CyberCab无人驾驶出租车商业化有哪些困难？

发布会听得热血沸腾，但回过头想了想在中国实现马斯克关于无人驾驶出租车Cybercab的想法，可能会面临不少困难：

1. 技术成熟度的制约：自动驾驶技术虽然发展迅速，但仍存在不成熟的问题。例如，激光雷达在雨雾天气下的穿透能力有限，摄像头在夜间和恶劣天气中的视觉感知灵敏度会下降。此外，自动驾驶系统在复杂交通环境下的精准感知识别和高精度定位能力仍有待提高。

2. 软硬件成本的制约：自动驾驶功能的实现需要付出额外的成本，这包括昂贵的传感器、高精度地图、计算平台等。随着自动驾驶等级的提高，所需的硬件数量和软件复杂度增加，导致成本进一步上升。30000美金的成本在中国可能需要相当长时间才能达到。

3. 基础设施的制约：自动驾驶的发展不仅需要车辆自身的技术进步，还需要通信端、路端、云端等基础设施与车辆形成协同。目前，适应自动驾驶发展的信息基础设施在中国尚处于早期阶段，离大规模商用要求还存在明显差距。

4. 数据丰富度的制约：自动驾驶是数据驱动的技术，需要大量且场景丰富的数据用于算法训练和迭代升级。目前，自动驾驶车辆在限定区域内的运行限制了多元化场景数据特别是边缘数据的获取。

5. 公众接受度：自动驾驶汽车的普及受到公众接受度的影响。公众对自动驾驶技术的了解程度、使用意愿、支付意愿等接受度相关因素至关重要。目前，一般公众对自动驾驶的安全性、可靠性仍存在担忧。

6. 法律法规的缺位与不健全：自动驾驶汽车的发展需要相应的法律法规支持，包括产品准入、事故责任认定、保险政策等。目前，中国在自动驾驶领域的法律法规尚不完善，这对自动驾驶的商业化落地构成制约。

7. 产业体系的成熟度：自动驾驶汽车产业距离成熟标准还有一定距离。企业需要与车企合作，在既有车身上改造，长期没有可观的营收，巨额的资金投入需要靠资本市场输血维持。

8. 安全风险防控：自动驾驶技术应用衍生的运行和管理风险需要开展预评估研究，同时需要强化网络安全防护，落实网络安全等级保护要求。

9. 政策环境：需要完善自动驾驶道路测试管理规范，探索自动驾驶车辆载人载物测试和试点示范，研究基础设施智能化建设支持保障政策。

10. 标准规范体系建设：需要研究自动驾驶和车路协同标准体系架构，加快制定关键性、基础性标准，支撑产业有序发展。

虽然中国在自动驾驶领域已经取得了一定的进展，但在技术成熟度、成本、基础设施、数据丰富度、公众接受度、法律法规、产业体系成熟度、安全风险防控、政策环境以及标准规范体系建设等方面仍面临挑战。解决这些难点需要政府、企业以及社会各界的共同努力。

特斯拉推出名为CyberCab的无人驾驶出租车和无人驾驶Model Y，这虽然是今天特斯拉发布会上最为劲爆的消息，但其实并不太让人意外。特斯拉的无人驾驶出租车已经预告里很长时间了，原本大家以为其应该在七八月的时候就开发布会的，结果一再跳票，之后百度的萝卜快跑开始大量在国内各大中城市投放，这对特斯拉的股价还造成了一定影响。现在其终于出炉了，虽然大家期待了很久。但是国内的观众看了估计心里还是要嘀咕，鉴于数据跨境流动的种种障碍，特斯拉的无人驾驶汽车或者出租车是否能够在中国落地，估计还是个大问题。