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        自動駕駛三國殺(附投票):蘿卜快跑拿下迪拜,特斯拉急得跳腳,Waymo瘋狂燒錢!無人駕駛土蘿卜如何在洋蘿卜夾擊中殺出重圍?

        2025-10-10 10:30
        無人車來也
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        引言

        當蘿卜快跑的無人車在迪拜50℃高溫下平穩穿過沙漠公路,當特斯拉的試運營車在奧斯汀街頭“迷路”被全網圍觀,當Waymo宣布再燒50億美元時,全球自動駕駛的牌桌上三個大玩家戰斗正酣。

        這場價值千億的競賽中,百度用2億公里安全里程和16座城市的實戰經驗證明了中國方案的生命力,特斯拉靠著馬斯克的個人魅力和百萬輛數據收集能力死守純視覺路線,Waymo則用近1億英里測試里程展現著技術原教旨主義的執著。

        更精彩的是,三家的競爭早已超越技術層面,演變成商業模式、全球化能力和本地化落地的全方位對決。

        無人車來也(公眾號:無人車來也)和大伙兒聊聊這個事!

        一、技術路線:三種信仰,三條道路

        在自動駕駛的競技場上,三巨頭選擇了截然不同的技術路徑,這背后是對未來完全不同的想象:

        1、蘿卜快跑的“多重安全冗余”哲學

        百度第六代無人車RT6搭載的Apollo ADFM大模型,本質上是在構建一個“不信任任何單一傳感器”的防御體系。

        其10重安全冗余方案意味著:如果激光雷達失效,攝像頭立即補位;如果攝像頭被強光干擾,毫米波雷達繼續工作。

        在迪拜的實測中,這套系統成功應對了沙塵暴導致傳感器性能下降30%的極端情況。

        更關鍵的是大模型帶來的“類人駕駛”體驗。

        在迪拜密集的環島測試中,蘿卜快跑展現出令人驚訝的預判能力:能夠提前3秒預測旁道車輛的切入意圖,并做出平滑的避讓動作。

        這種表現讓當地交通部門直接頒出了001號測試牌照。

        2、特斯拉的“純視覺原教旨主義”

        馬斯克堅持的純視覺路線,本質上是在賭一個未來:當AI足夠聰明時,人類靠兩只眼睛就能開車,機器為什么不能?

        特斯拉的優勢在于其全球超過500萬輛車的實時數據收集能力,每天新增的訓練數據相當于其他公司一年的總量。

        但特斯拉自動駕駛奧斯汀試運營暴露的問題顯示,純視覺方案在能見度受限時依然脆弱。測試車輛在黃昏時段多次出現“猶豫不決”,甚至在陰影處誤判靜止障礙物。

        這正是NHTSA要求特斯拉提交說明的核心問題。

        3、Waymo的“精英主義”方案

        作為行業最早的開創者,Waymo從2009年起步開始就選擇了一條不計成本的技術路線:激光雷達+高精地圖+多傳感器融合。

        其近1億英里的無人駕駛里程,是數億英里有安全員駕駛長期積累的結果,但這背后是驚人的燒錢速度——2020年以來已消耗超過100億美元投資。

        Waymo的優勢體現在安全數據上:相比人類駕駛員,事故率降低91%。

        但這個完美記錄的成本太高,以至于商業化進程始終緩慢。

        二、商業策略:快攻、深耕與謹慎

        三家的商業策略完美體現了各自的基因和處境:

        1、蘿卜快跑的“全球化閃電戰”

        百度選擇的是一條“農村包圍城市”的國際化路徑:先從中東、東南亞等友好市場切入,快速積累海外運營經驗。

        與Uber、Lyft的合作更是神來之筆——直接用現有平臺解決獲客難題。

        圖片

        在迪拜的布局尤為典型:3月簽約,7月獲牌,9月試運營,這種速度讓當地官員都感到驚訝。

        更聰明的是本地化策略:為適應中東氣候專門開發了耐高溫版本,傳感器清潔系統能在30秒內清除沙塵覆蓋。

        2、Waymo的“美國優先”深耕

        盡管技術領先,Waymo卻表現出驚人的保守。其業務仍集中在美國5個主要城市,新推出的“Waymo for Business”本質上是把現有服務打包給企業客戶。

        每月100萬次的訂單量看似可觀,但與其投入的百億資金相比,商業化效率仍顯不足。

        3、特斯拉的“謹慎試點”策略

        馬斯克雖然高調宣傳Robotaxi,實際行動卻異常小心,而且是把吹過的牛一次又一次延期。

        奧斯汀試點僅投入10-20輛車,且全部配備安全員。

        這種謹慎源于技術成熟度不足——內部數據顯示,在復雜城市路況下,系統接管頻率仍高達每百公里1.2次。

        三、安全較量:數據說話的時代

        安全是自動駕駛的生死線,三家的表現差距明顯:

