据天泉新闻于2024年10月11日 19时32分08秒发现
，特斯拉Robotaxi技术路线仍存争议热点
，“特斯拉Robotaxi名为Cybercab
，它没有方向盘和踏板
，我刚刚乘坐‘Cybercab’到达活动现场
，现场还有20辆同样的车在路上行驶
。”在10月11日的“We
，Robot”发布会上
，特斯拉CEO埃隆·马斯克说道
，特斯拉将在2027年前生产Cybercab
，该车成本有望低于3万美元
。

尽管本次发布会上特斯拉并未披露具体的感知方案技术细节
，但从发布会现场的Cybercab来看
，该车和目前市面上绝大部分L4 Robotaxi不同
，不仅没有方向盘和踏板
，其车身外部也没有复杂的传感器布局
。此前曾有海外分析师表示
，Cybercab主要依靠摄像头和人工智能技术驾驶
，可能不使用激光雷达
。

此外
，马斯克还宣布
，Model 3和Model Y将在未来实现无需人类监管的FSD功能
，上述两款产品均采用了不带毫米波雷达的纯视觉感知解决方案
。

除了感知方案的差别外
，在今年二季度财报的电话会议上
，马斯克明确表示
，Robotaxi的智驾方案不会依赖高精地图
。而目前国内大部分L4 Robotaxi仍旧基于高精地图的方案
。

在特斯拉之外
，国内的小鹏汽车也宣布将在2026年推出Robotaxi产品
，同时小鹏汽车也宣称将基于L2智能驾驶辅助的硬件实现L3+自动驾驶的使用体验
，在近日发布的新车上
，小鹏汽车取消了激光雷达
，采用视觉感知方案
。

给予特斯拉、小鹏信心的是端到端大模型在自动驾驶领域的应用
。目前特斯拉和小鹏汽车均在旗下的智能驾驶辅助系统中应用了端到端大模型
，在这一技术的加持下
，相关系统的迭代速度大幅升级
，使用体验也优于此前基于规则控制的智能驾驶系统
。

小鹏方面表示
，在端到端大模型量产上车后
，小鹏汽车OTA更新实现“每2天一次版本迭代
，每2周一次体验升级”；特斯拉则被曝至少同时有3个版本在进行训练迭代
，其中某个版本一旦通过就立刻发版
，从FSD V12.5.2到12.5.3
，仅仅用了两天时间
，本月末特斯拉将推送V13版本的FSD系统
。

小鹏汽车董事长、CEO何小鹏认为
，端到端的模型下限能力有望在明年快速提高
，一旦提高后
，不用2年时间
，在全球范围内就可以做到超越L4自动驾驶标准的能力
。

尽管特斯拉、小鹏等车企高管大肆宣扬端到端大模型对于L4自动驾驶和Robotaxi的巨大助益
，但目前这一技术路线能否真正使得L4 Robotaxi落地
，尚未达成行业共识
。

和L2驾驶辅助不同
，L3级以上自动驾驶
，事故的责任主体将转移到车辆
，这对自动驾驶系统的稳定性、安全性提出了极高的要求
。端到端大模型黑盒的不可解释性
，给自动驾驶系统带来了一定的风险
。L4 Robotaxi要求100%安全
，无法接受端到端的"黑盒"带来的不可解释和不确定性
。同时
，由于端到端大模型的黑盒特性
，训练结果并不可控
，当新版系统出现问题时
，研发人员无法直接修改
，只能灌入新的数据
，尽可能使大模型能够自我训练出一版更优解
。

"特斯拉推出端到端的FSD之后出现了一些问题
，出现过车冲上路肩的情况
，尤其是夜间
，有的时候会出现剐蹭
，有的时候就直接冲上路肩
，把轮胎给撞瘪
。”轻舟智航总裁侯聪告诉第一财经记者
，同样是在美国
，Waymo并没有采用端到端大模型
，但已经能够在多个城市实现无人化的Robotaxi运营
，用户反响也相当不错
。

部分L4 Robotaxi的从业者则认为
，端到端大模型对于L4自动驾驶有一定价值
，但这并不代表可通过端到端大模型使得当前的L2系统进化至L4级别
。

“Robotaxi要实现L4级自动驾驶能力
，最后是系统兜底
，因此需要超越人类司机的水平
，系统表现要好于正常人类的10倍
。所以需要不断加强各种安全冗余
，增强兜底能力
。相对来说
，L4级的挑战更大
，端到端模型的加持
，更多是从0~1的价值
。”小马智行副总裁、Robotaxi自动驾驶出行业务负责人张宁告诉第一财经记者
，L2级辅助驾驶
，只需要表现得跟人一样就行
，最后由人类司机兜底
。端到端更多的价值在于成本下降
。

除了对于软件、大模型的争议外
，L4 Robotaxi从业者普遍认为
，纯视觉解决方案或者基于L2智能驾驶辅助系统的硬件无法实现L4自动驾驶
。

张宁表示
，对于非机动车物体
，纯视觉方案在检测上存在天生的缺陷
，尤其在行人和自行车较多的国内城市道路场景中
。如果发生看不到路上的物体的情况
，自动驾驶模式下不会及时减速或避让
，从而产生安全隐患；融合传感器方案
，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等
，能保证车辆看得清、看得远、走得稳
，安全可靠性更高
。

马斯克自动驾驶“无需高精地图”的观点
，也同样极具争议
。

从技术上来说
，高精地图和车道级别高辅地图作为一种超视距传感器
，对行车效率和安全都有帮助；但高精地图鲜度要求较高
，目前更新速度无法满足企业开城、拓展使用区域的需求；同时对于车企而言
，高精地图也是一项额外的成本支出
。

对于L4级别Robotaxi而言
，端到端大模型能够在运营的初始阶段降低系统对于高精地图的依赖
，使得公司能用更快的时间扩大运营范围；但到运营的中后期
，高精地图仍旧有着重要影响
，能够进一步提升自动驾驶系统的可靠性、安全性和流畅性
。

“目前市场上所有L4级无人驾驶方案都需要高精度地图
，在高阶辅助驾驶市场中
，华为和特斯拉也都一定程度依赖高精度地图或者车道线级别的高辅地图
。在有关特斯拉FSD的分析报告中
，可以看到其也有车道线级别的地图信息；而华为有约千人的地图标注团队
。”张宁告诉记者
。

尽管特斯拉宣称2026年就能推出具备竞争力的Cybercab
，但此前马斯克在自动驾驶方面的“宣言”曾有过多次跳票的“黑历史”
。另一方面
，行业对于如何实现L4 Robotaxi、究竟该采用哪种技术方案
，仍存在着较大的分歧
。L4 Robotaxi是否能够在短短2~3年内真正实现落地
，仍有待持续观察
。

(本文来自第一财经)