卡帕西预言Robotaxi重塑城市：停车场退场、空间回归人的时代将至

【摘要】自动驾驶技术将引发一场深刻的城市空间革命。停车场逐步消失，土地价值回归于人。这是一个渐进但不可逆转的长期趋势，其核心是数据、算法与城市规划的深度融合。

引言

技术的发展并非总是线性。某些技术只是现有工具的改良，另一些则从根本上重塑我们与物理世界的交互方式。安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）最近的观点，将自动驾驶技术，特别是Robotaxi，置于后一阵营。他认为，这可能是几十年来首个能显著改变户外空间和人类生活方式的技术。

卡帕西的判断具备相当的分量。他不仅是OpenAI的创始工程师，还曾深度执掌特斯拉的自动驾驶AI团队。他的视角融合了前沿AI研究与大规模工程落地的双重经验。本文将深入剖析卡帕西预言背后的技术逻辑、实现路径与深远影响，探讨当车辆不再需要长时间停泊，我们的城市将迎来怎样的“重生”。

🌳 一、时代背景与技术先声

1.1 Andrej Karpathy：从特斯拉到OpenAI的AI思想者

理解一个预言，首先要理解预言者。Andrej Karpathy的职业轨迹横跨了现代AI发展的两个核心领域。在特斯拉，他负责领导计算机视觉团队，致力于解决自动驾驶这一极具挑战性的物理世界AI问题。他主导了从传统感知模块到端到端神经网络的架构演进，推动了数据驱动方法在自动驾驶领域的深度应用。

回归OpenAI后，他的工作重心转向了更为通用的AI模型，特别是大语言模型。这一经历让他能够从一个更宏观的视角审视AI技术。他提出的**“氛围编程”（Vibe Coding）**概念，主张开发者与AI通过自然语言进行生成式协作，这一理念甚至被柯林斯词典评为2025年度词汇。这反映了他对未来人机交互范式的深刻洞察。这种洞察力，同样贯穿于他对Robotaxi未来的判断中。

1.2 Robotaxi革命：一个渐进但颠覆性的长期叙事

卡帕西明确指出，自动驾驶汽车不会“瞬间”普及。这是一个关键的、清醒的判断。技术的成熟、法规的完善、基础设施的适配以及公众的接受度，共同构成了一个复杂的演进过程。这个过程不是一蹴而就的，而是以十年为单位的长期渗透。

然而，其长期影响是颠覆性的。Robotaxi的核心逻辑在于将汽车从“私有资产”转变为“共享服务”。私家车平均每天的闲置时间超过95%。这部分巨大的资源浪费，正是Robotaxi模式试图优化的目标。通过高强度的运营和智能调度，Robotaxi车队能够以远少于私家车的数量，满足同等甚至更多的出行需求。这种模式的转变，是城市空间重构的根本驱动力。

🏙️ 二、城市形态的根本性重构

2.1 停车场退场：城市空间的“价值回归”

现代城市规划深受汽车的影响。为了容纳海量的私家车，城市不得不牺牲大量宝贵的土地资源，用于建设地面停车场、地下车库和路边停车位。在美国一些城市，停车场面积甚至占到城市总面积的三分之一。这些空间在大部分时间里是静态的、低效的。

Robotaxi的普及将直接冲击这一现状。当出行成为一种按需获取的服务，个人拥有汽车的必要性将大幅降低。车辆在完成一次服务后，会立即接受下一次调度，或前往低成本的集中式枢纽进行充电和维护。它们不再需要在市中心等高价值地段长时间停放。

其结果是，停车场的需求将断崖式下跌。这将是自汽车发明以来，城市土地利用方式最深刻的一次变革。我们有机会重新审视这些被“灰色基建”占据的空间，思考如何将它们归还给市民生活。

2.2 土地再利用：从灰色基建到绿色脉络

停车场退场释放的土地，为城市规划者提供了一张巨大的“画布”。这些空间可以被重新设计，服务于更高价值的目标。

• 公共绿地与公园。将停车场改造为袖珍公园、社区花园或城市绿肺，能够显著改善城市微气候，提升居民的幸福感。这是埃隆·马斯克在Cybercab发布会上重点描绘的愿景。

