说真的，Motional的故事放在2026年再回头看，已经不只是"落后于Waymo"这么简单了。曾经的明星合资公司——现代汽车与安波福（ Aptiv）联手打造的Robotaxi玩家，如今已经基本从C端Robotaxi战场撤退，转向Tier 1供应商路线。这篇文章，我会基于2026年的视角，把Motional这些年的技术瓶颈、战略失误做一个完整的深度复盘，保留原稿中那些有价值的工程分析，同时补上最新的行业数据与战略转向。
一、感知系统的硬伤：从一开始就埋下的技术债
Motional的感知系统至今未能解决极端天气下的感知退化问题。根据其向加州DMV提交的接管报告，在大雨、浓雾等天气下，系统接管率显著上升。相比之下，Waymo已在凤凰城实现全天候运营。
更关键的是，传感器融合策略存在明显短板。Motional过度依赖激光雷达，在视觉感知层面的投入明显不足。这导致其车辆在低照度场景下的目标检测能力较弱。
1.1 激光雷达的局限性
激光雷达（LiDAR）虽然是自动驾驶早期发展的核心技术，但它存在固有的物理局限性。在大雨天气下，雨滴会形成大量的散射点云，导致点云数据中出现大量噪点；在浓雾天气中，激光束的穿透能力大幅下降，有效探测距离可能从正常的200米缩短至仅50米。更重要的是，激光雷达无法识别交通信号灯的颜色、路面标线的文字含义等语义信息，这些都需要依赖摄像头进行补充感知。
1.2 视觉感知的技术短板
Waymo在2026年发布了基于Transformer的视觉感知大模型，能够在仅依赖摄像头的情况下实现360度全景目标检测和语义分割。这种端到端的视觉方案不仅降低了硬件成本，更重要的是大幅提升了系统的泛化能力——同一个模型可以在不同城市、不同天气条件下工作。而Motional的视觉感知模块仍停留在传统的卷积神经网络（CNN）架构阶段，特征提取能力有限，难以应对复杂多变的真实道路场景。
放到2026年来看，这个短板变得更加致命。端到端大模型已经是行业标配——Waymo的EMMA、 Tesla的FSD、小马智行的PonyWorld、Wayve的LINGO，几乎所有头部玩家都在走大模型路线。Motional在视觉感知上的保守投入，让它在感知架构上彻底错过了这一轮范式转移。
1.3 多传感器融合的困境
传感器融合并非简单的"把所有传感器的数据堆在一起"，而是需要解决时间同步、空间标定、置信度融合等一系列工程难题。Motional目前的融合策略采用"激光雷达为主、摄像头为辅"的硬融合方案，这种方案在传感器工作正常时表现尚可，但当某一传感器出现故障或性能下降时，整个感知系统的稳定性会受到影响。
二、决策规划的保守主义：工程视角下的产品逻辑
Motional的决策系统以极度保守著称。其路径规划算法倾向于过度避让，在复杂城市场景中经常出现"原地等待"的尴尬局面。
这一问题源于其风险评估模型过于保守。为规避事故责任，工程师大幅提升了安全阈值，导致通行效率低下。用户体验上表现为：明明可以通过的路口，车辆却选择长时间等待。
2.1 风险评估模型的缺陷
Motional的风险评估模型采用基于规则的传统方法，工程师手动设定了大量的安全阈值。例如，当侧向车辆距离小于某个固定值时，系统就会判定为"高风险"并选择停车等待。这种方法虽然简单直接，但缺乏对场景上下文的理解能力——同样的距离在高速公路和城市路口代表的风险等级是完全不同的。相比之下，Waymo采用了基于深度强化学习的决策模型，能够根据具体场景动态评估风险水平，实现安全与效率的平衡。
2.2 博弈能力的缺失
自动驾驶车辆并非孤立的个体，而是需要与人类驾驶员、行人、非机动车进行博弈。优秀的博弈算法需要准确预测其他道路参与者的意图，并在保证安全的前提下争取通行机会。Motional的路径规划算法在面对复杂博弈场景时往往选择"一味退让"，这不仅降低了通行效率，在某些情况下反而可能造成安全隐患——例如在繁忙的环岛中，过度礼让可能导致车辆长时间无法进入环岛，影响整体交通流。
