Robotaxi官宣上路，马斯克搞得比Waymo 2000辆新车签单运营动静大得多！

老马在X上“大宴群臣”，一堆Leader和官方号互相留言、转发、庆祝，成了今天科技圈、车圈最大热门：

但定睛一看，好么~现在只有20辆开始路测，极个别特斯拉铁粉才能获邀体验……

所以L2升维L4的反击战，马斯克笃信的第一性原理验证之路，都只迈出了小半步。

以及特斯拉Robotaxi launch day上最值得关注的，反而是一个马斯克亲自站台，来自中国的“C位年轻人”。

特斯拉Robotaxi官宣路测

和前几天特斯拉Robotaxi上路被网友拍下来相比，今天最大的进展是官宣Robotaxi正式开始上路了。

目前只在德州奥斯汀落地，每天上午6点至午夜12点运营，规模也很小，马斯克透露只有20辆。

可以载客，单程4.2美元（约30元人民币），但不是任何用户都能打到，只有经过“特斯拉严选”的忠实粉丝才能获得邀请去体验。

从网上放出的一些片段来看，特斯拉Robotaxi一上路，就是去安全员的状态：

体验过的网友，描述都是正面的，尤其是很多人都提到了“human like”、“smooth”，意思是特斯拉Robotaxi的驾驶行为，十分贴近人类成熟司机，刻板的规则少，给乘客一种“预期感”。

这其实也和特斯拉最先落地实践的“端到端”技术路线紧密相关，即通过大量的人类司机优质数据来训练AI司机，而非通过人工手写规则来应对路况。

奥斯汀本身也是Waymo落地运营城市之一，很多网友专门和Waymo的Robotaxi做了对比。

主要反馈集中在Waymo的L4系统驾驶“小动作多”，比如方向盘频繁“抽搐”，不断修正位置，造成乘坐体验不舒适：

以及Waymo会出现幽灵刹车，在人车混行场景下极其保守，没有特斯拉的信心和从容；

有网友提到，特斯拉的Robotaxi可以把乘客放在要去的烧烤店门口停车场，同样的路线，Waymo也试图进停车场，但失败了，最后只能把乘客扔在十字路口：

当然了，这批在网上分享体验的“早鸟”都是特斯拉死忠粉，主观无意识地美化特斯拉，也在所难免。

相信各位观众老爷心里都有自己的判断。

马斯克则在X上大加称赞了Robotaxi上路，还转发了办公室庆功party的大合照：

格外有料，图中C位掌镜的是一位来自中国的年轻人。

特斯拉Robotaxi的C位年轻人

段鹏飞，本科毕业于国内的211高校武汉理工大学，专业是光电信息科学与工程专业。

博士毕业于俄亥俄大学电子工程系，并且获得了2019年威廉E.杰克逊奖。

从时间线上看，段鹏飞2017年首次加入特斯拉，担任特斯拉自动驾驶项目的软件工程师。

马斯克传记里，段鹏飞也有露面。2019年特斯拉自动驾驶日，全员都在疯狂赶Deadline，段鹏飞自述“连轴转了几个月，没有休息一天，实在太累了，感觉被榨干了”。

于是，在自动驾驶日之后，段鹏飞离开了特斯拉，加入了亚马逊支持的自动驾驶公司Zoox。

仅仅9个月后，段鹏飞就感到“很无聊”，又给前老板打电话重新回到特斯拉团队，直至今日。

在2022年特斯拉AI Day，段鹏飞就被马斯克推上过台前，作为负责人介绍了特斯拉在自动驾驶汽车上的神经网络模型——Occupancy Network。

随后的CVPR 2023的自动驾驶分论坛，段鹏飞还受邀代表特斯拉进一步介绍OCC相关技术。占用网络在特斯拉首先实践落地后，迅速成为国内一众自动驾驶玩家的共识，被纷纷效仿跟进。

