特斯拉备受期待的Robotaxi试点服务终于在奥斯汀启动，标志着其视觉驱动自动驾驶技术迈向商业化运营的关键一步。此次上线得益于核心AI团队对FSD软件架构的重大革新——用大规模神经网络取代了传统启发式代码，并辅以惊人的算力投入，尽管面临来自Waymo及中国同行的激烈竞争，但特斯拉正加速推动其在自动驾驶和通用人工智能领域的宏大愿景。
埃隆·马斯克（Elon Musk）的宏图——让百万辆自动驾驶出租车在路上穿梭——在经历了近八年的漫长等待后，终于在德克萨斯州奥斯汀迈出了实质性的一步。当地时间6月22日，特斯拉正式启动了Robotaxi的试点服务，首批受邀用户得以体验这款基于Model Y车型改造的自动驾驶车辆，仅需支付4.20美元的固定费用。这不仅是特斯拉自动驾驶技术商业化落地的里程碑，更是其“纯视觉”技术路线在真实世界复杂环境中接受考验的开端1。
技术栈的“范式转换”：从规则到神经网络
此次Robotaxi的亮相，其背后最引人注目的并非仅仅是车辆本身，而是特斯拉在自动驾驶核心技术路线上的一次深刻变革。据Artimatic Technologies总裁、佐治亚大学教授约翰·吉布斯（John Gibbs）透露，当前奥斯汀测试的Robotaxi版本虽基于FSD 13.2.9微调，但其底层代码已发生了颠覆性重构。最核心的变化在于，特斯拉AI团队将此前由安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）团队在2017-2018年间开发的大约33万至34万行C++启发式代码精简了近90%1。
这些被删除的代码，充斥着“如果出现停车标志则执行XX操作”之类的条件判断逻辑，本质上是人类经验的显式编码。取而代之的，是马斯克称之为“巨型神经网络”的新范式。这一转变意味着系统不再依赖预设的、由工程师手工编写的规则来应对各种路况，而是通过数百万视频数据和模拟驾驶训练，自主优化其多达45亿参数（预计FSD 14.0版本将达到这一规模，是现有模型的4.5倍）1。这类似于ChatGPT从3.5到4.0的智能跃迁，标志着自动驾驶技术从“人类经验编码”向“参数化训练”的根本性跨越。
由印度裔机器人工程师阿肖克·埃卢斯瓦米（Ashok Elluswamy）领导的特斯拉AI与自动驾驶软件团队，正是这一变革的关键推动者。埃卢斯瓦米是马斯克亲手面试的第一位特斯拉AI/Autopilot工程师，自2014年加入以来，他一路晋升，最终成为特斯拉所有AI/Autopilot软件的负责人。马斯克曾盛赞他：“如果没有这位印度裔工程师，特斯拉‘只不过是又一家寻找根本不存在的自动驾驶供应商的汽车公司’。”2 这次代码精简，正是团队用“权重换代码”策略的集中体现，显著提升了系统性能——例如，将路况处理的“记忆窗口”从10秒扩展至30秒，解决了早期FSD“逐帧判断”的缺陷，使得车辆能通过更长时间序列判断潜在风险，做出更连续的决策1。
算力基石与规模化挑战
技术上的飞跃离不开强大的算力支撑。特斯拉的超级计算机集群已被马斯克定位为全球最大的AI训练平台之一，其算力规模正以每年4-7倍的速度增长，部分季度甚至可达50倍1。马斯克甚至大胆预测，随着Grok模型在2026年初进化50倍，叠加Robotaxi、货运卡车、特斯拉机器人及全自动化工厂的并行落地，超级智能可能在2026年达成。彭博智能报告也指出，特斯拉凭借垂直整合优势（能源、芯片、机器人、汽车），其算力部署速度可能较OpenAI、谷歌快12-18个月1。
然而，Robotaxi的规模化推广仍面临挑战。当前，奥斯汀的试点服务仅限于特定区域，且车辆数量在10-20辆之间，每辆车都配备安全员，通过紧急按钮或后台远程监控进行干预。特斯拉特意强调了车内摄像头和麦克风的隐私保护机制，默认关闭，仅在必要时手动开启，麦克风主要用于识别紧急车辆鸣笛声3。
约翰·吉布斯教授指出，“地域适配性”是规模化的核心挑战。特斯拉在财报中披露的“奥斯汀定向训练模型”表明了其对本地路况的优化。然而，若每个城市都需要独立优化模型，将导致巨大的管理难题。吉布斯提出，特斯拉可能采用**低秩适配器（LoRA）**技术，通过轻量级参数矩阵叠加在基础模型上，仅需文本文件即可定义本地规则，避免为每个城市开发独立模型。此外，**检索增强生成（RAG）**机制可使车辆根据导航目的地提前从云端加载本地规则，实现动态适配1。这些技术将是特斯拉能否实现“千辆”甚至“万辆”级别部署的关键。
用户体验与全球竞争格局
初步的用户体验反馈显示，Robotaxi的行驶过程普遍“顺畅”，主驾前的屏幕显示导航，副驾有安全员坐镇。有意思的是，Robotaxi APP页面拒绝了小费，显示一个刺猬卡通人物比出OK手势并附言“开个玩笑”——马斯克对此回应：“不得不这样啊。”有网友甚至建议可以有“反向小费”，鼓励乘客保持车辆整洁3。尽管马斯克此前曾展示过没有方向盘和踏板的“Cybercab”概念车，目前运营的Robotaxi仍是带有传统控制装置的Model Y，这让不少网友感到疑惑，也凸显了从概念到实际落地的审慎过程。
在全球自动驾驶的竞赛中，特斯拉并非先行者，甚至面临着来自中国玩家的激烈竞争。一位国外网友评价：“中国已经有了这个几十年了。”百度萝卜快跑、小马智行、文远智行等国内企业早已在北京、上海、广州、深圳等多个城市开展商业化运营，其中部分城市已实现“无安全员”的纯无人驾驶示范运营1。小马智行CTO楼天城直言，当前Waymo、小马智行和百度已达到“上牌桌”状态，而特斯拉虽是“非常认真的Robotaxi玩家”，但在运营规模上仍需加速追赶。
特斯拉的Robotaxi上线，是其在AI、自动驾驶和机器人领域“十年辛勤工作的巅峰之作”3。马斯克预言，全自动化将使全球GDP每10年增长100-1000倍，而特斯拉作为“超级智能基础设施提供者”，其市值可能突破10万亿美元1。这不仅是对自身技术的自信，更是对未来社会经济形态的深远判断。然而，从最初的寥寥数十辆到马斯克设想中的百万规模，特斯拉的自动驾驶之路仍漫长而充满未知，它将不仅是技术与工程的较量，更是对AI伦理、社会接受度及全球监管框架的持续挑战。
引文
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印度裔AI 负责人删掉Karpathy 90％遗留代码，马斯克Robotaxi 终上线！用户体验：不要小费，还可能倒给你钱·InfoQ·华卫、冬梅（2024/6/23）·检索日期2025/6/23 (Note: This is the same source as 3 but used for different specific claims within the article, demonstrating comprehensive use of the primary snippet’s linked content.) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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Who is Ashok Elluswamy? Indian-origin engineer to head Tesla’s robot project ops·Financial Express·（2024/6/23）·检索日期2025/6/23 ↩︎
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印度裔AI 负责人删掉Karpathy 90％遗留代码，马斯克Robotaxi 终上线！用户体验：不要小费，还可能倒给你钱·InfoQ·华卫、冬梅（2024/6/23）·检索日期2025/6/23 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