• 步行与骑行网络。拓宽人行道，建设独立的自行车道，构建连接社区的慢行系统。这有助于鼓励绿色出行，减少交通拥堵，提升城市活力。

• 社区与商业空间。改造为露天市场、社区活动中心、户外咖啡馆或小型商业设施，可以增强社区凝聚力，促进地方经济发展。

• 保障性住房。在一些高密度城市，部分停车场土地甚至可以用于建设急需的保障性住房，缓解居住压力。

这种转变意味着城市的设计哲学将从**“以车为本”转向“以人为本”**。

2.3 交通流体化：动态网络取代静态泊位

Robotaxi网络本质上是一个动态、流动的交通系统。它与当前基于静态泊位的交通系统在运行逻辑上完全不同。下表对比了两种模式的核心差异。

这种“流体化”的交通模式，使得城市可以更精细地管理其道路资源。车辆的行驶路径、速度和分布都可以被实时优化，从而在不增加道路基建的情况下，提升整个交通系统的运载能力和效率。

💡 三、社会效益与生活方式的范式迁移

3.1 时间价值的重估：通勤时间的“资产化”

驾驶是一项高度消耗认知资源的任务。在拥堵的城市交通中，每天数小时的通勤时间几乎是一种纯粹的消耗。自动驾驶技术，特别是达到L4/L5级别的Robotaxi，将彻底改变这一点。

当驾驶责任完全移交给系统后，通勤时间将被“资产化”。乘客可以在车内自由地工作、学习、娱乐或休息。这段曾经被浪费的时间，将转变为可利用的“生产力时间”或“个人时间”。马斯克曾表示，驾驶员能在车行驶时发送短信将成为推动Cybercab需求的“杀手级应用”。这背后是对时间价值重估的深刻理解。

这种转变将模糊工作、生活与出行之间的界限，可能催生新的商业模式，例如移动办公室、车载娱乐系统、沉浸式内容服务等。

3.2 安全与环境的双重红利

• 安全性提升。据统计，超过90%的交通事故由人为失误导致。自动驾驶系统不会疲劳、不会分心、不会酒驾。通过高精度的感知、预测和决策能力，它有望将交通事故率降低一个数量级以上。车内外安全性的大幅提升，是这项技术最核心的社会价值之一。

• 环境效益。Robotaxi车队天然适合采用纯电驱动，这有助于城市交通的全面电动化，减少尾气排放。更重要的是，自动驾驶系统通过算法优化的平顺驾驶行为（避免急加速、急刹车），能够显著降低能耗。同时，电动化和更平顺的交通流也能有效减少城市噪音污染，创造更宁静的居住环境。

3.3 出行可达性的普惠未来

Robotaxi服务有望解决许多特殊群体的出行难题。对于无法或不便驾驶的老年人、残障人士以及没有驾照的青少年，Robotaxi提供了一种安全、便捷、经济的出行选择。

这将极大地提升社会出行的公平性和可达性。老年人可以更方便地参与社会活动，残障人士的出行半径得以扩大。这对于应对全球老龄化趋势，构建一个更具包容性的社会具有重要意义。

⚙️ 四、实现路径背后的技术栈解构

卡帕西的预言并非空中楼阁。它建立在一个庞大而复杂的技术栈之上。要实现安全、可靠、规模化的Robotaxi服务，需要在多个技术层面取得突破。

4.1 感知与预测：超越人类的“上帝视角”

自动驾驶系统的第一步是理解世界。这需要一个强大、冗余的感知系统。

4.1.1 多模态融合感知

单一传感器存在局限性。摄像头在恶劣天气下性能下降，激光雷达（LiDAR）难以识别颜色和纹理，毫米波雷达（Radar）分辨率较低但穿透性强。因此，多模态融合是唯一的出路。

• 前融合（Early Fusion）。在原始数据或特征层面进行融合。例如，将LiDAR点云投影到图像像素上，实现像素级的深度信息关联。这种方式信息损失少，但对传感器的时间同步和空间标定要求极高。

• 后融合（Late Fusion）。各个传感器独立进行目标检测，然后在目标层面进行融合。这种方式解耦度高，工程实现相对简单，但会丢失部分原始信息。

• BEV（Bird's-Eye-View）融合。近年来兴起的主流方案。将来自不同传感器的数据统一投影到一个鸟瞰图（BEV）空间中。这种方式统一了空间基准，便于进行时序融合和下游任务处理。特斯拉的方案是其典型代表。

