VSI Labs最近写了一篇报告《Tesla Robotaxi: What are the Challenges Ahead?》，特斯拉发布首款无人驾驶出租车Cybercab，标志其Robotaxi愿景迈出重要一步。
然而，特斯拉在自动驾驶领域的技术发展现状与战略方向也引发了广泛的讨论与质疑。
这篇报告从两个方面展开分析：
一）特斯拉智能驾驶技术的发展现状及Robotaxi挑战；
二）对特斯拉战略的思考与核心问题分析。
特斯拉智能驾驶技术
发展现状与Robotaxi挑战
● 特斯拉技术发展状态
特斯拉的Autopilot和FSD系统功能不断丰富，基础版Autopilot提供基本的辅助驾驶功能，增强版Autopilot进一步拓展功能范围，而FSD系统则朝着更高级别的自动驾驶迈进，如增加了响应交通信号灯、自动变道等功能。
然而，这些系统的DMS性能较弱，容易导致驾驶员分心，引发安全隐患，这是其当前面临的重要问题。
◎ 特斯拉已历经五代硬件更新，HW - 3采用自研芯片，提升了自动驾驶的计算能力；
◎ 软件方面，FSD系统不断迭代，从发布Beta版到向更多用户开放，代码合并等改进也在持续进行。
◎ 同时，特斯拉在2023年将人工智能方法转变为E2E深度学习，通过整合四大支柱功能到单一神经网络，并采用强化学习技术，试图提升自动驾驶的智能化水平。
特斯拉通过搭载Autopilot和FSD系统的车辆在真实路况下行驶，积累了数十亿英里的训练里程，这为其人工智能算法的训练提供了丰富的数据资源，有助于提升系统的性能和可靠性，但如何有效利用这些数据仍是关键。
● 自动驾驶Robotaxi挑战
◎ 安全与可靠性难题：特斯拉在自动驾驶技术研发上投入巨大，但目前其FSD系统仍处于L2 + 级自动驾驶水平，距离实现真正的L4级无人驾驶还有较大差距。
从过往事故数据来看，NHTSA已对多起涉及Autopilot系统的事故展开调查，造成了人员伤亡，这凸显了系统在复杂路况下应对能力的不足。
特斯拉仅使用摄像头作为传感器的策略在某些场景下存在安全隐患，特别是在能见度较低的环境中，摄像头的性能会受到限制，影响系统对周围环境的感知和判断，特斯拉车辆摄像头像素有所提升，但与采用多种传感器融合（如雷达、激光雷达）的方案相比，其安全性仍受到质疑。
◎ 法规与牌照获取障碍：Cybercab没有方向盘、制动踏板等驾驶操控装置，这需要获得NHTSA的特别许可，如通用汽车在类似项目中申请豁免多年未获回应，特斯拉也可能面临长时间的审批过程，且项目存在被耽搁风险。
在加州等地，特斯拉需要获得自动驾驶测试牌照和运营牌照，根据其他企业经验，这需要进行大量测试，耗时较长。例如，在加州获得无人驾驶测试牌照通常需要3 - 5年甚至更久的大量有人驾驶测试，特斯拉在这方面尚未取得足够进展。
◎ 市场接受度与运营挑战：鉴于目前自动驾驶技术的安全性问题以及特斯拉过往事故情况，消费者对其无人驾驶出租车的信任度可能较低。
特别是在没有驾驶员监控的情况下，乘客可能对乘坐无人驾驶车辆存在担忧。特斯拉需要开发先进的无人驾驶出租车运营软件和客户端应用程序，以实现高效的车辆调度、乘客匹配和支付结算等功能，还需建立完善的服务网络，包括车辆维护、应急响应等，这对特斯拉的运营能力提出了很高要求。
特斯拉战略剖析与核心问题探
特斯拉始终致力于以技术创新引领自动驾驶发展，通过不断研发和改进Autopilot和FSD系统，推动自动驾驶技术从L2级向更高级别演进。
其E2E深度学习战略体现了对未来自动驾驶技术发展趋势的判断，试图通过整合神经网络和强化学习，实现更智能、高效的自动驾驶决策。
特斯拉不仅在乘用车领域推广自动驾驶技术，还涉足无人驾驶出租车和无人驾驶厢式货车领域，以满足不同场景的出行需求，拓展市场份额。例如，Cybercab瞄准城市出行市场，而无人驾驶厢式货车则可用于客运和货运，这种多元化布局有助于特斯拉在自动驾驶领域构建更广泛的生态系统。
特斯拉重视数据积累和计算能力提升，其庞大的车辆行驶里程数据为人工智能训练提供了基础，同时自研Dojo超级计算机，以加速数据处理和算法训练，提高自动驾驶系统的性能和安全性。
● 技术成熟度问题
◎ E2E深度学习技术不确定性：E2E深度学习是自动驾驶领域的热门技术方向，但目前仍处于发展阶段，特斯拉能否凭借该技术实现L4级自动驾驶的安全性和可靠性仍有待验证。黑匣子问题使得系统难以理解和纠正错误，增加了技术风险。
◎ 技术迭代周期长：从L2 + 级提升到L4级自动驾驶需要克服诸多技术难题，如复杂环境感知、决策规划优化等，这可能需要较长的时间周期。特斯拉在技术研发过程中可能面临技术瓶颈、算法优化困难等问题，影响其战略目标的实现。
● 法规合规问题
◎ 各地法规差异与适应挑战：不同国家和地区的自动驾驶法规不尽相同，特斯拉需要在全球范围内适应各种法规要求，这增加了其产品推广和运营的复杂性。例如，在获得FMVSS豁免、上路牌照和运营牌照方面，每个地区都有不同的标准和流程，特斯拉需要投入大量资源来满足这些要求。
◎ 法规滞后性影响创新步伐：自动驾驶技术发展迅速，而法规更新往往相对滞后，特斯拉在推进创新战略时可能受到现有法规的限制，无法及时将新技术应用于实际产品中，影响其市场竞争力。
特斯拉计划通过无人驾驶出租车和出租私人自动驾驶车辆实现盈利，但目前这些商业模式仍面临诸多不确定性。例如，无人驾驶出租车运营成本、市场需求、定价策略等因素都可能影响其盈利能力，而私人自动驾驶车辆出租涉及到车辆管理、保险、法律责任等复杂问题，需要建立完善的商业生态系统来保障可持续发展。
