100年前，F(xiàn)rancis Houdina將一輛無線電遙控汽車開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“無人駕駛”汽車，它在行駛過程中好幾次險些釀成事故，終于還是撞上了另一輛車，結(jié)束了它開創(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80年代，美國國防部通過其國防高級研究計劃局（DARPA）介入這一領(lǐng)域后，自動駕駛技術(shù)才引起了廣泛關(guān)注。

2004年，DARPA發(fā)起了一項無人駕駛汽車挑戰(zhàn)賽（DARPA Grand Challenge），參賽的工程師、學生等人員需要打造出能夠穿越沙漠賽道的自主行駛汽車。盡管當時沒有一輛車成功跑完了全程，但這項賽事驗證了自動駕駛汽車的可行性，于是許多公司開始將目光投向這一領(lǐng)域，希冀日后能夠領(lǐng)跑這個市場。此后，自動駕駛技術(shù)取得了多項里程碑式的進展，包括谷歌旗下Waymo在2015年首次成功實現(xiàn)公共道路完全自動駕駛。

截至目前，自動駕駛領(lǐng)域的投資規(guī)模已超過1000億美元，其中大部分資金都流向了自動駕駛出租車（robotaxi）領(lǐng)域[2]。然而，在投入運營五年后，L4級（特定條件下無需人工接管）自動駕駛出租車的運營商仍未實現(xiàn)盈利。本文將探討自動駕駛出租車的夢想，以及如何將其從炒作變?yōu)楝F(xiàn)實。

自動駕駛出租車背后的技術(shù)

根據(jù)研究機構(gòu)IDTechEx的數(shù)據(jù)，到2045年，全球自動駕駛出租車市場規(guī)模將達到1,740億美元，2025至2045年間的年復合年增長率（CAGR）將達到37%[3]。美國和中國的市場份額預計將占據(jù)主導地位。如此迅猛的增長離不開多項技術(shù)的支持，包括雷達、激光雷達、超聲波傳感器和攝像頭，這些設(shè)備負責提供所需的視覺數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)對車輛、行人和障礙物的檢測與識別。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，人工智能（AI）和機器學習（ML）的引入，更使車輛能夠利用駕駛經(jīng)驗和復雜算法來解析海量數(shù)據(jù)并作出合理決策。

AI和ML通過實時分析數(shù)據(jù)，提高了自動駕駛的準確性和可靠性，使車輛能夠識別潛在危險、預測其他駕駛員的行為，從而確定合適的行動方案。得益于這些技術(shù)，自動駕駛車輛能夠在非常復雜的環(huán)境中做出明智決策，逐步提升對各種場景的適應能力。這在一定程度上也要歸功于全球定位系統(tǒng)（GPS）接收器，它能夠接收多顆衛(wèi)星的信號，從而確定位置。這些數(shù)據(jù)與汽車的速度和方向相結(jié)合，可以實時記錄精確位置。

借助高精度地圖系統(tǒng)，自動駕駛車輛可以獲得道路布局、車道標線、交通標志和限速等信息。這些數(shù)據(jù)能夠幫助車輛預判即將到來的轉(zhuǎn)彎、交叉路口和可能的障礙物，從而提前規(guī)劃行駛路線。與此同時，強大的軟件系統(tǒng)可以檢測和預防傳感器讀數(shù)錯誤和網(wǎng)絡(luò)安全威脅等風險和故障，這對于確保自動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)巨頭正在獨立或合作開發(fā)自動駕駛汽車技術(shù)。其中，Waymo和Apollo在傳感器、地圖和智能決策方面享有盛譽，他們采用復雜的架構(gòu)來結(jié)合多個AI系統(tǒng)進行決策。相比之下，有的車企則采用基于攝像頭的方案，輔以地圖和端到端深度學習系統(tǒng)，通過處理原始傳感器數(shù)據(jù)來做出駕駛決策。這種方法存在一定的爭議，一些專家認為，與競爭對手相比，后者的方案在精度上可能存在局限性。

隨著自動駕駛汽車上路，商業(yè)化的自動駕駛出租車服務(wù)在美國和中國正迅速發(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)提供商和運營地點的數(shù)量仍在增長。

普及之路上的障礙

雖然自動駕駛技術(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)管和法律問題、安全性和數(shù)據(jù)隱私保護要求、事故責任認定以及系統(tǒng)認證等都是必須解決的問題，但這些問題的處理成本高昂，而且在不同地區(qū)之間存在差異。此外，城市環(huán)境對安全性和可靠性提出了更高的要求，因而車輛必須要應對惡劣天氣、復雜路況和人類行為。

