作者：Rika
编辑：狮刀
本文图片来源：网络配图
虽迟但到！万众期待的特斯拉Robotaxi终于揭开了面纱！
只不过，面纱背后没啥好看的。
本次发布会在加州伯班克的华纳兄弟电影制片厂举行。该场地模拟了一个郊区环境，能够让特斯拉顺利地展示其自动驾驶能力。换句话说，场地路况简单，特斯拉无需处理实际交通的意外情况，避免现场“翻车”。
迟到近1个小时后，马斯克坐着一辆炫酷的银色Cybercab来到现场。该说不说，这款带有蝶翼门的两门车，比路透照的黄色车子好看不少！只是看完才知道，整场发布会最好看的部分到此为止。
以下是发布会重点信息：
1、马斯克表示，特斯拉目前至少拥有20辆Cybercab，并在此次活动中展示了50辆搭载完全无人驾驶能力FSD 的汽车。
2、马斯克表示，FSD 驾驶水平比人类高得多，安全水平可超人类驾驶十倍左右。
3、Cybercab没有方向盘、踏板、控制器，未来或将采用无线感应充电。
4、Cybercab预计成本低于30,000美元。随着时间的推移，预计Cybercab运营成本将为每英里约0.2美元（约为0.125美元/公里），含税价格可能为每英里0.3或0.4美元（0.19或0.25美元/公里）。
5、马斯克透露，Cybercab预计2026年、2027年前进入量产阶段。在此之前，特斯拉会在加州和德州推出无监督版FSD Model3和Model Y。
5、特斯拉发布了一款名为Robovan的机器人货车，可以容纳多达20人。出行成本可以大幅降低，每英里约10-15美分。
6、特斯拉Optimus机器人 （正式版）登场，预计价格在28,000至30,000美元之间，但未透露该机器人具体的上市时间表。
展会的最后，几台机器人伴随着灯光秀在舞台上跳舞，表演结束。
用一句话形容这场秀——“雷声大，雨点小”。
一方面，在今年6月特斯拉股东大会上，马斯克的“饼”画大了。
“Robotaxi将为公司市值带来5到10万亿美元的增长，加上人形机器人Optimus的贡献，最终特斯拉总市值将达到眼下苹果的10倍，超过30万亿美元。”
“目前，Cybertruck一周内的产量达到了创纪录的1300辆，目标是年底达到2500台/周。”
另一方面，马师傅很擅长“做饼”，但商业模式还需细想。
“特斯拉车主将能在自己的车辆空闲时将他们的汽车添加到车队中，搭载FSD完全自动驾驶能力的特斯拉能‘自己开出去’赚钱，类似于Airbnb和Uber。”
“私家车的使用成本包括停车费等等，使用率严重不足，而在接入特斯拉网络后，大幅提高车辆利用率也让你的成本支出更加划算”。
“就像牧羊人管理一群羊，未来一个人也可以管理一支车队。”
“从此，停车场可以改造为公园。”
私以为，整场最大亮点是一句话：“预计Cybercab成本低于30,000美元”。毕竟，降成本既是马斯克的过人之处，同时也是其实现特斯拉蓝图的必经之路。
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“端到端”能迎来自驾GPT时刻吗？
自动驾驶分化出两条技术路线。
一条路线是传统自动驾驶算法（感知-决策-规划-控制的多模块算法）。例如谷歌Waymo在感知模块上，采用了摄像头、激光雷达和毫米波雷达的多元融合方案，实现对周围环境的全方位、高精度感知。走同样路线的还包括百度萝卜快跑、文远知行、小马智行等等。
另一条路线是更为激进的“端到端”，例如特斯拉。其FSD V12系统通过深度学习模型，能够直接从原始传感器数据中提取信息，实现了从感知到控制的无缝连接，极大地提升了自动驾驶的效率。最新FSD V12.5.4版本则实现了智能召唤，允许用户使用手机将车辆召唤至身边或附近可选择区域。
