北京时间10月11日上午，备受世界瞩目的“We，Robot”发布会成功举行。现场，特斯拉正式发布了被命名为Cybercab的特斯拉Robotaxi（无人驾驶出租车），以及Robovan（无人驾驶厢式货车）。
这次发布会，再一次把智能驾驶推到了大众讨论的聚焦点。
▲图源：“特斯拉”微博
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能耗表现、算力双提升，Cybercab有哪些亮点？
Cybercab是特斯拉在自动驾驶领域向无人驾驶的一次尝试与突破。
据介绍，这次发布的特斯拉Cybercab完全取消了方向盘和踏板，采用纯视觉方案，驾驶者将依赖特斯拉的完全自动驾驶系统（FSD）来实现行驶和操控。
该技术采用纯视觉方案，无需依赖雷达等传感器，即可实现精准的自动驾驶，可以实时对车道、行人、障碍物、其他车辆等周围环境进行监测，确保自动驾驶下的安全性。
▲图源：“特斯拉”微博
浙江科技大学教授李强在公开报道中解释，FSD系统与无人驾驶目前广泛采用的传统路径有着很大的不同。
当前，业内多采用激光雷达、摄像头等传感器收集环境数据，交给模型识别目标和障碍物，再配合高精地图，最后根据模型决定车怎么开。即把复杂问题拆解为几个模块分头解决，再按照不同模块权重，综合出结果。
而FSD系统的“端到端”，则是模仿人类开车处理模式——眼睛（传感器）输入信息，中间是神经网络，让数据决定车怎么开，并输出决策。
特斯拉CEO马斯克表示，搭载 FSD完全自动驾驶系统的无人驾驶出租车，比人类驾驶安全10倍左右，能让车更加安全，“我们一直在努力实现完全自动驾驶。”
另外，马斯克在发布会上表示，Cybercab将搭载AI 5计算硬件。此前马斯克曾表示，作为HW5.0的关键芯片，AI 5将使用4nm制程，算力将比HW 4.0提升10倍，能耗表现上提升4-5倍。
▲图源：“特斯拉”微博
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售价预计3万美元，Cybercab如何控制成本？
成本，也是本次对Cybercab关注的一个焦点。
马斯克表示，Cybercab的车辆成本应该会低于3万美元，“我们努力让每个人都享受到完全的无监督的自动驾驶。”
据据马斯克透露，特斯拉的自动驾驶将依然采用AI+视觉的方案，因此不需要过多昂贵的设备，即可实现自动驾驶，这降低了整体成本。
▲图源：“特斯拉”微博
另外，Cybercab引入了感应充电技术，这种无线充电方式可能减少了传统充电接口及其相关组件的成本，同时提供了更加便捷的用户体验。
预计2026年将开始生产CyberCab，到2027年进入量产阶段，届时有望进一步降低成本。
马斯克计算，Cybercab自动驾驶交通成本很低，包含税费和其他费用在内的价格可能最终达到每英里0.3至0.4美元。
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技术加持下，多家企业加码布局智能驾驶
Cybercab的亮相与发布，是特斯拉在智能驾驶技术的一次突破，也是对未来出行方式变革的一次实践探索。
在计算机视觉技术、AI等领域的快速发展下，涉及到人工智能、半导体等多个领域的自动驾驶，正在成为当下各国汽车产业与科技产业布局的重点。
目前，大部分汽车智能驾驶等级普遍为L2级别，遇到突发情况等仍然需要驾驶员进行操作；当智能驾驶进入L4完全自动驾驶阶段后，将完全交由车辆自身。
如今，以Robotaxi为代表的高阶驾驶商业化正在成为业界关注的焦点，例如萝卜快跑、小马智行等企业纷纷发力Robotaxi市场。据悉，目前萝卜快跑正在积极布局全球市场，进军海外，力争在国际市场中树立中国自动驾驶的标杆。
▲图源：“萝卜快跑自动驾驶”公众号
“封面新闻”报道，萝卜快跑计划发布Apollo自动驾驶开放平台 10.0版本，该版本“专为全球用户设计”。
Apollo自动驾驶 10.0版本将搭载百度最新的自动驾驶大模型ADFM（Autonomous Driving Foundation Model），这一升级将大幅提升自动驾驶开放平台的安全性、智能化和易用性。这也将成为全球首个搭载大模型的自动驾驶开放平台。
美国Waymo和网约车巨头Uber也正在谋划多方合作，试图加速在自动驾驶领域的布局。
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无人驾驶发展，将如何影响半导体产业？
智能驾驶产业上游主要由传感器、芯片、算法、高精地图、智能驾驶解决方案等产业组成。智能驾驶和无人驾驶的发展，也将给半导体产业带来诸多新的需求。
无人驾驶汽车需要大量的传感器、摄像头、雷达和激光雷达等感知设备，以及强大的决策和处理能力，这直接推动了对高性能处理器、传感器芯片、通信芯片等的需求增长。
同时，无人驾驶汽车对半导体技术的性能要求极高，这将推动半导体行业的技术创新和快速迭代，尤其是在AI、传感器融合、高速通信和电源管理等领域。
另外，由于无人驾驶汽车对芯片的可靠性和稳定性要求极高，这将推动车规级芯片技术的发展和创新。
无人驾驶市场的发展，也将推动半导体产业链上下游更加融合和一体化。半导体公司与汽车制造商、软件开发商等将更紧密地合作，以确保芯片与车辆系统的兼容性和性能。
可以说，未来自动驾驶的发展，将给半导体等相关领域的技术发展带来更多的想象空间。
