在北京时间10月11日上午10点，特斯拉的“RobotaxiDay”发布会在加利福尼亚州举办，以“We，Robot”的口号，向全世界科技媒体与爱好者宣布：“未来已来”。
此前，马斯克把此次发布会视为“将载入史册”的发布会，认为这是特斯拉继Model3之后最重要的时刻之一。
如他所预料，发布会结束后，#特斯拉发布会#登上了各大内容平台的热榜，社交平台评论区更是被网友大赞“未来已来”“马斯克是穿越者”。
到底是一场什么样的发布会，能够引起如此大的反响？
简短的发布会，浓缩了什么内容？
在10月11日的上午10点，无数内容平台的账号正在同步直播这场发布会，抖音平台的直播在线10万+显示了这股人气（后来数据统计为最高33万人同时在线），但在万众期待下，马斯克却迟到了足足一个小时。
这次迟到就像是特意安排好的。因为2016年，马斯克就曾说，距离完全实现自动驾驶汽车“只有两年时间”；2018年，他延期了，说“还有一年时间”；2019年，他说“年内将实现全自动驾驶”……
直到10点54分，在主持人的开场发言后，马斯克迈着轻快的步伐，不发一言地走入那辆极具未来感的银色无人驾驶出租车——“Cybercab”。
流线型车身、不锈钢的外包围、棱角分明的极简感……沃尔特?艾萨克森曾在其撰写的《埃隆·马斯克传》中记录过马斯克的一句话——“不要侧后视镜、不要踏板、不要方向盘。”
如今这句话真的兑现到发布会上时，果不其然地激起了现场人群最高昂的掌声和欢呼声。
特斯拉Robotaxi发布会
此前马斯克曾说“当其中一辆车在街角闪现时，人们会以为他们看到了来自未来的造物”。
从现场反应来看，马斯克特地将发布会选择在华纳兄弟的电影制片厂，以好莱坞的片场街区来展现他产品的未来景观，车辆在街角穿行的银色暗影，确实不负其期望。
而在Cybercab这辆形似电影《回到未来》里可以穿越时空的跑车给人的震撼还未结束前，一辆形似钢铁侠面具的无人驾驶货运车——Robovan缓缓驶入，20人接连从Robovan上走下，更是将现场推向高潮，仿佛把电影里机械公敌满载机器人的巴士带进了现实。
随后，马斯克的Optimus（擎天柱）机器人列队整齐出场，在现场丝滑跳舞，甚至在现场为客人调酒。
这种场景恍然间解释了，为什么马斯克会把这次发布会的主题口号定为“We，Robot”。
美国作家阿西莫夫给自己的短篇小说集起名《Irobot》，来昭示未来人类与机器人之间的种种问题，看起来马斯克有将未来引领至当下的决心。
这场发布会比许多人预料的结束得更早——10点54分，马斯克搭乘Robotaxi正式登场，11点40分发布会结束，全程仅有半个多小时。
但这半个多小时展示的内容，却足以给人造成冲击。
发布会共展示了特斯拉的三款产品——无人驾驶出租车“Cybercab”、无人驾驶货运车“Robovan”、人型机器人“Optimus”。
-?无人驾驶出租车Cybercab，除了没有方向盘或踏板，车门还能像蝴蝶翅膀一样向上打开，车舱很小，只能容纳两名乘客。
更值得注意的是，这辆车完全没有插头，通过感应充电无线充电。而且依旧采用纯视觉的FSD方案，并没有使用任何激光雷达（这被马斯克称为昂贵的设备）。
在马斯克的计划里，Cybercab将于2026年投产，最晚可能要到2027年，但是用户可以提前用Tesla现有车型搭载FSD后体验到无人驾驶出租车。
这次，他宣传Cybercab的使用成本未来可能降低到0.2美元/英里左右，远低于现在每英里高达1美元左右的交通成本，并且车辆成本将低于3万美元水平。
而低成本的Cybercab可以带来的商业模式想象，马斯克说未来汽车实现完全自动驾驶后，可以将使用率提高5到10倍，每周使用时间可以从10到100小时，突破到100小时甚至达到160多小时，甚至一个人就能管理大规模车队。
-?无人驾驶货运车“Robovan”的外形看起来更像一个流线型的大号商务车，或者是单节小火车，可搭载20人或运输货物，出行成本可以低到每英里只需要10美分。
对于Robovan的设计，马斯克说，“futureshouldlooklikefuture”（未来，就得有点未来的样子）。
