臨界點在曹操出行的藍圖中，“100 城 10 萬輛” 不僅是一個令人振奮的數字，背後更有一套基於商業臨界點的嚴密算力推演。龔昕給出了一個直觀的計算公式：在網約車行業，密度即生命。對於一二線大城市，單城投放 1000 台 Robotaxi 是維持基本覆蓋率與使用者體驗的 “生死線”。只有達到這個密度，使用者才能在可接受的時間內打到車；而只有跨越 “單城千台、全國百城” 的門檻，才能真正形成網路效應，讓商業模型從 “演示” 轉向 “閉環”。這種規模化不僅是為了使用者體驗，更是為了攤薄巨額的研發成本（R&D）。強琦直言不諱地指出，研發一套 L4 級智駕系統與定製化載具（如 Robotaxi 3.0）的投入動輒數十億。如果車隊規模僅停留在幾千台，單車分攤的研發成本將高達百萬，帳面根本無法做平。“如果只談 BOM（物料）成本，卻對研發攤銷避而不談，那就是在 ‘耍流氓’。” 強琦坦言，“只有達到 10 萬台規模，TCO（總持有成本）才能被壓低到具備商業競爭力的水平。”曹操出行並未將想像力限制在 “運人” 這一件事上。在夜間或閒時，Robotaxi 可以無縫切換為 “運貨” 或 “運機器人” 的模式。當自動駕駛徹底解放了座艙，車內空間將從單一的交通工具轉化為 “移動商業空間”，根據需求靈活改造為移動便利店、咖啡館甚至直播間。路上的每一分鐘，都不再只是單純的位移，而是價值的增值。對於行業終局，龔昕認為並非 100% 的無人化，而是一個 “八二開” 的混合營運生態：80% 的標準化通勤由 Robotaxi 高效完成，而剩下的 20% 則是需要人類提供 “溫度” 與 “深度服務” 的差異化場景，如商務接待、老人陪護等。能夠得到集團旗下的研究院、千里智駕、易易互聯的緊密配合，背靠吉利生態、摒棄了傳統 “大企業病” 內耗的執行力是曹操出行敢直接喊出 “100 城” 目標的核心底氣。“網際網路將資訊傳輸效率提升到了極致，而 Robotaxi 要做的是在物理空間上把傳輸效率提升到質變。” 龔昕平靜地表示。有個基礎邏輯他十年前就想清楚了：從有人駕駛到無人駕駛的轉移是必然趨勢。如果說資訊流的變革造就了移動網際網路時代的輝煌，那麼物理流傳輸效率的飛躍，將開啟一個比網際網路更加宏大、更加值得全情投入的嶄新時代。現實與未來：存量博弈下的 “增量” 突圍曹操出行選擇在此時亮出 Robotaxi 這張底牌，在龔昕看來，除了自我完成技術與基建閉環的考量，更是基於網約車行業現狀的一種 “必然”。“整個行業已進入存量競爭階段，GMV 增速放緩至 10% 左右。過去通過將計程車搬到線上創造的紅利，基本已釋放完畢。” 龔昕說。根據交通運輸部 2025 年的資料，中國網約車市場正處於一種 “殘酷的穩定態”：以深圳為例，約 35% 的車輛訂單量掙紮在盈虧線邊緣。當平台效率與車輛降本（如全生命周期成本 TCO 已降至 0.47 元 / 公里）觸及天花板，Robotaxi 成了唯一能向成本結構發起 “降維打擊” 的變數。曹操出行從未把 “用演算法省掉司機”，作為自己的核心目標。龔昕說，技術應當讓生活更美好，而非單純地替代。相應地，未來司機的角色將發生 “升維”：從親自開車賺辛苦錢，轉變為 “AI 運力管理者”。一個人或許能同時管理 2-3 台無人車，收入模式將與體力解綁。同時，大量的線下整備、清潔、質檢工作，將在 “綠色智能通行島” 創造出龐大的新就業空間。強琦作為 CTO 則給出了一個更科幻感的觀點：“如果沒有技術爆炸（AI）帶來的 ‘增量’，社會將陷入零和博弈。我們正處在文明的一個關鍵節點上。”Robotaxi 很大機率會成為中國汽車持續崛起的 “下一步”。“二十年前在法蘭克福車展，中國工程師要帶著皮尺去量外方的底盤；而這幾年在中國國內車展上，是外國廠商學習中國技術。” 嚴永貴大笑著說道。龔昕：“我在 2013 年第一次看到 Google 的自動駕駛 Demo 時，就認定這是未來。但後來發現光有演算法不行，必須得有車、有營運。我加入吉利，就是為了把這塊拼圖補齊。能在這樣一個時代，手握 ‘兩王四個二’ 的好牌（車 + 智駕 + 營運），去實實在在地落地一個改變世界的夢想，而不是靠講故事，這是最讓我興奮的。”全域來看，中國的共享出行正在跳出流量與價格的低維博弈，轉向對產業底座的高維重構。在行業普遍聚焦於軟體演算法的位元世界時，曹操出行的選擇是發起一次以 AI 為驅動，實踐為路徑，通過對硬體載具、補能網路及資產全生命周期的垂直整合，並嘗試建構起難以被覆刻的護城河。這種策略本質上是將 Robotaxi 從單純的技術競賽，升維到了嚴密的商業邏輯中。更重要的是，在絕大多數玩家將 “替代” 視為技術進步的唯一必然時，曹操出行選擇讓技術承載人的價值升維，而非單純消滅人的生計。 最終形成了一份文明突變節點上，讓每一個個體都能共享技術溫情的、更符合所有人利益、更具備可執行力的產業思考。 (晚點LatePost)

Waymo又闖禍了！！這家Google旗下的自動駕駛公司，繼闖入警匪對峙現場、停電干崩矽谷之後……這次差點給乘客小命搭上：是的，你沒看錯。它這次直接載著乘客開上了城市道路中央的鐵軌，而且後面就有一輛跟上來的小火車。這下可給乘客嚇懵了~於是趕緊棄車跑路了。事件一出，“前科纍纍”的Waymo再次引發網友聲討，而且連帶著它所代表的“L4直達派”也再次受到質疑。然而就在此時，“L2升維派”的代表特斯拉這邊，FSD可是又有新進展了——馬斯克最新發聲，FSD停止買斷交易，從此轉為訂閱。以Waymo、特斯拉為代表的兩大派系對決升級，今年的自動駕駛之爭，想來是更精彩了。Waymo停鐵軌上，乘客棄車逃生Waymo又掉鏈子了……而且是在和特斯拉火拚競速、兩大路線正巔峰對決的時刻。它這次“闖禍”的地點位於亞利桑那州鳳凰城。從圍觀路人提供的視訊可以看到：雖然旁邊就是寬闊無比的馬路，但它還是逕自開到了一條鐵軌線上，而且順著鐵軌一路前行。見此情景，開車路過的小哥都驚了，於是連忙剎了一腳停下來圍觀。要知道此時車裡還坐著乘客，情況已經危急起來。而待鏡頭拉遠後，所有人更是為乘客捏一把汗——Waymo前後都有小火車緩緩逼近，稍不注意就有可能發生事故。在Waymo後面，同一軌道上就有一輛正在前進的小火車：你說往前走吧，結果前面鄰近軌道也駛來了一輛：好傢伙，這不得趕緊跑路。於是車上的乘客瞄準Waymo停留在軌道上的間隙，趕緊“棄車保帥”了。據持續關注此事的網友補充，後續這輛車在工作人員的處理下駛離了軌道，未發生碰撞事故和人員傷亡。鳳凰城公共交通機構方面的發言人也在聲明中表示，事故發生後他們第一時間聯絡了Waymo，並在15分鐘內清理完現場。該事件沒有造成重大延誤，現場在15分鐘內清理完畢。至於造成事故的原因，雖然目前官方還未給出明確說法，但一位來自亞利桑那州立大學的教授認為，這屬於極端情況之一。這是意料之外的情況，機器的駕駛方式不像人，而像機器。Waymo配備有29個攝影機，其行駛路線和系統每周都會更新。然而，事發區域正在進行施工。該地點的輕軌線路是在過去一年內新增的，這可能是導致車輛偏離至軌道交通線路的原因。但不管怎樣，一旦帶入到坐在車上的乘客，網友們還是紛紛對Waymo進行了一番吐槽和譴責。