文｜周艾琳

编辑 ｜ 刘鹏

谷歌用了八年，特斯拉用了八个月。

9 月 3 日，特斯拉 Cybercab 正式在奥斯汀上路，无人驾驶出租车从马斯克的 PPT 变成了真实可叫的行程。不同于 Model3/Y，Cybercab 彻底贯彻 " 去繁就简 " 哲学——无方向盘、无踏板、无外后视镜，蝴蝶门向上展开，极具未来感。

消息一出，股价当日爆拉超 5.4%，市场用真金白银投票：这一次，他们相信马斯克说到做到。

硅谷资深投资人、VoyagerCapital 创始合伙人陈培基博士对腾讯财经表示，商业模式上特斯拉比 Waymo 更容易在可控成本下扩大规模。Cybercab 造价目标低于 3 万美元，远低于 Waymo 专用车型的五六万美元区间。FSD 数据则是 Cybercab 的护城河，未来特斯拉也很可能与 Uber 形成竞争加合作的关系。

美国人怎么看 Cybercab？

" 奥斯汀全年晴天超 220 天，降雪极为罕见，纯视觉方案在雨雪冰雾下性能会显著下降，选择奥斯汀等于主动规避技术短板。而且奥斯汀高度依赖汽车出行，行人和自行车稀少，无人出租车出错概率更低。" 居住在奥斯汀的美国外交官方大为（译名）对腾讯财经表示。

他称，自己可能会带小女儿一起尝试无人出租车，但不会让孩子独乘。未成年人独乘是整个行业尚未解决的监管和保险难题，Cybercab 亦不例外。

尽管家长接送这个高频场景暂时无法覆盖，美国人仍看好无人出租车的前景——核心原因是劳动力成本极高。Uber 每单均价接近 20 美元，而从机场打车的单程花费往往轻松突破 60-100 美元。只要每英里运营成本低于人类司机，替代就是必然。以先行者 Waymo 为例，目前每英里约收费 2.9 美元，高盛预测 2030 年前将低于人类网约车的 2.5 美元，届时规模效应将加速收割市场。

" 在奥斯汀我都倾向于自己驾车，可能不太会尝试。" 在当地从事数据中心工作的 Brad 对腾讯财经说。

但更多美国人反而认为无人出租车更安全——多位旧金山、硅谷用户反馈：" 有时我们会担心 Uber、Lyft 司机的潜在风险，尤其是夜间出行。" 还有人表示，不用和司机攀谈令他们感到更自在。

特斯拉和 Waymo 的较量才刚开始

Waymo 是无人出租车的鼻祖，在美国西海岸普及度极高。走在旧金山马路上，不时能见到白色 Waymo 驶过。有当地 Uber 司机反馈，旧金山打车市场竞争较激烈，Uber 价格比部分东海岸城市便宜，无人出租车的入局无疑加剧了价格压力。

目前 Waymo 已覆盖旧金山、洛杉矶、凤凰城、奥斯汀、亚特兰大 5 城，服务面积超 500 平方公里，旧金山实现 24 小时全无人驾驶，每周订单 25 万次，市占率超 20%。

高盛预测 Waymo 总交易额将以 2025 至 2035 年 51% 的复合增速增长：2026 年约 12 亿美元，2030 年达 85 亿美元，2035 年超 210 亿美元。其中美国市场 2030 年贡献 75 亿美元。与北美网约车龙头 Uber（预计 2030 年美加区域总交易额 860 亿美元），Waymo 届时的市场份额约为 6%，但增速是后者的 5 倍以上。

相比之下，特斯拉仅在奥斯汀启动试运营，但扩张速度较快，监管审批可能成为瓶颈——加州要求商业化前完成数百万公里测试，特斯拉自 2019 年后未申请无人驾驶许可，旧金山等城市落地进度仍有待观望。

但投资人的逻辑从来不是奖励 " 做得最早的 "，而是押注 " 做得最大的 "。特斯拉手握全球最大电动车产能、最密集的行驶数据、成熟的 FSD 系统和造价不足 3 万美元的专用车型。

多位投资人对腾讯财经指出，Waymo 的 " 硬伤 " 在于成本太高——其激光雷达、毫米波雷达、摄像头多源融合方案 " 宁可错杀一千，不可漏掉一个 "，单车成本远超 Cybercab；特斯拉的成本优势来自三层叠加：汽车业务的规模摊薄、内部自研芯片（不用英伟达 / 高通）、以及彻底砍掉激光雷达和雷达。

Cybercab 坚持 " 摄像头 + 神经网络 " 一条路走到黑。马斯克的原话是 " 人类只靠两只眼睛就能开车，机器为什么不行？" 尽管 Cybercab 成本优势明显，但摄像头在逆光、雨雾、施工路段的稳定性一直受质疑。

成本差异还体现在建图策略上。独立三方研究机构 Acecamp 提及，Waymo 每进一座城市先用激光雷达采集厘米级高精地图，定位精确但更新成本高，一条新路出现就得重新扫街；特斯拉 FSD12 之后改用实时建图，边开边画地图，理论上全国任何角落都能跑，但对算力和模型泛化要求极高，一旦出现 " 幻觉 "，可能导致误刹或误闯。

数据来源同样形成对比。Waymo 训练数据来自千辆级 Robotaxi，每天跑数十万英里，但局限于特定城市；特斯拉全球数百万辆车每天贡献亿英里级真实路况，云端神经网络 24 小时不间断训练，但极端场景占比低，模型在长尾问题上存在隐患。

有业内人士指出，技术路线无绝对优劣，场景适配是关键。长期来看，特斯拉若突破极端场景处理能力，可能凭成本优势胜出；Waymo 若无法降低硬件成本，规模化将受限。技术路线的胜负不在当下，而在 " 谁能用更低成本覆盖更长的尾巴 "。

不可忽视的社会门槛和经济账

不可否认的是，对无人驾驶的观望情绪依然存在。

OpenAI 原应用负责人 ZackKass 此前对腾讯财经表示：" 乐观派没有考虑到人类对机器故障的容忍度很低，‘人’的因素将决定物理 AI 的推进速度。"

他指出，尽管自动驾驶可以显著减少每年 130 万人的交通事故死亡，公众接受度仍仅约 25%。根源在于对掌控感的丧失——在美国，汽车象征自由和自主选择，自动驾驶剥夺了这种感知。即便三方数据显示 Waymo 事故率比人类低 80% 以上，人类对机器出错的容忍度仍远低于对人类本身，这意味着一切需要循序渐进。

经济账同样关键。Cybercab 在街上跑得越多越好，普通 Model3/Y 车主形成 "FSD 真的能无人驾驶 " 的信任感，进而愿意订阅 FSD。

特斯拉的高明之处在于，FSD 研发成本被两个业务同时摊薄—— Cybercab 运营收入和消费者订阅收入覆盖同一套技术投入。Waymo 没有这个优势，研发成本只能靠 Robotaxi 运营单一来源回收。高盛测算，若订阅渗透率和定价提升，FSD 订阅 TAM（总体可触达市场）上限可超 450 亿美元。

自动驾驶已不是 PPT 里的故事，Waymo 的安全数据和旧金山 30% 份额是最有力的商业验证。Cybercab 命运将很快见分晓——真正的胜负手不在硬件成本，而在 AI 能否跨城市无缝泛化。未来已来。