对于一些人来说，终极的出行方式是自动驾驶出租车，这是一种完全自主的按需出行车辆，让乘客免去了拥有车辆的烦恼。这个梦想离现实有多近？
自弗朗西斯·豪丁驾驶他的无线电遥控汽车穿越纽约，沿着百老汇和第五大道疾驰以来，已经过去了 100 年。虽然这辆车——据一些人声称是第一辆“无司机”汽车——险些发生几起事故，但它最终以撞上另一辆汽车结束了其创纪录的行驶历史。
在接下来的几十年里，出现了许多自动驾驶和半自动驾驶技术的尝试，但直到 20 世纪 80 年代，美国国防部通过其国防高级研究计划局（DARPA）的介入，广泛兴趣才得以形成。2004 年的 DARPA 挑战赛要求工程师、学生等创建一辆能够导航沙漠赛道的自动驾驶汽车。尽管没有车辆完成整个赛道，但比赛验证了自动驾驶汽车的概念，公司开始瞄准市场主导地位。自那时以来，重大里程碑推动了自动驾驶的演进，包括 Alphabet 旗下的 Waymo 在 2015 年实现了首次在公共道路上成功的完全自动驾驶。
目前，在自动驾驶领域已经投入了超过 1000 亿美元（见图 1），其中大部分资金用于机器人出租车领域。然而，五年来，运营 4 级机器人出租车的公司尚未实现盈利。本文探讨了机器人出租车的梦想，以及将其从炒作转变为现实所需的一切。
车辆背后的技术
根据研究公司 IDTechEx 的数据，到 2045 年，全球自动驾驶出租车车辆市场规模将达到 1740 亿美元，并在 2025 年至 2045 年间展现出 37%的 20 年复合年均增长率（CAGR）。预计美国和中国将主导市场份额。这种快速增长需要多种技术支持，包括雷达、激光雷达、超声波传感器和摄像头，以提供物体检测和识别车辆、行人和障碍物的视觉数据。处理器、连接协议和执行器也发挥着重要作用；近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）使车辆能够利用其经验和复杂算法来处理收集的大量数据。
人工智能和机器学习通过实时分析数据、识别潜在危险、预测其他驾驶员的行为，同时确定最佳行动方案，提高了准确性和可靠性。车辆做出明智的决策，能够在极其复杂的环境中导航，并在各种场景中越来越熟练。这得益于全球定位系统（GPS）接收器，它们接收来自多颗卫星的信号进行三角定位。这些数据结合车辆的速度和方向，实时记录精确位置。
利用高精度地图系统，公司可以提供道路布局、车道标记、交通标志和限速信息。这些数据使车辆能够预见即将到来的转弯、交叉路口和其他潜在障碍，提前规划行驶路线。强大的软件系统被用于检测和预防传感器读数错误和网络安全威胁等风险和故障，在维护安全方面发挥着关键作用。
在这些技术背后，有几家大公司正在独立或合作研发自动驾驶技术。市场领导者 Waymo 和 Apollo 凭借其传感器、地图和智能技术享有盛誉。Waymo 和 Baidu 采用复杂的架构，结合多个 AI 系统进行决策。相比之下，特斯拉采用基于摄像头的方案，辅以地图和端到端的深度学习系统，该系统处理原始传感器数据以做出驾驶决策。这种方案存在争议，一些专家表示它限制了特斯拉达到其竞争对手所见的精确水平的能力。
随着自动驾驶汽车上路行驶，美国和中国商业无人驾驶出租车服务正蓬勃发展。这些地区的关键参与者包括 Alphabet 旗下的 Waymo、百度 Apollo Go 以及亚马逊支持的 Zoox，提供者数量和地点逐年增加。
采用障碍
虽然技术精度可能比人类驾驶的汽车带来更低的交通事故率，但仍存在挑战。监管和法律挑战、安全、数据隐私、事故责任认定以及系统认证都是必要的、昂贵的，并且在地区间不一致。此外，城市环境中的安全和可靠性要求意味着车辆必须能够应对恶劣天气、复杂的交通状况和人类行为。
例如，某汽车子公司 Cruise 在 2023 年发生一起涉及行人的事件后不久暂停了其全部自动驾驶出租车运营。这一事件引发了关于我们是否已准备好迎接自动驾驶汽车的讨论，并强调了公众认知、安全与监管之间微妙的联系。
这些挑战继续延缓自动驾驶出租车市场的渗透，以及建立盈利行业的可行路线图。政府和私营部门需要继续支持长期解决方案所需的重大资金投入。
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