Robotaxi 的技術(shù)難點主要在于以下方面。

首先，技術(shù)依賴重傳感器如激光雷達，雖能保證精度但成本較高，降低成本同時保持性能是關(guān)鍵。

其次，感知算法從 2D 到 BEV 感知轉(zhuǎn)變，國內(nèi)雖有進展但仍落后于特斯拉，需更多數(shù)據(jù)和算力支持以縮小差距。

再者，芯片方面，自動駕駛芯片有 GPU 和 ASIC 兩種，各有優(yōu)劣，國內(nèi)芯片廠商在積極布局但仍有提升空間。

另外，端到端技術(shù)是未來趨勢，但實現(xiàn)依賴大量數(shù)據(jù)、快速測試和高 AI 算力，目前國內(nèi)方案多依賴激光雷達和冗余感知技術(shù)，后續(xù)可能會逐漸轉(zhuǎn)向。

還有，在測距方面，純視覺方案在近距離精度可媲美激光雷達，還會結(jié)合毫米波雷達等保證安全，未來端到端方案將更接近人類認知過程。

最后，政策和技術(shù)限制了 Robotaxi 的擴展速度，政策上安全性是核心考量，技術(shù)上依賴重傳感器和高精地圖限制了擴展性，未來需降低成本并提高技術(shù)可擴展性。