老实讲，这种博弈能力的缺失，在真实Robotaxi运营中是致命的。用户在打了车以后，不会因为你"更安全"就愿意多等十分钟。体验差，口碑就垮，订单量就掉，最终影响商业化的根本逻辑。
2.3 责任规避的产品逻辑
从产品层面分析，Motional的保守策略实际上是一种"责任规避"的选择。通过大幅降低接管率，可以减少事故责任归属的争议。然而，这种策略的代价是用户体验的大幅下降。当乘客发现Robotaxi在明明可以通过的路口却长时间等待时，对自动驾驶技术的信任度会显著降低。
说白了，这种逻辑的根源在于合资公司治理结构本身——现代汽车和安波福两家母公司都不愿意承担Robotaxi事故的品牌风险，于是技术上就往最保守的方向调，最终把用户做没了。
三、远程协助的依赖：被掩盖的系统自主性短板
据多方信源透露，Motional的Robotaxi在运营中频繁需要远程人工介入。这一比例远高于Waymo的仅需1%水平。
远程协助的必要性暴露了系统自主决策能力的不足。高频次的5G远程控制不仅增加了运营成本，也使其"无人驾驶"的宣传大打折扣。
3.1 远程接管的技术成本
远程协助看似是解决问题的捷径，但实际上带来了巨大的技术成本。首先是5G网络的覆盖和延迟问题——在网络覆盖不佳的区域，远程控制可能出现秒级延迟，这对于需要实时响应的驾驶场景来说是致命的。其次是远程控制中心的人力成本：每辆运营车辆都需要配备随时待命的安全员，这完全抵消了无人驾驶带来的人力成本优势。
3.2 系统能力的真实水平
根据行业标准，自动驾驶系统的能力通常用"脱手率"（Hands-off Rate）来衡量。Waymo的脱手率已经超过99%，意味着在绝大部分行程中不需要人工介入。而Motional的脱手率据估计仅为90%左右，这意味着每10次行程中就有1次需要安全员介入。这一差距看似不大，但实际上反映了两个系统在算法成熟度上的根本性差异。
3.3 商业模式成立的前提
Robotaxi商业化的前提是实现真正的"无人驾驶"——如果每辆车都需要配备远程安全员，那么其运营成本将远高于传统出租车。Waymo通过多年的技术积累已经基本实现了这一目标，而Motional仍在这个门槛前挣扎。
四、规模化部署停滞：高精度地图与"一城一图"的天花板
自2026年起，Motional的运营城市扩张速度明显放缓。2026年之后，由于战略转向，运营城市数量进一步收缩，目前已不在公开运营城市榜单的前列。
规模化受阻的根因在于技术验证不充分。每进入一个新城市，都需要大量的人工标注和地图适配工作。这与Waymo的"泛化能力"形成鲜明对比。
4.1 地图依赖的困境
Motional的高精度地图采用传统的SLAM（同步定位与建图）方案，需要为每个运营城市单独采集和制作地图数据。据估算，每个新城市的高精度地图制作成本高达数百万美元，且需要3-6个月的准备周期。这种"一城一图"的模式严重制约了规模化扩张的速度。
4.2 泛化能力的缺失
Waymo采用"矢量地图+实时感知"的方案，车辆的感知系统能够实时识别道路环境，与轻量化的矢量地图结合后即可实现精确定位。这种方案对新城市的适配周期可以缩短至数周，大幅提升了规模化扩张的效率。Motional由于感知系统的局限性，目前还无法做到这一点。
4.3 车队规模的差距
根据公开数据，Motional在2026年战略收缩前，运营车队规模约为500-600辆，而Waymo仅在凤凰城就拥有超过3000辆运营车辆。截至2026年，Waymo的全球车队规模已扩展到数千辆，覆盖旧金山、凤凰城、洛杉矶、奥斯汀等多个城市。更大的车队规模意味着更多的数据采集和更快的算法迭代速度，这种"飞轮效应"让领先者的优势越来越大，后来者追赶的难度也越来越大。