4.1.2 时空预测模型

理解世界不仅要看“现在”，还要预测“未来”。系统需要精准预测周围交通参与者（车辆、行人、自行车）在未来几秒内的行为和轨迹。

• 基于运动学的模型。假设目标遵循恒定速度、恒定加速度等物理规律。适用于短期、简单的场景，但无法处理复杂的交互。

• 基于交互的模型。使用图神经网络（GNN）等技术，对交通参与者之间的相互影响进行建模。例如，预测一辆车是否会因为另一辆车的并线而减速。

• 基于意图的模型。为每个参与者预测多个可能的未来轨迹，并赋予相应的概率。例如，一辆在路口的车，其意图可能是直行、左转或右转。

精准的长期预测，是系统做出安全、舒适决策的前提。

4.2 决策与规划：端到端大模型的崛起

在理解世界之后，系统需要决定“做什么”。这是自动驾驶技术栈中最核心、最困难的部分。

4.2.1 传统模块化 vs. 端到端

• 传统模块化方案。将决策规划任务拆分为多个子模块，如行为决策（换道、跟车）、动作规划（生成具体轨迹）和控制（执行油门、刹车、转向）。这种方案逻辑清晰，可解释性强，但模块间的接口可能导致信息损失和错误累积。

• 端到端（End-to-End）方案。直接从传感器输入，通过一个巨大的神经网络，输出车辆的控制指令。这种方案理论上能实现全局最优，减少了人工设计的规则。但其“黑箱”特性带来了可解释性和安全验证的巨大挑战。

4.2.2 世界模型与因果推理

目前，行业正在探索一种混合方案。端到端大模型开始扮演更重要的角色。特斯拉提出的“世界模型”（World Model）就是一个例子。系统在内部构建一个关于世界的动态、可微分的模拟环境。它可以在这个“想象”出的环境中，推演不同决策可能导致的未来结果，从而选择最优的行动方案。

这背后，是AI从简单的模式识别，向更深层次的因果推理迈进。系统不仅要知道“是什么”，还要理解“为什么”，并预测“如果……会怎样”。这是实现真正类人智能驾驶的关键一步。

4.3 数据闭环与仿真：加速进化的“数字孪生”

自动驾驶是一个典型的长尾问题。现实世界中存在无数罕见但致命的极端场景（Corner Cases）。仅仅依靠路测，无法穷尽这些场景。因此，构建一个高效的数据和仿真闭环至关重要。

上图：自动驾驶数据闭环流程图

4.3.1 影子模式与数据挖掘

车队在实际运营中，即使由人类驾驶员接管，其自动驾驶系统仍在后台“影子模式”下运行。当系统决策与人类驾驶员不一致时，这些场景就会被标记并上传。这是挖掘高价值Corner Case的核心手段。

4.3.2 大规模云端仿真

被上传的真实场景，可以在云端被参数化，生成数百万个变种。例如，改变光照、天气、其他车辆的速度和位置。通过大规模仿真测试，可以确保新算法在各种极端情况下都能做出正确的应对。这构成了一个加速算法迭代的“数字孪生”系统。

4.4 安全冗余与远程运营：最后的防线

绝对的安全无法保证。因此，必须设计多层冗余和故障应对机制。

4.4.1 系统冗余设计

• 传感器冗余。多种传感器的配置本身就是一种冗余。

• 计算单元冗余。通常配备两套或多套独立的计算平台。一套主用，一套备用。

• 执行机构冗余。转向、刹车系统都需要双重冗余设计。

• 电源冗余。双电源或备用电池，确保在主电源失效时系统仍能安全靠边停车。

4.4.2 远程接管与云端大脑

当车载系统遇到无法处理的极端情况（例如，道路被临时障碍物完全堵死），它会请求远程帮助。远程安全员（Remote Operator）可以通过视频回传，对车辆下达高层指令（例如，允许车辆借用对向车道绕行），但通常不直接接管方向盘和油门。

