在自动驾驶这场马拉松中，Robotaxi，也就是无人驾驶出租车，无疑被视为那颗最耀眼的“终极梦想”之星。它 prometheus 着彻底改变出行方式，让随时随地的无人驾驶成为现实。然而，投入了长达16年的巨大努力和数百亿美元的资本后，这个梦想似乎依然在远方闪烁，触不可及。这究竟是怎么回事？为什么这条通往未来的道路如此坎坷？

追梦的成本：金钱与时间的巨大投入

自动驾驶技术，特别是旨在实现L4（高度自动化）和L5（完全自动化）级别的Robotaxi，是一个吞金巨兽。 从最前沿的研发，到搭载先进传感器和强大计算系统的车辆设计，再到严格的安全措施和基础设施建设，每一个环节都需要巨额的资金投入。 据估计，自动驾驶领域的总投资已超过1000亿美元，其中很大一部分流向了Robotaxi领域。

领先的Robotaxi公司，如Waymo和Cruise，已经在这个领域深耕多年。Waymo起源于2009年的谷歌自驾车项目，至今已有16年的历史。 尽管投入巨大，但盈利对这些公司来说仍是一个遥远的彼岸。 有报告指出，Waymo在2024年上半年因新业务亏损达20亿美元，Motional在2021年至2023年三年间的亏损更是高达2万亿韩元。 即使是Uber这样的出行巨头，其首席执行官也坦言，自动驾驶汽车的商业化还需要“相当长的时间”，原因在于高昂的成本、季节性需求波动以及对“超人”安全水平的要求。

这些成本不仅包括看得见的硬件和软件开发，还包括大量的人力投入。例如，Cruise曾采用每辆自动驾驶汽车配备1.5名工作人员的模式，包括呼叫中心、远程协助和地面支持人员。 即使每辆车只配备一名工作人员，也会产生巨大的亏损。

技术瓶颈：从“看懂”到“应对”的鸿沟

要实现L4甚至L5级别的自动驾驶，车辆需要具备超越人类的感知、决策和执行能力。 这其中的技术挑战是巨大的。

• 感知：理解复杂多变的世界。 自动驾驶车辆需要依靠各种传感器（如激光雷达、摄像头、雷达）来“看清”周围的环境。然而，现实世界的复杂性远超实验室模拟。恶劣天气（雨雪雾）、光照变化、不规范的交通行为、各种突发情况（行人突然冲出、其他车辆变道）都对传感器的感知能力提出了严峻考验。 如何在这些“边缘情况”下做出准确判断，是目前技术面临的一大难题。
• 决策：像经验丰富的老司机一样思考。 感知只是第一步，更关键的是车辆如何处理这些信息并做出安全合理的决策。这需要强大的人工智能算法来分析路况、预测其他交通参与者的行为，并在毫秒内做出反应。 训练这些算法需要海量的真实世界数据，并且需要经过数十亿种驾驶场景的测试和验证，其中许多场景甚至难以在现实世界中重现。 如何确保在极端情况下的决策安全可靠，是技术突破的关键。
• 执行：精准控制车辆。 车辆的执行系统需要能够精准地将决策转化为对转向、加速和制动的控制。这不仅要求硬件的高可靠性，也要求软件与硬件之间的无缝协作。
• 计算能力与能耗：大脑与体力的平衡。 实现 L4/L5 自动驾驶需要车辆具备强大的计算能力来处理实时的海量数据。 然而，这带来了巨大的能耗挑战，需要在保证计算性能的同时，最大限度地降低能耗，避免快速消耗电池。

尽管技术在不断进步，例如传感器的成本正在下降，算法也在优化，但要真正达到在任何时间、任何地点都能安全可靠地运行的L5级别，还有很长的路要走。

监管迷雾：标准与信任的缺失

除了技术和成本，监管的不确定性也是Robotaxi大规模普及的一大障碍。目前，各国和地区对自动驾驶车辆的法规标准不尽相同，甚至在美国国内，各州的规定也差异巨大。 这种“碎片化”的监管环境使得Robotaxi公司难以进行全国范围的大规模部署。

例如，加州的自动驾驶法规相对严格，要求公司获得许可、报告车辆的脱离自动驾驶情况以及公开事故数据，这使得一些公司在该地的部署面临挑战。 相比之下，得克萨斯州的一些城市则对自动驾驶更为友好。 这种不一致性增加了企业运营的复杂性和成本。

更重要的是，公众对自动驾驶车辆的安全信任尚未完全建立。 近年来发生的一些自动驾驶事故，例如Cruise车辆发生的事故导致其在加州暂停运营，加剧了公众的担忧，也引发了监管机构更严格的审查。 如何在技术尚不完美的情况下平衡创新与安全，是摆在监管层面的一道难题。

此外，责任认定也是一个复杂的法律问题。一旦发生事故，责任应由谁承担？是车辆制造商、技术提供商、还是运营方？目前还没有明确的法律框架来解决这些问题，这增加了企业运营的风险。

商业模式：何时才能看见曙光？

Robotaxi的商业模式前景被认为具有巨大的潜力，有分析认为其有望重塑个人出行市场，并在未来五到十年内创造数万亿美元的价值。 通过取消司机成本，Robotaxi理论上可以大幅降低运营成本，提高利润率。 并且，自动驾驶车辆可以24小时不间断运行，提高车辆的利用率。

然而，在当前阶段，Robotaxi距离盈利还有很远。高昂的研发和运营成本是主要的拦路虎。 此外，如何有效地匹配供需、管理车辆调度、处理突发情况以及提供良好的用户体验，都是商业化过程中需要解决的问题。 尽管一些公司，如百度，对其Robotaxi服务在中国部分城市实现盈利持乐观态度，甚至预计在2025年实现盈利，但这主要得益于其成本更低的第六代车型。 而其他公司，如Waymo，尽管已经在多个城市开展商业化运营并提供大量付费乘车服务，但仍然面临盈利挑战。

一些公司正在探索不同的商业化路径，例如与出行平台合作，或者专注于特定的应用场景，如货运或固定路线的班车服务。 行业内也出现了合作趋势，以分摊风险、整合资源。

梦想依旧遥远，但脚步并未停止

尽管面临重重挑战，Robotaxi的研发和部署并未停下脚步。中国和美国是Robotaxi发展的热点地区，许多城市正在进行测试或已开始商业化运营。 Waymo、Cruise（尽管遭遇挫折）、百度、Pony.ai、Zoox等公司都在积极推进技术和商业化进程。 一些公司预计在未来几年内实现大规模商业化部署。

投入16年仍未见回报，这凸显了自动驾驶，尤其是Robotaxi，是一项极其复杂和充满挑战的工程。它不仅仅是技术的较量，更是资本、监管、公众接受度等多方面因素相互作用的结果。Robotaxi离实现“终极梦想”的完全自动驾驶，依然遥远。 但每一次技术的突破、每一次商业模式的探索、每一次监管的完善，都在推动着这个梦想向前一步。或许，这不是一场短跑，而是一场需要更多耐心和毅力的马拉松。在这个过程中，失败和挫折在所难免，但对于技术的坚定投入和对未来的不懈追求，或许终将点亮通往无人驾驶彼岸的道路。