作者 | 于米

在自动驾驶发展的早期，“技术可行性”几乎是唯一的行业竞赛主题。人们热衷于讨论算力规模、模型能力与路测里程，试图用一组不断增长的数字，无限逼近一个尚未完全抵达的未来。

但当L4级自动驾驶逐步从封闭测试走向公开道路，行业发展的关键变量正在悄然发生变化。

什么样的自动驾驶公司才能拿到“长跑入场券”？

这或许可以从滴滴联合创始人、滴滴自动驾驶公司CEO张博近日的一场公开讲话中一窥答案。

4月11日，张博在智能电动汽车发展高层论坛（2026）上发表了题为《AI时代自动驾驶的前景与探索》的演讲。

张博发表演讲

我们试着用三句话来归纳这场发言的核心信息：安全是自动驾驶获取政策和法律准入的门槛，体验是留住用户的商业粘性，而混合出行网络则是解决L4级技术无法实现全场景覆盖的重要路径。

硬件和AI是躯干，真正决定自动驾驶在中国和全球化落地成败的，是本地化运营的安全体系与服务细节。

▌安全的规模化交付能力才是底线

在张博不到15分钟的发言中，“安全”被提及14次，是整个演讲中的高频词之一。为什么张博反复强调“安全”？

与大多数互联网产品不同，自动驾驶直接作用于物理世界，承载的是人的生命与公共交通秩序。它的上线不取决于用户增长或商业模型是否成立，而首先取决于监管与社会是否认可其风险边界。

从这个意义上讲，安全不是结果指标，而是一种“准入能力”。没有被验证、被信任的安全体系，再先进的算法也难以进入真实道路。

全球每年因交通事故死亡约135万人。张博认为，随着技术的进展，这个数字会大幅下降。“在十年前这是一个预测，此时此刻已经成为现实，自动驾驶技术已经被验证比人类驾驶员更安全。”

在滴滴自动驾驶与广汽联合研发设计的新一代Robotaxi车型R2上，自动驾驶系统设计了三层安全冗余。

第一层算法冗余，专门用来判断车辆跟周边的交通参与者是否有可能发生碰撞，有风险就会急刹车或者打方向盘规避碰撞。第二层是软件冗余，如果自动驾驶的软件出现故障，会有一套系统帮助乘客安全地停到可靠位置。第三层是硬件冗余，如果自动驾驶的系统硬件出了问题，会有独立的一套系统实现安全停车。

安全决定了自动驾驶能否实现规模化。单次或小范围的成功，并不能说明系统具备大规模运行的能力，只有当系统在不同天气、路况和交通参与者条件下都能保持稳定表现，自动驾驶才可能从示范区走向更广泛的城市网络。

这也是为什么张博强调工程化的安全能力：通过算法、软件与硬件的多层冗余，将偶发风险转化为可控问题，使系统在极端情况下仍能给出确定性的响应。

滴滴自动驾驶和广汽团队还花了一年半时间，对Robotaxi整车可靠性和系统稳定性做了多项严格验证，包括两冬一夏、综合耐久、腐蚀老化、高低温环境模拟等，都是以车规级标准对整车做了可靠性验证。新车型还搭载了滴滴自动驾驶最新一代硬件平台，该平台搭载了33颗传感器，其中10颗为激光雷达，全车周身没有盲区。

安全是自动驾驶商业化的隐性成本。

每一次系统异常和事故，都会直接影响用户信任与政策环境，进而反作用于业务扩展的节奏。因此，安全不仅是技术问题，也是一种长期运营能力和规模化交付能力，它决定了企业是否能够以稳定的节奏推进服务，而不是在试点与收缩之间反复波动。

安全能力也是业务出海的前置条件。

在全球化语境中，安全还承担着“通用语言”的角色。不同国家在交通规则、道路环境和监管体系上存在差异，但对安全的要求具有高度共识。对于试图出海的自动驾驶公司而言，能否建立一套可被不同市场理解与接受的安全体系，往往比单一技术指标更具决定性。

▌体验重构：Robotaxi是新型移动空间

在张博的演讲中，“体验”被提升到与“安全”同等重要的位置，这种排序并不常见。

过去很长一段时间里，自动驾驶行业习惯于将体验理解为技术成熟之后的附加值，而不是一个需要被优先定义的核心变量。

但当自动驾驶逐步进入真实运营阶段，这一逻辑开始发生变化。

当驾驶行为被系统接管之后，传统意义上围绕方向盘展开的时间和动作被释放出来，人在不同物理空间之间的切换，不再被驾驶这一动作割裂，而是形成一种连续的体验，张博将其称之为“移动空间”。

滴滴自动驾驶在Robotaxi产品中尝试做的，是将用户在车外的行为延续到车内。例如，在用户发起订单之后，车辆可以根据其偏好提前调整座椅角度、空调温度与灯光环境；在用户授权的前提下，车内系统可以同步其正在播放的音乐或视频，实现内容的无缝衔接。

