Rivian 迈向完全自动驾驶的举措

# Rivian 的自动驾驶技术能否超越特斯拉和 Waymo？ 来源：https://spectrum.ieee.org/rivian-self-driving 2026 年 5 月，Rivian 首席执行官 RJ·斯卡林杰在伊利诺伊州诺默尔的工厂里，观看着 R2 车型的生产制造。 **我正坐在一辆 Rivian R1S SUV 里**，任由它自行驾驶穿过加利福尼亚州帕洛阿尔托（https://spectrum.ieee.org/tag/palo-alto）林荫蔽日的街道，驶过那些布满科技史里程碑的区域。我们路过了标志性的惠普车库（https://www.hp.com/hpinfo/abouthp/histnfacts/publications/garage/innovation.pdf），那个单间汽车车间——1939 年，惠普公司，甚至可以说，硅谷（https://spectrum.ieee.org/tag/silicon-valley），就诞生于此。我绕行经过斯坦福大学，2005 年，由计算机科学教授塞巴斯蒂安·特隆（https://spectrum.ieee.org/tag/sebastian-thrun）领导的团队在那里赢得了 200 万美元的美国国防高级研究计划局挑战赛（https://spectrum.ieee.org/darpa-grand-challenge）。该团队名为“斯坦利”的大众 SUV，成为世界上第一辆在无人干预的情况下完成长达 212 公里严酷莫哈韦沙漠赛道的车辆。 这辆 Rivian 在这个遍布科技新贵、风险投资和初创企业的富裕小镇里，看起来可能像任何其他电动 SUV。但在这辆方正的电动车内部，隐藏着独特之处：一套名为“Autonomy+”的系统，它将允许车主输入目的地，然后放松身心，让车辆自行驶向美国和加拿大任何已绘制地图的目的地。这套点对点系统是目前市场上最先进的半自动驾驶系统之一，也是该公司实现自动驾驶汽车（https://spectrum.ieee.org/tag/self-driving-cars）目标的前奏，先用于机器人出租车（https://spectrum.ieee.org/tag/robotaxis），最终目标是面向普通购车者。经过多年的渐进式发展和令人沮丧的挫折，自动驾驶在人工智能全面复兴的浪潮中被重新重视，现已成为投资者和全球汽车制造商（https://www.wsj.com/video/series/wsj-the-future-of-everything/how-uber-plans-to-win-the-self-driving-car-race/10F91546-7884-4404-8B65-E252B6C514A3）的头等优先事项，他们设想这将带来庞大的新利润流。 因此，就在这里，在美国国防高级研究计划局（https://spectrum.ieee.org/tag/darpa）挑战赛 21 年后，我正坐在“斯坦利”极其先进的后继车型的副驾驶座上。Rivian 的 Autonomy+ 系统旨在像这样在郊区街道上无缝运行，感知并响应交通信号灯、人行横道和停车标志。这套点对点系统预计将在今年年底前左右，首次应用于 Rivian 全新的 R2 SUV（https://www.caranddriver.com/rivian/r2），并通过空中更新为其最新的 R1S 和 R1T 车型提供支持。Rivian 表示，其收费为每月 49.99 美元，或一次性支付 2500 美元；相比之下，特斯拉的竞品系统（有时带有误导性地称为完全自动驾驶（https://www.tesla.com/support/full-self-driving-subscriptions）（监督模式），即 FSD）每月收费 99 美元。而梅赛德斯-奔驰（https://group.mercedes-benz.com/en/）计划为其即将推出的 CLA 级电动汽车上的 MB.Drive Assist Pro 系统收取三年订阅费 3950 美元；该系统仍然要求驾驶员至少将一只手放在方向盘上。 Rivian 发布的视频显示，其 R1 SUV 在各种城市和乡村道路上行驶。Rivian 计划在 2026 年底之前推出这套自动驾驶系统，以与特斯拉的产品竞争。 尽管令人印象深刻，但在国际自动机工程师学会的分类系统中，Autonomy+ 仍属于 L2+ 系统。L2+ 意味着人类驾驶员必须全神贯注，并随时准备重新接管控制。Rivian 以及众多资金雄厚的竞争对手，正在积极致力于实现更令人印象深刻（且可能更有利可图）的自动驾驶级别。在 L3 级别，驾驶员可以在有限时间内“脱手”方向盘，查看邮件或看电影——但不能睡觉。 当前的重点是实现 L4 级自动驾驶（https://www.sae.org/news/blog/sae-levels-driving-automation-clarity-refinements）：理论上，你可以派遣一辆车去取披萨，然后让它把披萨放在加热的、无人的驾驶座上带回家；或者，你可以独自舒舒服服地坐在后排，一边读报纸一边享受独处时光。 目前在美国、中国和中东部分城市运营的机器人出租车证明了无人驾驶 L4 级自动驾驶是可行的。