北京时间 10 月 11 日，" 爽约 " 许久的特斯拉 Robotaxi 服务将正式面世，作为马斯克 " 全自动驾驶 " 梦想的一次大胆实践，它试图重新定义城市交通。与此同时，搭载 ADFM 大模型的百度 Apollo 自动驾驶平台 10.0 也即将发布，也有消息表示，萝卜快跑近期正在积极进行全球布局，已与多个国际公司进行了深入沟通，计划进军海外市场。
回望汽车工业的发展，从流水线生产到电气化，再到智能化，汽车工业发展的每一步都曾是人类现代科技进步的最典型缩影。如今，随着特斯拉和萝卜快跑在自动驾驶领域的新动作，我们似乎又站在了新的历史节点。
那么自动驾驶行业目前的竞争格局如何？技术路线如何？还有哪些问题和挑战呢？一起来看。
竞争格局：中美各有千秋
结合行业发展趋势来看，随着自动驾驶技术逐步成熟，Robotaxi 确实有可能颠覆汽车产业。
Frost&Sullivan 预测，2030 年中国 L4 及以上自动驾驶渗透率有望达 9.5%，Robotaxi 市场规模将达 4888 亿元。加拿大皇家银行资本市场分析师 Tom Narayan 在研报中表示，随着 Robotaxi 技术逐步成熟，消费者将不会再购买私家车。在此背景下，特斯拉确实有必要提前布局 Robotaxi。
也正是由于 Robotaxi 极具想象力，目前不止特斯拉，谷歌、百度、如祺出行等企业也在布局相关业务。比如，2024 年 6 月，百度的萝卜快跑在武汉提供全无人驾驶叫车服务，引发网友热议。小鹏汽车 CEO 何小鹏也宣称，计划于 2026 年推出 Robotaxi。
中金点睛研报显示，" 目前中美两国在 Robotaxi 商业化探索方面处于全球领先地位 "。其中美国明星 Robotaxi 企业包括特斯拉、谷歌、Cruise 等，中国知名企业则包括百度、小马智行、文远知行、如祺出行等。
在美国市场，2024 年以来，谷歌 Waymo 的 Robotaxi 不断扩大服务区域，6 月在旧金山面向全域用户开放无人驾驶出行服务。2024 年 8 月 20 日，Waymo 宣布，在美国每周无人车付费出行次数突破 10 万次，相较 5 月份的 5 万次翻倍。
无独有偶，2024 年 5 月，Cruise 也宣布重启 Robotaxi 业务运营，在亚利桑那州测试有安全员的 Robotaxi。
在中国市场，2023 年以来，百度的萝卜快跑也开始加速落地，目前已于全国 11 个城市开放载人测试运营服务，实现超一线城市全覆盖。财报显示，截至 2024 年 7 月 28 日，萝卜快跑在全国累计提供超 700 万次的乘车服务；2024 年 Q2，萝卜快跑提供约 89.9 万次乘车服务，同比增长 26%。
技术路线：一方水土养一方 " 车 "
而站在当下的时间节点，回头去看中美自动驾驶的历史进程，不难发现一个共同之处：先由头部科技公司主导，而后传导至传统车企和网约车平台，并试图全力追赶。
2009 年，谷歌率先启动自动驾驶项目，并在 7 年后将其分拆为独立公司 Waymo。而作为中国最早布局自动驾驶的企业，百度在 2013 年便成立了深度学习实验室。紧随其后，Cruise、Argo、小马智行、文远知行等平台先后出现。
具体来看，最早出道的 Waymo，走的是成本最高的 " 重硬件派 "。Waymo 一直致力于自主研发关键传感器 , 从激光雷达、毫米波雷达到计算平台，实现了全套传感器自研。但这条路线对资金的消耗是巨大的，马斯克还曾调侃 Waymo 称，"Waymo money。"
与此同时，特斯拉走的则是软件派。其采用的是大模型端到端的技术方案，输入图像，通过神经网络输出决策，把所有任务都交给了 AI。也就是有名的纯视觉方案（FSD）。
而国内则大部分是 " 中间务实派 "。即车路协同自动驾驶方案。例如 2018 年年底，百度正式开源 Apollo 车路协同方案，企图让自动驾驶进入 " 聪明的车 " 与 " 智能的路 " 相互协同阶段。
而所谓车路协同自动驾驶方案利用道路两侧的传感器和通信设备，实现车与基础设施之间的信息共享和协同驾驶。优点是能够在特定路段实现高精度定位和感知，提高驾驶安全性。
