100年前，F(xiàn)rancis Houdina將一輛無(wú)線(xiàn)電遙控汽車(chē)開(kāi)上了紐約的第五大道和百老匯大街。這就是一些人眼中的史上第一輛“無(wú)人駕駛”汽車(chē)，它在行駛過(guò)程中好幾次險(xiǎn)些釀成事故，終于還是撞上了另一輛車(chē)，結(jié)束了它開(kāi)創(chuàng)歷史的旅程。

在隨后的幾十年里，人們嘗試了許多自主和半自主駕駛技術(shù)，但直到20世紀(jì)80年代，美國(guó)國(guó)防部通過(guò)其國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）介入這一領(lǐng)域后，自動(dòng)駕駛技術(shù)才引起了廣泛關(guān)注。

2004年，DARPA發(fā)起了一項(xiàng)無(wú)人駕駛汽車(chē)挑戰(zhàn)賽（DARPA Grand Challenge），參賽的工程師、學(xué)生等人員需要打造出能夠穿越沙漠賽道的自主行駛汽車(chē)。盡管當(dāng)時(shí)沒(méi)有一輛車(chē)成功跑完了全程，但這項(xiàng)賽事驗(yàn)證了自動(dòng)駕駛汽車(chē)的可行性，于是許多公司開(kāi)始將目光投向這一領(lǐng)域，希冀日后能夠領(lǐng)跑這個(gè)市場(chǎng)。此后，自動(dòng)駕駛技術(shù)取得了多項(xiàng)里程碑式的進(jìn)展，包括谷歌旗下Waymo在2015年首次成功實(shí)現(xiàn)公共道路完全自動(dòng)駕駛。

截至目前，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的投資規(guī)模已超過(guò)1000億美元，其中大部分資金都流向了自動(dòng)駕駛出租車(chē)（robotaxi）領(lǐng)域[2]。然而，在投入運(yùn)營(yíng)五年后，L4級(jí)（特定條件下無(wú)需人工接管）自動(dòng)駕駛出租車(chē)的運(yùn)營(yíng)商仍未實(shí)現(xiàn)盈利。本文將探討自動(dòng)駕駛出租車(chē)的夢(mèng)想，以及如何將其從炒作變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

自動(dòng)駕駛出租車(chē)背后的技術(shù)

根據(jù)研究機(jī)構(gòu)IDTechEx的數(shù)據(jù)，到2045年，全球自動(dòng)駕駛出租車(chē)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1,740億美元，2025至2045年間的年復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）將達(dá)到37%[3]。美國(guó)和中國(guó)的市場(chǎng)份額預(yù)計(jì)將占據(jù)主導(dǎo)地位。如此迅猛的增長(zhǎng)離不開(kāi)多項(xiàng)技術(shù)的支持，包括雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭，這些設(shè)備負(fù)責(zé)提供所需的視覺(jué)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛、行人和障礙物的檢測(cè)與識(shí)別。此外，處理器、連接協(xié)議和執(zhí)行器也發(fā)揮著重要作用；近年來(lái)，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的引入，更使車(chē)輛能夠利用駕駛經(jīng)驗(yàn)和復(fù)雜算法來(lái)解析海量數(shù)據(jù)并作出合理決策。

AI和ML通過(guò)實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，提高了自動(dòng)駕駛的準(zhǔn)確性和可靠性，使車(chē)輛能夠識(shí)別潛在危險(xiǎn)、預(yù)測(cè)其他駕駛員的行為，從而確定合適的行動(dòng)方案。得益于這些技術(shù)，自動(dòng)駕駛車(chē)輛能夠在非常復(fù)雜的環(huán)境中做出明智決策，逐步提升對(duì)各種場(chǎng)景的適應(yīng)能力。這在一定程度上也要?dú)w功于全球定位系統(tǒng)（GPS）接收器，它能夠接收多顆衛(wèi)星的信號(hào)，從而確定位置。這些數(shù)據(jù)與汽車(chē)的速度和方向相結(jié)合，可以實(shí)時(shí)記錄精確位置。