        1、蘿卜快跑的“安全名片”

        2億公里安全里程、出險率僅為人類駕駛員1/14,這兩個數字成為蘿卜快跑最有力的談判籌碼。

        在進入香港市場時,正是這份安全記錄說服了持懷疑態度的監管機構。

        其安全秘訣在于“漸進式推進”:先在封閉園區測試,再到簡單城市道路,最后進入復雜路況。每一步都積累足夠數據后才邁出下一步。

        2、Waymo的“技術自信”

        91%的事故降低率確實亮眼,但這很大程度上得益于其選擇的運營區域——路況相對簡單的鳳凰城郊區。

        當Waymo嘗試進入舊金山市中心時,同樣遭遇了技術挑戰。

        圖片

        3、特斯拉的“現實困境”

        奧斯汀試運營期間被記錄的多起“交通問題”,暴露了純視覺方案在邊緣場景下的脆弱性。

        更麻煩的是,特斯拉過度依賴模擬數據訓練,而模擬環境很難復現真實世界的長尾問題。

        四、未來戰局:千億市場的三重門

        到2030年,中國Robotaxi市場規模預計達831億元,全球市場更是萬億級別。但要分到這塊蛋糕,必須跨過三道門檻:

        1、成本關

        特斯拉的“樂高式造車”理念如能實現,可將單車成本降低40%。

        但現階段,蘿卜快跑的RT6憑借規模化生產,已將成本控制在25萬元以內,是最接近商業化的方案。

        圖片

        2、監管關

        各地法規差異巨大:迪拜全力支持,加州嚴格限制,歐洲謹慎觀望。

        蘿卜快跑的多地區運營經驗正在成為寶貴資產,其建立的標準化合規流程可以快速復制到新市場。

        3、用戶體驗關

        Waymo在鳳凰城的調研顯示,60%的用戶最關心的是“車輛能否理解我的特殊需求”。比如接送孩子時的額外等待、購物歸來時的后備箱需求等。

        這些細節決定用戶留存率。

        五、生態博弈:未來的競爭是體系的競爭

        單一技術優勢正在讓位于生態能力:

        1、蘿卜快跑的建筑學生態

        從車輛制造到運營平臺,從地圖數據到用戶端App,百度構建了完整的閉環生態。

        2024年5月,蘿卜快跑發布了全球首個支持L4級自動駕駛的大模型Apollo ADFM及蘿卜快跑第六代無人車。

        作為視覺大模型在物理世界的典型應用,蘿卜快跑實現了AI技術與車輛工程深度融合,通過10重安全冗余設計、6重MRC安全策略,確保車輛穩定可靠。

        2、特斯拉的垂直整合

        自研芯片、自建工廠、自營保險,特斯拉試圖控制每個環節。

        這種模式效率最高,但擴張速度最慢。

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        3、Waymo的開放困境

        作為技術先驅,Waymo始終在“自營”和“技術授權”間搖擺。

        過于追求技術完美,使其錯過了最佳擴張時機。

        總之,無人車來也(公眾號:無人車來也)認為:

        當蘿卜快跑在迪拜街頭接過001號牌照,當特斯拉在奧斯汀為技術缺陷焦頭爛額,當Waymo在董事會上為下一個50億美元爭辯時,自動駕駛的競爭已經進入下半場——

        上半場比拼誰的技術更炫酷,下半場較量誰的方案更能賺錢。

        所以,方向盤扔進垃圾桶之前,先贏得人心,再贏得市場,這才是Robotaxi三國殺的終局。親!你說呢?

        #無人車來也  #無人駕駛  #自動駕駛  #無人車   #蘿卜快跑  #特斯拉

               原文標題 : 自動駕駛三國殺(附投票):蘿卜快跑拿下迪拜,特斯拉急得跳腳,Waymo瘋狂燒錢!無人駕駛土蘿卜如何在洋蘿卜夾擊中殺出重圍?

        聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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