【Robotaxi】从诺贝尔奖到自动驾驶 - AI引领全球创新竞赛

　　今年的诺贝尔奖，AI（ 人工智能 ）成为最大赢家。10月8日，诺贝尔物理学奖授予了在机器学习领域取得奠基性发现和发明的科学家约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿。

　　在汽车领域，AI的表现同样抢眼。10月11日， 特斯拉 正式发布了其 无人驾驶 出租车（Robotaxi）——Cybercab，这标志着 特斯拉 在自动驾驶领域迈出了关键一步。随着 特斯拉 Robotaxi的发布，中美两国企业在自动驾驶技术领域的竞争进入白热化阶段。

　　而就在此之前，有消息透露，百度的自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”正计划将其 无人驾驶 出租车服务扩展至海外市场，首站可能是我国香港。这一系列动作显示，全球自动驾驶市场正在迅速升温，各大企业纷纷加快布局。

　　自动驾驶技术，曾经只存在于科幻小说中的概念，现如今已逐步走进现实，成为塑造未来出行方式的核心力量。《中国经营报》记者采访获悉，小马智行（Pony.ai）、文远知行（WE RIDE）和如祺出行等公司，近期都在全球范围内加快自动驾驶技术的研发和推广，自动驾驶领域的竞争已经愈发激烈。

　　“无方向盘、无踏板”

　　 特斯拉 近期发布的Robotaxi（ 无人驾驶 出租车）车型，在全球自动驾驶行业引发了广泛关注。10月11日，备受期待的“WE RIDE”发布会上， 特斯拉 展示了其革命性的Robotaxi——Cybercab。这款车无方向盘、无踏板，甚至连后视镜都被取消，完全依赖自动驾驶技术，预计未来售价将低于3万美元。 特斯拉 总裁埃隆·马斯克称这一天为“载入史册的一天”，并对Robotaxi未来在出行领域的潜力布满信心。

　　 特斯拉 此次发布会的重要性不问可知。Robotaxi的核心在于自动驾驶技术，这也是各大科技公司和汽车制造商角逐的焦点领域。然而， 特斯拉 其实不是唯一一家在这个赛道上积极布局的企业。包含文远知行（WE RIDE）、如祺出行和小马智行（Pony.ai）在内的多家自动驾驶公司，正加速推动全球范围内的Robotaxi项目落地。

　　10月15日，文远知行正式发布了新一代量产Robotaxi——GXR。这款车号称是全球最具空间体验感的量产Robotaxi，代表了文远知行在 无人驾驶 技术上的最新成果。该公司责任人表示，GXR的研发基于文远知行超1800天的Robotaxi公开运营经验，结合远程超级VAN线控智能架构，和公司自研的L4级自动驾驶软硬件系统。GXR采用了全新的 传感器 套件Sensor Suite 5.6和HPC 2.0高性能计算平台，旨在重构用户的 无人驾驶 出行体验。

　　文远知行不仅在产品上不断创新，其商业化布局也在加速推进。9月10日，文远知行与横琴粤澳深度合作区和珠海大横琴科技发展有限公司携手，启动了横琴智能网联自动驾驶汽车商业化试点，并正式开启自动驾驶小巴的收费运营服务。

　　另外，9月11日，文远知行推出了 无人驾驶 扫路机S1，这一产品展示了L4级 无人驾驶 技术在智慧环卫领域的应用潜力。文远知行的国际化布局也在稳步推进。9月25日，文远知行与全球最大的移动出行及配送公司优步（Uber）达成战略合作，双方将在阿联酋联合运营自动驾驶车辆，推动Robotaxi服务的落地。

　　如祺出行在Robotaxi领域同样有所突破。今年8月，经横琴粤澳深度合作区审议，如祺出行获准在该区全域开展Robotaxi道路测试。9月10日，如祺出行正式获得了横琴智能网联汽车示范应用资质，开启了有人驾驶网约车与Robotaxi服务的混合运营模式。目前，如祺出行的Robotaxi服务已覆盖南沙、前海、横琴三个粤港澳重大合作平台。

　　小马智行则通过与 广汽集团 的合作进一步加速其在Robotaxi领域的发展。10月10日， 广汽集团 宣布全资子公司广汽资本将向小马智行投资2700万美元。这标志着 广汽集团 在自动驾驶和Robotaxi领域的又一次重要布局。小马智行已在北京、上海、广州和深圳获批开展全 无人驾驶 出行服务。截至2024年8月底，该公司已积累了超过3500万公里的自动驾驶路测里程，其中无人化测试里程超过350万公里。