例如，通用汽車旗下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駕駛出租車業(yè)務(wù)[5]。這一事件引發(fā)了關(guān)于自動駕駛汽車成熟度的廣泛討論，并凸顯了公眾認知、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)阻礙著自動駕駛出租車的市場滲透，延緩了這個行業(yè)實現(xiàn)可行的盈利模式。政府和私營企業(yè)仍需投入大量資金，以支持長期解決方案的落地。

盈利難題

將自動駕駛汽車用于出租車服務(wù)仍然是一件難以盈利的事情。投資和收入必須要帶來足夠的毛利，才能覆蓋研發(fā)和運營成本，以及主要支出項——人員成本。Cruise的商業(yè)模式需要每輛車配備1.5名人員來協(xié)助無人駕駛運營[6]，這些人員包括呼叫中心員工、接管自動駕駛車輛的遠程操作人員、負責車輛救援的道路救援團隊，以及負責車輛維護與充電的場內(nèi)運維人員。

按照該模式的成本來計算的話，即使每輛車只配備一名支持人員，企業(yè)仍將面臨每輛車約34,000美元的虧損[7]。雖然自動駕駛技術(shù)的性能正持續(xù)提升，但盈利能力才是推動自動駕駛汽車大規(guī)模部署的關(guān)鍵。目前，自動駕駛出租車的盈利困境阻礙了車隊規(guī)模的擴大，致使成本難以降低，也就無法進一步推廣普及。不過，百度表示旗下Apollo有望在2025年實現(xiàn)盈利，遠超美國的同行[8]。

市場接受度

幾大巨頭的行動及其策略和成功經(jīng)驗，將有助于確定市場對自動駕駛出租車的接受度。Waymo擁有先發(fā)優(yōu)勢、巨額投資、專利儲備和數(shù)百萬英里的自動駕駛里程記錄，在地圖繪制、數(shù)據(jù)分析、測試和部署方面表現(xiàn)出色，但仍然面臨傳感器融合、突發(fā)場景應對以及硬件可靠性等方面的挑戰(zhàn)。

Waymo正與極氪合作開發(fā)電動汽車（EV），并與Uber攜手拓展市場影響力。中國科技巨頭百度的蘿卜快跑自動駕駛出租車服務(wù)已覆蓋多個中國城市，其優(yōu)勢在于先進的AI和地圖繪制能力，面臨的挑戰(zhàn)包括復雜的路況和嚴格的監(jiān)管要求。

公眾對自動駕駛汽車的接受度取決于安全性、可及性以及正確認識這項技術(shù)所需教育程度的影響。美國汽車協(xié)會（AAA）近期的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，68%的美國人對于乘坐完全自動駕駛汽車仍持猶豫態(tài)度，主要原因就是對其信任不足[9]。Waymo等公司正嘗試在特定城市提供免費試乘服務(wù)，以此來提高公眾接受度；更有車企依托其龐大的車隊收集數(shù)據(jù)，并希望借此逐步改善市場認知。

在自動駕駛出租車實現(xiàn)廣泛應用之前，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題。自動駕駛汽車的安全標準必須達到或超過人類駕駛汽車的標準。此外，事故責任認定問題也需要在各方之間加以厘清，包括自動駕駛出租車本身、車輛制造商和運營商，同時保險單也需要涵蓋技術(shù)故障甚至網(wǎng)絡(luò)威脅。基礎(chǔ)設(shè)施方面，規(guī)劃者需要確保可靠的5G和車聯(lián)網(wǎng)（V2X）通信，以支持實時數(shù)據(jù)傳輸，并根據(jù)交通流量的變化設(shè)立上下車區(qū)域，并提供足夠的充電支持。

結(jié)語

自動駕駛出租車的未來仍然面臨復雜的挑戰(zhàn)。雖然Waymo和百度等車企正加速推進生產(chǎn)和測試，但仍有許多障礙阻止著自動駕駛出租車實現(xiàn)盈利和普及。這些變化的實現(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)幾家公司能夠主導新一代自動駕駛交通出行方式。在取得必要的進步之前，沒有人知道1,000億美元的投資是否物有所值，但它無疑將推動眾多創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展，從而重新定義未來交通出行方式。