-?人型机器人“Optimus”，则被马斯克宣称，未来它可以扮演很多日常角色，比如家教、宠物铲屎官、家庭保姆、赛博酒保等，甚至Optimus在未来的价格会进一步降低，可能会在2—3万美元（约合人民币14—20万），相当于一辆新能源汽车的价格。
中美无人驾驶的两条路线
发布会结束后，出现了两种截然不同的市场反应——普通人欢欣鼓舞，从业者、投资人则冷眼相看。
普通人欢欣或许在于，这场发布会上马斯克通过特斯拉的三款产品似乎将未来带到了触手可及的现在。
而从业者和投资人冷眼相看或许在于，发布会中展示的自动驾驶出租车是在高度受控的环境中运行的，其仅展示了场景下的表现，却无任何技术细节展示。
比如，老百姓最关心的安全问题，发布会上可谓只字不提。
同济大学朱西产教授说：“无人驾驶如果无法解决最后的长尾难题——安全性，无人驾驶时代就不可能真正到来。”轻舟智航联合创始人侯聪也表达过类似观点：“车卡在路中间怎么办？你让车主打车过去，把车解救走吗？”
无人驾驶的Robotaxi、无人巴士在测试和运营中有一个重要指标叫作“接管率”：当出现长尾极端情况，无人驾驶无法安全处理时，就需要人为接管车辆进行处理。
接管率越低意味着自动驾驶的水平越高。一旦遇到0.1%的长尾情况，如果无人驾驶车辆没有相应的处理机制，就可能会导致一起恶性事件。
无人驾驶是安全问题，也是一个成本问题——用户需要支付多少成本，包括经济的成本，以及安全与社会的成本。
关于成本和安全的解决方案，也由此分野出该领域内的两套技术路线——一套是不依赖高精地图的视觉感知方案，另一套则是基于高精地图、激光雷达等的融合传感器方案。
自动驾驶的技术等级分为六级：L0、L1、L2、L3、L4、L5，L1—L3以下都属于辅助驾驶，随时需要驾驶员接管系统，而L4和L5则属于无需驾驶员接管的自动化驾驶。
Robotaxi作为无人驾驶出租车，其自然属于对技术性和安全性要求较高的L4。两套不同的方案，对于Robotaxi行业的企业来说，带来的是不同的成本要求和技术能力要求。
“多传感器+高精地图”技术路线的公司，国外有Waymo，国内有萝卜快跑、滴滴自动驾驶、文远知行、小马智行；完全摒弃激光雷达和高精地图的“纯视觉”技术路线的公司，国外有特斯拉，国内有尝试向特斯拉第12代版本的FSD（完全自动驾驶）系统靠拢的小鹏汽车。
目前来看，“激光雷达+高精地图”方案的硬件和算力成本更高，也是主流的无人驾驶公司都选择的方案。
而对于无高精地图的纯视觉解决方案，虽然单车硬件成本一般比前者低两三万元，但车辆行驶过程中遇到长尾问题，技术解决难度更大。
纯视觉方案的大模型需要非常庞大的数据样本，才能提高模型的成长速度。而特斯拉前段时间推出的完全自动驾驶系统FSDV12，由于引入了端到端技术，为这条路线找到了一条更有空间的发展方向，使得自动驾驶行业从依赖“天才工程师”，转变到了数据和算力的比拼。
*“端到端”指的是从感知端输入信息，系统直接输出决策，用一个神经网络大模型取代之前人为制定的规则和模块，模型学习数据是人类高质量驾驶行为的视频画面。
这两套路线之争，目前仍未见明显胜负。不过，尽管特斯拉的发布会自诩已向普罗大众展现了未来一角，但在智能驾驶的领域，中国消费者可能更不容易被惊喜到，甚至可能变得更挑剔。
毕竟，国内已经有了一众领先玩家，许多人甚至已经在道路上体验过无人驾驶。
那么，对业内人士和行业专家而言，本次发布会到底有哪些值得一提的亮点，中美之间在无人驾驶领域，到底各自处于什么样的水平？一起来看看大头的观点吧~
这次发布会上，马斯克发布的两款车的无人驾驶技术，并没有实现领先。
2022年，百度发布的第六代萝卜快跑就已经具备了——同样没有方向盘，没有前后座，没有脚踏板。
按照马斯克所说，最快2026年量产，争取把汽车成本压到3万美元以下，对照第六代萝卜快跑汽车的价格，也同样处于20万元人民币的价位，并且萝卜快跑不仅实现量产，也已经在国内13个城市开通试运行，累计跑了700多万单，马斯克的无人驾驶在量产上落后于国内。
再从商业化落地角度看，2019年萝卜快跑正式注册牌照，2020年左右开始试运行，2022年推出第六代汽车，现在又在扩大整个试运行服务的范围，目前萝卜快跑已经实现滚动盈利，逐渐成熟为闭环的商业模式。