畢竟，Waymo掉鏈子也不是一次兩次了……從去年底到現在，Waymo被拍到遇到的corner case都能做個集錦了：貼臉闖入警匪對峙現場、違反交規超越校車、停電干崩矽谷等等，一次次引爆輿論。去年12月初，Waymo的一位乘客可能經歷了人生中最為驚心動魄的時刻。原因無他，只因Waymo在眼見前方警燈閃爍不停的時刻，卻硬是帶著他闖過紅燈，直直插入現實版警匪片現場。而分列Waymo左右的，一邊是嚴陣以待的警方，另一邊是犯罪嫌疑人。乘客：我是誰、我在那兒？而且更要命的是，它還是緩緩滑過兩邊（os：也不走快點），直直讓乘客冷汗直流。這一幕被路人拍下並行到社交平台後，事情很快就火了。你以為這就消停了？NONONO~此事過後不久，Waymo就因一場大規模停電事件沖上各大熱搜榜。當時距離Waymo曝出千億美元估值沒多久，結果它就因當地停電全面停擺了，一下子擋在路中間造成城市擁堵。如此一樁樁一件件事情下來，外界對於Waymo的技術路線也開始出現質疑了，通過強大模型直奔L4陣營，足夠靠譜嗎？感測器方案和模型可能夠強大，但車隊規模和數量依然有限，遇到長尾場景就很吃虧。這種車隊規模和數量，直接相對照的就是特斯拉——百萬量產車億萬里程積累下的量產車路線。是不是更容易實現Scaling Law？實際上，從L2升維路線而來的馬斯克，此時也確實在高歌猛進——FSD兵貴神速，無監督版FSD基本已經能應對日常，甚至有車主實現了0接管橫穿美國的flag——一個馬斯克立過的flag。有意思的是，就在FSD進入新紀元之後，馬斯克還高調幹了另一件事——取消FSD的買斷制度，之前想要體驗FSD，必須一次性買斷，掏6.4萬支援，那怕之前還只是一個期貨。但現在，最新版本的FSD已經給馬斯克帶來了巨大的自信：不搞買斷了，2月14日之後只能按月訂閱。喜歡你就買，愛用就付費。更早之前，馬斯克的OKR裡，FSD的月活也被作為了關鍵目標。特斯拉FSD質變時刻：改買斷為按月訂閱馬斯克在社交平台上提前一個月預告：特斯拉將從2月14日起停止銷售FSD，此後只提供月度訂閱服務。這個訊號很特別。在此之前，FSD在美國提供兩種平行的商業模式：一種是一次性買斷，在美售價是8000美元（折合人民幣約5.6萬元）。另一種是月度訂閱，每月費用為99~199美元（折合人民幣約690~1387元）。而面向中國的FSD目前只有買斷制度，售價是6.4萬元。網友對馬斯克的這一決定意見不一，畢竟不是所有人都喜歡訂閱制服務。但大多聲音認為，月度訂閱對特斯拉、對車主而言都有明顯益處。首先呢，對車主來說，可以按需購買FSD，比如度假期間臨時購買，付出成本相對更低，也有更多的試錯和調整空間。而且老車主在更換新的特斯拉後，舊車訂閱的FSD，也能在新車上繼續使用。其次，對於特斯拉而言，訂閱制可以為公司帶來持續性收入，和蘋果的盈利模式類似。也會有更多的使用者願意來試用，這正合馬斯克心意——畢竟馬斯克剛到手的巨額薪酬激勵計畫裡，其中一檔，就是獲得1000萬FSD訂閱才能解鎖。更深層次去看，這可能暗示了特斯拉的FSD正發生質變，對自身繫統更加自信了。因為只提供訂閱，就是放開了更大的試錯空間，意味著特斯拉有信心吸引更多車主使用。那麼特斯拉FSD現在走到那一步了呢？就對外公佈的最新進展來看，目前推送的版本是FSD V14.2，流暢度、感知能力、停車能力等等都進行了明顯最佳化，夜間下雨天、死胡同等複雜場景都已能自如應對。特斯拉自動駕駛副總裁Ashok Elluswamy近期確認，當前FSD V14.2已具備了推理能力，可以在施工場景下更改路線，提供更多的停車位選項，並表示後續會繼續加強推理能力。不少車主在收到推送後，第一時間上路實測，直呼體驗感提升明顯。李飛飛高徒——史丹佛大學博士、輝達機器人部門主管及傑出科學家Jim Fan，也在體驗過FSD V14後給出了很高評價：這或許是我第一次體驗到通過物理圖靈測試的AI：工作一整天後，你按下按鈕，躺下休息，分不清是神經網路還是人類把你送回家。 儘管我完全瞭解機器人學習的工作原理，但看著方向盤自己轉動時，我仍然覺得很神奇。不久前，有車主花費2天20小時，完成了一次橫跨美國東西海岸的自駕游，共計2732.4英里（約4397.4公里）。全程由有監督版FSD完成，沒有任何失誤，也沒有任何人工干預。由此，在這麼多實測案例背書後，FSD V14.2被認為已經很接近FSD的終極版本，也就是無監督版全無人駕駛。上個月的xAI駭客馬拉松活動上，馬斯克也透露：無監督版本的FSD基本上已經解決。而FSD的終極版本，正是特斯拉決戰L4級自動駕駛，推進其Robotaxi大規模落地的基礎。在這個節點上，自動駕駛行業裡，一場兩大路線的對決正在全速打響。一邊是以特斯拉為代表的L2升維陣營，近年與大模型浪潮合力，將大規模多模態模型應用到自動駕駛。其目標是先讓輔助駕駛功能上車，再通過軟體迭代升級，期望用大算力、大模型轉動資料飛輪，實現AI司機的智能湧現，通過Scaling Law的技術紅利，徹底終結“升維降維”之爭。這類玩家包括和主機廠合作的供應商，例如吉利千里、地平線、卓馭、Momenta、元戎啟行等等；小鵬、理想等主機廠，大多屬於“升維”陣營。另一邊則是以Waymo為代表的L4派系，直奔Robotaxi終局，戰隊內的玩家有如今深入國內外多城的蘿蔔快跑、小馬智行和文遠知行……他們有著最高標準的自動駕駛能力，也有成熟的Robotaxi營運經驗，從一開始就把人類趕下了駕駛位。實際上，不論是CNN、DNN、RNN，還是現在大模型範式、VLA、世界模型，對於上述兩派玩家而言，都不是判別式和勝負手。Waymo之所以出現匪夷所思的“事故”，並非源於某一項具體技術的失效。特斯拉FSD之所以展現出躍遷，也可能不是具體那一項技術模型的功勞。最核心的本質還是資料規模、資料效率和資料帶來的智能增長速度。特斯拉能夠升維攻上來，百萬規模的量產車密不可分。Waymo之所以bug啼笑皆非，可能還是在於資料規模沒能觸達更智能的湧現時刻。資料規模，以及如何更高效地用好有效資料，成為了兩大陣營決勝的關鍵。或許就在2026，兩大陣營就會出現第一波收斂，有人更進一步，有人被迫離開牌桌。你覺得呢？ (智能車參考)