这套远程运营系统，是Robotaxi规模化落地不可或缺的“最后一道防线”。

🚀 五、落地路径与商业化挑战

宏大的愿景需要务实的落地路径。Robotaxi的商业化并非一蹴而就，它将遵循一条从简单到复杂、从特定到泛化的演进路线。

5.1 可运营设计域（ODD）的渐进式扩张

可运营设计域（Operational Design Domain, ODD）是理解自动驾驶落地节奏的关键。ODD定义了自动驾驶系统能够安全运行的特定条件，包括地理区域、道路类型、天气状况、光照条件和交通密度等。

任何一家公司都不可能第一天就实现全场景、全天候的自动驾驶。理性的路径是，从一个受限的、可控的ODD开始，然后逐步向外扩张。

这个扩张过程可以描绘为以下几个阶段：

这种渐进式扩张的策略，允许技术在相对安全的环境中进行验证和迭代，同时逐步积累运营经验和公众信任。

5.2 商业模式的演进：从B端到C端

高昂的初期成本决定了Robotaxi的商业化将首先在能够最大化车辆利用率的B端（企业端）展开。

1. 特定场景物流。在港口、矿区、机场或大型仓储中心之间，进行点对点的货物运输。这些场景路线固定、环境封闭，是理想的早期商业化场景。

2. 同城货运/即时配送。在城市内部，为电商、商超提供无人化配送服务。这可以率先在夜间等交通流量较小的时段进行，以提高效率和安全性。

3. 限定区域的Robotaxi服务。这是面向C端（消费端）的第一步。在划定的地理围栏内，提供网约车服务。Waymo在凤凰城、Cruise在旧金山的运营就是典型案例。

4. 大规模城市Robotaxi网络。随着ODD的扩张和车队规模的增加，服务将覆盖整个城市，成为公共交通的重要补充。

5. 私人拥有的自动驾驶汽车。当技术足够成熟、成本大幅下降后，面向个人消费者的L4/L5级自动驾驶汽车才会真正普及。

这个从B到C的演进路径，符合技术成熟度曲线和商业投资回报逻辑。

5.3 成本曲线与规模效应

Robotaxi能否成功的最终裁决者是经济学。其核心目标是将每公里出行成本（Cost per Mile/Kilometer）降至远低于人类驾驶的网约车。

当前Robotaxi的成本构成主要包括：

• 车辆硬件成本。包括车辆本身，以及昂贵的传感器套件（LiDAR、高算力计算平台等）。

• 研发与软件成本。巨大的前期研发投入需要摊销。

• 运营成本。包括充电/能源、维护、清洁、保险、远程操作员人力成本等。

成本的下降将依赖于：

• 硬件的规模化量产。随着产量提升，传感器和计算平台的成本将遵循摩尔定律快速下降。

• 算法的持续优化。更高效的算法可以降低对硬件性能的极致要求。

• 运营效率的提升。通过智能调度算法，最大化车辆的载客里程，减少空驶率。

• “去安全员”的实现。车内安全员是当前运营成本的大头。实现真正的无人化，是成本实现质变的关键节点。

一旦跨过成本拐点，Robotaxi将凭借其成本优势，对传统出租车和网约车市场形成颠覆性冲击。

⚖️ 六、监管、治理与社会影响

技术的发展永远无法脱离社会环境。Robotaxi的普及，将对现有的法律、城市管理和社会结构提出深刻的挑战。

6.1 法律与责任框架的重塑

当自动驾驶车辆发生事故，责任谁属？这是阻碍技术大规模应用的核心法律难题。

• 责任主体界定。事故责任方是车主、汽车制造商、软件算法提供商，还是服务运营商？现有的交通法规是围绕人类驾驶员设计的，必须进行根本性修订。

• 保险模式创新。需要开发全新的保险产品，能够覆盖自动驾驶系统带来的新型风险。保费的厘定可能将基于软件版本、ODD范围、车辆历史数据等多维度因素。

• 数据安全与隐私。自动驾驶汽车是移动的数据中心，持续收集着关于环境、车辆和乘客的敏感数据。如何确保数据安全、界定数据所有权、防止隐私泄露，是亟待解决的治理问题。

