文｜山自
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。
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。