这些功能本身并不复杂，但它们指向的是一种新的产品逻辑：车辆不再只是被动响应需求，而是开始主动预判需求。这种变化也可以理解为从“硬功能”向“软服务”的延伸。

过去的汽车体验，更多集中在动力性能、空间尺寸与舒适性配置等物理指标上，而自动驾驶将关注点转移到服务过程本身。用户在车内的时间如何被利用，是否能够获得稳定且符合预期的体验，成为新的评价标准。

在这一维度上，“更舒服”只是基础，“更懂你”才是竞争壁垒。

技术可以追赶、硬件可以采购，但用户体验依赖的是长期积累的用户数据、对出行场景的理解，以及持续的运营反馈。这些要素需要在真实服务中反复打磨，难以通过短期投入快速获得。

滴滴在长期运营中积累了大量真实出行数据，并建立了成熟的调度系统，使其能够在用户需求、车辆供给与环境条件之间进行动态匹配：用户是否能够在合适的时间被接到，车辆是否处于合适的状态，服务是否保持一致，都会反馈到整体体验之中。随着自动驾驶车辆的接入，这套系统也成为体验优化的基础设施，形成一个不断迭代的闭环。

如果自动驾驶只是将人类驾驶替换为系统驾驶，那么其形态仍然接近传统出租车，差异主要体现在成本与效率上。但如果车辆被重新定义为空间与服务的组合，那么竞争维度也随之改变。从“是否更便宜”，转向“是否有更契合用户需求的体验”。

在这一过程中，体验不再是技术成熟后的附加值，而是需要被提前设计与持续优化的核心能力。

在安全逐渐成为行业共识的前提下，体验正在成为新的分水岭。谁能够在真实场景中持续提供稳定、可预期且具有差异化的出行体验，谁就更有可能在下一阶段的竞争中占据主动。

换言之，谁定义了Robotaxi的体验，谁就更有可能定义未来自动驾驶的产品形态。

▌全球化的真正难点，不是技术

当自动驾驶开始从示范区走向更大范围的应用，一个更复杂的问题随之出现：这种能力能否被复制到不同城市和国家？表面上看，这是一次技术输出，但张博演讲中隐含的判断是，真正的难点并不完全在技术本身。

自动驾驶至今仍运行在政策与技术的双重边界之内。在多数国家和地区，相关法规仍以试点和示范区为主，难以支持完全开放的运营网络。单一依赖Robotaxi构建完整出行供给，在当前阶段难以成立。

在这一背景下，滴滴的“混合出行网络”成为一种更具可行性的路径。其核心逻辑并不复杂：滴滴将自动驾驶车辆嵌入既有出行体系，与人驾网络协同提供更好的服务，而不是用前者替代后者。

在具体运行中，系统可以根据道路条件、实时供需和车辆能力进行动态派单，在适合自动驾驶的场景中调用Robotaxi，其他则由人类驾驶员完成服务。这种模式的关键，不在于最大化自动驾驶的使用比例，而在于保证整体网络的稳定性与连续性。

这一思路在广州的实践中已有体现。用户在平台上发起订单后，并不会主动区分是否由自动驾驶车辆接单，而是由调度系统在后台完成匹配。自动驾驶车辆成为供给的一部分，而非唯一选项。

对于用户而言，体验的核心并非“是否无人驾驶”，而是“是否能被及时、稳定地服务”。这种将自动驾驶能力嵌入既有网络的方式，可以在不打断原有服务结构的前提下逐步扩展。

自动驾驶的出海并非简单的技术复制，而是要在不同国家的交通规则、基础设施和用户习惯中建立一套可运行的系统。滴滴在14个国家的出行服务经验，使其在进入新市场时，已经具备一定的本地化运营基础。这种基础并不体现在算法或硬件上，而体现在对供需关系、调度逻辑以及用户行为的理解上。

从行业路径来看，自动驾驶已成为全球科技竞争焦点。张博透露，滴滴今年也会把自动驾驶推广到海外，部署Robotaxi出行服务。

特斯拉强调单车智能，通过统一的技术方案在全球范围内推广；英伟达则提供底层算力与软件平台，服务于整车厂与开发者。相比之下，滴滴自动驾驶探索的这条路径，是基于海量的全球化出行场景，以混合出行网络的业态，去推动自动驾驶AI技术的进步和汽车形态的变化。

出海不是代码的平移，而是安全标准、运营经验与社会责任感的整体性输出：安全体系需要符合不同市场的监管要求，服务流程需要适配当地用户习惯，运营策略需要根据供需结构进行调整。

这些要素共同构成了“负责任的创新”：不仅关注技术是否可行，也关注其在具体社会环境中的运行方式。

自动驾驶的难点，或许从来不在于让机器学会开车，而在于让一套新系统在复杂世界中持续运转。而当技术逐渐趋同后，真正拉开差距的，往往是那些不易被量化的能力：如何处理不确定性、如何理解人，以及如何在效率与安全之间保持克制。

所谓“负责任的创新”，正是对这种边界的长期经营。

封面来源：企业官方

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