2022年段鹏飞升任高级软件工程师，负责特斯拉的Fleet learning团队。

这里的Fleet并不是特指Robotaxi车队，而是整个特斯拉量产上路的FSD系统。

数据层面，段鹏飞的团队专注于提升数据引擎的吞吐量和迭代速度，包括数据的自动打标等等。

感知方面，段鹏飞的团队开发了FSD背后关键神经网络，包括视觉基础模型、占用网络、物体检测、行为预测、交通控制和泊车辅助系统等等。

总结一下，特斯拉Robotaxi“C位年轻人”段鹏飞，职务是高级软件工程师，担任特斯拉自动驾驶团队关键的数据团队负责人，并且还参与开发了FSD的几乎所有关键感知模块。

当然这都是过去了。

几个月前，马斯克又提拔了这位武汉理工大学校友，新的职位是“首席软件工程师”，Principal Software Engineer。

在马斯克的AI team当中，也是关键重要的核心之一了。

马斯克的“AI teams”

马斯克转发的一个团队大合影，并解释“AI teams”：

与此同时，特斯拉还有一个官方账号叫 Tesla AI，但两者其实不是一个意思。

马斯克指的是整个特斯拉的AI团队，包括软件和硬件。

比如软件算法团队，负责人是印度裔的Ashok Elluswamy，CMU机器人系的硕士。

Ashok Elluswamy也是特斯拉VP，负责整个自动驾驶工作，既有软件也有硬件，既有开发也有测试、部署等等。之前段鹏飞的Fleet learning团队在他之下，其余团队还包括特斯拉车载硬件、传感器、超算等等。

从特斯拉技术路线来看，量产车的FSD、如今的Robotaxi，包括机器人，基座大模型同出一源，团队其实高度重叠，段鹏飞本人也提到他的职责是全局的数据利用和算法开发。

AI teams中的另一部分关键，是硬件团队——算力基础设施Cortex，负责人是Srihari Sampathkumar，普渡大学电子计算机系毕业，最早在英伟达自动驾驶团队效力，2017年被挖到特斯拉。

Srihari Sampathkumar带领的超算团队这次被马斯克着重点名表扬，称“没有你们的付出，就没有特斯拉的Robotaxi”：

前面说的Tesla AI账号，其实并不是软硬一体的特斯拉全部AI研发力量，而是这支超算团队“抢注”的。

段鹏飞升任首席软件工程师后，带的团队很有可能和这位Srihari Sampathkumar带领的超算团队平级，一软一硬构成特斯拉突破L2瓶颈、开启AGI大门的中坚力量。

One more thing

Waymo前CEOJohn Krafcik几个月前阴阳特斯拉，并且表达了对6月份特斯拉Robotaxi Launch day的怀疑：

有无数种方法可以伪造Robotaxi上路……

John Krafcik也是自动驾驶赛道老人，2021年之前长期担任Waymo的CEO。他对特斯拉干Robotaxi的质疑，本质仍然是L2、L4两种路线的争端：

如果一家公司真的想打造安全的Robotaxi，那么它的原型车绝对不会像特斯拉原型车那样。一辆真正的Robotaxi会体现安全至上：传感器应该安装在最佳位置——车顶、车身侧面和角落，还必须具备自清洁和干燥功能——雨刷器、压缩空气喷嘴等等。

L4通过世界模型、VLA、规则算法等等综合手段来保证安全可靠性的下限，并且尤其强调多传感器冗余的关键作用。

L4阵营长期不屑于L2玩家依赖端到端模型来“模仿”人类司机实现“自动驾驶”的路线，国内L4大佬也常见这样的论调。

而特斯拉代表的L2路线，近年受到ChatGPT、Deepseek浪潮启发，将大规模多模态模型应用到自动驾驶，期望通过大算力、大模型实现AI司机的智能涌现，彻底终结“升维降维”之争。

但特斯拉Robotaxi目前仍然是小批量测试，“升维”能不能突破壁垒还很难说。

John Krafcik到底是Robotaxi“吹哨人”，还是L4阵营真真切切感受到了威胁？