难以置信！2026年美国联邦政府重磅出手，Robotaxi商业化进程迎来历史转折点——

就在今年1月初，美国政府发布的自动驾驶新政，引爆了整个行业对未来发展的狂热讨论。

联邦新政破藩篱｜政策统一催化Robotaxi走下赛道

翻阅过去几年的自动驾驶政策会发现，美国政府一直抱有既想鼓励创新又想确保乘客安全的摇摆态度。

其中最具有象征性的规定，就是要求每辆自动驾驶汽车必须安装方向盘，以防止软件失灵造成的事故。 但这恰恰限制了自动驾驶的终极形式。

实际上，在1月8日前，全美多州在自动驾驶上各行其是，对安全的态度也大相径庭，这直接束缚了各公司市场扩张的触角，不过这一时期仍出现了某些试探性的例外。

例如德州政府允许特斯拉每年生产约200辆不带方向盘的Cybertruck，这一决定曾被业界视为寸土寸金的政策土壤中破出的幼苗。

然而，今年美国联邦法律的新改变成为了全球自动驾驶发展的转折点。

最重要的新政是要求车企必须从更多角度系统性证明车辆安全性，而不是简单自行声明。特别是针对L4级Robotaxi展开商用部署，一定要经过几个阶段的数据审验。

部署的车辆通常需要经历上路监控、监管机构审核、事故报告机制等环节。这背后的深层含义就是将模糊的承诺，转化为按联邦标准交割的完整审查流程。

此外，白宫正在推进一项覆盖L3到L5级的自动驾驶安全政策草案，一旦成文，这意味着只要车企满足联邦系统的安全性证明，就可实现跨州行驶和运营。

预计2026年北美地区将形成统一的自动驾驶政策，届时车企将彻底告别四处谈判的地域壁垒。

在2026年结束之前，联邦层面的法规或将成为决定Robotaxi兴衰的最关键变量。

四大玩家已集结｜Waymo运营规模扩大特斯拉等待上牌

截至目前，北美Robotaxi市场拥有Waymo、Zoox、Cruise和特斯拉四大玩家，各家的运营规模处在不同阶段。

Waymo作为该领域的先行者，已在凤凰城、旧金山、洛杉矶、奥斯汀和亚特兰大部署约1500辆自动驾驶汽车，其每周的自动驾驶数据记录量达到了惊人的45万次。

公司计划在2025年11月将服务范围进一步扩展到迈阿密、达拉斯、休斯顿和奥兰多，并且在2024年获得了一笔56亿美元的重大投资，这表明投资者对无人驾驶未来充满信心。

亚马逊旗下的Zoox于2025年9月开始在拉斯维加斯提供Robot Bus服务，专注于多人拼车场景。

Cruise作为Waymo曾经的最大对手，在2024年11月被通用汽车收购并重组，缩小了商业运营规模，并开始转向将自动驾驶数据用于家用车智能化系统。

业内消息称，Cruise的实际运营已基本停摆，这或许标志着Robotaxi在某个战略方向上的退潮，以及传统汽车制造商对未来个人汽车智能驾驶的加码。

而特斯拉的CyberCab目前仍处于预生产阶段，尚未在公路上进行运营。

根据特斯拉规划，CyberCab计划在2026年4月投入生产，将仅在德州奥斯汀进行运营，并已获得可小批量无方向盘生产许可，这为特斯拉的纯视觉自动驾驶方案准备了一块难得的试验田。

其较小的运营规模与Waymo的快速扩张形成鲜明对比，但联邦法律一旦统一，自然也能为其带来的更多可能。

技术路线殊途同归｜算力要求决定体验安全拷问本心

对比美国头部玩家，会发现自动驾驶技术正走向分岔路口，而核心的分水岭，就在于“摄像头+后端”与“激光雷达+高算力芯片”的路线选择。

在一次典型的美国大停电中，Waymo系统出现了长达18小时的无响应停摆状态，这凸显出基于激光雷达技术的一大潜在问题，也就是封锁状态下车端巨大的算力消耗与对网络连接的依赖。