借用大神Andrej Karpathy的话：“Waymo现在看似领先，但如果展望未来十年，看谁真正实现了规模化运营并且从中获得大部分收入，我认为特斯拉在这方面占据优势。”
原因一：更高的天花板&更低的地板
在传统自动驾驶算法路线下，所有模块都是分开单独做，然后堆叠在一起。即使每个模块的准确率达到99%，整个方案的准确率也存在“天花板”。
例如，去年10月，通用汽车旗下Cruise大规模停运Robotaxi。原因是，一位行人被另一辆有人驾驶的汽车猛烈撞击后，被甩至Cruise Robotaxi前方。接着，这名行人被Cruise拖行了20英尺（约6米）。例如，在旧金山，几辆Robotaxi堵了一条窄路，消防车不得不绕道救火；一辆Robotaxi困在消防作业区域附近，影响消防员工作。
遗憾的是，由于系统复杂度非常高，类似的很多问题需要工程师一个个手动调整。正因如此，依赖于传统自动驾驶系统的公司在经历了“潮起潮落”和“泡沫”后，最终回归了渐进式的路线，没有迎来横空出世的“GPT时刻”。
马斯克的评价是：Waymo有非常本地化的解决方案，需要高精地图绘制。它相当脆弱。我认为他们的扩张能力是有限的。而我们的解决方案（端到端）是一种通用解决方案。
事实确实如此，端到端路线作为一种更合理的进化方向，得益于大规模神经网络学习的突破，超越传统方案，被行业寄予厚望。
而在这条路线上，特斯拉可谓是一家独大。其第三代FSD芯片AI5，据称推理稳定性与英伟达的A100和V100相当；遍布全球的特斯拉每天能收集数百万英里价值的驾驶数据——从日常通勤到Corner case（极端情况）。毕竟，马斯克可是亲口说，“如果一辆车每周行驶 50 多小时，还有 100多小时空闲，一亿辆车的算力非常多，可以在闲置时集成使用，自动驾驶在这方面有很大价值。”
特斯拉的问题是——未来的天花板更高，但现在的地板也更低。
Bernstein市场分析师指出，L4级别的自动驾驶是实现真正Robotaxi服务的一个明确的先决条件，而特斯拉目前能提供的FSD仅仅是L2+级别。
根据多位大佬对特斯拉FSD的反馈。
Ted掌门人Chris Anderson：在每天1.5小时通勤中，特斯拉会3、4次脱离自动驾驶；Waymo可以为消防车让路，特斯拉做不到。不认为特斯拉能在短时间内部署一支Robotaxi车队。
资深记者Timothy B. Lee：特斯拉上车45分钟，自己上手2次；Waymo上车两个小时，安全且平稳。Lee专门写了一篇吐槽文章《Waymo在下象棋，而特斯拉还在下跳棋》，文章指出：特斯拉的自动驾驶比2018年的Waymo好一丢丢，但还不如2020年的Waymo。
反正在本场首秀上，特斯拉Robotaxi的观感称不上惊艳。
原因二：成本是必争之地
Waymo是著名的“烧钱黑洞”。今年7月，母公司Alphabet再次向Waymo输血50亿美元。马斯克的评论是“Waymo money（笑哭）”。
目前，每台Waymo的硬件成本在14万美元左右，毕竟后面背着两块A100显卡；使用寿命仅仅4年。根据Alphabet第二季度财报，Waymo所属的“其他业务”板块在该季度的亏损额达到了11.3亿美元。
至于特斯拉，先不说性能。一辆Cybercab成本低于30,000美元，也就是Waymo的21%。
如此一来，大摩策略分析师Brian Nowak的预测略显保守。他指出，相较于Uber和Lyft，特斯拉Robotaxi能节约41%的成本；而相较于现在的Waymo，则能节约21%的成本。如果特斯拉能够比Waymo更快地推出一个可行的L4产品，达到规模生产并降低成本，将对Waymo、Uber和Lyft都构成威胁。
成本解决了，重点就看Cybercab量产后的性能了。但Wolfe Research 分析师 Shweta Khajuria预测，特斯拉距离实现完全自动驾驶还有几年时间。