當地時間12月21日晚，美國舊金山出現了一起大規模停電事件。但誰承想，停電影響13萬居民日常生活也就罷了，居然還能導致全市交通中斷！隨著紅綠燈徹底熄滅，只見一輛輛Waymo旗下的Robotaxi無人駕駛計程車成片趴窩，直接給路口圍了個水洩不通。更要命的是，車上根本沒有安全員……這也就意味著，它們根本沒法憑一己之力把車挪到安全地帶，只能等後台安全員一個個遠端操作，或是等人到現場施救。而來救它們的人，又會被另一批Robotaxi堵在下一個路口。在當地，無人駕駛和Robotaxi本就備受爭議。這種關鍵時刻掉鏈子的操作無異於雪上加霜，進一步損失了一大波路人緣。這時，一直瞧不上Waymo的馬斯克火速下場，來了個落井下石：停電，可沒有影響特斯拉的Robotaxi業務哦。趴窩的Waymo和暢通無阻的特斯拉，形成了鮮明的對比——那句話怎麼說的來著，“全靠同行襯托”。正因如此，有美國網友表示：如果我是Waymo，乾脆收工算了！接下來肯定是特斯拉一統自動駕駛江湖，還混個什麼勁兒啊！但同樣地，也有人並不接受“特斯拉沒趴窩=FSD技術更先進”的邏輯。畢竟自動駕駛要考慮的場景，那可太多了。如果要公平客觀地評判，肯定要綜合各種複雜場景下的應對策略，停電只不過是其中一種而已。但不管怎麼說，Waymo的Robotaxi存在不足和漏洞，是板上釘釘的事實。咱們先來說說Waymo為何會在路口集體趴窩。Waymo Drive作為一步到位的L4自動駕駛系統，是典型的“重地圖、重規則”流派。它的運行流程，也是繪製高精地圖——多冗餘系統下感知即時資訊——根據已有規則做出預測——規劃並執行路線行駛。經過超1億英里真實道路資料的錘煉，Waymo Drive可以說已經進化得比較成熟了。就比如，這次停電事件中，有網友質疑Waymo無法理解最基本的道路規則，才在路口“不知所措”，這麼說其實有失偏頗。正如圈出來的法規所言，當交通訊號燈無法正常執行階段，所有方向都必須先停車，確認安全後才能通行。這也是很多人提到的美國“四向停車”規則，具體通行順序稍微有點複雜——先到的先走，直行/右轉車輛要比左轉車輛先走。如果四向車輛同時到達、且均需左轉，靠司機的手勢和眼神，或者其他人與人之間的交流方式協調通行。該項規則，Waymo Drive是學了的，只不過沒應對好。這就好比，學生在上課時學習了一道公式，結果考試考得是這道公式衍生出來的複雜陣列，解題難度瞬間激增。Waymo發言人，也差不多是這麼解釋的：雖然技術上車輛能夠應對訊號燈故障，但“公用事業基礎設施的重大故障”疊加由此引發的交通混亂，導致車輛為了安全起見，停留時間過長。翻譯一下就是，當天晚上的舊金山，堪比黑暗森林的大型博弈現場。按照先停車、後視情況通行的原則，Waymo停在了路口，但遲遲無法確認道路可以100%安全通過，所以只能按兵不動。這在外界看來，就是Waymo當機了。好巧不巧，由於“當機”的車輛激增，雲端的遠端操作員只能協助處理一部分，處理速度根本趕不上新當機的數量。再加上停電導致斷網，這才讓道路被徹底堵死。而馬斯克的“拉踩”，也是真的有底氣。據評論區的網友分享，那怕停電了，特斯拉的FSD也不會對著一個沒有訊號燈的路口當機，水平甚至能追平甚至趕超“最優秀的人類司機”。這就有意思了。要知道，最早開始測試Robotaxi的Waymo，一直以來都被視為全球L4領域的領頭羊，技術實力穩坐頭把交椅。而特斯拉到了今年6月份，才正式開啟試點營運Robotaxi，目前僅在美國德州奧斯汀的部分營運區域取消了安全員，在Robotaxi領域是妥妥的後來者。怎麼在停電這種極端場景中，Waymo的表現還不如特斯拉呢？這背後的根本原因，社長認為主要有兩點。一方面，是Waymo海量路測里程中的資料缺陷。或者不客氣一點說，是採集資料過程中的邏輯缺陷。Waymo積累的里程資料有兩種，一種是模擬行駛資料，就是在電腦裡生成許多個能模擬現實路況的虛擬世界，讓Robotaxi在裡面鍛鍊應對能力；另一種則是真實道路的營運里程，累計超1億英里，並且這個數字還在隨著每周45萬單的Robotaxi業務迅速增加。理論上來講，Waymo可以將在真實道路上遇到的極端場景，放在模擬環境中反覆練習測試，直至找到最優處理方式後，再應用到真實世界中。但Waymo以往積累的所有資料，都是建立在城市交通訊號沒有中斷、交通秩序能基本維持的前提下。比如喪屍來了、空襲槍戰、或者是這次的停電導致訊號燈中斷，壓根不在Waymo的考慮範圍之內。所以一旦規則不好使了、連人類司機都得靠眼神和手勢溝通博弈，定位L4的Waymo為了100%安全，必然會禁止在混亂中主動參與博弈，當機也就成了必然。另一方面，是Waymo與特斯拉在自動駕駛技術路線上的不同。Waymo的選擇，是配備雷射雷達的多感知融合方案。它並沒有完全押注端到端大模型，而是採用世界模型結合端到端學習的混合設計，目的就是為了能更有力地提供安全兜底能力。特斯拉的路線大家就比較熟悉了：堅定支援純視覺方案。並且自打FSD V12版本以來，特斯拉就是將端到端大模型引入自動駕駛路線的頭號玩家。關於多感知融合方案和純視覺方案，最大的區別不是有沒有雷射雷達，而是背後的感知演算法邏輯。多了雷射雷達（和毫米波雷達），意味著更多的感知來源，和更高等級的保障。但這時，會對演算法和算力提出更高的要求——一個極端的例子是，雷射雷達告訴你前面有個巨大的透明塑料袋，你需要剎車；但攝影機依然能看清前面的路，告訴你可以繼續開。人類司機當然能通過經驗自行處理。但當資料衝突的時候，演算法到底該相信誰？更何況算力如果不夠，等系統從猶豫中反應過來，車輛已經來不及操作了。因此，所有做L4自動駕駛的公司，都要在演算法和算力上下大工夫。從這個角度出發，特斯拉的純視覺路線要處理的感知資訊更少，決策過程更簡單。FSD的端到端大模型，可以在不依賴高精地圖和程式碼規則的情況下，通過攝影機傳來的資訊隨機應變，做出比人類駕駛員更優秀的應對方案——那怕這一場景，不曾模擬訓練過。不過，經過這一番停電大考，Waymo也算是狠狠長了一回教訓。12月23日，Waymo宣佈更新Robotaxi的自動駕駛系統，以提升應對停電場景的能力。此外，Waymo還表示將吸取這次停電事件的經驗，從而改進緊急響應協議。不得不說，Waymo這次雖然在全世介面前現了眼，但也收集到了極端場景下的寶貴資料，還是有收穫的。只不過，這收穫的代價屬實有點大。寫在最後馬斯克對Waymo的反唇相譏，其實也反映出Robotaxi賽道競爭的白熱化。目前，Waymo的Robotaxi車隊數量為2500輛，在美國5個大城市展開營運。到了明年，Waymo計畫進一步擴張，再新增12個營運城市，其中還包括首個出海城市英國倫敦；還會新增其他12座測試城市，為後續營運提前鋪路。而特斯拉無需安全員的“真·無人車”，也會隨著Cybercab量產，從德州奧斯汀的約150輛，提升到明年預計的1000輛。畢竟在馬斯克眼裡，自動駕駛是特斯拉未來最重要的增長來源之一，也必然會成為馬斯克多項工作中的重中之重。本次舊金山停電事件，其實對Waymo和特斯拉雙方都提了個醒：必須重視平時很難遇到，但一旦出現，就會產生巨大社會影響的極端場景。對於Waymo這類L4自動駕駛公司來說，激進（效率）與保守（安全）之間的平衡，會更加難以把握。社長相信在不少人眼裡，都希望Robotaxi在道路通暢的時候能夠遵守交規，確保安全；但到了路況糟糕的時候，又希望它能耍點“小聰明”繞開規則，效率優先。然而，既想要Robotaxi精準讀懂人類每一次的駕駛偏好，又想讓它和道路上各類交通參與者的博弈中取得勝利……這和“讓人類永遠保持理智”一樣，是一種奢望。至於想要徹底消滅交通事故，或許，只能期待一下車路協同下的全自動交通？但無論如何，從L2漸進式實現L4，與一步到位實現L4的路線之爭，似乎開始要有眉目了。 (電動車公社)