相比之下，特斯拉的Robot Taxi在同样场景下可正常工作。

这正是源于二者技术路线的不同：Waymo以激光雷达为核心，配合高算力芯片，在所有环境下都能多模态建模，以增强系统稳健性，但代价是增加了硬件成本与能耗。

而特斯拉采用纯视觉方案，通过环绕车身的8个摄像头采集数据，使用自家AI5芯片算力达3000-5000 TOPS。模型训练和主要数据处理在后端完成，传回车端直接执行。

两者的性能要求在算力方面表现出来巨大的差异。

以特斯拉AI5芯片算力对比来看，Waymo所需的处理算力大约是其两倍，既包括实时处理来自6个激光雷达数据的算力需求，也包括高分辨率地图合并分析时的能耗。

有工程师推测，这可能是由于Waymo的自动驾驶面临运行时多传感器时间同步的更高复杂性，对算力要求也自然更加迫切。

这决不是简单的好与坏的选择，核心问题在于，在技术实现之前，对行车安全和用户体验的定义标准，就已在人的理性判断中被提出来了。

美国消费者关注“成本”｜传统车企布局L3方案各显神通

回到最终的消费端，目的地是否真的在“点对点”之间，更多的可能取决于消费者愿意为其支付的 “成本”。

目前Waymo已在美国一些城市实施商业化收费服务，根据其在旧金山的定价情况，与有人驾驶出租车的基本持平。

许多出租司机会面临驾驶任务被技术替代的风险，但是铁路天基互联网之外的出行模式同样会催生新职业需求。

在这个层面，乘客自身对“降低出行成本”的天然渴求，才是所有自动驾驶公司最终都会面对的一道共同考试题。

以特斯拉的Cybertruck来说，其最核心的卖点就是将每英里的成本大幅降至约0.2美元，远超同类的燃油和电动车。其他主流制造商并未提出类似这样鲜明而具体的成本目标。

在驾乘体验和驾驶自动化程度方面，传统车企并没有放弃布局。

例如通用汽车在其旗下凯迪拉克、别克、雪佛兰等品牌的车型上推广搭载L3级功能的Super Cruise系统，福特则推出了BlueCruise辅助驾驶系统。

但二者技术路线上仍以便于规模化为先，选择通过长距离雷达、短距离雷达与摄像头配合高清地图的实现方式，而在高级驾驶转向方面则较为保守。

与特斯拉追求逐步脱离对高清地图依赖不同，传统车企仍然将高清地图作为保障车辆行驶安全的重要本钱。

这样更依赖物理地图的模式，使得通用和福特的车辆未能展现出像特斯拉那样灵活应对突发路况的能力，一个典型的例子就是未依赖高清地图进行通信的服务区域，可能就会出现车辆呼叫驾驶员接管的提示。

技术革新改变城市形态｜最优路径尚未确定

美国地区自动驾驶的第一轮布局已宣告结束，真正的核心竞争力并不仅是驾驶算法，更多的体现在数据获取的渠道上。一些公司的汽车实现联网状态下行驶时，每跑一英里就能靠数据收益维持运营。

特斯拉不仅向传统制造商出售自动驾驶授权，其自研的自动驾驶芯片和高密度激光雷达系统也可能被选择在第三方车型上运用，这是其拥有更大商业想象力的基础。

更值得关注的是，一些车企为了在遵守联邦法规与新政策下推进应用，甚至不再局限于地图采集，而开始使用多维车辆的传感器数据进行“内存扩增”技术。

市场整体成熟后，车企很可能不再需要建立“特供地图”，而是采用协作车道地图的方式来确保行驶安全。目前北美地区的合作还停留在少数地方政府的层面上。

最应该看清的现实是，最终路径会取决于技术和法规与消费者接受度三者共识的形成。未来三到五年内，最强势的全自动驾驶企业将可能局部垄断，一个无论便不便利不被掌声或批评所动摇的出行行业新秩序正在形成。

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