萝卜快跑在全国的车辆大约在十几万辆，其后台控制人员大概有两三百人，绝大多数的车辆皆以自动驾驶状态运营，只在出现判断可能会威胁到运行安全的事件时，才会紧急采用人工接手。
相比之下，马斯克的两款车不仅没有实现商用，甚至连量产都没有实现。
加上国内还有小马智行等公司同样在无人驾驶领域取得了不错进展，就目前而言，马斯克的无人驾驶技术的商业化落地已经落后于中国公司。
首先从发布会来看，如果仅通过特斯拉官方释放出来的视频来看，确实非常震撼。取消掉方向盘和踏板，这意味着真正意义上的无人驾驶汽车。
但在过去几年，消费者已经看过太多宣传和实际不相符的行业案例，所以对于这次发布会的判断，我认为需要等一等，让市场和消费者去验证马斯克的产品是否能如今天宣传的一样。
不过，如果其产品最后落地效果，真如宣传呈现，哪怕仅呈现出来80%，也仍然是一个里程碑式的成就。
这种创造，能够真正意义上解放生产力，提高相关领域的生产效率。
其次，从具体产品分析，这次特斯拉展示的无人驾驶出租车和无人驾驶货运车，在国内也有类似产品。
比如无人驾驶货车，货车在无人驾驶化的过程里，是最简单的环节，因为货车的应用场景是相对固定的，重型卡车在高速上，进入特定路段或园区，实现全流程无人化，技术上相对比较简单。
而无人驾驶出租车，无论是国内百度的萝卜快跑，还有文远知行、小马智行、滴滴的无人驾驶汽车，从我个人体验而言，都达到了经验老到的司机水平，体验多次，没有出过一次事故。
至于人型机器人“Optimus”，如果能够和大模型结合起来，基于场景理解人的现实需求，理论上马斯克所说的洗碗、做饭、倒垃圾、端咖啡等确实都可以实现，未来可能在5—10年间，就会出现较大的进展，其呈现的前瞻性和实用性值得期待。
而特斯拉的产品实现真正商业化，在中国市场中，还必须面对社会伦理问题。
这次发布会，本想看看特斯拉的FSD13版本的技术走向和AI芯片HW5.0的硬件配置，但发布会并没有对此进行介绍，仅从目前特斯拉FSD12版本和Ai芯片HW3.0来看，特斯拉是不可能实现真正意义上的无人驾驶的。
目前特斯拉FSD12版本的端到端模型，仍然只是参数量达到10亿的、使用了Transformer架构的模型，并不属于真正的大模型。
所谓大模型，需要能预训练，能生成内容，实现举一反三的逻辑推理能力。而目前特斯拉的端到端模型，属于小模型，也就是预测式AI模型，更多依赖数据，就无法解决没见过的边缘场景问题，相当于汽车上只有小脑没有大脑，这样就不可能真正解决安全性问题。
就此来看，这次特斯拉的发布会并没有发布实际技术意义上的内容，也很难建立投资人对特斯拉的信心。发布会后美股的下跌便是市场对此的反应。
再次，从技术路线上来看，目前国内大部分车企和特斯拉的技术路线并不一致，特斯拉的路线并不代表未来的最终结果。
比如以华为为代表的企业，技术路线是感知端到端，国内企业不会舍弃激光雷达，也不会舍弃准则模型，就如同新能源汽车里，特斯拉坚持纯电动，而国内新能源车企则是选择了“两条腿走路”——纯电和油电混动。
中美企业在自动驾驶领域的技术路线，由于大家都没有拿到最终的技术结果，所以还是会呈现并不完全一致的技术路线。
当然特斯拉走的数据驱动、用户数据闭环、端到端，国内企业都有在学习，但是并不会走完全的端到端模型路线，国内车企更多做的是感知端到端模型，在运动规划决策上还是加了准则模型。
优点是端到端模型可以提升上限，提高交通效率；缺点是如果把所有的准则模型，尤其是运动规划的准则模型取消后，坏数据会进入模型。
其中的危险点在于，人类驾驶员数据里有很多违章的危险驾驶行为，而适度的违章行为其实能够提升交通效率，那么在交通效率的奖励函数下，模型就会被坏数据给“带坏”。
最后，从商业化落地层面来看，L2+辅助驾驶的城市NOA商业化落地，中国会比美国更快。因此，无人驾驶的商业化最终落地，可能美国会走得更快。
未来无人驾驶在国内最好的情况，不是取代司机，而是辅助降低司机的劳动强度。
比如目前华为ADS3.0智驾，属于做得不错的城市NOV，但现在只能配置在30万元以上的车上，即便今年新推的MDC510智驾可以配置在25万元的车上，但对于网约车司机来说，依然太贵。
如果未来城市NOV的成本，能在15万元左右的车上装备，辅助驾驶未来就能大量帮助到网约车司机，而不是用无人驾驶直接取代网约车司机。
