自动驾驶竞争加剧：Waymo、Cruise如何领跑特斯拉？

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自开源证券于2024年10月8日发布的报告《交运设备-行业深度报告：智能汽车系列深度（二十）：交通出行革命将至，Robotaxi未来已来》，如需获得原文，请前往文末下载。

自动驾驶技术作为汽车行业的一次革命性突破，正逐渐从概念走向商业化应用。在这个过程中，Robotaxi（无人驾驶出租车）成为了技术落地的重要场景之一。美国作为自动驾驶技术的前沿阵地，孕育了Waymo、Cruise等一批行业先行者，而特斯拉也正以其独特的技术路径加入这场竞争。

关键词：Waymo、Cruise、特斯拉、Robotaxi、自动驾驶、商业化落地

Waymo：技术深耕，稳步推进

Waymo作为谷歌旗下的自动驾驶公司，自2009年起步以来，一直是行业的领跑者。其技术路线坚持重硬件轻软件，通过自研的高性能传感器和深度学习算法，实现了在复杂城市环境中的自动驾驶。Waymo在菲尼克斯推出的全天候服务，标志着其在Robotaxi领域的商业化运营迈出了重要一步。

截至2023年底，Waymo累计获得超过70万的订单，这一数字不仅展示了其在市场中的受欢迎程度，也反映了其技术的成熟度和可靠性。Waymo的成功在于其对自动驾驶技术的持续投入和深耕，通过大量的路测数据积累和算法优化，不断提升自动驾驶系统的性能。

Waymo在硬件上的自研能力也是其保持领先的关键因素。其第五代自动驾驶系统集成了多种传感器，包括激光雷达、毫米波雷达和摄像头，这些传感器的自研使得Waymo能够有效解决深度学习算法模型与硬件的高度捆绑问题，提高硬件利用率并降低成本。

Cruise：快速扩张，商业化运营

Cruise作为通用汽车旗下的自动驾驶公司，自2013年成立以来，迅速在自动驾驶领域占据一席之地。与Waymo不同，Cruise在技术上采取了更为开放的策略，不仅自研关键技术，也积极与外部合作伙伴共同推进技术发展。

2023年8月，Cruise获得加州公用事业委员会的批准，在旧金山提供全天候无人驾驶出租车收费服务，这一批准标志着Cruise在商业化运营上迈出了重要一步。Cruise的快速扩张得益于其在技术上的不断创新和在商业模式上的积极探索。

Cruise的技术路线同样注重硬件与软件的结合，但其在软件上的投入更为显著。通过开发高效的深度学习算法模型和自研芯片，Cruise能够有效解决深度学习算法模型与硬件的高度捆绑问题，提高硬件利用率并降低成本。这种技术路线的选择，使得Cruise在自动驾驶的实现上更为灵活，能够快速适应不同的运营环境和需求。

特斯拉：后来居上，软件定义汽车

特斯拉以其在电动汽车领域的成功，正逐渐将目光转向自动驾驶技术。与Waymo和Cruise不同，特斯拉在技术路线上坚持重软件轻硬件，其FSD（全自动驾驶）系统是一个“端到端”系统，采用无高精地图+纯视觉方案，通过神经网络进行车辆控制。

截至2024年7月，FSD的累计行驶里程已经超过16亿英里，这一数字的增长速度显示出特斯拉在自动驾驶技术上的快速进步。特斯拉的AI算力规模也在快速扩张，计划于2024年算力规模达到近等效9万张H100芯片级别，用以支撑自动驾驶训练。

特斯拉的优势在于其庞大的用户基础和数据积累。通过其全球范围内的车队，特斯拉能够收集到大量的实际驾驶数据，这些数据为FSD算法的迭代提供了宝贵的资源。此外，特斯拉的OTA（空中下载）技术也使得其能够快速地将最新的算法更新推送给用户，实现持续的技术和功能升级。

特斯拉的入局，不仅为Robotaxi市场带来了新的活力，也为整个自动驾驶行业带来了新的竞争格局。其在软件上的深厚积累，有望推动自动驾驶技术的发展进入一个新的阶段。

总结

Waymo、Cruise和特斯拉在美国Robotaxi市场的竞争，不仅是技术的竞争，更是对未来出行方式的探索。Waymo的技术深耕和稳步推进，Cruise的快速扩张和商业化运营，以及特斯拉的后来居上和软件定义汽车，共同推动了自动驾驶技术的发展和商业化应用。随着技术的不断成熟和市场的认可度提高，Robotaxi有望成为未来城市出行的重要选择。