Robotaxi 與特斯拉的結(jié)合存在不少技術(shù)難點(diǎn)。

首先是數(shù)據(jù)采集和算法迭代方面，存在大量邊緣場景導(dǎo)致的自動駕駛長尾問題，約 5 - 10%的場景可能失效，需要更多針對性的算法訓(xùn)練來解決。

其次，F(xiàn)SD 測試?yán)锍躺形催_(dá)到要求，馬斯克預(yù)計(jì)需 60 億英里，而目前僅 10 億英里。

再者，技術(shù)層面和責(zé)任認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)上，F(xiàn)SD 和 Robotaxi 在中國道路的適配性有待商榷，因?yàn)橹袊窙r更復(fù)雜，人和車更多，需要大量本地化開發(fā)和模型調(diào)整。

還有，目前特斯拉公布的 FSD 本質(zhì)上是輔助自動駕駛技術(shù)，責(zé)任主體還是人，事故責(zé)任認(rèn)定存在困難。

另外，法律法規(guī)的缺失也是阻礙，比如 Robotaxi 運(yùn)營中事故責(zé)任的劃分尚未明確。

特斯拉采用的純視覺路線存在局限性，如遇到塑料袋、流浪貓、橫穿馬路的行人等情況，可能會出現(xiàn)問題。

不過，特斯拉也有優(yōu)勢，其擁有龐大的車隊(duì)規(guī)模和與造車業(yè)務(wù)的協(xié)同，已積累 10 億英里的 FSD 里程。特斯拉還采用 E2E 的做法，可能破解一些局面。

未來，Robotaxi 與特斯拉的結(jié)合需要在技術(shù)、里程、適配性、責(zé)任認(rèn)定、法規(guī)完善等方面不斷努力和突破，才能真正實(shí)現(xiàn)安全可靠的自動駕駛出租車服務(wù)。