穿越安全與體驗的窄門

作者 | 于米

在自動駕駛發(fā)展的早期，“技術(shù)可行性”幾乎是唯一的行業(yè)競賽主題。人們熱衷于討論算力規(guī)模、模型能力與路測里程，試圖用一組不斷增長的數(shù)字，無限逼近一個尚未完全抵達(dá)的未來。

但當(dāng)L4級自動駕駛逐步從封閉測試走向公開道路，行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵變量正在悄然發(fā)生變化。

什么樣的自動駕駛公司才能拿到“長跑入場券”？

這或許可以從滴滴聯(lián)合創(chuàng)始人、滴滴自動駕駛公司CEO張博近日的一場公開講話中一窺答案。

4月11日，張博在智能電動汽車發(fā)展高層論壇（2026）上發(fā)表了題為《AI時代自動駕駛的前景與探索》的演講。

張博發(fā)表演講

我們試著用三句話來歸納這場發(fā)言的核心信息：安全是自動駕駛獲取政策和法律準(zhǔn)入的門檻，體驗是留住用戶的商業(yè)粘性，而混合出行網(wǎng)絡(luò)則是解決L4級技術(shù)無法實現(xiàn)全場景覆蓋的重要路徑。

硬件和AI是軀干，真正決定自動駕駛在中國和全球化落地成敗的，是本地化運(yùn)營的安全體系與服務(wù)細(xì)節(jié)。

▌安全的規(guī)?；桓赌芰Σ攀堑拙€

在張博不到15分鐘的發(fā)言中，“安全”被提及14次，是整個演講中的高頻詞之一。為什么張博反復(fù)強(qiáng)調(diào)“安全”？

與大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品不同，自動駕駛直接作用于物理世界，承載的是人的生命與公共交通秩序。它的上線不取決于用戶增長或商業(yè)模型是否成立，而首先取決于監(jiān)管與社會是否認(rèn)可其風(fēng)險邊界。

從這個意義上講，安全不是結(jié)果指標(biāo)，而是一種“準(zhǔn)入能力”。沒有被驗證、被信任的安全體系，再先進(jìn)的算法也難以進(jìn)入真實道路。

全球每年因交通事故死亡約135萬人。張博認(rèn)為，隨著技術(shù)的進(jìn)展，這個數(shù)字會大幅下降。“在十年前這是一個預(yù)測，此時此刻已經(jīng)成為現(xiàn)實，自動駕駛技術(shù)已經(jīng)被驗證比人類駕駛員更安全?！?/p>

在滴滴自動駕駛與廣汽聯(lián)合研發(fā)設(shè)計的新一代Robotaxi車型R2上，自動駕駛系統(tǒng)設(shè)計了三層安全冗余。

第一層算法冗余，專門用來判斷車輛跟周邊的交通參與者是否有可能發(fā)生碰撞，有風(fēng)險就會急剎車或者打方向盤規(guī)避碰撞。第二層是軟件冗余，如果自動駕駛的軟件出現(xiàn)故障，會有一套系統(tǒng)幫助乘客安全地停到可靠位置。第三層是硬件冗余，如果自動駕駛的系統(tǒng)硬件出了問題，會有獨(dú)立的一套系統(tǒng)實現(xiàn)安全停車。

安全決定了自動駕駛能否實現(xiàn)規(guī)模化。單次或小范圍的成功，并不能說明系統(tǒng)具備大規(guī)模運(yùn)行的能力，只有當(dāng)系統(tǒng)在不同天氣、路況和交通參與者條件下都能保持穩(wěn)定表現(xiàn)，自動駕駛才可能從示范區(qū)走向更廣泛的城市網(wǎng)絡(luò)。

這也是為什么張博強(qiáng)調(diào)工程化的安全能力：通過算法、軟件與硬件的多層冗余，將偶發(fā)風(fēng)險轉(zhuǎn)化為可控問題，使系統(tǒng)在極端情況下仍能給出確定性的響應(yīng)。

滴滴自動駕駛和廣汽團(tuán)隊還花了一年半時間，對Robotaxi整車可靠性和系統(tǒng)穩(wěn)定性做了多項嚴(yán)格驗證，包括兩冬一夏、綜合耐久、腐蝕老化、高低溫環(huán)境模擬等，都是以車規(guī)級標(biāo)準(zhǔn)對整車做了可靠性驗證。新車型還搭載了滴滴自動駕駛最新一代硬件平臺，該平臺搭載了33顆傳感器，其中10顆為激光雷達(dá)，全車周身沒有盲區(qū)。