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特斯拉打得过Uber+Waymo吗？
来，我们看看马斯克造的梦（画的饼）——“大家都可以拥有这样的出行服务，车辆成本低于 3万美元，通过这样的车辆可以开辟新商业模式。想想如今像Lift 这样的出行平台的管理方式，希望车队管理高效，像牧羊人照顾羊群一样，一个人就能管理大规模车队，这非常酷，未来很光明。”
即，特斯拉的造车对手是Waymo，打车对手是Uber。
谁能赢下战争？或许不是一场“零和游戏”。
今年8月，Uber CEO Dara Khosrowshahi在一次播客采访中说道：“我不认为这是一个零和世界。例如，在餐饮界，麦当劳、星巴克、达美乐等等都有直接面向消费者的渠道，但当他们想最大化餐厅利用率时，结论最终是与市场平台合作。我认为汽车行业也会是类似的情况。”
一个出于焦虑，一个出于分摊成本，目前Waymo已经与Uber开展合作，在明年进军两个新市场：奥斯汀和亚特兰大。Waymo的新捷豹I-Pace车队将通过Uber为打车用户服务。Uber负责保持车辆清洁和维护；Waymo管理传感器硬件、软件和乘客支持。
与此同时，Uber也表达了对特斯拉的兴趣。不知道马斯克作何感想。
而根据Wolfe Research 分析师团队预测：“在最坏的情况下（可能性很低），即使大多数自动驾驶不与 Uber 的合作，即使大部分自动驾驶市场份额是以 Uber 失去市场份额为代价，Uber的利润也只会有个位数到低双位数的百分比下滑。”
因为Uber运营的是市场。
首先，大规模网络的创建极其困难，一旦建立起来，却很难被打破。其次，Uber不是租车公司，它不需要为大多数成本买单——不用买车辆，也不是真正地给司机付工资。
反过来看，如果Waymo和特斯拉Robotaxi取代了Uber的人类司机，会发生什么？
它们一定会建立自己的“打车网络”，由此会带来运营庞大车队的高昂成本和复杂性。
特斯拉也逃不过。举个例子。如果你去打工了，你的特斯拉No.1、No.2、No.3也去打工了。毕竟马斯克说过“像牧羊人照顾羊群一样，一个人就能管理大规模车队。”
突然，你的特斯拉No.1不慎爆胎了；特斯拉No.2眼神不好雨天撞树了；特斯拉No.3感应充电突然瓦特了。。。。请问你要先去照看哪只羊？车里的乘客怎么办？
还是说，你要找特斯拉专业服务团队？运营这么一支庞大的队伍，成本是算在谁头上？万一出交通事故了，法律责任要如何划分？
马斯克画的饼，不是特别敢细想。
具体来看，一个纯粹的自动驾驶“打车网络”在扩展时要面临的挑战包括——底层技术、监管审批、建立足够大的供应基础以运营高质量的网络（尤其是在乘客最需要服务的高峰时段），以及最终让客户接受这一服务的过程。
而在上述一连串的复杂过程中，Uber们完全可以继续扮演“需求聚合者”和“战略合作伙伴”的角色，发光发热。
对了，马斯克还特别点出了“空驶”问题：“考虑车的使用频率，一周有 168小时，可能车每周只用 10 —100 小时，大部分时候车什么都不做。如果车是完全自动驾驶，可以将使用率提高 5 —10 倍，获得 5 —10 倍的价值提升，每周使用时间可突破 100小时甚至达到 160 多小时。”
有没有一种可能，当Uber的人类司机不载客时，公司不需要分摊收入。而对于Robotaxi，即使车上没有乘客，大多数这些固定成本仍然存在。数据显示，截止今年5月，Waymo网络每天“空驶时间”为60%-70%，“空驶里程”为30%-40%。”
嗯，需求就那么多。特斯拉凭什么觉得自己可以做得更好呢？万一造成交通堵塞怎么办……
总而言之，无论Waymo和特斯拉Robotaxi多么出色，都要迅速地让Robotaxi的座位坐满。而这正是Uber们“打车网络”的用武之地。