Robotaxi的珠峰攀登，现在很可能正在处于黎明前最后的黑夜。

因为加州硅谷刚刚取得了关键里程碑：

开放Robotaxi不受限运营!7X24小时、区域不限、全无人、可收费。

旧金山的无人车，已经和人类司机驾驶车辆平起平坐，不再受任何特殊管制。

这个里程碑的意义显而易见：一方面无限制同场竞技，于过去证明了自动驾驶技术积累的成果，安全可靠性已经准备好被检验。另一方面于未来，自动驾驶和Robotaxi，正在迎来重大历史转折，即将产生全新的商业价值。

以及，经历种种波折，自动驾驶商业化进度一度落后中国的硅谷，一夜间夺回了全球无人车中心。

在科技迭代迅雷不及掩耳的时代，自动驾驶和无人车一度被其他新技术风头盖过，但谁也无法否认，这项基建型的技术对汽车、出行、交通、城市，乃至经济的根本性改变。

嗯，竞速之下，不容忽视。

硅谷夺回无人车中心这项对Robotaxi无限制的决定，简短有力，由硅谷所在的加州议会的公共事务委员会最后做出宣判：

允许谷歌旗下Waymo和通用旗下Cruise的Robotaxi在旧金山不受限制地载客。

24×7全天候的、城区范围不受限制、主驾无人的、且可以向乘客收费的Robotaxi运营。

但这项许可的出炉，并非一帆风顺。

新兴事物在诞生、落地的过程中，不可避免会和旧的思想激烈交锋。

加州通过的新决议，据说听证会长达6个小时。反对意见大多集中在安全性和就业保障层面。

前者是因为Waymo和Cruise的无人车，的确在北美测试的时候出现过算法无法处理的情况，导致交通拥堵。

而后者则是无人车自诞生以来就一直有的争议，甚至还有不少旧形态的既得利益者，不断阻挠、反对和呼吁限制无人车。

但最终，加州议会给出了这样的意见：

这项技术有潜力提高道路安全性，也会对旧金山的经济起到积极作用。

针对安全性，Waymo和Cruise在运营的Robotaxi都被要求时速不得高于65英里，大约为100公里左右，而在城区，速度限制为35英里(60公里)。

另外根据旧金山市政交通局的官方统计数据显示，Waymo和Cruise两家运营的无人车，过去6个月中一共发生了12起交通事故，总共造成不到90分的交通堵塞。

这个数据当然比在大街上磕磕碰碰还有路怒症的人类司机要漂亮得多。

而全无人的Robotaxi，至今尚未报告任何造成人员伤亡的事故。

这也是为何加州官方认为，放开对无人车的限制，长期来看对经济是有利的。

因为从整个社会经济运行角度考虑，无人车普及不是零和博弈，引起的失业问题不会超过社会正常承受范围。而无人车提升交通效率会提升整体GDP，从而间接创造更多的价值和机会。

当然，北美监管部门也留了后路，对无人车的测试、商业化并不是不管不问的“放飞”态度：

放开限制后视运营情况而定，随时保留撤回决议的权利。

类似AI算法中的“强化学习”，无人车做得好安全性提高，政策就更加鼓励开放，若暴露出问题，则收窄许可范围。

无人车放开，有啥意义与以往对比，这次新的进展，最大的特点是对无人车“无限制”。

外媒Techcrunch直接这样评论：awinfortheautonomousvehicleindustry，自动驾驶行业的胜利。

而Waymo和Cruise则表态这是“商业运营的真正起点”。

通常情况下，无人车上路测试和部署需要经由加州机动车辆管理局(DMV)批准，无人车向乘客收费需要美国加州公共设施委员会(CPUC)的批准。

在最新决议之前，两家公司在旧金山落地的进度其实不算快。

其实Waymo早在2021年就在旧金山开启了免费内测，一直到现在还停留在免费提供服务的阶段。

而Cruise是苦于收费受到了限制。收费只被允许在旧金山小部分地区开展，时间上也有规定，只能是晚上10点到早上5点30这个时间段在这个地区收费。

所以从L4技术层面出发考虑，旧金山全面放开无人车，除了是对于技术安全、可靠性有了初步认可，开启更加规模化、正规化的测试之外，之前每一项限制的解禁，都有非同寻常的意义。

首先是时间不限制，相当于激活了无人车的隐藏价值。在数据层面，系统能够收集各种天气、时间或光照条件下的数据，覆盖更多长尾场景，提升可靠性。

另外，无人车7X24小时运营，可以更加合理的安排“出勤——充电”计划，让车辆闲置、维修时间降到最低，效率层面全面超越人类驾驶的网约车，成本降到最低。

城区范围不受限制，同样是丰富的数据的来源，覆盖更多的长尾场景，同时对于系统最重要的提升在于“泛化性”，即同一套基础算法应对不同城市、不同路况特征的能力，泛化能力足够好，能更快地将Robotaxi服务铺设到更多的城市，并且降低开发成本。

主驾无人和允许收费放在一起来看，完全扫清了L4以上高阶自动驾驶商业落地的障碍。

Robotaxi，或者说所有高阶自动驾驶落地，包括自动驾驶卡车、小巴等等，最大的障碍就是成本高，形不成商业逻辑。

这体现在自动驾驶车辆本身，需要在“车”的基础上叠加自动驾驶套件，包括传感器