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本期要点：自动驾驶应该如何稳步落地？纯视觉路线赢定了吗？
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
9月5日，特斯拉通过其“Tesla AI”账号宣布，将在2025年第一季度将其FSD自动驾驶系统引入中国和欧洲市场。今年4月，特斯拉CEO马斯克本人来到中国，希望推进FSD入华相关事宜。此后，他还在多个场合表达了对年底前获得监管批准的信心。所以FSD明年入华的消息一出，便点燃了市场对特斯拉的热情，其股价也一度连续大涨。
目前的消息是， 10月10日特斯拉还将发布其robotaxi（无人出租车）车型。虽然延期了两个月，但无人出租车业务一直是马斯克许诺给股东和广大特斯拉用户的美好愿景，终于也即将照进现实。
此外，值得注意的是，Uber近期也重拳频出，不仅与比亚迪联手推动网约车的电动化变革，还与Cruise建立战略合作伙伴关系。8月底，Uber还对英国无人驾驶汽车公司Wayve进行战略投资，以加快其L4级自动驾驶汽车的研发。而Uber与谷歌母公司Alphabet旗下无人出租车公司Waymo的合作，则早已持续近一年之久。
Uber的CEO表示，虽然自动驾驶在短期内不会成为主要利润来源，但公司仍在不断加大投入，以确保在未来市场中占据有利位置。
前段时间萝卜快跑在武汉的出圈，多个无人网约车企在上海的试运营，这些新闻旧事无不在向大家揭示一个明显的趋势，自动驾驶技术正步入显著提速的新阶段，无人出租车业务也即将兴起。
但其实无人驾驶的实际应用之路一直不太顺利。
2018年，Uber自动驾驶车辆在亚利桑那州的撞人致死事件，使得Uber暂停了所有自动驾驶车辆的测试。2023年10月，一名被其他汽车撞击的行人落入了Cruise自动驾驶车辆轮下，并被拖行数米，导致Cruise的无人驾驶许可证被无限期暂停，公司CEO也引咎辞职。Waymo虽未发生人员伤亡事件，但2020年其自动驾驶汽车与违规行驶车辆相撞，引发了社会对于自动驾驶技术是否应该具有人性的讨论。
那么，自动驾驶以及无人出租车业务具体该如何稳步展开呢？或许可以从Uber与Waymo的合作中窥见一二。
2023年10月，Uber低调地推出了一项新服务：用户在前往美国亚利桑那州凤凰城机场时，可以选择Waymo的自动驾驶汽车进行服务，不仅价格更低，而且服务体验据说也更好。
这一举措，很有可能是Uber与Waymo在自动驾驶领域深思熟虑后的选择。
首先，机场路线为Uber和Waymo提供了一个高盈利且相对稳定的收入来源。
据Uber的数据，机场路线占Uber总收入的约15%，而在洛杉矶、纽约等大都市圈，这一比例可以到四分之一。机场行程费用远超市区订单，尽管频次较低且订单集中，但无人出租车没有司机等固定成本，而且能依据航班信息进行车辆的智能调度，反而具有独特优势。
其次，更关键的是，机场区域的道路规划清晰、交通信号明确、人流车流相对可控，大大降低了自动驾驶车辆在行驶过程中的不确定性和风险，为自动驾驶测试提供了理想环境。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）数据也证实，自动驾驶车辆在固定路线和高速公路上的事故率远低于城市街区。
Waymo虽然已经提供实地测试和小范围运营展现了其技术的高安全性，但要将其推向市场，仍需一个风险较小又需求旺盛的场景来验证其成熟度。机场路线是一个不错的选择。Waymo的调查数据显示，超六成机场路线用户表示愿意尝试自动驾驶接送服务，表明在该路线率先进行试点，将为后续的商业化铺平道路。
最后，Waymo和Uber的合作，也有利于推进其自动驾驶技术迈入下一阶段。
当前，自动驾驶领域正经历着纯视觉与激光雷达两大技术路线的激烈交锋。特斯拉FSD引领的纯视觉技术凭借低成本优势快速崛起，已实现了端到端的自动驾驶技术，在光照变化、恶劣天气等复杂环境下也表现不俗，因而对激光雷达技术路线构成了不小压力。
Waymo作为激光雷达路线的代表，一直坚持多传感器融合的方式，即通过激光雷达、摄像头、雷达等多种传感器进行环境感知。激光雷达虽然增强了系统的冗余性和安全性，但也加大了数据融合处理的难度，要实现更高级别的自动驾驶，Waymo还需借鉴特斯拉端到端技术的成功经验，进行大规模的数据积累。
目前，特斯拉每天约有10万辆电动车在将其数据传至服务器，总量达到数百TB，覆盖了各种路况与天气条件，为自动驾驶算法的训练提供了丰富素材。Waymo在机场路线以及未来更大范围的商业运营，同样有助于拓宽数据采集范围，也将促进其自动驾驶系统智能水平的进一步提升。
随着数据量的积累，未来我们或许会看到Waymo自动驾驶技术的重大突破，激光雷达与摄像头、毫米波雷达等传感器的数据将实现深度融合，在具有更强环境感知能力的同时，还有望实现基于AI模型的端到端算法，让车辆决策更加智能，从而能够有力应对纯视觉自动驾驶技术发起的挑战。
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王煜全要闻评论，我们明天见。
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