安全是自動駕駛商業(yè)化的隱性成本。

每一次系統(tǒng)異常和事故，都會直接影響用戶信任與政策環(huán)境，進(jìn)而反作用于業(yè)務(wù)擴(kuò)展的節(jié)奏。因此，安全不僅是技術(shù)問題，也是一種長期運(yùn)營能力和規(guī)?；桓赌芰?，它決定了企業(yè)是否能夠以穩(wěn)定的節(jié)奏推進(jìn)服務(wù)，而不是在試點與收縮之間反復(fù)波動。

安全能力也是業(yè)務(wù)出海的前置條件。

在全球化語境中，安全還承擔(dān)著“通用語言”的角色。不同國家在交通規(guī)則、道路環(huán)境和監(jiān)管體系上存在差異，但對安全的要求具有高度共識。對于試圖出海的自動駕駛公司而言，能否建立一套可被不同市場理解與接受的安全體系，往往比單一技術(shù)指標(biāo)更具決定性。

▌體驗重構(gòu)：Robotaxi是新型移動空間

在張博的演講中，“體驗”被提升到與“安全”同等重要的位置，這種排序并不常見。

過去很長一段時間里，自動駕駛行業(yè)習(xí)慣于將體驗理解為技術(shù)成熟之后的附加值，而不是一個需要被優(yōu)先定義的核心變量。

但當(dāng)自動駕駛逐步進(jìn)入真實運(yùn)營階段，這一邏輯開始發(fā)生變化。

當(dāng)駕駛行為被系統(tǒng)接管之后，傳統(tǒng)意義上圍繞方向盤展開的時間和動作被釋放出來，人在不同物理空間之間的切換，不再被駕駛這一動作割裂，而是形成一種連續(xù)的體驗，張博將其稱之為“移動空間”。

滴滴自動駕駛在Robotaxi產(chǎn)品中嘗試做的，是將用戶在車外的行為延續(xù)到車內(nèi)。例如，在用戶發(fā)起訂單之后，車輛可以根據(jù)其偏好提前調(diào)整座椅角度、空調(diào)溫度與燈光環(huán)境；在用戶授權(quán)的前提下，車內(nèi)系統(tǒng)可以同步其正在播放的音樂或視頻，實現(xiàn)內(nèi)容的無縫銜接。

這些功能本身并不復(fù)雜，但它們指向的是一種新的產(chǎn)品邏輯：車輛不再只是被動響應(yīng)需求，而是開始主動預(yù)判需求。這種變化也可以理解為從“硬功能”向“軟服務(wù)”的延伸。

過去的汽車體驗，更多集中在動力性能、空間尺寸與舒適性配置等物理指標(biāo)上，而自動駕駛將關(guān)注點轉(zhuǎn)移到服務(wù)過程本身。用戶在車內(nèi)的時間如何被利用，是否能夠獲得穩(wěn)定且符合預(yù)期的體驗，成為新的評價標(biāo)準(zhǔn)。

在這一維度上，“更舒服”只是基礎(chǔ)，“更懂你”才是競爭壁壘。

技術(shù)可以追趕、硬件可以采購，但用戶體驗依賴的是長期積累的用戶數(shù)據(jù)、對出行場景的理解，以及持續(xù)的運(yùn)營反饋。這些要素需要在真實服務(wù)中反復(fù)打磨，難以通過短期投入快速獲得。

滴滴在長期運(yùn)營中積累了大量真實出行數(shù)據(jù)，并建立了成熟的調(diào)度系統(tǒng)，使其能夠在用戶需求、車輛供給與環(huán)境條件之間進(jìn)行動態(tài)匹配：用戶是否能夠在合適的時間被接到，車輛是否處于合適的狀態(tài)，服務(wù)是否保持一致，都會反饋到整體體驗之中。隨著自動駕駛車輛的接入，這套系統(tǒng)也成為體驗優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施，形成一個不斷迭代的閉環(huán)。

如果自動駕駛只是將人類駕駛替換為系統(tǒng)駕駛，那么其形態(tài)仍然接近傳統(tǒng)出租車，差異主要體現(xiàn)在成本與效率上。但如果車輛被重新定義為空間與服務(wù)的組合，那么競爭維度也隨之改變。從“是否更便宜”，轉(zhuǎn)向“是否有更契合用戶需求的體驗”。

在這一過程中，體驗不再是技術(shù)成熟后的附加值，而是需要被提前設(shè)計與持續(xù)優(yōu)化的核心能力。

在安全逐漸成為行業(yè)共識的前提下，體驗正在成為新的分水嶺。誰能夠在真實場景中持續(xù)提供穩(wěn)定、可預(yù)期且具有差異化的出行體驗，誰就更有可能在下一階段的競爭中占據(jù)主動。

