特斯拉Robotaxi“幼年”时期的珍贵视频流出！
上路开放测试首日，官方严选粉丝团上传了第一批实测体验反馈：
但老马的工作还不够细致，众多吹捧赞美的体验视频中，两段特斯拉Robotaxi的“宕机视频”格外醒目，也在网上被疯传…….
特斯拉Robotaxi到底行不行？马斯克笃信的第一性原理是真理还是伪命题？L4阵营感到恐惧了吗？
一起来看看~
特斯拉Robotaxi“幼年”珍贵视频
第一批受邀体验特斯拉Robotaxi其实人数并不多，大概只有20人左右。但不妨碍很多人连续反复体验，所以目前网络上有很多体验视频流出。
比如这个路口与重卡的会车博弈，采取的策略是任何一个成熟人类司机都没有异议的：
路面减速带，系统能提前识别并做出相应减速，提升舒适性：
夜晚掉头也全程丝滑：
很多体验者都反复提到的一个亮点是，特斯拉Robotaxi接送客十分灵活，可以自主跑进停车场内部接送，不需要乘客在路边等候上下车：
而有些停车场是十分复杂的，同行体验的Waymo无人车，根本没法进停车场，只能把乘客扔在路边：
之前不是有L4大佬质疑特斯拉Robotaxi，认为传感器没冗余也就算了，甚至也没有自清洁装置，无法保证安全。
但特斯拉用事实反击，前置摄像头单独设置了一种清洁模式：
乘坐体验上，后排乘客有一个单独的控制屏，除了显示行程信息外，可以使用车上的影音娱乐系统：
最高频出现的词语，是“Human-like”、“smooth”、“comfortable”：
意思是特斯拉Robotaxi的驾驶行为，十分贴近人类成熟司机，刻板的规则少，给乘客一种“预期感”，和FSD很像。
这其实也和特斯拉最先落地实践的“端到端”技术路线紧密相关，即通过大量的人类司机优质数据来训练AI司机，而非通过人工手写规则来应对路况。
也有人不吝赞美，认为特斯拉Robotaxi是里程碑，“下一代”、“超现实”，以及马斯克又一次改变了世界
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不出意外，特斯拉的L2“升维”Robotaxi一来，Waymo躺着也中枪了：
还有人调侃Waymo、Zoox高管现在应该是瑟瑟发抖的状态：
这会在X上搜索“Tesla Robotaxi”，出现的是几乎100%一边倒的正向舆论。
也难怪，第一批体验者是特斯拉精心筛选出的忠实粉丝或者友好媒体，只有20个左右，他们潜意识里美化和特斯拉有关的一切也在所难免。
特斯拉Robotaxi失误、宕机的素材不是没有，只不过要非常仔细地搜索。
宕机视频流出
据说特斯拉跟第一批体验者有过约定，正面内容鼓励传播，不好的体验要首先沟通商量。
但“Tesla Robotaxi”后面加上 Fail、Failure搜索，还是可以找到为数不多的几个特斯拉Robotaxi宕机视频：
比如这个，方向盘一阵抽搐抖动，犹豫之下走错了车道。
还有这个场景，特斯拉Robotaxi直接把乘客扔到了路口，然后原地呆住了…….
以上就是现阶段唯二两段流出并被广泛传播的特斯拉Robotaxi宕机材料了。
但质疑一点都不少。
比如有网友质疑，特斯拉Robotaxi车队有序自主进出停车场的视频，可能就是摆拍的。
真正的Robotaxi公司，一周就能载客200000单，而且是开放道路。
还配了图：
以及还有细心的网友发现，尽管主驾无人，但特斯拉在副驾上配的“安全员”，所有人无一例外右手都紧握门把手，猜测内部可能是一个“紧急退出”的按钮：
自己都对系统没信心的话…..
资本圈的反馈
特斯拉“升维”自动驾驶之路，还有很多质疑要回应，还要很长时间去自证。
但不管科技圈买不买账，资本圈集体高潮了。
特斯拉Robotaxi官宣上路后，股价一路猛涨，大涨超8%：
市值一夜涨860亿美元（约合人民币6270亿元），马斯克的身价也一夜之间暴增了192亿美元。
几家上市的明星L4公司，股价却经历了不同程度下跌。
华尔街投行们 ，重拾对特斯拉马斯克的肉麻吹捧。
比如瑞穗证券认为未来4年特斯拉将迎来“特殊顺风”，凭借其领先的技术、成本优势和产品路线规划，将比其他电动车制造商处于更有利的市场地位，未来几年将持续受益。
市值估到了1.8万亿美元（现在1.1万亿），其中核心汽车和能源业务价值7110亿美元，自动驾驶业务价值6140亿美元，人形机器人价值4720亿美元。
投行韦德布什（Wedbush Securities）观点也相似，将特斯拉目标股价从400美元上调至515美元，并表示在最乐观的情景下，其2025年可能飙升38%，至650美元。
一周前刚刚因为交付表现大幅下调特斯拉股价及盈利预期的高盛，上演了光速变脸：
特斯拉在自动驾驶汽车领域比竞争对手更具优势。首先，特斯拉不使用激光雷达或雷达导航，可以使其车辆比竞争对手便宜得多。
其次，“端到端”算法可以构建一种泛化性更强的系统，来促进Robotaxi更快的扩展，这种软件使用推理而不是编程来理解新环境。
这其实就是“升维降维”之争中，L2阵营的论据支撑。
L2路线，近年受到大模型浪潮启发，将大规模多模态模型应用到自动驾驶，期望通过大算力、大模型实现AI司机的智能涌现，彻底终结“升维降维”之争。
但L4阵营长期不屑于端到端模型“模仿”人类司机的路线，而是通过世界模型、VLA、规则算法等等综合手段来保证安全可靠性的下限，并且尤其强调多传感器冗余的关键作用。
不过现在来看，华尔街更愿意相信和ChatGPT、DeepSeek逻辑如出一辙的马斯克。