有趣的是如果仔细研究中美科技企业自动驾驶的发展路线，也不难发现虽然二者有相似之处，但也有着一套截然不同的内生逻辑。这种发展路线上的分歧很大程度上是源自技术上的错位。
不论是单车智能 "Waymo 派 "，还是 " 特斯拉派 "，背后的核心能力都是人工智能算法和决策芯片。美国拥有发达的集成电路技术，在高端芯片设计领域也一直保持领先态势，为高性能车载芯片的发展打下了良好的基础。
相较而言，中国自动驾驶研发则起步较晚，但好在国内相关产业配套以及政策的扶持，都具有优势。我国大力推行 5G、卫星互联网、数据中心、智能交通等新型基础设施建设，在道路的改造方面坚决推行 5G LTE-V2X 技术标准，支持 LTE-V2X（Long Term Evoeution-Vehicle to Everything）向 5G-v2X 平滑演进。
这些技术路线的选择在当下其实还很难判断谁有谁劣，毕竟无论是 PC 时代还是移动互联网时代，新技术的出现都会伴随着不同的发展路径。在临近终点之前，每一条路都有跑赢的机会。
问题和挑战：商业化、法律责任
讲完了技术这些理论话题，我们把视角拉回现实。从现实层面看，当下自动驾驶任然面临许多挑战，其中最核心的两点一个是商业化，另一个是监管或者说是法律责任的厘清。
商业化方面还是成本的降低，马斯克曾多次表示，希望通过 Robotaxi 和 FSD 为人们提供每英里成本最低的交通工具。其在 2019 年自动驾驶日活动上给出测算值：" 今天有人驾驶出租车的成本是 2-3 美元 / 英里，而 Robotaxi 的单英里成本仅为 0.18 美元。"
此外，据马斯克的设想，购买特斯拉 Robotaxi 的消费者，除了自用，还能让车自己去挣钱，作为出租车跑单，而加入 Robotaxi 车队的车主，" 每年可以获利 3 万美元 "。这一想法彻底颠覆了过去 Robotaxi 行业 " 自营自购自运营 " 的商业模式。
据华鑫证券测算，Robotaxi 的单车盈利模型将在 2027 年左右实现。分营收和成本两个角度来看，成本侧的主要下降驱动体现在硬件成本的下降 + 智驾能力提升带来的单车远程安全员成本下降；营收端来看，随着 Robotaxi 运营时长提升 + 空驶率下降这两个指标的改善，预计在 2027 年实现单车盈利和成本之间的平衡。
在监管层面除了数据安全外，由谁来承担自动驾驶带来事故的法律责任也是业内关注的焦点之一。
欧洲有学者认为，目前的这些智能机器并没有具备道德思考和道德决定的能力。即使强人工智能具有类人类的认识和控制能力，但它仍然不过是根据人类设定的程序来完成任务的机器。
从实践上来看，人工智能也并非各国法律规定的可以行使权利、履行义务和承担责任的主体。
在全球首例 L3 以上高度自动驾驶车辆致人死亡案件中，车上的测试人员也承担了刑事责任。2018 年 3 月 18 日，美国亚利桑那州一辆载有安全员的自动驾驶车辆在测试中以 70 公里时速撞上一名过马路的妇女并致其死亡，当时这辆车正处于 L4 驾驶状态。本案历时五年，优步公司最终未承担任何刑事责任，安全员拉法埃拉 · 瓦斯奎兹被判处三年监督缓刑，成了全球第一位因自动驾驶事故被判有罪的人。
美国国家运输安全委员认为，优步公司的系统未能及时识别前方物体及其行动轨迹是重要因素，但安全员在履职期间观看手机上的娱乐节目导致分心以至于没有及时制动车辆才是事故发生的主要原因，因此车祸主要原因在人而非技术。
结语：拼到最后拼的是算力和盈利能力
最后我们来讨论自动驾驶行业拼到最后拼什么。关于这个问题笔者认为有两个核心分别是算力和盈利。
在算力上，自动驾驶行业各家的软件架构、算法模型都不再是绝对秘密，最终大家比拼的是有没有足够的算力和数据去训练算法。
Robotaxi 能否大规模落地，不光与自动驾驶技术成熟与否息息相关，也离不开整车成本下探。目前，以特斯拉为代表的车企可凭借垂直整合，压低整车制造成本，而与百度为代表的科技公司也通过不断迭代，尽可能压低车辆的成本。这背后，更直白一点就是有没有足够资金支持，对于车企而言，就是能否有足够的销量去获取利润、去养自动驾驶的算力和数据。
因此可以说没有算力，都是空想；没有利润，算力也是空想。
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