五、与Waymo的差距分析：一张表看清核心维度
基于截至2026年08月的公开信息，Motional与Waymo在核心运营指标上的差距大致如下：
| 维度 | Motional | Waymo |
|---|
| 周均载客量 | 数千至1万（运营收缩后更低） | 约25万+（2026年数据） |
| 远程接管率 | >5% | <1% |
| 运营城市 | 收缩至有限试点 | 10+座（含2026年新拓展城市） |
| 事故率 | 较高 | 行业最低 |
| 商业化模式 | 2026年起转向Tier 1供应商 | C端Robotaxi持续扩张 |
| 估值/资本背景 | 母公司持续注资但投入收缩 | Alphabet年投入数十亿美元 |
核心差距在于数据积累与算法迭代效率。Waymo通过多年运营积累了海量的真实路测数据资产，Motional在数据量级上已无法追赶。
5.1 数据资产的马太效应
自动驾驶算法的性能与训练数据量呈正相关。Waymo在过去十余年间积累了超过200亿英里的仿真数据和超过2000万英里的真实路测数据，这些数据支撑了其感知和决策算法的持续进化。Motional作为后进入者，积累的数据量不足前者的十分之一，在算法迭代速度上处于明显劣势。
5.2 技术人才的流失
据行业观察，Motional在过去两年间出现了显著的技术人才流失。核心算法工程师被Waymo、Cruise的后续团队（如被通用整合后的技术团队）、小马智行、文远知行等竞争对手挖走，导致其技术研发能力进一步下降。这种"人才虹吸效应"在自动驾驶行业尤为明显——领先者往往能够吸引最优秀的人才，而落后者则陷入"越落后越招不到人"的恶性循环。
5.3 资本投入的差距
从资本实力看，Waymo背靠Alphabet，每年获得数十亿美元的研发投入；而Motional虽然有现代汽车和安波福的支持，但研发投入规模仅为前者的三分之一左右。在自动驾驶这个"烧钱"的行业中，资本差距往往会直接转化为技术差距。
六、2024-2026战略转向：从Robotaxi玩家到Tier 1供应商
这一部分，是原稿缺失但必须补上的关键章节——Motional的故事在2026年发生了根本性的转折。
6.1 大规模裁员与业务收缩
2026年初，Motional宣布进行重大战略调整，大幅缩减Robotaxi业务，裁撤了大部分运营、车队管理及部分研发岗位。这与2026年Cruise因事故被加州吊销执照的事件后，整个Robotaxi行业进入"冷静期"的大背景密切相关。投资人对L4 Robotaxi商业化时间表的预期被普遍拉长，迫使各玩家重新评估资源分配。
6.2 转向Tier 1供应商路线
Motional在2024-2026年逐步明确了新的战略定位：成为主机厂和出行平台的自动驾驶技术供应商，而非直接运营Robotaxi车队。具体方向包括：
- 与现代汽车深度合作，聚焦高速公路L4场景（如IONIQ 5 Robotaxi的特定场景运营）
- 向其他OEM出售自动驾驶软硬件解决方案
- 保留核心算法团队，但剥离车队运营业务
6.3 错失的技术窗口期
回头看，Motional错过了几个关键的技术窗口：
- 端到端大模型浪潮（2023-2024）：未能及时跟进Transformer-based感知与规划方案
- 纯视觉路线的崛起（Tesla引领）：重激光雷达路线被市场质疑
- 中国Robotaxi出海机会：未能像小马、文远那样拓展中东、东南亚市场
6.4 Boston Dynamics收购传闻的背景
2026年前后，行业曾传出现代汽车考虑将Motional与Boston Dynamics整合的传闻。虽然该传闻未最终落地，但反映了现代汽车集团内部对Motional未来定位的持续讨论——是继续投入Robotaxi？还是转向机器人？这一不确定性也影响了Motional的长期战略稳定性。
