Waymo进军费城测试：自动驾驶AI与车载体验的两条路

2025-12-31，Waymo把自动驾驶测试车开进了费城。消息很短：除费城外，巴尔的摩、匹兹堡和圣路易斯也加入了Waymo“准备上线Robotaxi服务”的城市名单。可这件事背后传递的信息很明确——自动驾驶不再只拼算法，更拼“把AI落地到城市与用户体验里”的系统工程能力。

我一直觉得，很多公司把“进一个新城市”当成PR节点，但对自动驾驶团队来说，它更像一次真实的期末考试：城市路况、法规沟通、地图与定位、车队运营、乘客体验、远程支持、事故处置，每一项都要求软件体系足够成熟。费城这种道路形态复杂、交通参与者多样的城市，尤其能检验Robotaxi的“工程化AI”。

这篇文章放在《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》系列里，我们不只聊Waymo扩城这条新闻，还会借它拆解一个更实用的问题：同样叫“AI上车”，Waymo、Tesla以及中国车企分别把AI用在了哪里？对安全、规模化和用户体验意味着什么？

Waymo为什么要在费城测试？答案是：为规模化运营做“城市适配”

Waymo在费城测试的核心意义不是“秀技术”，而是为未来Robotaxi商业化做城市级适配。Robotaxi要扩城，难点往往不在“能不能跑”，而在“能不能稳定、可复制地跑”。

费城具备三个典型挑战：

1. 道路结构复杂：老城区网格与非规则路网混合，路口形态多、视距变化大。
2. 交通参与者密集且行为多样：行人、自行车、外卖配送、临停车辆等，会制造大量“长尾场景”。
3. 天气与光照条件变化：冬季低太阳高度角带来的眩光、阴影，对感知与规划都是压力测试。

对Waymo而言，扩城并不是简单复制一套模型。更现实的做法是把AI拆到多个层次：感知、预测、规划、控制，以及与运营系统强耦合的“异常处理”。一座新城市，等于一次“数据分布迁移”与“运营流程重建”。

Robotaxi扩城的真实门槛：不是智驾功能，而是“可运营性”

很多人讨论自动驾驶时只盯着“是否端到端”“是否无图”，但Robotaxi公司最在乎的指标是：

• 接单成功率：在复杂区域能否稳定到达上车点
• 接管与远程协助频率：每1000公里需要几次人工介入
• 乘客舒适度：急刹、急转、犹豫不决都会被打差评
• 处置闭环：抛锚、轻微刮蹭、道路封闭时，系统和团队能否快速恢复服务

Waymo在更多城市开展测试，本质是在把“自动驾驶AI”做成一套可扩张的产品与运营体系，而不是单车智驾演示。

Waymo的AI用在“Robotaxi系统工程”，Tesla更像“把模型做成主角”

两条路线的差异可以一句话概括：**Waymo把AI嵌入运营体系；Tesla把AI集中到车端模型。**这不是谁更先进的问题，而是目标函数不同。

Waymo的目标函数非常清晰：为Robotaxi服务负责。它的AI不止在车上，还在云端调度、车队监控、远程支持和安全流程里。

Tesla的目标函数也同样清晰：把面向消费者的智能驾驶能力规模化下放到车主。于是它更强调：

• 数据闭环（车主车队回传）
• 端到端学习与快速迭代
• 在不同地区尽量一致的产品体验

费城测试对比Tesla路线：城市适配 vs. 泛化能力

如果把费城看作“复杂度高、变化多”的考场：

• Waymo更倾向于做城市级上线准备：高置信区域先跑通、运营指标达标后再扩大ODD（运行设计域）。
• Tesla更倾向于追求模型泛化：用更统一的学习框架覆盖更多道路与场景，再通过软件更新持续改善。

我的看法偏务实：Robotaxi商业化阶段，Waymo这种“稳、可控、可运营”的路线更匹配服务交付；而个人车主场景里，Tesla这种“规模化、快速迭代”的路线更容易铺开。

中国车企的“另一种AI上车”：更强调多场景体验与本地生态

把Waymo扩城新闻放回国内语境，会发现中国车企的AI投入重点经常不在“Robotaxi”，而在“汽车软件与用户体验”。也就是说：AI不仅用来开车，更用来“服务车主”。

常见的落地方向包括：

• 座舱AI与语音交互：更自然的多轮对话、方言识别、连续指令（例如“先导航回家，路上把空调调到24度，顺便给我播一段新闻”）
• 场景化服务：通勤、接娃、长途、露营等模式联动座椅、空调、音乐、驾驶策略
• 本地化生态整合：停车缴费、充电、商场进出、外卖取物点提示等
• 智能辅助驾驶的“体验工程”：跟车舒适性、并线果断性、对加塞的处理风格可调