　　自2018年起， 广汽集团 与小马智行就展开了深度合作。从刚开始的战略合作伙伴关系到联合组建Robotaxi车队，再到如今的追加投资， 广汽集团 希望通过双方的紧密合作，推动Robotaxi技术更快实现商业化，进一步巩固其在自动驾驶领域的领先地位。

　　Robotaxi商业化仍有挑战

　　尽管Robotaxi的商业化前景备受瞩目，但现实中，它仍面临着一系列严峻的挑战。

　　最近，在“2024车路云50人年度发展论坛”上，如祺出行副总裁孙雷发表了题为“Robotaxi的产业战略及商业化实践”的主题演讲，深入分析了这一领域的现状与未来。他指出，Robotaxi商业化的推进面临着监管、技术、成本、服务和市场等五大挑战。目前，单一的Robotaxi服务很难同时满足以下三大目标：充分的安全性、足够大的运行区域覆盖，和充分的经济性。

　　孙雷认为，这三大目标的平衡可以通过“混合运营”模式来实现。他解释道，混合运营即在现有的有人驾驶网约车与Robotaxi相结合的情景下，逐步推进技术发展与商业化应用。在这个进程中，企业可以更好地管理风险，确保技术的应用不会超出其承受能力和安全底线。通过这种动态发展的模式，Robotaxi的技术逐渐成熟，最终能够实现超越有人驾驶网约车的目标，并加速替代传统网约车。他指出：“混合运营是Robotaxi规模化落地的有效路径。”

　　这种思路反映了Robotaxi当前技术与现实应用之间的平衡挑战。单凭全自动驾驶技术，目前尚不足以支撑完全的商业化运营。其实， 特斯拉 的入局也显示出这一点。 特斯拉 近期发布的Cybercab，被认为是其逐渐成熟的完全自动驾驶系统（FSD，Full Self-Driving）的延伸。

　　马斯克在发布会上表示，借助FSD，Robotaxi不仅可以大幅下降用户的出行成本，还能有效降低运营机构的运营成本。他进一步强调，搭载FSD的Robotaxi比人类驾驶更加安全，其安全性是人类驾驶的十倍左右。

　　然而，业内的声音其实不是一致。小马智行副总裁、Robotaxi自动驾驶业务责任人张宁对 特斯拉 的FSD系统提出了疑问。他认为，虽然FSD在辅助驾驶（L2）方面表现优异，但距离真实的 无人驾驶 （L4）仍有很大差距。张宁指出， 特斯拉 主要依赖纯视觉 传感器 和较低的地图依赖性，这在北美等地区的辅助驾驶体验上获得了不错的成绩，尤其是在高速公路等简单场景中表现良好。然而，在更加复杂的城市道路环境中，FSD的表现其实不如预期。

　　他引用了第叁方测试机构AMCI Testing的评测报告，数据显示， 特斯拉 最新的FSD v12.5版本平均每行驶13英里（约21公里）就需要人为干预一次。小马智行也在美国湾区进行了测试，结果显示，在相对忙碌的城市道路上，FSD平均每不到10公里就需要接管一次，这与完全 无人驾驶 的要求相去甚远。

　　张宁进一步指出， 特斯拉 依赖的纯视觉方案在识别非机动车和行人等复杂场景中存在天生的不足。尤其是在行人、自行车等频繁出现的国内城市道路上，视觉 传感器 容易发生识别延迟，进而造成潜在的安全隐患。如果 传感器 无法及时检测到路面上的障碍物，自动驾驶系统可能无法迅速采取行动，增加了事故发生的危险。

　　盘古智库顶级研究员江瀚向记者指出， 特斯拉 进入Robotaxi领域标志着 无人驾驶 技术的商业化进入新阶段。这不仅意味着技术更加成熟，能够应对复杂的实际交通场景，也标志着 无人驾驶 汽车大规模应用的存在性越来越接近现实。

　　“随着技术的普及和商业化进程的加快， 无人驾驶 汽车将成为汽车市场的重要组成部分，推动汽车产业结构的优化和升级。”江瀚表示。“尤其是对我国而言，这将为中国汽车产业的智能化和网联化造成重大突破，提升中国在全球汽车技术领域的竞争力。”