換言之，誰定義了Robotaxi的體驗，誰就更有可能定義未來自動駕駛的產(chǎn)品形態(tài)。

▌全球化的真正難點，不是技術(shù)

當(dāng)自動駕駛開始從示范區(qū)走向更大范圍的應(yīng)用，一個更復(fù)雜的問題隨之出現(xiàn)：這種能力能否被復(fù)制到不同城市和國家？表面上看，這是一次技術(shù)輸出，但張博演講中隱含的判斷是，真正的難點并不完全在技術(shù)本身。

自動駕駛至今仍運(yùn)行在政策與技術(shù)的雙重邊界之內(nèi)。在多數(shù)國家和地區(qū)，相關(guān)法規(guī)仍以試點和示范區(qū)為主，難以支持完全開放的運(yùn)營網(wǎng)絡(luò)。單一依賴Robotaxi構(gòu)建完整出行供給，在當(dāng)前階段難以成立。

在這一背景下，滴滴的“混合出行網(wǎng)絡(luò)”成為一種更具可行性的路徑。其核心邏輯并不復(fù)雜：滴滴將自動駕駛車輛嵌入既有出行體系，與人駕網(wǎng)絡(luò)協(xié)同提供更好的服務(wù)，而不是用前者替代后者。

在具體運(yùn)行中，系統(tǒng)可以根據(jù)道路條件、實時供需和車輛能力進(jìn)行動態(tài)派單，在適合自動駕駛的場景中調(diào)用Robotaxi，其他則由人類駕駛員完成服務(wù)。這種模式的關(guān)鍵，不在于最大化自動駕駛的使用比例，而在于保證整體網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與連續(xù)性。

這一思路在廣州的實踐中已有體現(xiàn)。用戶在平臺上發(fā)起訂單后，并不會主動區(qū)分是否由自動駕駛車輛接單，而是由調(diào)度系統(tǒng)在后臺完成匹配。自動駕駛車輛成為供給的一部分，而非唯一選項。

對于用戶而言，體驗的核心并非“是否無人駕駛”，而是“是否能被及時、穩(wěn)定地服務(wù)”。這種將自動駕駛能力嵌入既有網(wǎng)絡(luò)的方式，可以在不打斷原有服務(wù)結(jié)構(gòu)的前提下逐步擴(kuò)展。

自動駕駛的出海并非簡單的技術(shù)復(fù)制，而是要在不同國家的交通規(guī)則、基礎(chǔ)設(shè)施和用戶習(xí)慣中建立一套可運(yùn)行的系統(tǒng)。滴滴在14個國家的出行服務(wù)經(jīng)驗，使其在進(jìn)入新市場時，已經(jīng)具備一定的本地化運(yùn)營基礎(chǔ)。這種基礎(chǔ)并不體現(xiàn)在算法或硬件上，而體現(xiàn)在對供需關(guān)系、調(diào)度邏輯以及用戶行為的理解上。

從行業(yè)路徑來看，自動駕駛已成為全球科技競爭焦點。張博透露，滴滴今年也會把自動駕駛推廣到海外，部署Robotaxi出行服務(wù)。

特斯拉強(qiáng)調(diào)單車智能，通過統(tǒng)一的技術(shù)方案在全球范圍內(nèi)推廣；英偉達(dá)則提供底層算力與軟件平臺，服務(wù)于整車廠與開發(fā)者。相比之下，滴滴自動駕駛探索的這條路徑，是基于海量的全球化出行場景，以混合出行網(wǎng)絡(luò)的業(yè)態(tài)，去推動自動駕駛AI技術(shù)的進(jìn)步和汽車形態(tài)的變化。

出海不是代碼的平移，而是安全標(biāo)準(zhǔn)、運(yùn)營經(jīng)驗與社會責(zé)任感的整體性輸出：安全體系需要符合不同市場的監(jiān)管要求，服務(wù)流程需要適配當(dāng)?shù)赜脩袅?xí)慣，運(yùn)營策略需要根據(jù)供需結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。

這些要素共同構(gòu)成了“負(fù)責(zé)任的創(chuàng)新”：不僅關(guān)注技術(shù)是否可行，也關(guān)注其在具體社會環(huán)境中的運(yùn)行方式。

自動駕駛的難點，或許從來不在于讓機(jī)器學(xué)會開車，而在于讓一套新系統(tǒng)在復(fù)雜世界中持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。而當(dāng)技術(shù)逐漸趨同后，真正拉開差距的，往往是那些不易被量化的能力：如何處理不確定性、如何理解人，以及如何在效率與安全之間保持克制。

所謂“負(fù)責(zé)任的創(chuàng)新”，正是對這種邊界的長期經(jīng)營。

封面來源：企業(yè)官方