这些车辆仅在少量城市（https://insideevs.com/news/776837/china-us-robotaxi-fleet-comparison/）以相对较小的规模运营，并且受到商业服务的特定限制。现在，Rivian 及其众多竞争对手——包括特斯拉、丰田（https://www.toyota.com/cars/）、梅赛德斯-奔驰、大众（https://www.vw.com/en/corporate.html）以及中国的比亚迪（https://www.byd.com/en）——正在竞相将这种级别的自动驾驶出行服务带给大众。Rivian 的策略结合了摄像头、雷达和激光雷达（https://spectrum.ieee.org/tag/lidar）套件；一套内部开发的定制硅芯片组，用于处理传感器数据；以及运行在这些芯片上的 AI 自动驾驶模型。在优步（https://spectrum.ieee.org/tag/uber）12.5 亿美元的支持下，Rivian 计划从 2028 年开始，逐步推出其 L4 级自动驾驶机器人出租车车队。这些出租车以及 Rivian 的消费级车队，将是其将 L4 级能力扩展到消费级车辆的真正“训练轮”。 与此同时，数以百万计的网联汽车在行驶到全球各个角落的同时，已经在发送数据来训练汽车制造商的系统。现在的竞赛是将这些数据通过不断改进的、具有“端到端”能力的 AI 模型（https://spectrum.ieee.org/tag/ai-models）进行处理：这是一种由深度学习（https://spectrum.ieee.org/tag/deep-learning）驱动的 AI 架构，它直接处理原始传感器数据并输出车辆控制指令。配备了这种技术，工程师们预计他们将能够解决那些棘手的边缘情况——错综复杂的城市街道、独特的地理环境、密集的人群、恶劣天气——这些曾被怀疑论者认为是难以处理的。 ## Rivian 的 L4 级自动驾驶计划 尽管公司媒体曝光率很高，包括其 MIT 博士毕业的创始人兼首席执行官 RJ·斯卡林杰备受关注，但 Rivian 在美国乘用车市场仅占很小份额。去年，其三款车型——冒险风格的 R1S SUV、R1T 皮卡和电动送货车——总共售出 42,000 辆（https://rivian.com/newsroom/article/rivian-releases-fourth-quarter-full-year-2025-financial-results）。而特斯拉销售了约 160 万辆。全球最大的汽车制造商丰田则销售了超过 1100 万辆。 Rivian 的“挑战者”策略是利用软件和技术使自己成为一股不可忽视的力量。全球最大汽车制造商之一的大众看到了其中的巨大价值，在名为 Rivian 和大众集团技术公司的合资企业中投资了高达 58 亿美元。该合资企业为 Rivian 提供了关键的开发资金。它让大众获得了 Rivian 电气架构以及 2025 年 6 月上市的全新 Rivian R2 SUV 软件的使用权。 与传统激光雷达单元像层蛋糕一样从车辆车顶突出不同，Rivian 在新款 R2 SUV 上的单元被封装在一个小巧、流畅的外壳中，位于挡风玻璃与车顶的交界处。 麻省理工学院运输与物流中心（https://ctl.mit.edu/）的研究科学家布莱恩·赖默（https://ctl.mit.edu/people/reimer-bryan）说：“Rivian 开发了一个极其重要的架构，以至于大众愿意花费数十亿美元来购买它，而不是试图自己重新创建它。” 但是，该合资企业并未让大众获得 Rivian 的自动驾驶技术。今年 3 月，正是基于这种 R2 架构，Rivian 达成了价值 12.5 亿美元的交易（https://apnews.com/article/uber-rivian-robotaxi-autonomous-019439a7e5dd3c855c7171f8de3e9ce9），将为优步供应多达 50,000 辆机器人出租车。两家公司计划最初部署 10,000 辆出租车，从 2028 年在旧金山和迈阿密开始，然后扩展到美国、加拿大和欧洲的 25 个城市。 Rivian 的弱点包括可靠性问题，以及公司声称已努力为新款 R2 降低的昂贵车身维修成本。尽管 Rivian 的内部技术看起来可能令人印象深刻，但公司还有很长的路要走才能赶上特斯拉，后者最近宣布其 FSD 系统拥有 110 万活跃用户。丰田也加入了竞争；其 Woven by Toyota（https://woven.toyota/en/）子公司已与 Alphabet 旗下的 Waymo（https://robotsguide.com/robots/waymo）合作，为机器人出租车**以及**消费级汽车开发一个自动驾驶平台。 直到最近，大多数观察家都曾押注特斯拉会赢得这场自动驾驶竞赛。埃隆·马斯克的公司已开始在得克萨斯州三个城市和佛罗里达州运营一个由 Model Y 机器人出租车（https://www.tesla.com/robotaxi）组成的小型测试车队。特斯拉还开始生产一款专用的自动驾驶车辆，即 Cybercab 机器人出租车（https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-24/musk-says-tesla-has-begun-production-of-its-cybercab-robotaxi）。