借助高精度地圖系統(tǒng)，自動(dòng)駕駛車(chē)輛可以獲得道路布局、車(chē)道標(biāo)線(xiàn)、交通標(biāo)志和限速等信息。這些數(shù)據(jù)能夠幫助車(chē)輛預(yù)判即將到來(lái)的轉(zhuǎn)彎、交叉路口和可能的障礙物，從而提前規(guī)劃行駛路線(xiàn)。與此同時(shí)，強(qiáng)大的軟件系統(tǒng)可以檢測(cè)和預(yù)防傳感器讀數(shù)錯(cuò)誤和網(wǎng)絡(luò)安全威脅等風(fēng)險(xiǎn)和故障，這對(duì)于確保自動(dòng)駕駛的安全性而言至關(guān)重要。

在這些技術(shù)背后，多家行業(yè)巨頭正在獨(dú)立或合作開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)。其中，Waymo和Apollo在傳感器、地圖和智能決策方面享有盛譽(yù)，他們采用復(fù)雜的架構(gòu)來(lái)結(jié)合多個(gè)AI系統(tǒng)進(jìn)行決策。相比之下，有的車(chē)企則采用基于攝像頭的方案，輔以地圖和端到端深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過(guò)處理原始傳感器數(shù)據(jù)來(lái)做出駕駛決策。這種方法存在一定的爭(zhēng)議，一些專(zhuān)家認(rèn)為，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比，后者的方案在精度上可能存在局限性。

隨著自動(dòng)駕駛汽車(chē)上路，商業(yè)化的自動(dòng)駕駛出租車(chē)服務(wù)在美國(guó)和中國(guó)正迅速發(fā)展。這些地區(qū)的主要參與者包括谷歌旗下Waymo、百度旗下蘿卜快跑以及亞馬遜支持的Zoox，并且服務(wù)提供商和運(yùn)營(yíng)地點(diǎn)的數(shù)量仍在增長(zhǎng)。

普及之路上的障礙

雖然自動(dòng)駕駛技術(shù)的精確性有望將事故率降至低于人工駕駛的水平[4]，但其大規(guī)模普及仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。監(jiān)管和法律問(wèn)題、安全性和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求、事故責(zé)任認(rèn)定以及系統(tǒng)認(rèn)證等都是必須解決的問(wèn)題，但這些問(wèn)題的處理成本高昂，而且在不同地區(qū)之間存在差異。此外，城市環(huán)境對(duì)安全性和可靠性提出了更高的要求，因而車(chē)輛必須要應(yīng)對(duì)惡劣天氣、復(fù)雜路況和人類(lèi)行為。

例如，通用汽車(chē)旗下Cruise在2023年發(fā)生了一起涉及行人的事故，此后該公司暫停了全部自動(dòng)駕駛出租車(chē)業(yè)務(wù)[5]。這一事件引發(fā)了關(guān)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)成熟度的廣泛討論，并凸顯了公眾認(rèn)知、安全保障與監(jiān)管政策之間的微妙關(guān)系。

這些挑戰(zhàn)持續(xù)阻礙著自動(dòng)駕駛出租車(chē)的市場(chǎng)滲透，延緩了這個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)可行的盈利模式。政府和私營(yíng)企業(yè)仍需投入大量資金，以支持長(zhǎng)期解決方案的落地。

盈利難題

將自動(dòng)駕駛汽車(chē)用于出租車(chē)服務(wù)仍然是一件難以盈利的事情。投資和收入必須要帶來(lái)足夠的毛利，才能覆蓋研發(fā)和運(yùn)營(yíng)成本，以及主要支出項(xiàng)——人員成本。Cruise的商業(yè)模式需要每輛車(chē)配備1.5名人員來(lái)協(xié)助無(wú)人駕駛運(yùn)營(yíng)[6]，這些人員包括呼叫中心員工、接管自動(dòng)駕駛車(chē)輛的遠(yuǎn)程操作人員、負(fù)責(zé)車(chē)輛救援的道路救援團(tuán)隊(duì)，以及負(fù)責(zé)車(chē)輛維護(hù)與充電的場(chǎng)內(nèi)運(yùn)維人員。

按照該模式的成本來(lái)計(jì)算的話(huà)，即使每輛車(chē)只配備一名支持人員，企業(yè)仍將面臨每輛車(chē)約34,000美元的虧損[7]。雖然自動(dòng)駕駛技術(shù)的性能正持續(xù)提升，但盈利能力才是推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)大規(guī)模部署的關(guān)鍵。目前，自動(dòng)駕駛出租車(chē)的盈利困境阻礙了車(chē)隊(duì)規(guī)模的擴(kuò)大，致使成本難以降低，也就無(wú)法進(jìn)一步推廣普及。不過(guò)，百度表示旗下Apollo有望在2025年實(shí)現(xiàn)盈利，遠(yuǎn)超美國(guó)的同行[8]。

