Waymo 布局新城市，地方阻力加大
Waymo 在 7 月释放多项动态。公司计划在丹佛、拉斯维加斯、圣地亚哥以及坦帕落地全自动无人驾驶运营。初期仅面向内部员工开放乘坐，后续再向公众开放。
企业同时启动搭载专职安全员的现代 IONIQ 5 自动驾驶实车测试，意在为 Waymo Driver 新增一套整车硬件平台。
美国华盛顿特区议员正在审议法案，拟修订 2012 年《自动驾驶法案》；新规允许车辆取得华盛顿交通局（DDOT）许可后开展无人驾驶测试与商业化 Robotaxi 运营。提案包含保险要求、事故上报机制，并计划对 Robotaxi 按行驶里程征税，税收部分用于公共交通、教育与就业发展。
因此华盛顿不仅是潜在市场，更是重要的政策试验场。Uber 反对法案部分条款，希望 Robotaxi 能够和有人驾驶网约车组成混合运营网络。Waymo 支持放宽部署相关法规，并提出城市不应将市场准入权限交由出行平台掌控。
法案研讨期间，Waymo 联合《The Washington Informer》在华盛顿特区举办社区沟通座谈会。Waymo 透露，计划在 5 区与 7 区新建车辆维保中心，为车队提供运维服务，预计为当地创造数百个就业岗位。Waymo 一名代表坦言，华盛顿路况具备 “特殊性”，例如礼宾车队以及各类安防设施。就业议题备受关注，当下 Robotaxi 准入审批已经演变为涉及本地就业、出行权益与公众信任的多方博弈。
另外东好莱坞发生一起车辆恶意破坏事件，暴露出另一类运营风险。据 ABC7 报道，一名男子在繁忙路口爬上 Waymo 测试车并实施损毁，警方随后以故意破坏财物罪将其逮捕。该事件不属于自动驾驶系统安全故障，但具备警示意义：无人驾驶车队行驶在公共道路，车辆容易成为人为破坏目标。
综合各项动态可以看出，Waymo 已经进入全新发展阶段：规模化运营不再只依靠自动驾驶技术本身。城市公众信任、车队防护、公众沟通与突发事件处置，都已经成为运营体系不可或缺的组成部分。
特斯拉 Cybercab 开展测试，安全议题受到更多关注
特斯拉在奥斯汀启动量产版 Cybercab 测试，该车取消刹车踏板与方向盘。副驾驶位置仍配备安全员，尚不代表无人驾驶商业运营正式落地。
本次测试意义重大，Cybercab 让特斯拉的 Robotaxi 战略更加清晰。此前奥斯汀自动驾驶测试主要使用改装 Model Y；这款无人工操控机构的双座车型，清晰传递长期战略方向，但也使得各类运营难题无法回避。
政策层面存在关键时间窗口。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）提案，允许专为自动驾驶系统打造的车辆取消刹车踏板。倘若提案落地，将扫清 Cybercab 这类车型的一大设计障碍，但企业依旧需要实车验证公共道路行驶安全性。
第二项挑战在于与应急救援力量的交互。联邦监管机构、参议员以及多个州政府，正在深入问询自动驾驶车辆如何应对警察、消防、急救车辆。对于特斯拉而言，相关监管审查如期而至；企业正试图证明视觉优先、低成本 Robotaxi 方案具备规模化潜力，以此对标 Waymo 这类搭载多套感知硬件的竞品。
特斯拉正从愿景规划走向公开验证。Cybercab 实车测试是重要产品里程碑，但接下来需要接受运营层面的考验。在业务从奥斯汀小规模试点向外扩张的过程中，特斯拉必须证明车辆能够妥善处置应急场景、支持远程接管、应对非常规路况，并适配各地交通法规。
大众通过 Moia 在汉堡开展 Robotaxi 运营
大众集团旗下 Moia 在汉堡推出自动驾驶穿梭班车试点服务，测试车辆采用 ID. Buzz。首期车队规模有限，车上仍配备专职安全员，但为大众集团在欧洲搭建起可对外展示的自动驾驶运营载体。
Uber、Autobrains 与 Nvidia 联合测试低成本 Robotaxi 软件栈
Uber 选择 Autobrains 与 Nvidia 合作，在慕尼黑开展 Robotaxi 测试。该项目为 Uber 搭建欧洲测试据点，同时契合其整体战略：优先对外合作，而非自研全套自动驾驶软件栈。
核心亮点在于技术架构。当下行业普遍追捧端到端方案，而 Autobrains 持不同观点。该企业表示，单一超大模型虽然能够较好应对常规路况，但处理极端场景时，需要投入更多数据、标注资源、算力以及持续迭代训练。
Autobrains 方案同样依托神经网络，但创新之处在于将驾驶任务拆解为众多小型智能体。一个智能体专门处理路口通行场景，其他智能体分别应对校车、行人意图识别、雨天高速行驶、超车操作等场景。调度器实时调取对应智能体协同工作。
这套方案不仅具备技术特色，同时面向整车厂与车队运营商提供规模化落地思路，主要优势体现在五点：
- 算力成本：Autobrains 称其高端产品仅需数十 TOPS 算力，竞品部分系统需要数千 TOPS。慕尼黑测试方案搭载 6 颗摄像头，采用通用量产 Nvidia 硬件平台。
- 验证成本：模块化架构支持针对单个智能体、单项驾驶能力独立测试与迭代，无需像大模型一样每次改动都完整执行全流程验证。
- 可追溯性：若监管机构问询车辆决策逻辑，能够定位到产生决策对应的智能体、驾驶能力模块与工具链。
- 地图依赖：搭载 Air-to-Road 定位技术，融合实时摄像头画面与离线航拍 / 卫星影像，目标是部署阶段摆脱重度高精地图依赖。
- 车型适配性：系统可搭载于常规乘用车，无需配备外置大型激光雷达套件、后备箱加装 GPU 或者定制化 Robotaxi 专用车型。
