2025年8月22日，纽约市长宣布，Waymo被允许在纽约核心区开展无人驾驶出租车（Robotaxi）服务的商业化运营。这个消息，还是比较值得关注的。

为什么呢？纽约的交通跟美国其他大城市的交通有些不一样，尤其是曼哈顿，更拥挤更复杂。一旦Waymo在纽约展现出了良好的表现，能融入这里的混乱交通之中，就充分证明了其技术的成熟度，也为后续更广泛的商业化铺平了道路。

而这也给中国自动驾驶产业敲响了警钟。如果我们还不尽快解决产业内部的各种问题，就有可能让自己在这场有关交通出行竞争的终局落于下风。

地狱级考场

首先，Waymo能在纽约开展Robotaxi业务，为什么如此重要？

从直观上，你可以简单理解为，这相当于允许萝卜快跑在上海核心区域进行商业化运营。

我生活在纽约郊区，深感复杂的纽约交通堪称自动驾驶的“终极考场”。

这里的社会文化就是效率优先，车辆和行人更是寸土必争。道路每天都拥挤不堪，你走得稍微慢一点，都会被后方的行人超越。驾驶更是堪称野蛮，每一个车位，道路上每一个并线机会，司机都会毫不犹豫地去争取，急加速、急刹车、突然的变道都是常态，稍有迟疑就会被其他车辆加塞儿到怀疑人生。

纽约交通一撇

在这样的环境中，Waymo的Robotaxi如果还为了保证安全而过度保守，就一定会寸步难行，被卡在车流中动弹不得。但如果要追求效率，又可能增加发生事故的风险。

因此，纽约的这种野蛮驾驶环境，将成为自动驾驶技术的训练场和试金石。

过去十余年，Waymo虽然积累了上亿公里的测试数据，但对极端场景覆盖度仍然不够，需要投入大量人力去对极端场景数据进行筛选。

而Waymo在纽约这种复杂的驾驶环境里运营一天，所能遇到的挑战，可能比在奥斯丁或加州的郊区运营一个月还要多。

Waymo从而可以借此机会不断优化自身的算法，使Robotaxi做出近似人类老司机的果断决策，并通过在曼哈顿的街头活过一个早高峰，来证明自己的技术能力。

警钟已鸣

然而，反观国内，我们却不敢在这种环境中测试自己的自动驾驶技术，也就带来了一种安全和规模化的幻觉。

我们曾反复强调，如今自动驾驶领域的关键问题就在于解决罕见的极端场景（Corner Case）。

例如突然滚落的石头、误入道路的羊群、前方货车意外掉落的货物等等，这些场景出现的可能性或许不高于0.1%，但能自如应对这些突发状况才标志着自动驾驶系统已经成熟可靠。

目前，中国Robotaxi的测试和运营大多还集中在路况良好、车辆行人较少的示范区。在这些地方，Robotaxi或许能跑出漂亮的数据，看起来很安全，但一旦暴露在市区拥挤混乱的交通环境中，这些车就将不知所措。

再说说规模问题。

“Scaling Law”（规模法则）无疑是近年来AI领域的基石，其核心就是大力出奇迹，即通过模型参数、数据量的不断扩大，来提升模型性能。

这个定律在自动驾驶领域也适用，只是模型性能的提升更多来自于数据规模。

表面看，中国已经有四十多个城市开展了Robotaxi的测试和试运营，并积累了大量测试数据。但规模的表象下，是极度的分散和碎片化。

我们之前就做过统计，绝大部分城市的车队规模在百辆级别，即使是作为头部示范区的武汉，其Robotaxi车队总规模也仅在700-800辆左右。

更关键的是，当前中国的自动驾驶数据生态，可以用“七国八制”来形容，每个企业都有自己的一套数据标准，而任何一家企业都难以形成有效的数据飞轮。

它们无一不是陷入一个死循环：运营规模小，导致无法积累覆盖极端场景的多样化数据，算法就无法得到有效优化；系统能力提升缓慢，且由于缺乏测试标准，安全性无法得到充分证明，反过来又使监管部门不敢批准更大规模的商业化运营。

就像科幻小说《三体》中，外星文明投向地球的“智子”阻止了人类科技进步，我们的数据分散问题正在将庞大的中国汽车产业锁死在“电动化”的阶段，难以朝“智能化”和“出行服务化”的高维阶段发展。

所以最后，我认为，这次Waymo在纽约的突破，包括此前特斯拉在各地布局Robotaxi业务，对中国Robotaxi产业将带来强大冲击。

中国汽车产业从来不缺销量领袖和技术尖子。比亚迪已是全球新能源汽车销量冠军，华为也在自动驾驶领域展现出了较强实力。此外，自动驾驶方案供应商Momenta也有不俗的实力，获得了包括奔驰、宝马、奥迪以及丰田、比亚迪等众多车企的认可。

但是，我们的产业领袖在哪？现在看，还没有哪个企业站出来指出行业面临的问题，并振臂一呼，引领整个产业共同解决共性问题。

当然，换个角度看，Waymo和特斯拉带来的外部压力也可能成为推动变革的契机。

当外部威胁足够大时，内部就更容易形成合作。一旦我们行业内的有识之士开始正视各个关键问题，特别是数据孤岛这一核心症结，中国自动驾驶产业就有可能一举突破发展瓶颈。

我们曾呼吁，非常时期当行非常之法，中国应当举全国之力聚集数据资源。

具体来说，可由几家领军车企牵头，联合监管部门、自动驾驶企业和数据平台，共同制定极端场景数据标准，并将所有相关数据汇聚到一个共享平台。

在保护用户隐私和企业商业机密的前提下，这个平台的数据应对全行业开放，用于算法的优化。只有这样，才能让每一次极端场景的发生，每一次事故，甚至每一次接管，都成为全行业共同的财富。

除了数据外，自动驾驶测试标准的制定、车队规模的扩大以及算力资源的聚集也同样非常关键。

出处：头条号 @王煜全