Waymo搞砸了，馬斯克笑瘋了。剛剛過去的周六，隨著變電站的一聲爆燃，舊金山陷入黑暗。平時從容優雅的Waymo無人車，在失去紅綠燈指引後徹底癱瘓，成了造成交通擁堵的罪魁禍首。當人類司機依靠默契在路口交替通行時，這些身價不菲的AI卻集體“腦死亡”，閃爍的雙跳燈彷彿在向世界宣告系統的崩潰。而最大的羞辱，來自對手。就在Waymo狼狽宣佈全線停運時，埃隆·馬斯克在X上發出了一記“殺人誅心”的補刀：“特斯拉Robotaxi未受影響。”隨後，特斯拉官方帳號更是直接甩出視訊，展示自家車輛在黑暗中穿梭自如。01 “全城靜止”：Waymo遭遇“大腦過載”周六原本是舊金山最繁忙的周末時光，購物者、遊客和接駁的網約車塞滿了街頭。下午1點09分，一道火光從舊金山第8街和米申街（Mission Street）交界處的太平洋燃氣與電力公司（PG&E）變電站升起。隨後，大面積停電像病毒一樣迅速蔓延開來。從富人聚集的普雷西迪奧（Presidio）到充滿文藝氣息的列治文區（Richmond），再到市中心的繁華地帶，燈火輝煌的櫥窗瞬間熄滅，原本井然有序的交通訊號燈，集體變成了黑洞洞的鐵盒子。據統計，這場事故最初影響了約13萬名客戶，幾乎佔到這座城市近三分之一的電力使用者。然而，最詭異的場景出現在了馬路上。當司機們開始小心翼翼地遵循“無訊號燈即為四方停車”的潛規則互相博弈時，Google母公司Alphabet旗下的Waymo自動駕駛計程車卻在車流中“石化”了。“它們就那樣停在馬路中央，一動不動。”舊金山居民馬特·斯庫菲爾德（Matt Schoolfield）目睹了這一幕。他看到至少三輛Waymo在特克大道（Turk Boulevard）附近徹底罷工，閃著雙跳燈，像是迷失在森林裡的金屬困獸。乘客的體驗則更加糟糕。乘客米歇爾·裡瓦（Michele Riva）當時正坐在Waymo車內準備回家。就在距離目的地僅剩一分鐘車程的擁擠路口，訊號燈滅了。“由於沒有紅綠燈，過馬路的人非常多，場面極其混亂。”裡瓦回憶道。面對這種高精地圖裡從未描述過的“混沌狀態”，他的Waymo選擇了最保守、也最讓乘客崩潰的策略：原地當機。（圖片由AI生成）無論後方的車輛如何鳴笛，無論路邊的路人如何圍觀，這輛耗資幾十萬美元、整合了頂級雷射感測器和強大算力的自動駕駛汽車，在長達數分鐘的時間裡完全不知道該往那兒走。最終，Waymo認輸了。（圖片由AI生成）周六晚間，Waymo官方宣佈：臨時暫停舊金山灣區的所有無人駕駛叫車服務。 Waymo發言人蘇珊娜·菲利恩（Suzanne Philion）在周日下午的一份聲明中無奈解釋：“雖然設計層面上Waymo自動駕駛程序可以將不工作的訊號燈視為’四方停車’，但由於停電規模巨大，導致車輛需要更長時間來確認交叉路口的狀態。這確實加劇了交通摩擦。”簡單來說，當系統發現現實世界與它依賴的高精地圖和預設邏輯產生巨大偏差時，為安全主動選擇了“停運”。02 馬斯克“補刀”：特斯拉的“勝利”？就在Waymo忙著收拾爛攤子，把癱瘓在街頭的車輛拖回倉庫時，遠在德克薩斯州的馬斯克出手了。他在自家社交平台X上輕飄飄地發了一句：“特斯拉Robotaxi（機器人計程車）未受舊金山停電事件的影響。”特斯拉官方AI帳號跟進發佈了一段視訊，展示特斯拉汽車在斷電的舊金山街頭穿梭自如，並配文：“FSD（全自動駕駛系統）經過了數十億英里的真實世界資料訓練，其中包括電力中斷場景。”這一記“背刺”，也直接戳中了自動駕駛行業最核心的技術路徑之爭。——視覺神經網路vs高精地圖（圖片由AI生成）長期以來，Waymo堅定踐行著“高精地圖+雷射雷達”這一技術路徑。它的自動駕駛汽車高度依賴釐米級地圖和預設交通規則。一旦訊號燈滅了、規則模糊了，機器就會陷入邏輯死循環。（圖片由AI生成）而特斯拉堅持的是“純視覺（Pure Vision）+端到端神經網路”。馬斯克的邏輯是：人是怎麼開車的？人類不需要雷射雷達，也不需要預設地圖，靠的是眼睛看和大腦判斷。如果人類能處理停電，那模仿人類大腦的神經網路也能處理。（圖片由AI生成）——“溫室裡的花朵” vs “野路子的生存法則”一位獨立博主在社交媒體X上評論道：“Waymo專注地圖和秩序，特斯拉則押注於混亂——這一次，混亂贏了。當燈光熄滅時，區別不再是紙面上的，而是真實存在的交通狀況。”“當你在數十億英里的真實世界里程上訓練你的AI，而不是在充滿完美資料的模擬中嬌慣它時，就會發生這種情況，"X平台上的另一篇帖子也認為，基於混亂訓練的系統能更好應對停電等現實世界問題。但馬斯克真的贏了嗎？這裡存在一個不可忽視的“技術性細節”：Waymo當時是真正的“無人駕駛”，而特斯拉在舊金山部署的所謂機器人計程車服務，駕駛座依然坐著一名時刻準備接管的人類安全員。（圖片由AI生成）由於特斯拉尚未獲得加州政府的無人駕駛商業營運許可，其目前提供的服務本質上是“受監督的FSD”。換句話說，當特斯拉穿過那些黑暗路口時，到底是AI的功勞，還是安全員的功勞，外界不得而知。03 專家警告與信任危機：我們是否對AI過於樂觀？儘管Waymo已經於周日逐步恢復了服務，但這次“大罷工”引發的餘震遠未平息。MIT運輸研究中心科學家、自動駕駛專家布萊恩·雷默（Bryan Reimer）直言不諱地指出，這次事件揭露了現有技術的一個致命缺陷。“在技術設計和開發中，顯然漏掉了一些東西。這說明它並不是許多人願意接納的那種穩健解決方案。”（圖片由AI生成）雷默認為，停電是完全可預測的城市突發事件。如果自動駕駛車輛在訊號燈熄滅時只會停在路中間造成交通擁堵，那麼這種技術在關鍵時刻反而是社會的累贅。“自動駕駛開發商應該為‘混亂擁堵’負責，就像人類駕駛員在黑夜中違章駕駛要負責一樣。” 雷默補充道。這也並不是自動駕駛第一次在舊金山吃癟。此前，Waymo曾被爆出集體開進死胡同、被消防車水帶困住，甚至在抗議活動中被焚燒。美國汽車協會（AAA）今年早些時候的一項調查顯示，約三分之二的美國駕駛員表示對自動駕駛車輛感到“恐懼”。對於普通市民來說，自動駕駛不應該是只在實驗室裡、在完美的陽光和完美的紅綠燈下運行的精密儀器，它應該是能夠在狂風暴雨、電網癱瘓的複雜現實中安全帶你回家的可靠工具。舊金山這次大停電也像一面照妖鏡，照出了目前最先進的自動駕駛技術在面對“黑天鵝事件”時依舊脆弱不堪。04 Waymo VS. 特斯拉：誰才是真正的未來？這次Waymo的“當機”和馬斯克的“嘲諷”，反映出自動駕駛行業的分水嶺。（圖片由AI生成）· Waymo代表的“秩序派”： 它們極其安全，但也極其僵化。它們像是在軌道上運行的精密火車，一旦軌道毀壞（地圖失效），它們就失去了方向。· 特斯拉代表的“進化派”：它們更像是在叢林裡生存的獵豹。適應性極強，但也面臨更高的安全風險和監管門檻。目前來看，Waymo雖然在“無人化”上走得更遠，但在“智能化抗災”上還有很長的路要走。而馬斯克雖然拿下了輿論戰的勝利，但如果特斯拉不能真正實現“無人駕駛”，那這種勝利也只是公關層面的“口嗨”。未來的自動駕駛，必須是人類直覺與機器精準度的結合體。正如雷默教授所說，在可預見的未來，我們需要人機智能的融合，而不是盲目追求完全的機器主宰。05 結語舊金山的燈亮了，Waymo也恢復了營運，但這驚魂一刻留下的陰影卻揮之不去。這次停電給所有科技巨頭敲響了警鐘：自動駕駛不應只是晴天裡的“錦上添花”，更必須是暴風雨中的“雪中送炭”。如果一項技術無法在最黑暗的時刻帶你回家，那麼它就不配接管我們的城市。 (網易科技)