这条路的特点是：AI不是单点能力，而是“把用户路径做顺”的产品能力。对中国市场来说，这往往更能直接带来转化和口碑。

多供应商协同：优点是快，代价是系统整合难

在《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》这个系列里，我们反复提到一个现实：不少中国车企采用“多传感器、多供应商协同”路线（摄像头+毫米波雷达+激光雷达的组合更常见）。

优势很明显：

• 落地更快：供应链成熟，能迅速上量
• 安全冗余更容易做：多传感器互补，有利于降低单一感知失效风险
• 本地化迭代更灵活：针对国内特定场景（电动车密集、非机动车多）做优化

但代价也真实存在：

• 系统集成复杂：不同供应商的感知输出、时间同步、置信度体系要统一
• 体验一致性挑战：同一品牌不同车型、不同平台的智驾“性格”可能不一样

所以你会看到一个趋势：越来越多车企开始强化自研中间层（数据、仿真、工具链、OTA体系），把供应商能力“产品化”。

从“测试城市”到“用户体验”：AI到底该怎么用，才更容易带来订单？

如果你的目标是线索与转化（LEADS），最有效的方式不是泛讲“AI很强”，而是把AI落到用户可感知的价值链。下面这套框架我用得很多，适合把Waymo扩城的行业信号，翻译成车企/供应商/出海团队能执行的路线图。

1）把AI分成三层：安全层、效率层、体验层

• 安全层（必须做对）：AEB、行人/二轮车识别、车道保持、盲区预警；评价指标是事故率与接管风险。
• 效率层（决定规模）：数据闭环、仿真测试、OTA节奏、算力成本；评价指标是迭代速度与单位里程成本。
• 体验层（决定口碑与复购）：舒适的跟车、自然的并线、语音交互、能懂你的场景化座舱；评价指标是NPS与留存。

Waymo扩城更多在打“安全层+效率层”的硬仗；中国车企在“体验层”更容易做出差异化。

2）用“城市清单”倒推你的产品清单

Waymo把费城、巴尔的摩、匹兹堡、圣路易斯纳入测试，说明一个事实：自动驾驶商业化需要持续复制“城市上线能力”。

对应到车企的软件规划，你也可以建立一份自己的“城市清单/场景清单”，例如：

• 高密度非机动车城市
• 高速占比高的城市群
• 冬季雨雪/低光照区域
• 地下车库与商场密集区域

然后倒推：你需要哪些传感器冗余、哪些地图策略、哪些座舱交互、哪些远程诊断能力。

3）别把“端到端”当口号，把它当成本模型

端到端并不是营销词，它首先是成本模型：

• 如果你追求端到端统一模型，就要投入更重的数据治理、算力训练与安全验证。
• 如果你走多供应商协同，就要投入更重的系统集成、接口规范与跨车型一致性工程。

我更建议决策层用一句话做取舍：你要“训练成本高但复制快”，还是“集成成本高但落地快”？

读者常问：Waymo扩城，会对中国智能汽车有什么直接影响？

直接影响主要有三点：

1. Robotaxi验证了“服务型自动驾驶”的商业逻辑：当乘客为可靠性买单时，安全流程、远程支持和运营调度跟算法同等重要。
2. 出海竞争会更现实：未来在北美/欧洲市场，消费者会用Waymo式体验作为参照，车企的智驾与座舱体验需要更“可解释、可预期”。
3. 用户体验会成为差异化核心：当基础智驾能力逐步趋同，谁能把AI做成“顺手、舒服、少打扰”的体验，谁更容易赢得订单。

费城只是一个点，真正的分水岭在“AI如何进入汽车软件体系”

Waymo在费城开启自动驾驶测试，表面是扩城，实质是把AI从实验室搬进城市运营的复杂现实。对比之下，Tesla更强调模型驱动的规模化下放，而中国车企往往在座舱与本地生态上更懂用户、也更敢把AI做进日常细节。

如果你正在做智能汽车产品规划、智驾供应链选择、或座舱体验设计，我建议用一个更“结果导向”的检查表收尾：

• 你的AI能力，能否用安全指标说清楚？
• 你的软件体系，能否支撑高频迭代与低成本验证？
• 你的用户体验，能否让用户在一周内说出“它哪里更省心”？

下一篇系列文章我想继续往下追：当Robotaxi开始在更多城市常态化运营后，**端到端路线与多传感器协同路线，谁更容易把“安全证明”做成规模化的证据链？**你更关注哪一个维度：安全、成本，还是体验？