當自動駕駛行業從“野蠻生長”邁入“精耕細作”的深水區,每一家玩家都在面臨“進化或淘汰”的生死抉擇。曾誕生于現代汽車與安波福40億美元合資項目的Motional,在經歷股權更迭、裁員收縮的陣痛后,終于在2026年初拋出了最后的籌碼——以AI基礎模型重構自動駕駛系統,重啟Robotaxi商業化進程,并立下“年底在拉斯維加斯落地全無人商業服務”的軍令狀。
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這不僅是一家頭部自動駕駛公司的戰略轉向,更折射出AI浪潮下,全球L4級自動駕駛技術路線的集體重構。
高光到困境:合資巨頭的生死十字路口
時間回到2020年,Motional的誕生自帶光環。現代汽車集團與安波福各持50%股權,前者注入雄厚資本,后者輸出成熟的自動駕駛技術與研發團隊,目標直指SAE Level 4完全自動駕駛的商業化。成立初期,Motional確實交出過亮眼成績單:完成首次橫跨美國的自動駕駛,落地全球首個Robotaxi試點項目,在拉斯維加斯與Lyft合作的服務累計完成超10萬次公共乘坐,成為行業公認的Robotaxi領域領軍者。
但光環之下,行業共性的成本壓力與技術瓶頸逐漸顯現。2022年底,Motional首次啟動裁員調整資源分配;2024年,因錯過與Lyft的無人服務 deadlines,安波福退出財務支持,現代汽車不得不追加10億美元投資,將持股比例提升至66.8%成為控股方。更嚴峻的是,截至2024年5月,經過多輪裁員,公司員工規模從巔峰時期的1400人銳減至不足600人,較2022年的1500人規模近乎“腰斬”。
彼時的Motional站在了十字路口:是繼續堅守傳統規則驅動的技術路線,在成本與場景適配的死循環中消耗;還是擁抱AI革命,重構技術底座?Motional選擇了后者——暫停所有商業活動,以退為進開啟技術重構。正如公司總裁兼CEO勞拉·梅杰所言:“放慢步伐,是為了更快地前進。”
“碎片化模型”到“端到端架構”的變化
Motional的轉型并非從零開始,而是對現有技術體系的顛覆性重構。在此之前,其自動駕駛系統采用的是行業主流的“碎片化”方案:用獨立的機器學習模型處理感知、追蹤、語義推理等單一任務,其余操作則依賴規則驅動程序。這種架構雖能保證基礎安全,但形成的復雜網狀結構,導致系統在應對新城市、新場景時適配成本極高,也難以實現規模化平價部署。
而AI基礎模型的爆發,為這一困境提供了破局思路。原本為自然語言處理設計的Transformer架構,開始向機器人、自動駕駛等實體AI系統滲透,其強大的泛化能力與推理能力,讓自動駕駛的“端到端”解決方案成為可能。Motional的轉型核心,正是將這些碎片化的小模型整合進單一主干網絡,構建端到端的AI驅動架構,同時保留部分小模型的靈活性,實現“兼顧泛化能力與場景適配效率”的雙重優勢。
這一架構的優勢在實際場景中已初現端倪。TechCrunch記者在拉斯維加斯的30分鐘實測中發現,搭載新系統的現代Ioniq 5 Robotaxi,已能自主應對拉斯維加斯大道至阿里亞酒店上下車區的復雜場景——在人流、車輛混雜的區域靈活變道、避讓停車出租車,而這些區域在過去需要人類安全操作員接管。盡管系統仍有不足,比如繞開雙排停放貨車時耗時較長,車內乘客交互圖形尚在開發中,但相較于此前無法覆蓋停車場、酒店接送點的舊系統,已是質的飛躍。
行業浪潮中的2026年生死競速
Motional的AI轉型,恰逢全球自動駕駛行業的“范式轉換期”。2026年初的CES展上,芯片巨頭英偉達推出Alpamayo系列AI模型與Rubin平臺,通過100億參數的視覺語言行動模型賦予自動駕駛車輛“邏輯推理能力”,并聯合優步等伙伴推進2027年L4 Robotaxi測試,直接將行業競爭推向高階。
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在這樣的背景下,Motional的2026年商業化目標顯得尤為關鍵。按照規劃,公司已向內部員工開放帶安全操作員的Robotaxi服務,計劃2026年晚些時候聯合某網約車合作伙伴(其與Lyft、Uber均有既有合作)向公眾開放,年底前實現人類操作員撤出,正式啟動全無人商業服務。這一時間表背后,離不開控股方現代汽車的持續加碼——不僅累計投入超20億美元,還在2025年與俄羅斯Avride合作投放Ioniq 5自動駕駛網約車,并洽談與小鵬汽車的合作,構建全球自動駕駛技術網絡。
對Motional而言,拉斯維加斯的商業落地不僅是技術驗證,更是生存之戰。若能如期實現全無人服務,將成為其吸引更多合作伙伴、攤薄研發成本的關鍵籌碼;而從長遠來看,正如梅杰所言,Robotaxi只是第一步,其最終目標是將L4系統集成到個人汽車中,成為整車廠的核心技術供應商——這也是所有自動駕駛企業的終極競技場。
AI能否改寫終局?
從合資巨頭到AI轉型的“孤勇者”,Motional的歷程濃縮了自動駕駛行業的十年沉浮。在技術路線從“規則驅動”全面轉向“AI驅動”的今天,Motional的端到端架構能否跑通商業化,2026年底的拉斯維加斯將給出關鍵答案。
值得注意的是,AI并非萬能解藥。如何平衡模型泛化能力與落地安全性,如何控制AI大模型的算力成本,如何應對不同城市的監管與場景差異,仍是Motional需要跨越的鴻溝。但可以肯定的是,在自動駕駛的“終局之戰”中,只有真正掌握AI核心能力、實現技術與商業平衡的玩家,才能笑到最后。而Motional的每一步嘗試,都在為行業探索著可行的方向。
2026年的拉斯維加斯,將不僅是賭城,更是自動駕駛行業的“試煉場”。Motional的AI重構之路,才剛剛開始。
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