36氪 - 科技频道 09月04日
特斯拉Dojo项目解散,Waymo稳步扩张,自动驾驶路线分化
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特斯拉突然解散了其耗时六年的Dojo超级计算机项目,与此同时,Waymo则在丹佛和西雅图稳步推进其自动驾驶服务。这一系列事件标志着自动驾驶行业技术路线的分水岭。特斯拉曾寄予厚望的Dojo旨在训练其FSD系统,但最终因“进化死胡同”而被终止,转而依赖Cortex等外部计算资源及与三星、英伟达的合作。Waymo则通过渐进式扩张,在全球范围内稳步部署自动驾驶出租车服务。此外,百度、文远知行、蘑菇车联和华为等公司也在积极探索不同技术路径,使得全球自动驾驶领域的竞争呈现出多元化格局。

🚗 特斯拉Dojo项目终止与新计算战略:特斯拉在投入巨资并历经多年发展后,于2025年8月正式解散Dojo超级计算机项目,并终止了Dojo 2的开发。马斯克将其归因于“进化死胡同”,并透露Dojo 3将整合AI6芯片。特斯拉已开始转向Cortex训练集群,并与三星签署了AI6芯片采购协议,标志着其从自研芯片转向与合作伙伴的战略调整。

🗺️ Waymo的稳步扩张与服务推进:与特斯拉调整战略不同,Waymo正稳步扩大其自动驾驶服务范围。公司宣布将在2025年于丹佛和西雅图推出人工监督下的自动驾驶出租车测试,并计划在年内进入十个新城市。Waymo目前已在多个城市提供付费服务,并持续拓展其运营区域和用户选项,展现了其渐进式、稳健的发展步伐。

🌐 全球自动驾驶竞争格局与技术多元化:自动驾驶领域的竞争已扩展至全球,特别是中美两国。百度Apollo Go、文远知行、蘑菇车联MogoMind以及华为ADS 4.0等中国公司正积极布局,探索从公众服务到AI大模型、通感算一体化等多种技术路线。这表明自动驾驶的未来不再是单一技术路线的竞争,而是多条路径并存的全球性角力。

💡 自动驾驶技术路线的分水岭与核心挑战:特斯拉Dojo项目的终止,以及其转向依赖外部计算资源和合作伙伴的策略,反映了纯视觉技术路线在处理海量数据和训练复杂模型时可能面临的挑战,包括经济约束和数据有效性问题。如何在有限的数据中提炼关键信息并构建高效模型,成为自动驾驶技术发展需要解决的核心问题。

特斯拉苦心经营六年的Dojo超级计算机项目突然解散,而Waymo则稳步推进其在丹佛和西雅图的自动驾驶服务。自动驾驶行业正呈现两种技术路线的分水岭。

2025年8月,特斯拉宣布解散Dojo团队并终止超级计算机项目。与此同时,Waymo宣布本周将在丹佛和西雅图开始人工监督下的测试,为2025年在这两个城市推出自动驾驶出租车服务做准备。

这两个几乎同时发生的事件,揭示了自动驾驶行业不同技术路径的分化与抉择。

01 Dojo崛起

马斯克的超级计算梦想

2019年4月,特斯拉在Autonomy Day活动上首次揭秘Dojo超级计算机。马斯克当时宣称,所有新车已配备实现完全自动驾驶的硬件,只需软件升级即可。

Dojo被设计为特斯拉专有的超级计算机,用于训练FSD(完全自动驾驶)神经网络。它的名字来源于日语中的“道场”,寓意成为AI技术的训练场所。

特斯拉对Dojo寄予厚望。2021年8月,在特斯拉首届AI日上,公司正式推出Dojo并展示了D1芯片。

2023年7月,特斯拉开始生产Dojo,并计划在2024年前投入超10亿美元。马斯克曾大胆预测,Dojo到2024年2月算力将跻身全球前五,10月达到100 exaflops目标。

02 视觉路线

特斯拉的自动驾驶哲学

特斯拉与其他自动驾驶公司的根本区别在于其纯视觉技术路线。大多数公司依赖多种传感器组合(如激光雷达、雷达和摄像头)以及高精地图,而特斯拉坚信仅靠摄像头就能实现完全自动驾驶。

特斯拉的视觉方案通过模拟人类视觉感知系统,使用先进的神经网络处理视觉数据并做出快速驾驶决策。

为支持这一技术路线,特斯拉需要处理海量视频数据。特斯拉全球车队收集的数百万英里视频 footage,为训练FSD系统提供了宝贵资源。

Dojo正是为处理这些“真正海量视频数据”而设计。马斯克在2020年8月就曾形容Dojo“堪称猛兽”,能够高效处理海量视频训练数据。

03 Dojo折戟

雄心勃勃项目的终结

尽管投入巨大且经过多年发展,Dojo项目最终仍被终止。2025年8月,特斯拉解散了Dojo团队,项目负责人Peter Bannon离职。

大约20名Dojo员工离职并创立了DensityAI公司。马斯克在8月10日发文解释终止Dojo 2的决定,称其已成为“进化死胡同”。

马斯克表示:“既然所有路径都指向AI6,我不得不终止Dojo 2”。他同时透露,Dojo 3本质上将是“大量AI6芯片集成于一块板卡”。

Dojo的关闭并非完全意外。事实上,特斯拉早在2024年就开始推广Cortex,这是公司“在奥斯汀总部新建的用于现实世界AI研发的超级训练集群”。

04 Cortex接棒

特斯拉的新计算战略

根据特斯拉2025年1月的财报,公司已经完成了Cortex的部署,这是一个由5万块H100 GPU组成的训练集群。Cortex帮助实现了FSD V13的性能提升。