企业商业模式分为三大板块。第一是量产 ADAS 业务，率先落地自动紧急制动、自适应巡航、车道保持、交通标志识别、红绿灯识别功能。Autobrains 表示相关项目已在全球多地推进，验证车规级成熟度。第二是 Robotaxi 业务，虽然入局时间较晚，但计划依托 Uber、Nvidia 以及各大整车厂商伙伴加速规模化。第三是 Air-to-Road 定位技术，可为 ADAS 与 Robotaxi 项目提供冗余定位方案。
慕尼黑是精心选定的试验场。Raichelgauz 表示，这座欧洲城市路况复杂，交通密集、道路狭窄、施工路段众多、非机动车流量大，同时监管标准严苛。车辆与测试资质到位后，仅用时三天就启动搭载测试驾驶员的路试。下一阶段计划在 Uber 出行网络内推出配备测试驾驶员的商业化试运营；持续积累运营数据，达成 5 万小时干预次数低于 1 次的指标后，再撤除车内驾驶员。
VinFast 项目成为这套技术路线的第二个试验平台。VinFast 与 Autobrains 合作开发增强版 L2+、L2++ 驾驶辅助系统以及自动驾驶概念车。该概念车搭载 7 颗量产摄像头，总算力约 20TOPS，采用 Agentic AI 以及 Air-to-Road 定位方案。
地域布局具备战略意义：慕尼黑负责在监管严格的欧洲市场验证方案；东南亚用于应对高密度车流场景，当地大量两轮车、独特交通习惯、高精地图覆盖不足等现状，凸显低成本定位方案的价值。Autobrains 称同一套硬件与传感器方案可适配两大区域，依靠本地化智能体适配差异化驾驶行为。
但不能判定 Agentic AI 路线已经取得成功，其仍然存在大量待验证环节。不过，这表明Autobrains 正在探索一条差异化规模化路径。倘若该方案能够凭借低算力需求、更少标注工作量、通用车型、清晰决策追溯能力实现商业化运营，将为整车厂商开辟一条无需从定制化专属车队起步的 Robotaxi 发展路径。
Mobileye 转型：由自动驾驶供应商入局 Robotaxi 运营
Mobileye 计划 2027 年在美国一座大型都会区推出自营 Robotaxi 服务。首期车队规划规模约 100 台，于当年分阶段投放，目标验证全自动无人驾驶运营能力。
这项战略意味着业务边界显著拓展，不再局限于向整车厂与出行服务商输出 Mobileye Drive 自动驾驶软件栈。Mobileye 计划将 Mobileye Drive 与旗下出行平台 Moovit 深度整合，打通乘客端应用、多模式出行路径规划、自动驾驶任务调度中心、车队管理系统，并对接远程操控基础设施。
Mobileye 表示，自营出行服务不会取代面向客户的合作项目，合作伙伴落地项目与自有 Robotaxi 业务将并行推进。这也是该战略内在的矛盾点：Mobileye 希望获取运营数据、积累乘客服务经验、完成规模化验证，同时持续对外输出技术，但合作方会将其视作同行竞争者。
规模化目标具备挑战性。Mobileye 称，若首期车队运营顺利，后续五年车队规模有望扩充至约 17000 台。该数值仅为发展目标，并非既定落地计划。官方尚未公布落地城市、整车平台合作方以及运营合作主体。
对行业而言，本次布局关键。Mobileye 不再仅仅争夺第三方出行服务中的自动驾驶方案订单。企业正在验证技术供应商能否转型开展运营业务，同时不破坏原有合作体系的可能性。
日产计划在东京开展基于 Leaf 车型的轻高精地图 Robotaxi 试点
日产计划于今年晚些时候在东京开展基于 Leaf 车型的 Robotaxi 试点项目，最终落地有待当地监管部门审批。该试点依托日产与 Wayve、Nvidia以及 Uber 的深度合作项目推进。
技术层面看点在于系统架构。这款 Robotaxi 搭载冗余系统以及 Nvidia Drive Hyperion 平台，配备摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器与车内感知传感器；驾驶决策由 Wayve 的 AI Driver 提供。
一大亮点是整套系统无需依赖详尽高精地图。系统可实时感知路况，并依托真实路测数据持续学习。这一路线，与重度依赖高精地图的 Robotaxi 方案形成鲜明对比。
目前该项目仍处于试点阶段，尚不代表商业化服务得到验证。但案例展示了传统整车厂的可行路径，即借助合作伙伴的自动驾驶方案入局 Robotaxi 赛道，不必从零自研全套人工智能系统。
伦敦民调显示公众对 Robotaxi 存在抵触情绪
舆观调查机构受伦敦议会交通委员会委托开展调研，结果显示，42% 的伦敦市民反对自动驾驶出租车，支持者占比 29%。仅有约三成受访者表示愿尝试投入运营的无人驾驶出租车。
民众的担忧具备现实依据。近半数受访者担心自动驾驶车辆难以应对突发状况；道路安全、系统故障以及个人信息使用问题同样是大众关注的重点。仅有 17% 的受访者相信 Robotaxi 运营企业能够负责任地处理个人信息。
该调研意义重大，伦敦是多家自动驾驶企业重点布局的目标市场。Uber、Lyft 以及 Wayve 均计划在英国推出 Robotaxi 业务，但公众信任度提升的速度，跟不上技术落地的进度。
对于监管机构而言，这份调研揭示了规模化推广存在阻碍。即便企业取得运营许可、完成安全论证并公布技术成果，倘若乘客与其他道路使用者不信任该项服务，自动驾驶出行业务依旧难以普及。