但在 4 月，马斯克推迟了面向普通消费者的 L4 级自动驾驶时间表：“我在这里只是猜测，但可能在（2026 年）第四季度，”他说（https://electrek.co/2026/04/22/tesla-elon-musk-unsupervised-fsd-consumer-cars-q4-delay-again/）。这是这位曾承诺到 2020 年将有 100 万辆机器人出租车上路的人士一系列令人失望的回调中的最新一次。 斯卡林杰在犹他州州立公园试驾公司这款成败攸关的 R2 SUV 时表示，展厅里的 Rivian 车型最晚将在 2030 年开始采用其机器人出租车的 L4 级部分能力，或许首先从自动泊车功能开始。 ## 自动驾驶系统如何向人类学习 和大多数自动驾驶汽车一样，Rivian 的系统融合了多个传感器的数据，以对快速移动的环境及其障碍物形成稳健的描绘。数据被输入一个神经网络——Rivian 称之为其“大型驾驶模型（https://www.wardsauto.com/news/rivian-announces-new-ai-hardware-software-autonomy-day-event-r2/807844/）”（Large Driving Model，简称 LDM），该网络每秒执行数百万亿次运算，以解释和融合来自摄像头、雷达和激光雷达的数据。该网络是端到端（https://ieeexplore.ieee.org/document/8576190）的，这意味着它处理多路原始传感器数据流（例如摄像头像素），并通过单一数据管道输出驾驶控制指令（用于转向、制动和加速）。更传统的系统则为数据收集、特征提取、预测和决策编码了不同的步骤。 这个专有的 AI 驾驶员能够识别图像和点云中的特征，将它们分组为物体，并在帧间进行跟踪，时间戳精确到毫秒以适应不同的帧率。因此，AI 能够随时间积累置信度，基于在多个帧中持续出现的物体检测采取行动，而不是例如仅因单帧中的摄像头干扰就紧急刹车。当传感器数据不一致时，虚拟驾驶员能够通过优先考虑持续的数据来确保安全导航。输出的指令——用于电动机（https://spectrum.ieee.org/tag/electric-motors）和其他系统——由转向和制动等线控系统的冗余硬件作为备份。 在我试驾 Rivian 点对点 Autonomy+ 系统期间，一名公司试驾员坐在方向盘后。负责 Rivian 自动驾驶相关产品和项目的工程师尼克·阮（Nick Nguyen）从后座观察。阮表示，与例如撰写新闻或小说的大型语言模型相比，自动驾驶 AI 的主观性更小，也更容易评估，因此几乎没有犯错的余地。“我们想要的是套路。我们想要的是平淡。只是安全、可重复的驾驶，”他说。 在短暂的试驾中，我认为这辆 Rivian R1S 实现了郊区驾驶的平淡无奇。不同于特斯拉完全自动驾驶（监督模式）的某些模式（https://www.usatoday.com/story/cars/technology/electric-vehicles/2025/10/30/tesla-mad-max-mode/86805474007/），Rivian 的系统驾驶风格像一位注重家庭的爸爸：严格遵守限速数字，在红绿灯前优雅停车，并像运送古董的司机一样平缓地通过减速带。然而，这位机器人驾驶员并非胆怯或犹豫不决。对于美国和中国的机器人出租车公司而言，这类日常行程正将乐观情绪和投资热情推向令人眩晕的高度。Waymo（https://waymo.com/）声称，基于 2.2 亿英里的自动驾驶里程数据，其机器人出租车的致命或重伤事故比人类驾驶员减少了 92%（https://waymo.com/safety/impact/）。但真正的挑战在于，当这些更高阶的自动驾驶功能应用于消费级汽车时，其表现如何（参见侧边栏，“越来越多的证据表明自动驾驶汽车能挽救生命 (https://spectrum.ieee.org/are-self-driving-cars-safe)”）。 Rivian 核心的 LDM 目前从多达 12.5 万辆汽车接收云端数据用于分析和验证，然后通过模拟来微调模型。车载计算能力足够智能，仅在出现异常情况时触发记录。车主必须事先明确同意数据收集。更新后的 LDM 将通过每月的空中更新推送回客户的车辆。这是其自我强化数据飞轮的一部分，也是斯卡林杰所说的“数据飞轮”的一部分——这个自我改进的 AI 循环持续优化着系统。 与一些竞争对手一样，Rivian 不再完全依赖车载高精地图或甚至蜂窝网络连接来定位汽车进行导航。这一战略转变降低了数据需求，并确保了在城市峡谷或隧道等没有连接的地方也能稳定驾驶。相反，Rivian 通过识别和重复来感知并响应周围环境，就像人类解读路牌、遵循车道标记、警惕危险一样。 Rivian R2 配备了 11 个高清摄像头和 5 个雷达。它将在明年初集成一个激光雷达单元，为未来的自动驾驶奠定基础。那个小型化的激光雷达将平滑地融入 R2 现有的车顶线条中，这是对 Waymo 捷豹和旧款部分自动驾驶车型上看到的笨重、增加风阻（https://www.tangramvision.com/blog/sensing-breakdown-waymo-jaguar-i-pace-robotaxi）的单元的改进。里维安的...