Robotaxi 開得更晚、FSD 前進台灣,Tesla 純視覺路線面臨哪些新考驗?

電動車大廠 Tesla 正把旗下無人計程車服務 Robotaxi 往更晚的夜間延伸,但執行長馬斯克最近提到的一個例子,也讓 Tesla 長年選擇的自駕技術路線再次受到關注。

Tesla 近日將美國德州 Austin 的 Robotaxi 無人計程車服務時間,從晚上 10 點延長至 11 點。馬斯克隨後表示,目前團隊仍在處理夜間寵物辨識問題,甚至具體舉例,要確保車輛能看見「黑暗中灰色柏油路上的灰色小貓」。《Electrek》據此將問題指向 Tesla 的純視覺路線,認為 LiDAR 能為這類低照度、低對比場景提供額外感測資訊。

Robotaxi 是 Tesla 建立在自家 FSD 自駕技術上的無人叫車服務,2025 年 6 月首先在 Austin 以有限規模推出,初期使用 Model Y 載客,車內仍配置安全監督人員。Tesla 當時也明確表示,其自駕技術採取只使用攝影機的純視覺架構,搭配以全球車隊資料訓練的神經網路,並希望藉此將 Robotaxi 快速擴展至更多城市。

「灰色小貓」背後,是純視覺要面對更多道路情境

這項討論之所以與 Tesla 特別相關,在於這套純視覺路線不只用在 Robotaxi,提供一般車主使用的 FSD(Supervised,全自動輔助駕駛)也採取相同的視覺技術方向。FSD(Supervised)主要透過車身周圍攝影機取得道路影像,再由神經網路辨識車輛、行人、道路與其他物體;目前仍需要駕駛主動監督,與 Austin Robotaxi 的無人駕駛服務不同。

因此,馬斯克所說的「灰色小貓」更值得關注的地方,不在於它能否直接證明純視覺可行或不可行,而是當 Tesla 開始把自駕能力延伸至夜間、更多道路與不同市場時,這套路線需要處理的情境也會跟著增加。

低能見度就是其中一類。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)今年已將 Tesla FSD 相關調查升級至工程分析,調查包括眩光、霧或空氣懸浮物降低道路能見度時發生的事故,並關注系統能否辨識感測能力下降並適當提醒駕駛。

從 Austin 夜間道路到台灣汽機車混流

另一種驗證則正在台灣展開。Tesla Taiwan 10/2 表示,旗下 FSD(S)輔助駕駛系統在台申請案,自 7 月中提交文件後,至 9 月已完成首輪技術審查會議,並同步啟動內部軟體開發與實際道路初期功能驗證。Tesla 也依審查意見調整道路測試計畫,除法規要求場景外,進一步納入城市至鄉村不同交通型態,以及台灣特有的汽機車混流與交通規則;這份計畫已在第二次技術審查會議提出,後續仍將依審查意見補充說明。

台灣申請中的 FSD(Supervised)仍屬需要駕駛主動監督的輔助駕駛系統,與 Austin 的無人 Robotaxi 並不相同。但兩項進展可以放在一起觀察的是,當同一套以視覺為核心的自駕技術進入不同時段與市場,必須面對的道路條件也會跟著改變。Austin 最近突顯的是夜間低照度、低對比物體;台灣則需要驗證大量機車、混合車流、不同道路型態與在地交通規則。

LiDAR 變便宜,多感測器與純視覺的取捨也在變化

Tesla 並非業界唯一的技術選擇。Google 母公司 Alphabet 旗下自駕公司 Waymo,在第六代自動駕駛系統 Waymo Driver 中,同時使用 13 顆相機、4 顆 LiDAR 與 6 顆雷達,讓不同感測器取得的資訊彼此補充;其思路是藉由感測器冗餘,提高系統在不同環境下掌握周遭狀況的能力。

Tesla 的選擇則是減少感測器種類,把更多問題交給視覺模型與軟體處理。兩條路線背後一直存在硬體成本、系統複雜度、資料規模與感測冗餘之間的取捨。

如今其中一項條件正在變化。美國電動車新創 Rivian 9 月底表示,目前 LiDAR 的裝車成本已降至數百美元,相較數年前動輒數千甚至數萬美元大幅降低,並準備將 LiDAR 導入 R2。

當自駕逐步走向夜間、更多道路與不同市場,而 LiDAR 等感測器成本又持續下降,業界原本在「增加硬體感測」與「依靠 AI 處理更多情境」之間的取捨,也值得重新檢視。Tesla 接下來如何用純視覺系統處理越來越多真實道路情境,將是這條技術路線能否繼續擴張的重要驗證。

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*本文開放合作夥伴轉載,資料來源:《elektrek》1、Elon Musk、《elektrek》2、《elektrek》3、NHTSA、《digitaltrends》,首圖來源:Robotaxi