特斯拉Robotaxi首秀：争议与市场狂欢

特斯拉Robotaxi“幼年”视频流出！第一批体验者反馈褒贬不一，L4阵营担忧？

特斯拉Robotaxi终于迎来“出道”时刻，首日开放测试便吸引了众多粉丝参与体验，并上传了一系列实测反馈视频。这些视频展示了Robotaxi在路口与重卡会车、夜晚掉头等场景的表现，普遍赞扬其驾驶行为流畅舒适、贴近人类驾驶习惯。体验者还指出，Robotaxi能够灵活自主进入停车场接送乘客，而其他L4无人车则难以做到。

然而，与此同时，也流出了一些特斯拉Robotaxi“宕机”的视频片段。这些视频显示Robotaxi方向盘抽搐、犹豫走错车道以及直接将乘客扔到路口，原地僵住等情况。虽然特斯拉官方并未对此作出回应，但质疑声随之响起，有人质疑部分视频可能为摆拍，并指出真实运营场景下，Robotaxi应能够承担更高的客流量和更复杂的路况挑战。

尽管存在争议，但Tesla Robotaxi的首秀依然引发了市场热议。特斯拉股价大涨超过8%，市值一夜增至6270亿元人民币，马斯克身价也暴涨192亿美元。一些华尔街投行对特斯拉的自动驾驶能力持乐观态度，认为其“端到端”算法具有泛化性优势，且成本优势显著，未来将持续受益于自动驾驶领域的市场扩张。

这种观点与L4阵营长期坚持的多传感器冗余、规则算法等安全保障手段形成鲜明对比。目前来看，华尔街更倾向于相信类似ChatGPT和DeepSeek的“大模型路线”，将特斯拉Robotaxi视为下一代自动驾驶技术的标杆。

未来发展值得关注:

• 特斯拉是否能有效解决Robotaxi存在的一些缺陷？
• L4阵营能否回应市场对“端到端”算法的认可？
• 自动驾驶技术的发展方向会是怎样的？大模型路线还是多传感器冗余路线？

这些问题将随着特斯拉Robotaxi的不断发展而得到解答。阅读本文之前，你最好先了解以下几个概念：

• Robotaxi: 自动驾驶出租车，利用人工智能技术实现无司机操作的自动驾驶行驶。
• L4级自动驾驶: 高级别自动驾驶，车辆能够在大多数情况下完成驾驶任务，但仍需人工干预。
• 端到端算法: 一种将传感器数据直接映射到控制指令的深度学习模型，无需大量的人工规则和特征工程。
• 大模型路线: 利用大型语言模型（LLM）等深度学习模型进行自动驾驶任务训练，强调泛化能力和数据驱动。
• 多传感器冗余路线: 利用多种传感器融合感知环境信息，并采用规则算法保障安全性的自动驾驶技术路线。

了解这些概念后，你才能更好地理解本文所阐述的关于特斯拉Robotaxi、L4阵营以及未来自动驾驶发展趋势的观点和讨论。

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