摘要：在阅读此文之前，辛苦您点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持！

声明：本文内容均是根据权威材料，结合个人观点撰写的原创内容，辛苦各位看官支持。

文丨

读瑶

编辑丨

栀刊

在拉斯维加斯街头，我坐进了一辆没有方向盘的出租车。

车门打开的瞬间我还有点发怵，整个车厢空荡荡的，原本应该是驾驶座的位置被一块大屏幕取代。

这就是亚马逊旗下Zoox的自动驾驶出租车，按下启动键的那一刻，我突然觉得科幻电影里的场景好像真的照进现实了。

车子启动得很平稳，加速减速都比人类司机要柔和。

遇到路口红灯时，它会提前减速，不像有些网约车司机那样猛踩刹车。

最让我惊讶的是过环岛的时候，它居然懂得礼让其他车辆，还会根据车流情况调整进入时机，这波操作比我见过的不少新手司机都强。

Zoox的设计师很聪明，他们把车子设计成了"四轮四角"的造型，四个轮子分别在车身的四个角上。

这样一来，车内空间大了不少，

激光雷达的视野也更好。

本来想数数车上到底装了多少个传感器，后来发现这事儿根本没必要，反正从车顶到车身，到处都是摄像头和雷达。

坐在后排的时候我一直在想，以后我们的车可能真的不需要方向盘了。

当车子能自己处理路况，车厢就变成了另一个空间。

有人说以后可以在车里开会，有人想在里面看电影，

甚至还有人提议做成移动试衣间。

如此看来，未来的汽车可能不再只是交通工具，更像是一个移动的生活空间，美国那边的自动驾驶发展确实挺快。

Waymo在凤凰城和旧金山已经运营了不少无人出租车，听说日均订单量都过万了。

特斯拉的Cybercab虽然还没正式落地，但马斯克放话说明年就要量产。

亚马逊更直接，Zoox已经在加州开始接客了。

这些公司的进度，确实让人心急，

转头看看国内，其实咱们也没闲着。

武汉的"萝卜快跑"已经投放了上千辆车，百度Apollo更是覆盖了20多个城市。

本来以为这些数据挺亮眼的，可跟Zoox的无方向盘设计一比，总觉得还差了点意思。

中美在自动驾驶这条路上，走的完全是不同的路线。

美国那边，特斯拉坚持纯视觉方案，靠着百万辆量产车实时上传数据，不断优化算法。

英伟达的Orin芯片又给他们提供了强大的算力支持，

这种模式的好处是数据积累快，迭代也快。

咱们这边则更倾向于多传感器融合，激光雷达加视觉双保险。

小鹏的XNGP城市导航辅助驾驶已经落地不少城市了，实际体验确实不错。

不过这种方案成本降不下来，想要大规模推广还是个问题。

政策方面，两边各有优势，

美国加州DMV发牌照很快，企业测试起来方便。

消费者对无人车的接受度也比较高，毕竟科幻电影看了这么多年。

咱们这边，深圳已经立法允许无安全员测试了，智能网联示范区也建了不少。

要说潜力，中国的市场规模和场景多样性肯定占优势，但有个问题一直没解决，就是数据。

国内车企基本上都是各自为战，

蔚来、小鹏、理想都有自己的数据中心，互相之间根本不共享。

激光雷达的数据标准也不统一，你用你的格式，我用我的格式，数据根本没法互通。

特斯拉就不一样了，他们FSD的数据标注自动化率据说超过90%，效率高成本又低。

咱们这边还在大量依赖人工标注，成本高不说，速度还慢。

如此看来，百万辆智能车其实都困在各自的数据孤岛上，

跑不出真正的智能。

有人提议建个国家级的数据平台，让大家把数据共享起来，

欧盟的ADASIS协议就是这么干的，效果好像还不错。

要是真能实现跨企业数据共享，那咱们的自动驾驶水平肯定能上一个大台阶。

最近老有人问，华为要是下场做Robotaxi，能不能终结车企的"内卷"？华为的MDC智能驾驶平台确实有技术优势，要是他们真的开放技术，

说不定能把整个行业的水平提上去。

但数据壁垒不破，恐怕还是难。

说到底，自动驾驶的竞争早就不是激光雷达和纯视觉的比拼了，而是数据的竞争。

谁掌握了更多高质量的数据，谁就能在这场竞赛中领先，

2025年眼看就到了，L4级无人出租车的商业化临界点越来越近。

中国能不能在这个领域输出全球领先的标准，关键可能就在数据这最后一步。

最后想问问大家，要是以后通勤时间真的变成了"黄金时间"，

你最想在无人车里做什么？是补觉，还是工作，或者干脆看个电影？欢迎在评论区聊聊你的想法。

不知道您对此有什么看法呢？欢迎在下方评论区留下你的想法，喜欢文章记得点赞关注我们下期再见。

来源：史观观