新智元導讀】周六的舊金山一場大停電，讓Waymo系統突然失靈秒變「路障」。馬斯克藉機發文補刀：稱特斯拉的Robotaxi「完全未受影響」。自動駕駛的「路線之爭」從未如此殘酷地展現在世人面前。舊金山大停電，Waymo計程車秒變「路障」！這次停電，造成了整個城市公共交通系統紊亂，紅綠燈熄滅。市長Daniel Lurie警告居民，除非確有必要，否則應儘量避免上路。然而，停電帶來的混亂還不是最讓人擔心的，令人意想不到的一幕出現了：那些平時不需要人類操心的Waymo自動駕駛計程車，一輛接一輛地停在了十字路口、主幹道、車流中間。它們亮著雙閃，停在車流中無法移動。一群失去方向感的「金屬智能體」一下子變身「路障」，堵塞道路並引發混亂。這一幕折射出AI自動駕駛在突發情況下的脆弱，瞬間引爆了美國的社交媒體。其中一段發佈在X平台上的視訊顯示，至少有五輛Waymo聚集在同一個路口，迫使人類駕駛員不得不繞行。還有的車輛被堵在Waymo後面動彈不得。Waymo發言人Suzanne Philion在周日上午緊急聲明：由於大範圍停電，我們已暫時暫停在舊金山灣區的網約車服務，我們的團隊正與市政府官員密切配合，持續關注基礎設施的運行情況，並希望能盡快讓服務重新上線。但Waymo並未解釋，為何這次停電會對其車輛造成如此明顯的影響。與Waymo集體「趴窩」形成鮮明對比的，是特斯拉。馬斯克轉發了X平台關於舊金山停電帶來的混亂場面，還輕描淡寫地補了一刀：特斯拉的Robotaxi，在這次停電中「完全未受影響」。這次停電似乎是由該市一處Pacific Gas & Electric變電站發生火災而引發的。在繁忙的假日購物季，這次停電在高峰時段影響了多達13萬名使用者，也導致了多個主要路口的交通訊號燈直接熄滅，以及舊金山的城市公共交通系統癱瘓。雖然其中大多數使用者已在周六晚些時候已恢復供電，但到周日上午仍有約3.5萬名使用者處於斷電狀態。舊金山停電夜 Waymo集體「停擺」受此次停電影響，遍佈全城的Waymo無人駕駛計程車，在某一刻系統做出了暫停的統一選擇。於是就出現文章開頭的一幕：多輛Waymo停在十字路口或主幹道上。有的路口甚至出現了五六輛Waymo聚在一起的畫面，讓人不清楚到底發生了什麼。舊金山大規模停電發生後，一輛Waymo無人駕駛汽車由於無法識別交通訊號燈而停駛問題來了，在紅綠燈熄滅之後，Waymo為何會有如此表現？它的技術路線是一個繞不開的因素。Waymo依賴多感測器融合系統——雷射雷達、雷達、攝影機，以及定期更新的高精地圖。這套系統在秩序穩定的城市環境中表現極佳，也是Waymo能長期商業化營運的基礎。但當城市本身進入異常狀態，問題就出現了。沒有紅綠燈，意味著失去了明確的通行訊號；大量行人隨意穿行，意味著行為難以預測；如果通訊或交通資料同時受到影響，系統所依賴的「確定性」會被進一步削弱。30歲乘客Michele Riva的親身經歷，生動詮釋了這種「系統遲疑」。當晚Riva正乘坐Waymo回家。起初，在車流和人流較少的區域，車輛還能繼續行駛。但當距離目的地只剩下一分鐘時，車在一個非常擁擠的路口前停了下來。當時的紅綠燈已經失靈，行人不斷穿過馬路，系統沒有任何提前提示。Riva稱自己在Waymo裡等了幾分鐘，只是想看看會發生什麼：我覺得Waymo當時根本不知道該怎麼處理。這並不是故障，也不是誤判，更像是系統處於一種「不知道下一步該不該走」的狀態。截至目前，Waymo官方並未解釋一個最核心的問題：停電究竟是如何直接影響到車輛行駛的？外界只能從城市狀態中推測答案。比如，紅綠燈失靈、道路秩序混亂、行人隨意橫穿、車流規則被打破。對人類司機來說，這是一種熟悉又危險的狀態。而對高度規則化的自動駕駛系統來說，這可能是一個「無法確認安全邊界」的環境。於是，它們停下了。「安全優先」是否已經足夠？在整個事件中，Waymo始終堅持安全優先的邏輯。車輛沒有冒險前行，也沒有試圖模仿人類司機在混亂中「擠過去」。它們選擇了最保守、也最安全的方式：停下。從單一車輛的行為角度來看，這當然是無可指責的，而且也是必須的。但當幾十輛、上百輛車同時這麼做，城市層面的問題立刻顯現。於是道路被阻塞、交通效率下降、乘客被困在車內。Riva在車裡嘗試聯絡客戶支援，等了大約三分鐘。但在那一晚，客服被大量來電擠爆，他最終無奈選擇下車，步行回家。第二天，Riva還嘗試再次叫車，這時才看到Waymo應用內推送的「服務暫停」通知。Riva認為安全第一總是沒錯的，但他也拋出了一個值得所有人思考的問題：如果每次城市出現異常，自動駕駛都只能停下，那它離真正融入城市，還有多遠？Waymo VS 特斯拉 兩種截然不同的技術路線為什麼一次突然的停電，會讓被視為「比人更安全」的Waymo自動駕駛系統停擺？就在輿論持續發酵時，馬斯克的發聲將這起事件推向了有關特斯拉和Waymo的技術路線比較上。它們是自動駕駛計程車市場上的直接競爭對手，但二者的技術路徑截然不同。Waymo重感測器、重地圖、重規則，利用更多的資訊源與冗餘（雷射雷達/雷達/相機互為備份+更強先驗（高精地圖、地理圍欄限定場景）來降低長尾不確定性。而特斯拉則更依賴攝影機和AI，利用「視覺為主+大規模資料+端到端/深度學習」去學出通用駕駛策略。這次停電，恰好放大了這種差異。停電導致交通訊號系統失效，當外部環境異常，Waymo選擇了暫停屬於風險控制，這是一個極度謹慎的選擇，當然也是正確的選擇。但它同時也暴露了Waymo的一個軟肋。與Waymo相比，特斯拉系統的優勢則在於其「不依賴外部基礎設施」。特斯拉支持者、X平台使用者Mario Nawfal發文稱，在同樣的環境下，開啟FSD的特斯拉車輛仍能繼續行駛，而Waymo選擇停止營運，顯示出兩家公司在技術路徑上的差異。他認為，Waymo更依賴高精地圖與規則化系統，而特斯拉則強調以攝影機和大規模真實世界資料訓練的視覺模型來應對複雜交通環境：當紅綠燈熄滅時，這種差異不再是理論上的，而是體現在交通中。當然，這並不是一次簡單的勝負判斷。Waymo當前營運的是完全無人駕駛的商業化Robotaxi服務，其系統在面對城市級異常基礎設施狀態時，通常會採取更為保守的風險控制策略，包括暫停服務或將車輛移出複雜路口。相比之下，特斯拉FSD目前仍屬於高級輔助駕駛系統，駕駛責任由人類承擔，其在複雜場景中的持續行駛，並不等同於無人駕駛系統在同等安全責任下的表現。因此，這次事件更多反映的是不同產品形態與安全策略的差異，而非簡單的「視覺路線戰勝多感測器路線」。自動駕駛在真實世界中的可靠性，仍需長期、系統性的驗證。Waymo目前每周提供約45萬次自動駕駛計程車出行服務，規模已接近其今年春季披露數字的兩倍，仍然是當下最成熟的無人駕駛商業化用例之一。但正因為如此，這次停電事件才顯得引人注目。它提醒所有人：自動駕駛真正的考驗，不在於日常運行，而在於城市突然失序的那一刻。這個問題，包括Waymo、特斯拉在內的整個行業，都必需要給出更好的答案。 (新智元)

