L4级Robotaxi遭遇滑铁卢:护城河一夜崩塌的内幕
在最近举办的地平线生态大会上,地平线智驾一号位苏菁分享了一个值得深思的观点:
“通过统一的开发范式、统一的传感器配置,在统一的 ODD(设计运行域)内打通 L2 到 L4 的技术路径,最终借助海量的数据积累,让提供 L2 辅助驾驶和 L4 完全无人驾驶的系统,能够实现同等安全、高效且丝滑的体验。”
用更通俗的话来说,就是用 L2 的硬件架构和传感器配置,去实现 L4 的能力。按照苏菁的逻辑,在这种模式下,L2与L4的界限将不再分明,它们只是同一套技术框架下的两种不同商业形态。
如果这个逻辑成立,那么传统 L4 级 Robotaxi 企业所依赖的行业壁垒,很可能在一夜之间崩塌。
长久以来,L4 级 Robotaxi 公司引以为傲的护城河在于:通过限定严苛的 ODD 区域,以及堆叠大量传感器所带来的安全冗余。这既包括硬件传感器提供的兜底保障,也包括为此专门开发的冗余系统架构。
矛盾的核心点在于,辅助驾驶和真正的无人驾驶 Robotaxi,能够使用同一套硬件和算法架构吗?
在全球范围内,这一矛盾更知名的对垒双方是特斯拉和 Waymo。
Waymo 的核心逻辑是通过“高精地图 + 重传感器 + 强规则 + 限定 ODD”的方式,构建一个更安全、更可控的强运营模式,但这也带来了成本高昂、难以复制、扩张缓慢的问题。
特斯拉则主张通过统一辅助驾驶和 Robotaxi 的底层技术范式与传感器配置,实现更加灵活且低成本的部署方案,尽管其短期内的安全性仍远不及 Waymo。
Waymo 为了追求极佳的安全指标(MPI),需要做大量额外工作,包括搭载昂贵的传感器阵列、利用 HD Map 解决静态环境缺陷、将 ODD 区域划得足够小以使复杂路况可控等。他们投入了大量艰苦的工作,才将系统部署落地。
苏菁认为,这种以高昂成本换取有限区域安全的商业逻辑难以成立,从商业本质上看行不通。
特斯拉的主张与苏菁一致,即通过低成本数据驱动的方式来获得高阶体验。而 Waymo 一派一直对外输出的观点是:Robotaxi 和辅助驾驶是两码事,并试图通过强调 L2 和 L4 的技术鸿沟来增加其路线的神秘感与合理性。
此前,特斯拉一直在孤军奋战,全球大部分 Robotaxi 玩家仍遵循 Waymo 派的思路:依赖重感知硬件,并严格划分 ODD。
苏菁认为,随着新的端到端技术范式到来,方法论终于走向统一。沿着当前路径,最多再做两到三年的努力,就有极大机会将系统安全水平(MPI)提升到 5 万甚至 10 万英里无事故的级别,同时还能保持类人的驾驶能力,并在所有区域内实现自动泛化。
这意味着,能够以极低的部署成本和几乎无限制的扩张速度,落地一套真正的 L4 系统。并且,它将以乘用车和 Robotaxi 的双模式去部署。
苏菁表示:“我一直不认同为什么 Robotaxi 就只能是 Robotaxi 呢?我也希望用 L4 技术驾驶一辆乘用车,为什么不能?我认为每个人都想用合理的价钱买一辆这样的车。无论它是大玩具、第二空间,还是个人所能拥有的最精密的机器,它都有其独特的价值所在。”
在这个逻辑下,所谓的 L3 也只是过渡而已,因为 L3 本质上就是在 L2++ 的基础上通过限定运行区域,并借助更多传感器和工程能力来提高安全上限。
一旦这个逻辑成立,对依赖重感知硬件的 Robotaxi 玩家将是重大打击。那也意味着其经营多年的优势将会荡然无存。
在端到端的技术范式下,越来越多的玩家开始加入特斯拉的阵营。年中,地平线与哈啰 Robotaxi 签约战略合作,并且未来几年将在 Robotaxi 领域重点发力。
今年以来,Momenta 和元戎等公司也都在通过同样的方式切入 Robotaxi 市场。
千驷科技与吉利集团签署战略框架,计划在全球范围 10 座城市启动商业运营服务,目标是每座城市车辆部署规模达到 1000 辆。
如此一来,Robotaxi 的竞争方式将发生巨大变化。核心将变成数据的积累与驱动,而不再是由更多传感器堆砌的安全冗余能力。在这个逻辑下,最有竞争力的选手将是数据的拥有者和使用者,也就是主机厂和对应的算法公司。
