2024年10月11日 (優分析產業數據中心)
Tesla 預計將於本週揭曉期待已久的「robotaxi」原型，這標誌著Elon Musk對於完全自動駕駛車輛承諾的最新進展。
然而，這一計劃不僅充滿風險，也面臨著巨大的技術挑戰。Tesla 獨特的技術路線，與競爭對手採用的多重感測器與冗餘系統大不同，而這也讓市場對其風險與回報充滿了矛盾的期待。
Tesla 的技術選擇：「黑箱」作業？
與競爭對手如Waymo、Cruise等使用激光雷達（Lidar）、雷達及高級地圖技術的多層防護路線不同，Tesla 採用的是僅依賴攝影鏡頭與人工智慧（AI）的「端到端機器學習」技術來實現自動駕駛。這一技術雖然成本較低，但面臨著難以解釋的「黑箱」問題，尤其是當系統出錯時，很難迅速找出事故原因。許多專家認為，這可能會嚴重影響Tesla 未來獲得監管機構的批准，特別是在處理稀有的「邊界情境」（edge cases）時，例如動物突然穿越馬路、行人異常行為或突如其來的天氣變化。
另一方面，Tesla 仍然擁有龐大的數據優勢。通過在全球數百萬輛車輛上安裝高解析度攝影鏡頭，Tesla 能夠收集大量的實際駕駛數據，用以不斷優化其自動駕駛技術。然而，即使是擁有這樣的數據庫，專家們仍對Tesla是否能夠如馬斯克預言的那樣，在短期內實現無需監管的自動駕駛持謹慎態度。
Nvidia創辦人兼CEO黃仁勳（Jensen Huang）在一次訪談中也使用了「黑箱」這個詞來描述端到端技術的弱點。他解釋，端到端人工智慧技術是直接從原始數據中訓練電腦進行決策，而不經過中間的額外工程或編程步驟。雖然Nvidia也在其自動駕駛系統中使用端到端技術，但黃仁勳強調，Nvidia會結合更傳統的計算系統以及額外的感測器，如雷達和激光雷達（Lidar），來確保更高的安全性。
黃仁勳指出，端到端技術通常能做出最佳駕駛決策，但並非總是如此。因此，Nvidia採取了更保守的路線。他表示：「我們必須一步一步地建構未來，不能直接跳躍到未來，這太不安全了。」
Robotaxi 理想與現實的衝突，被質疑真的可行？
Tesla 目前正準備展示其最新的自動駕駛計程車原型「Cybercab」，同時推出與其配套的搭車應用程式。這一計劃旨在讓Tesla 車主可以將自己的車輛列入robotaxi網路，從而增加收入來源。然而，儘管馬斯克一再強調這一計劃的潛力，市場對其何時能真正推向市場持懷疑態度。
儘管Tesla 已經在部分車型上推出了「完全自動駕駛」（FSD）輔助功能，但這一技術仍需人類駕駛員全程監控，因此距離真正的無人駕駛還有很長的路要走。而在這一領域，Waymo 和 Cruise 已經在美國多個城市推出了商用robotaxi服務，並且使用了更為昂貴且穩健的感測器系統。
Tesla未來重壓自動駕駛
當前，Tesla 面臨的挑戰不僅來自於技術上的不確定性，還包括市場需求的下滑與來自中國電動車廠商的激烈競爭，推動了馬斯克將更多資源投入到自動駕駛車輛的開發中。
然而，要達成這一目標，Tesla 不僅需要突破技術壁壘，還必須應對監管挑戰與消費者信任問題。專家們預測，即使Tesla 能在未來幾年內克服這些問題，與競爭對手相比，它在實現完全自動駕駛計程車方面仍將面臨不少困難。