特斯拉在2025年第二季度进一步扩展了AI训练计算能力,增加了1.6万块H200 GPU,使Cortex总共达到6.7万块H100等效算力。

特斯拉还与三星签署了价值165亿美元的订单,采购AI6芯片。这些芯片计划支持FSD、Optimus以及高性能AI训练。

这一系列动作表明,特斯拉正在从自研芯片转向依赖合作伙伴的战略。

05 Waymo扩张

稳步推进的自动驾驶服务

当特斯拉在调整其技术战略时,Waymo正稳步扩展其自动驾驶服务。2025年9月,Waymo宣布将在丹佛和西雅图推出自动驾驶出租车服务。

Waymo表示本周将在两地开始人工监督下的测试。每个城市将投放最多12辆测试车,包括全电动捷豹I-Pace和极氪自动驾驶车型。

Waymo目前的扩张计划包括:2025年进军十个新城市、6月与Uber合作在亚特兰大推出服务、7月新增青少年账户选项、8月获得纽约市测试许可。

Waymo目前在凤凰城、旧金山、洛杉矶、奥斯汀和亚特兰大提供付费自动驾驶出租车服务。公司还计划在迈阿密、华盛顿特区和达拉斯推出商业服务。

06 全球格局

中美自动驾驶竞争加速

自动驾驶的竞争早已超越特斯拉与Waymo之争,呈现出全球特别是中美两国的竞争格局。

百度Apollo Go早在2021年7月就在广州黄埔科学城区域面向公众开放共享无人车服务。用户可通过百度地图App或Apollo Go App免费试乘。2021年4月,百度在北京首钢园推出了中国首个面向公众的收费完全无人驾驶出租车服务。这是全球范围内继Waymo之后第二个普通用户可使用的完全无人驾驶打车服务。 

2025年9月,中国自动驾驶公司文远知行宣布,旗下首批新一代无人驾驶出租车Robotaxi GXR已抵达新加坡并开始测试。这是此类自动驾驶车型首次落地东南亚。

2025年7月,蘑菇车联在WAIC展示的MogoMind大模型则代表了另一种技术方向,通过通感算一体化设备,全天候捕捉车辆行驶轨迹、速度变化、交通流量、行人动态等海量异构数据。该模型参数规模达70亿,感知精度和认知准确度超90%,已在8个城市落地应用。

华为也在2025年9月宣布,其ADS 4.0将在今年具备高速L3试点商用及城区L4测试能力。这意味着如果法规允许,2026年我们就能在高速路上真正解放双手。

07 特斯拉Robotaxi

服务扩展与技术挑战

尽管Dojo项目终止,特斯拉的Robotaxi服务仍在推进。2025年6月22日,特斯拉在美国得克萨斯州奥斯汀市正式启动Robotaxi试点服务。

首批乘客只需支付4.20美元固定费用,即可体验这项服务。试点投入约10至20辆车,基于Model Y车型改造,搭载特斯拉自研视觉感知系统和FSD软件。

特斯拉Robotaxi服务区域迅速扩张。从6月22日在奥斯汀上线,不到一个月就首次扩区,面积超Waymo。

8月3日,服务范围再次扩大,地理围栏面积近乎翻倍至约80平方英里。到8月27日,特斯拉又一次扩大奥斯汀Robotaxi的地理围栏范围,以171平方英里的覆盖面积,远超Waymo的90平方英里。

9月3日,特斯拉在奥斯汀市对其Robotaxi服务的安全监控策略进行了调整。随着服务区域扩大至包含高速公路的区域,特斯拉决定将安全监控人员的座位从副驾驶移至驾驶座。

自动驾驶的分水岭时刻

Dojo项目的终止反映了特斯拉在技术路线上的挑战。一些行业专家认为,简单地给模型投喂更多数据期望它变得更智能的方法可能存在极限。

首先存在经济约束,很快这种做法会变得过于昂贵。一些人声称我们实际上可能会耗尽有意义的训练数据。

更多数据不一定意味着更多信息,关键在于数据是否包含有助于创建更好模型的信息,以及训练过程是否能够真正将这些信息提炼成更好的模型。

尽管如此,在短期内,更多数据的趋势似乎仍然存在。而更多数据意味着需要更多计算能力来存储和处理所有这些数据,以训练特斯拉的AI模型。

这正是超级计算机Dojo原本要发挥作用的地方。

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特斯拉Dojo项目终止与Waymo服务扩展的同时发生,标志着自动驾驶行业来到分水岭。

三条道路开始清晰:一方是特斯拉的垂直整合战略,从自研芯片转向与三星、Nvidia等合作伙伴关系;另一方是Waymo和百度等公司的渐进扩张,在全球范围内稳步推进自动驾驶出租车服务;第三条道路则是蘑菇车联MogoMind代表的AI网络路线,通过物理世界AI大模型实现全局优化。

自动驾驶的未来不再是一条道路的单车竞赛,而是多条技术路线并存的全球竞争。

本文来自微信公众号“山自”,作者:Rayking629,36氪经授权发布。

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