因舊金山於周六午後遭遇大範圍停電事故，隸屬Alphabet公司的自動駕駛技術公司 Waymo 已暫停其在舊金山灣區的無人駕駛打車服務。Waymo 發言人表示：“受大範圍停電影響，我們已暫時暫停舊金山灣區的打車服務。團隊正與市政官員密切協作、全力推進恢復工作，期待能盡快重啟服務。感謝公眾的耐心等待，後續進展將第一時間同步。”停電事故發生當日，社交媒體上流傳的視訊顯示，多輛 Waymo 自動駕駛車輛在舊金山不同區域的道路上拋錨停滯。舊金山居民馬特・斯庫菲爾德稱，當地時間周六晚 9 點 45 分左右，他看到至少三輛 Waymo 自動駕駛車在道路上停駛，其中一輛的停靠位置位於特克大道靠近帕克大街的路段。他回憶道：“這些車就直接停在了馬路正中間。”據太平洋煤氣電力公司（PG&E）通報，此次停電事故始於周六下午 1 點 09 分，約兩小時後影響範圍達到峰值，共計波及約 13 萬使用者。截至周日上午，仍有 2.1 萬使用者處於斷電狀態，受影響區域主要集中在普雷西迪奧地區、里士滿區、金門公園以及舊金山市中心部分地段。該電力公司表示，此次停電由一處變電站起火引發，事故造成了 “嚴重且大範圍” 的裝置損壞，目前暫無法給出全面恢復供電的確切時間。舊金山市長丹尼爾・盧裡於當晚 9 點在社交平台 X 發佈最新動態稱，隨著公共交通服務逐步恢復，警方、消防人員、停車管理執法人員及城市服務大使已被派遣至各受影響社區。他還提到，“Waymo 也已暫停其自動駕駛服務”。就在這場混亂中，馬斯克在社交平台 X 發文稱：“特斯拉自動駕駛計程車未受舊金山停電事故影響。”值得注意的是，特斯拉目前並未在舊金山開展Robotaxi服務。特斯拉在當地推出的打車服務，所使用車輛均搭載 “完全自動駕駛（監管版）” 這套高端駕駛輔助系統，且全程要求有人類駕駛員在駕駛座值守。據加利福尼亞州機動車管理局、加州公用事業委員會等州級監管機構證實，特斯拉尚未獲得在該州開展無安全員無人駕駛測試及商業服務的相關許可，所有自動駕駛相關測試與服務均需配備人類安全員，隨時準備接管車輛操控或剎車。特斯拉一直致力於成為自動駕駛計程車領域的巨頭，但目前尚未推出商業化的無人駕駛服務。儘管其自動駕駛計程車應用程式已支援使用者叫車，但即便是在已獲批開展無人駕駛營運的州，特斯拉投入服務的車輛仍需配備人類安全員或駕駛員。自動駕駛行業處於領先地位的 Waymo，是特斯拉在自動駕駛領域的主要競爭對手。此次舊金山因停電引發的自動駕駛服務中斷事件，正值自動駕駛計程車服務在美國其他主要城市加速普及之際。儘管公眾對自動駕駛車輛的擔憂情緒依然濃厚，但 Waymo 仍是少數幾家面向公眾提供完全無人駕駛打車服務的企業之一。美國汽車協會今年早些時候開展的一項調查顯示，約三分之二的美國駕車人士對自動駕駛車輛心存畏懼。麻省理工學院交通研究中心研究員、《如何讓人工智慧發揮實效》一書合著者布萊恩・賴默表示，Waymo 暫停舊金山服務一事表明，各大城市尚未做好迎接大量高度自動駕駛車輛上路的準備。他指出：“這一事件暴露出該技術在設計與研發環節存在疏漏，足以證明它並非如許多人所認為的那般穩定可靠。”賴默強調，停電事故是完全可以預見的。“在可預見的未來，而非遙遠的永恆，我們都需要將人類智慧與人工智慧相結合，為自動駕駛計程車等高度自動化系統配備可靠的人工後備保障機制。”他補充道，各州及城市監管機構需審慎考量本地區高度自動駕駛車輛的合理滲透率上限，同時，自動駕駛技術開發商應當為其車輛引發的 “交通擁堵混亂” 承擔責任，這與人類駕駛員在停電期間因駕駛行為不當需擔責的原則一致。Waymo 方面未透露服務恢復的具體時間，也未明確說明停電期間旗下自動駕駛車輛是否發生過碰撞事故。截至目前，特斯拉與美國國家公路交通安全管理局暫未就此事回應置評請求。 (中概股港美上市)

12月21日，全球Robotaxi龍頭企業Waymo因在多個十字路口大面積停車而備受關注。此次事故的起因是舊金山當地的紅綠燈受到停電的影響而失靈。Waymo的Robotaxi由於無法靈活應對熄滅的紅綠燈這類突發事故，而做出了在十字路口停車這一看似更“安全”的操作。此次事故也給中國將要狂飆的Robotaxi車隊帶來更多警示意味。回溯整個2025年，中國Robotaxi賽道的資本化被按下了加速鍵。據信風不完全統計，今年以來已有哈囉、滴滴、小馬智行、文遠知行等多家公司完成新一輪融資，融資額合計已超百億。這為各家2026年的Robotaxi車隊擴充補充了充足的彈藥。信風結合當前已披露2026年目標車隊規模的企業測算，2026年僅小馬智行、文遠知行和滴滴的Robotaxi車隊規模合計便有望達到8000輛。中國Robotaxi正在逼近萬輛這一里程碑節點。但與競對形成反差的是，作為中國Robotaxi NO.1的百度蘿蔔快跑卻是異常的低調。迄今為止，蘿蔔快跑仍只是百度的一個業務部門，並未獨立進行對外融資，這也給外界留下了無限的遐想。這種“克制”背後，蘿蔔快跑同樣在籌劃擴大營運規模。近期李彥宏在財報會上表示計畫2026年在現有營運城市增加車輛投放，同時拓展更多新城市。儘管各方認為2026年將成為Robotaxi大規模化的元年，但仍有許多的挑戰待解答。一方面，隨著Robotaxi邁向規模化後，各家的技術穩定性優劣也將隨之暴露，誰能夠真正控制傷人事故率、平均接管里程數等等，或許才有望在這場大戰中勝出；另一方，作為“人機共駕” 向 “完全無人駕駛” 跨越的關鍵過渡，L3級自動駕駛的落地，也給Robotaxi行業的擴張帶來更多緊迫感。01 諸侯並起2025年中國Robotaxi賽道最大的變化是入局者正在變多，市場進入“諸侯並起”的競爭格局。在此之前，中國Robotaxi賽道的參與者主要集中在蘿蔔快跑、小馬智行、文遠知行三家自動駕駛科技公司。但如今握有流量入口的出行平台和主機廠紛紛加入戰局。目前中國Robotaxi玩家主要分成三類：一是以百度蘿蔔快跑、小馬智行、文遠知行為代表的自動駕駛科技玩家；二是以滴滴、如祺出行、曹操出行、哈囉、高德等為代表的出行平台；三是以小鵬等為代表的主機廠。但這三類玩家在現階段醞釀了一種競爭與合作共融的複雜關係，呈現出“AI自動駕駛公司的演算法+主機廠的量產車+出行平台的接單網路”的三角模式。例如小馬智行便與北汽極狐、廣汽埃安、豐田合作開發了第七代Robotaxi車型；滴滴與廣汽埃安合作開發L4級Robotaxi；小鵬汽車的Robotaxi則是把SDK介面開放給高德，預計未來由後者負責營運。這背後是中國Robotaxi企業的生存焦慮。在中國，無論是仍在虧損泥潭中掙扎的第三方自動駕駛技術公司，還是受困於“賣車”壓力的主機廠，都難以獨自支撐Robotaxi這種需要持續多年的“吞金獸”遊戲。相比之下，全球Robotaxi龍頭企業Waymo因背靠Google這個最大的“金主爸爸”，擁有近乎無上限的資金輸血，可以扛起從演算法研發、重資產營運等全鏈條的壓力。即便如此，Waymo也在籌劃對外融資。據市場媒體報導稱，Waymo正在洽談以1000億美元的估值進行新一輪融資。如此背景下，合作成為中國玩家進行風險分攤和資源配置的最優解。基於供應鏈的成本優勢是中國Robotaxi玩家們的重要長板。小馬智行的CFO王皓俊認為，相比於Waymo，當前中國企業的重要優勢在於成本。“如果說我們看小馬智行第七代和Waymo今年即將要投放的極氪或者是現代那款車，我們目前自己看到的是它們的車要比我們的車貴4-5倍以上。也就是說如果在海外共同的市場去競爭，中國公司在這方面的成本優勢會好很多。”王皓俊指出。據王皓俊向信風進一步解釋：“一方面從Waymo的視角來看，也不需要跟Google說我要那麼快的達到單車平衡然後再去擴張，而是說我那怕一開始我投幾千輛車，虧幾十億可能對Google來說都不是件事。