各国政府和监管机构正在积极探索解决方案，例如出台自动驾驶专项法规、建立分级的事故调查机制等。这个过程将是漫长而复杂的。

6.2 城市规划与基础设施的协同进化

城市的管理者需要为即将到来的Robotaxi时代做好准备。这不仅仅是被动适应，更需要主动规划。

• 路权再分配。随着私家车数量减少，可以将部分道路空间重新分配给公交、自行车和行人。甚至可以考虑设立Robotaxi专用车道，以提升运营效率。

• 城市规划调整。新建城区的规划应减少对大型停车场的依赖，转而规划更多的公共空间和多功能交通枢纽。对老城区的改造，也应将停车场的“退场”纳入长期规划。

• 数字基础设施升级。推广车路协同（V2X）技术，让车辆能够与交通信号灯、道路传感器等基础设施进行实时通信。这可以为自动驾驶提供超越车载传感器的“上帝视角”，进一步提升安全性和效率。

6.3 外溢效应：就业结构与产业变迁

任何颠覆性技术都会带来社会结构的阵痛。

• 职业司机群体的转型。出租车司机、网约车司机、货车司机等职业将受到直接冲击。社会需要为这部分庞大的从业人群提供再培训和转型支持，例如转向远程操作员、车队维护、物流调度等新岗位。

• 相关产业的兴衰。停车产业（停车场建设、管理、收费）将面临萎缩。而与之相对的，车辆维护、清洁、充电服务、车载内容等新产业将迎来发展机遇。

• 社会公平性的提升。如前所述，Robotaxi将极大提升老年人、残障人士等群体的出行自由，促进社会公平。

⚠️ 七、风险与不确定性

在通往未来的道路上，除了机遇，同样布满了风险和未知。

7.1 长尾安全问题的幽灵

长尾问题是自动驾驶领域挥之不去的“幽灵”。系统可以轻松处理99.9%的常见场景，但真正的挑战在于那0.1%的、罕见且不可预知的极端场景。例如，一个从两辆违停卡车之间突然冲出的“鬼探头”行人，或者一个前车掉落的异形障碍物。

要证明系统比人类驾驶员安全10倍甚至100倍，需要海量的测试里程和严谨的安全验证方法。在达到这一目标之前，任何一次严重的事故，都可能重创公众对技术的信任。

7.2 系统韧性与网络安全

一个由数万辆Robotaxi组成的城市网络，是一个高度复杂的、紧密耦合的赛博物理系统（Cyber-Physical System）。

• 系统性故障风险。一个软件Bug或算法漏洞，可能导致整个车队同时出现故障，造成大规模的交通瘫痪。这要求系统具备极高的鲁棒性和故障隔离能力。

• 网络安全威胁。联网的车辆是潜在的黑客攻击目标。恶意攻击者可能通过网络入侵，控制车辆，制造混乱甚至恐怖袭击。确保端到端的网络安全，是Robotaxi运营的生命线。

7.3 公众信任的“最后一公里”

技术最终需要被社会所接受。公众的信任，是Robotaxi商业化需要跨越的“最后一公里”。

这种信任的建立，依赖于：

• 透明的沟通。企业需要坦诚地沟通技术的能力边界和潜在风险，而不是过度营销。

• 可靠的性能。通过长期、安全的运营，让公众亲身体验到技术的可靠和便捷。

• 负责任的态度。在事故发生后，企业需要表现出负责任的态度，快速响应，透明调查，并从中吸取教训，持续改进系统。

结论

安德烈·卡帕西的预言，描绘了一个因自动驾驶技术而深刻变革的城市未来。这并非遥不可及的科幻，而是建立在坚实技术逻辑和商业趋势之上的理性推演。Robotaxi革命的核心，并非简单地用机器取代司机，而是通过出行服务的范式迁移，触发城市空间、时间价值和社会效率的连锁反应。

停车场退场，空间回归于人，这不仅是城市景观的重塑，更是城市发展理念从“为车服务”到“为人服务”的根本回归。当然，通往这一未来的道路充满挑战，涉及技术、法律、伦理和社会层面的诸多难题。但正如每一次工业革命一样，尽管过程曲折，但由技术驱动的、向着更高效、更安全、更人性化方向发展的趋势，是难以逆转的。代码，正在重写城市规划的底层逻辑。

📢💻 【省心锐评】

Robotaxi的终局，不是车的胜利，而是空间的解放与时间的重塑。代码正在重写城市规划的底层逻辑，其挑战远超技术本身，关乎法律、伦理与社会共识的重建。