市場(chǎng)接受度

幾大巨頭的行動(dòng)及其策略和成功經(jīng)驗(yàn)，將有助于確定市場(chǎng)對(duì)自動(dòng)駕駛出租車(chē)的接受度。Waymo擁有先發(fā)優(yōu)勢(shì)、巨額投資、專(zhuān)利儲(chǔ)備和數(shù)百萬(wàn)英里的自動(dòng)駕駛里程記錄，在地圖繪制、數(shù)據(jù)分析、測(cè)試和部署方面表現(xiàn)出色，但仍然面臨傳感器融合、突發(fā)場(chǎng)景應(yīng)對(duì)以及硬件可靠性等方面的挑戰(zhàn)。

Waymo正與極氪合作開(kāi)發(fā)電動(dòng)汽車(chē)（EV），并與Uber攜手拓展市場(chǎng)影響力。中國(guó)科技巨頭百度的蘿卜快跑自動(dòng)駕駛出租車(chē)服務(wù)已覆蓋多個(gè)中國(guó)城市，其優(yōu)勢(shì)在于先進(jìn)的AI和地圖繪制能力，面臨的挑戰(zhàn)包括復(fù)雜的路況和嚴(yán)格的監(jiān)管要求。

公眾對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的接受度取決于安全性、可及性以及正確認(rèn)識(shí)這項(xiàng)技術(shù)所需教育程度的影響。美國(guó)汽車(chē)協(xié)會(huì)（AAA）近期的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，68%的美國(guó)人對(duì)于乘坐完全自動(dòng)駕駛汽車(chē)仍持猶豫態(tài)度，主要原因就是對(duì)其信任不足[9]。Waymo等公司正嘗試在特定城市提供免費(fèi)試乘服務(wù)，以此來(lái)提高公眾接受度；更有車(chē)企依托其龐大的車(chē)隊(duì)收集數(shù)據(jù)，并希望借此逐步改善市場(chǎng)認(rèn)知。

在自動(dòng)駕駛出租車(chē)實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用之前，監(jiān)管障礙、道德考量以及公眾接受度不穩(wěn)定都是必須解決的問(wèn)題。自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全標(biāo)準(zhǔn)必須達(dá)到或超過(guò)人類(lèi)駕駛汽車(chē)的標(biāo)準(zhǔn)。此外，事故責(zé)任認(rèn)定問(wèn)題也需要在各方之間加以厘清，包括自動(dòng)駕駛出租車(chē)本身、車(chē)輛制造商和運(yùn)營(yíng)商，同時(shí)保險(xiǎn)單也需要涵蓋技術(shù)故障甚至網(wǎng)絡(luò)威脅。基礎(chǔ)設(shè)施方面，規(guī)劃者需要確?？煽康?a href="http://www.www27dydycom.cn/v/tag/1225/" target="_blank">5G和車(chē)聯(lián)網(wǎng)（V2X）通信，以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸，并根據(jù)交通流量的變化設(shè)立上下車(chē)區(qū)域，并提供足夠的充電支持。

結(jié)語(yǔ)

自動(dòng)駕駛出租車(chē)的未來(lái)仍然面臨復(fù)雜的挑戰(zhàn)。雖然Waymo和百度等車(chē)企正加速推進(jìn)生產(chǎn)和測(cè)試，但仍有許多障礙阻止著自動(dòng)駕駛出租車(chē)實(shí)現(xiàn)盈利和普及。這些變化的實(shí)現(xiàn)速度將取決于公眾的信心和接受度、監(jiān)管合規(guī)性和可持續(xù)擴(kuò)展能力。

隨著行業(yè)的發(fā)展，終將只有少數(shù)幾家公司能夠主導(dǎo)新一代自動(dòng)駕駛交通出行方式。在取得必要的進(jìn)步之前，沒(méi)有人知道1,000億美元的投資是否物有所值，但它無(wú)疑將推動(dòng)眾多創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展，從而重新定義未來(lái)交通出行方式。