在這個思路下就導致我們大家對今天車型上的成本控制不一樣。另一方面，今天中國的供應鏈能夠達到的硬體成本要比美國供應鏈的成本要低很多。”參照Waymo的成長路徑來看，儘可能投入越多的Robotaxi，形成規模效應，以搶佔市場份額和攤薄單位營運成本是形成商業閉環的核心邏輯。02 萬輛在即？從今年自動駕駛賽道的多起融資可以嗅得大戰一觸即發的硝煙。今年下半年，哈囉Robotaxi業務、滴滴自動駕駛分別完成30億元、20億元的融資；此後小馬智行、文遠知行同日登陸港交所，IPO募資額分別達到61億元、22億元，合計已完成超130億元融資。拆解這些融資的募投方向，基本是用於Robotaxi車隊規模的擴張。據信風不完全統計，小馬智行、文遠知行和滴滴的2026年Robotaxi車隊規模目標預計分別為3000輛、2000輛-3000輛、1000-2000輛，合計有望達到8000輛。中國Robotaxi車隊距離萬輛的里程碑節點或許已經不再遙遠。綜合來看，各家之所以選擇在2026年擴充車隊規模，原因有以下三點：一是今年以來單車成本的下滑釋放了更多利潤空間；中國單車成本表現較為優異的公司是蘿蔔快跑。目前蘿蔔快跑第六代無人車成本為20.46萬元，較第五代降低6成，是Waymo的1/7左右，是中國競對小馬智行第七代車的7成左右；小馬智行的第七代車自動駕駛套件BOM (物料清單) 成本較其第六代車型下降了70%。硬體成本的下滑是車隊加速擴容的底氣。二是部分自動駕駛科技公司已經在局部城市實現了單車經濟模型轉正，盈利的可能性初步得到驗證，這意味著之後有望跑通規模盈利；今年，蘿蔔快跑、小馬智行分別在武漢和廣州實現了單車層面的盈虧平衡，擺脫了過往“投一輛虧一輛”的局面；文遠知行則在阿布扎比即將實現單車盈虧平衡。三是政策正在逐步放開。今年12月，廣州市南沙區正式印發《廣州市南沙區無人駕駛裝備道路開放實施指南（試行）》，在全區範圍內對無人駕駛裝備道路開放實施分級管理，並成為全市首個對外公佈免申請開放道路區域的行政區。這意味著，符合條件的Robotaxi在指定區域內上路，流程將大幅簡化，降低了營運的合規成本與時間成本。匯豐預計監管部門將向營運商發放更多牌照，開放更多服務區域。以廣州為例，預計Robotaxi服務將很快覆蓋全市，而非僅限於南沙等少數區域。但在這起融資熱潮下，蘿蔔快跑卻是特例。無論是單車成本，還是車隊規模、里程數的積累，蘿蔔快跑都是中國Robotaxi賽道中毫無疑問的NO.1選手。目前蘿蔔快跑已經遍佈北京、深圳、武漢、重慶、上海、香港、迪拜、阿布扎比等全球22個城市。截至今年10月末，蘿蔔快跑總服務訂單量超過1700萬次，總行駛里程超過2.4億公里，其中全無人行駛里程超過1.4億公里，是中國Robotaxi賽道中唯一一家在全無人行駛里程數接近Waymo的公司。雖然李彥宏在財報會上表示計畫2026年在現有營運城市增加車輛投放，同時拓展更多新城市。但始終未推動蘿蔔快跑通過外部融資的形式進行車隊的擴張。百度內部人士向信風證實，蘿蔔快跑迄今仍只是百度業務的一個部門，並未獨立對外進行融資。這或許和百度更強的自有造血能力有關。相比小馬智行、文遠知行這類獨立的Robotaxi選手來說，背靠百度的蘿蔔快跑顯然可以獲得更多資金支援。但在這個需要大規模投入資本開支的時刻下，未進行太多融資動作的蘿蔔快跑能否率先跑通商業閉環，仍待進一步觀察。03 奇點時刻還是實驗之年？在資本的熱潮與車隊的擴張之下，2026年究竟是Robotaxi的奇點時刻還是又一個實驗之年，目前仍籠罩在技術和商業競爭的雙重迷霧中。儘管各家的融資額與車輛看似已為規模化做好了鋪墊，但要真正實現從實驗到全城鋪開的跨越，仍有眾多不確定性擺在各大玩家面前。最大的變數源自技術的穩定性。那怕有政策的支援，Robotaxi可以走出示範區，但進入路況複雜、非結構化道路密集的“老城區”，自動駕駛系統仍將面臨成倍增長的隨機風險。例如規模化後事故的絕對數量可能伴隨基數擴大而上升。12月6日，湖南株洲一輛貼有“哈囉自動駕駛”字樣的測試車輛發生事故，將行人捲入車底。目前哈囉已暫停該業務營運並配合調查。該事故也給哈囉Robotaxi的“用兩年時間，走完其他玩家十年的路”宣言打上了問號。大規模化的營運亦有可能帶來更多與城市的摩擦。例如12月21日由於太平洋燃氣電力公司變電站火災引發大範圍停電，舊金山的紅綠燈失靈，當地的Waymo因無法感知熄滅的紅綠燈狀態而停在了路中間，不僅造成當地交通的堵塞，還導致不少乘客被困在車內。從更長期的角度來看，Robotaxi行業還有可能面臨來自乘用車端的競爭。Robotaxi不僅要面對來自滴滴等傳統網約車的競爭，還有乘用車。早在2016年，馬斯克就曾提出過“將特斯拉車輛變成共享車隊賺錢”的想法。迄今10年過去了，特斯拉確實在離這一願景越來越近，近期其已在德克薩斯州奧斯汀啟動無人駕駛 Robotaxi路測，測試車輛內未配備任何乘員。同時，中國市場似乎已有曙光。近期工業和資訊化部正式公佈中國首批L3級有條件自動駕駛車型准入許可，北汽極狐、長安深藍各有一款純電動轎車入選，分別在北京、重慶的指定區域開啟上路試點。這一落地重構了駕駛責任鏈條，根據《汽車駕駛自動化分級》國家標準，L3級在特定條件下，駕駛控制權和事故責任主體從駕駛員轉向系統本身。不少行業人士認為，雖然沒辦法精準預測乘用車L3到L4何時會大規模鋪開，但此次L3的落地超乎預期，確實讓行業看到了乘用車向L4級跨越曙光。這讓未來乘用車實現“脫手拖眼”乃至“我在公司上班，我的車去跑滴滴”的遠景更具想像空間。不過行業人士對於L3級乘用車的相關進展是否會對Robotaxi造成衝擊，仍持謹慎態度。“因為私家車的場景一般都是點到點的比較多，適用於更廣域的場景。我覺得短期內應該還不會衝擊Robotaxi，應該是融合和互補，但長期看可能還是會存在競爭。”冠蓋（上海）科技有限公司創始人劉波向信風表示。 (信風TradeWind)

如果說自動駕駛是一場漫長的技術馬拉松，那Waymo和特斯拉絕對是賽道上最惹眼的“領跑雙雄”。2025年12月第三周，兩家巨頭接連甩出重磅動作，瞬間點燃了整個行業的熱度。12月17日，來自Alphabet旗下的自動駕駛巨頭Waymo傳出融資捷報。據知情人士透露，Waymo正與投資者洽談新一輪融資，計畫由母公司領投150億至200億美元，一旦融資落地，公司估值將一舉突破1000億美元大關。這一估值較2024年10月上一輪融資時的450億美元實現翻倍增長，不僅彰顯出Alphabet對Waymo的持續戰略押注，更印證了其作為全球頂尖自動駕駛平台的地位日益穩固。儘管目前談判尚處初步階段，具體條款未最終敲定，但此次擬議融資的規模，已然躋身自動駕駛領域有史以來最大的私募融資行列。而就在兩天前，12月15日，特斯拉則上演了一出“低調突襲”。社交媒體平台X上，一位網名為Mandablorian的特斯拉粉絲率先放出一段視訊：一輛黑色Model Y在奧斯汀街頭平穩穿梭，駕駛座上空無一人。這段畫面迅速在特斯拉粉絲圈炸開了鍋。很快，馬斯克親自下場在X上回應：“測試正在進行中，車內無人”，正式證實特斯拉已在奧斯汀啟動真正意義上的無人駕駛路測。