有趣的是,尽管二者各执一词,但各自都在疯狂扩张。
有外媒报道,截至 2025 年 12 月,Waymo 的 Robotaxi 服务目前在全美部署了 2500 辆车,而特斯拉也在疯狂扩张中,特斯拉 Robotaxi 的注册量在短短 4 个月内,从不足百台迅速超过 1000 台。
摩根士丹利近期的一份报告指出,根据 NHTSA 数据估算,Waymo 平均无事故里程约为 36 万英里,而特斯拉 Robotaxi 在奥斯汀的数据约为 5 万英里。
规则和高精地图本质上是人力和传感器的堆砌;而数据驱动本质上是能获得规模化收益的架构。
二者的不同特性决定了,特斯拉随数据积累的成长速度比 Waymo 快很多。当技术拐点到来的时刻,就是 Waymo 体系全面崩塌的时刻。
也许这一天永远不会到来。但统一派对此充满信心。苏菁说,希望通过 3-5 年让 L2 辅助驾驶具备和 L4 级 Robotaxi 一样的安全体验。
最后再说一个小道消息,据说 Waymo 已经在往特斯拉数据驱动的方向转了。
游乐网为非赢利性网站,所展示的游戏/软件/文章内容均来自于互联网或第三方用户上传分享,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系youleyoucom@outlook.com。
同类文章
云米科技CEO奖励员工小米YU7 期待未来再奖励更多台
云米科技创始人兼CEO陈小平通过社交平台正式揭晓了公司年会上的“重磅大奖”:一辆小米YU7汽车,专为表彰一位长期服务核心客户、始终坚守岗位并成功推动项目实现关键突破的员工。获奖理由简洁而有力——“尽职尽责、持之以恒”。陈小平在现场还定下目标:“希望到2026年,能送出更多台车。” 这句话,既是对员工
腾讯开源Node模块联邦方案hel-micro-node
腾讯近日正式发布开源项目 hel-micro-node,作为 hel+ 生态体系中的核心组件,专门为 Node js 运行环境量身打造,旨在提供一种轻量化、高效率且易于使用的服务端模块联邦解决方案。与同类产品 @module-federation node 相比,hel-micro-node 在功能
doc个人图书馆因业务调整无偿转让寻找接管方
日前,知识分享平台“360doc个人图书馆”正式对外发布官方公告。自2005年上线以来,这一经典数字图书馆已稳健运营整整二十年,累计服务用户超过八千万,沉淀文章数量突破十一亿篇。作为国内知名的免费知识管理公益平台,它不仅承载了无数人的智慧积累与珍贵记忆,更在个人知识存档与内容管理领域保持了独特的品牌
iPhone Air 2最新传闻 散热与双扬声器及双摄成重点
细想起来,距离苹果那款备受期待的超薄系列新机——我们暂时称之为iPhone Air 2——正式亮相,其实已经不到一年了。产业链上陆续传出的消息都在暗示,苹果这次决心放一个大招,在散热、音频、影像这几个核心体验上动真格的。 iPhone Air 销量与市场反响 此前不少舆论认为初代iPhone Air
上海交大今日正式发布自研光学垂直大模型
光学领域最近迎来了一位重量级新成员——上海交通大学正式推出了面向光学垂直方向的大模型Optics GPT。官方将其定义为一位“数字光学顾问”,听起来可能有点抽象,但说白了,就是让一个AI系统把光学领域的所有核心知识吃透,然后能稳稳当当地帮科研、工程和教学解决问题。 如果拿ChatGPT这类通用大模型
- 日榜
- 周榜
- 月榜
相关攻略
2026-07-08 12:45
2026-07-08 12:44
2026-07-08 12:44
2026-07-08 12:44
2026-07-08 12:44
2026-07-08 12:44
2026-07-08 12:43
2026-07-08 12:43
热门教程
- 游戏攻略
- 安卓教程
- 苹果教程
- 电脑教程
热门话题