特斯拉股價應聲上漲——當天收盤時漲幅達3.6%，報475.31美元，今年迄今累計漲幅已達18%，距離2024年12月創下的歷史高點僅差約1%。此前12月10日，馬斯克更在回應GoogleDeepMind首席科學家的推文時放話：“Waymo從來沒有真正與特斯拉抗衡的機會。”狠話背後，是雙雄早已暗流湧動的戰略博弈。從技術路線到商業佈局，兩家企業的競爭維度正不斷延伸。Waymo：以規模與安全構築擴張版圖2025年3月，Waymo擴大了服務範圍，在加利福尼亞州新增了27平方英里的覆蓋區域，包括山景城、帕洛阿爾托、帕洛阿爾托以及桑尼維爾的部分地區。2025年11月，Waymo已將其自動駕駛服務擴展至洛杉磯、鳳凰城和舊金山的高速公路路段，成為首家在無駕駛員情況下於高速公路提供付費無人駕駛服務的公司。對此，Waymo聯合首席執行長德米特裡·多爾戈夫（Dmitri Dolgov）表示：“高速公路駕駛很容易上手，但要真正掌握卻非常困難，尤其是在沒有人類駕駛員作為後備的情況下，大規模實現完全自動駕駛。我們花了很長時間才把它做好。”高速公路場景帶來了更高挑戰，車輛時速可達65英里，增加了安全風險。為此，Waymo進行了長期測試，並與高速公路巡警部門合作制定應急預案，承諾車輛在技術故障時將自動駛離高速。Waymo的另一位聯合首席執行長特克德拉·馬瓦卡納（Tekedra Mawakana）被問及她是否認為公眾能夠接受涉及無人駕駛計程車的致命事故。她說：“我認為社會會接受的。”並且，馬瓦卡納補充說，她的公司並沒有考慮“允許發生多少起事故”，而是致力於確保“安全標準”足夠高。經過2025年11月的這次擴張，Waymo在矽谷的服務範圍已拓展至約260平方英里。安全資料成為其擴張的核心底氣。根據官方披露的資料，截至2025年9月，Waymo已累計完成1.27億英里的純載客行駛里程，全程無人駕駛。與人類駕駛員相比，Waymo自動駕駛系統造成的嚴重事故減少90%，行人受傷事故減少92%。這一表現印證了投資方Tiger Global的評價：“Waymo的安全表現達到人類駕駛員的10倍。”截至2025年12月初，Waymo周付費訂單量突破45萬單，較2025年4月的25萬單近乎翻倍，較2023年5月的1萬單更是實現45倍增長，使用者復合月增長率達12.9%。目前，Waymo憑藉千億估值啟動的融資，勢必會為其全球化佈局注入更加強勁的動力。按照規劃，Waymo將於次年進軍全球十幾個大城市，其中包括其歐洲首個落地點——倫敦。選擇倫敦的重要原因之一，是英國政府正加快完全無人駕駛車輛的審批流程，為行業發展提供了政策便利。並且，Waymo已在東京啟動試點項目，並計畫將業務版圖拓展至紐約等更多美國城市。事實上，Waymo早在2025年8月就表示：“在美國5個以上的主要城市營運，並在全國和東京進行測試，增強了我們的系統，打造出強大且適應性強的Waymo駕駛員系統，可以擴展到新的城市。”特斯拉：試圖以FSD實現彎道超車雖然Waymo在服務規模、商業化和營運經驗上明顯領先，但特斯拉則憑藉其獨特的基於視覺的FSD（完全自動駕駛）系統和龐大的量產車資料積累，試圖實現彎道超車。十多年來，馬斯克一直向特斯拉的投資者和客戶承諾，該公司生產的電動汽車很快就能升級為自動駕駛汽車，直到2025年，這份承諾才迎來實質性突破。2025年6月，特斯拉在奧斯汀推出了自己的計程車網路，每輛車的副駕駛座位上都配備了一名安全監控員，可在系統遇困時隨時接管控制權，本質上仍是“有人監督的自動駕駛”，與真正的無人駕駛存在明顯差距。12月9日消息：在一次為xAI舉辦的駭客馬拉松活動的視訊會議上，有人問馬斯克關於無人監管的完全自動駕駛有什麼障礙。馬斯克回答說：“無人駕駛的問題現在基本解決了。大約三周後，特斯拉無人駕駛計程車將在奧斯汀投入營運，車內無人，甚至連副駕駛座位上都沒有人。我認為這個問題已經基本解決，我們現在只是在進行驗證。”僅一周，這一承諾便照進現實。不過，雖然大家看到特斯拉在奧斯汀進行無人駕駛路測，但特斯拉仍未透露何時才能在無人駕駛的情況下營運網約車服務。特斯拉的Robotaxi由其FSD系統驅動，該軟體也應用於消費者車輛，體現了其“從消費級輔助駕駛到無人出租”的垂直整合思路。2025年10月，全球搭載FSD測試版的特斯拉車輛已超200萬輛，每天產生的道路場景資料以PB級增長。特斯拉的商業化處理程序也正在按部就班推進。安全監控員的Robotaxi服務已覆蓋奧斯汀和舊金山兩大核心城市，計畫2026年向更多城市擴張。車隊規模也在快速擴容。截至2025年10月，奧斯汀地區營運的Robotaxi約30輛，按照規劃年底前將翻番至60輛，為後續無人駕駛商業化積累營運經驗。實現“無人化”的挑戰仍存儘管Waymo和特斯拉均在自動駕駛領域加速擴張，但技術成熟度、安全表現及監管適配等問題仍持續凸顯。Waymo在實際營運中多次陷入場景適配尷尬。12月6日，使用者Chii_Rinna在TikTok發佈的視訊顯示，三輛Waymo自動駕駛汽車在舊金山一條陡峭街道上相互對峙，引發了網路熱議的交通擁堵。10月14日，一位自稱科技惡作劇者Riley Walz在X上發佈的一篇文章稱，今年夏天早些時候，一群舊金山的技術顛覆者決定測試一下自動駕駛共享出行服務的靈活性。他們通過同時下單將50輛Waymo自動駕駛汽車召喚至科伊特塔附近的一條死胡同，人為製造交通堵塞。並且，這些參與者未實際乘車，僅支付5美元爽約費便離開，Waymo最終不得不關閉事發地周邊兩個街區的叫車服務，直至次日才恢復正常。特斯拉的自動駕駛之路同樣面臨多重挑戰。隨著公司計畫逐步取消人類駕駛員，其底層FSD（完全自動駕駛）軟體的性能備受考驗，而目前該軟體仍存在明顯短板。儘管Model Y等車型在多數場景下能自主完成剎車、轉彎、加速及導航，但實際營運中已出現不少違規案例，乘客拍攝的視訊證實其無人駕駛計程車存在違反交通規則的情況。據特斯拉披露，截至2025年10月中旬，其部署在奧斯汀的自動駕駛車隊已累計發生7起碰撞事故。值得注意的是，涉事車輛均搭載了尚未大規模商用的自動駕駛系統，且車內副駕駛位或方向盤後均配備了人類安全員。卡內基梅隆大學的安全研究員菲利普·庫普曼（Philip Koopman）指出，在每輛車均有安全員的情況下，如此小規模車隊發生7起事故值得關注。更大的挑戰來自監管層面。特斯拉的自動駕駛技術長期處於州與聯邦監管機構的嚴密審查之下，這對於一家將未來發展與自動駕駛汽車深度繫結，且已正式推出無人駕駛計程車業務的企業而言，無疑埋下了不小的經營風險。12月16日，加州車輛管理局（DMV）明確要求特斯拉更改“Autopilot”的名稱，以澄清該公司擁有的是先進駕駛系統，而非自動駕駛系統或無人駕駛汽車，更改必須在90天內完成，否則DMV將“強制停止銷售”。特斯拉回應稱，該裁定是無消費者投訴基礎的“消費者保護令”，不會影響加州地區銷售，同時辯稱已明確告知使用者該系統的輔助性質，要求駕駛員全程保持監控。究竟是誰能贏得未來？答案，或許就藏在特斯拉無人駕駛計程車上路後的事故統計表裡。誰能用更優的安全資料，誰就能讓未來駛入現實。 (汽車商業評論)