七、慎用场景建议（基于当前阶段）
虽然Motional已经大幅收缩C端Robotaxi运营，但其在一些限定场景下仍有部署。以下场景不建议优先选择Motional相关服务：
- 夜间或低照度环境
- 繁忙的十字路口
- 极端天气条件下
- 对通行效率有较高要求的场景
- 需要跨城市长距离运输的场景（建议关注现代汽车的IONIQ 5 Robotaxi高速公路试点）
7.1 夜间驾驶的风险
由于视觉感知系统的短板，Motional的车辆在夜间行驶时目标检测能力会进一步下降。夜间行人和非机动车往往穿着深色衣服，在光照不足的情况下更容易被漏检。对于需要在夜间使用Robotaxi的用户，建议优先选择Waymo或其他视觉感知能力更强的平台。
7.2 极端天气的局限
如前所述，大雨、浓雾、暴雪等极端天气对激光雷达的影响尤为显著。虽然现代汽车在传感器硬件上具有一定的防水性能，但在极端天气下感知系统的整体表现仍会大打折扣。在天气预报显示有恶劣天气时，建议提前规划其他出行方式。
7.3 效率优先场景的取舍
如果你的行程对时间有严格要求，Motional的保守策略可能会让你频繁迟到。在早高峰、晚高峰等时间敏感的场合，Waymo等效率更高的平台是更理性的选择。毕竟，自动驾驶的意义不仅在于"安全"，更在于提供比传统出行方式更好的体验。
八、用户常见问题（FAQ）
Q1：Motional现在还能打到Robotaxi吗？
A：截至2026年08月，Motional在C端Robotaxi服务上已大幅收缩。拉斯维加斯的部分试点仍在运营，但覆盖区域和服务时间都非常有限。建议通过Uber或Lyft应用查看最新可用范围。
Q2：Waymo和Motional的技术差距到底有多大？
A：从脱手率看，Waymo超过99%，Motional约90%左右；从数据积累看，Waymo拥有200亿+英里仿真数据，Motional不足其十分之一；从车队规模看，Waymo是Motional的5-10倍。这些差距决定了二者在算法迭代速度上的根本差异。
Q3：Motional还有机会翻盘吗？
A：从目前战略转向Tier 1供应商来看，Motional已不再追求成为Waymo那样的Robotaxi巨头。其未来的机会在于与现代汽车的深度绑定，以及在特定场景（如高速公路、封闭园区）提供自动驾驶解决方案。但要在全球范围内与Waymo竞争，难度极大。
Q4：如果我想体验Robotaxi，应该选哪家？
A：在美国市场，Waymo是当前唯一大规模商业化运营的L4 Robotaxi服务，覆盖城市最广、数据积累最深、技术成熟度最高。在中国市场，可以关注小马智行、文远知行、百度萝卜快跑等本土玩家。
Q5：自动驾驶行业2026年的整体格局是什么？
A：L4级Robotaxi商业化在2026年呈现"中美双轨"格局——美国由Waymo领跑，中国由百度、小马、文远等快速跟进。端到端AI大模型已成为行业标配，纯视觉路线与多传感器融合路线并存但趋于融合。
九、写在最后
Motional的故事，本质是工程能力、产品野心与商业现实三者错配的典型案例。它有现代汽车的硬件供应链支持、有安波福的Tier 1基因、有Alphabet（Waymo母公司）之外少见的合资结构背书，但最终输在了最关键的算法迭代效率和规模化能力上。
从2026年的视角回望，Motional的问题早已不只是"落后于Waymo"——它已经成为自动驾驶行业从狂热回归理性的标志性事件。它的战略转向告诉我们：L4 Robotaxi不是有钱、有技术、有人就能赢的赛道，它需要长期的数据积累、持续的资本耐心、以及敢于承担风险的战略定力。
对于普通用户而言，选择技术更成熟、运营更广泛的平台仍是更理性的选择。自动驾驶这场马拉松，最终能跑到终点的，可能比我们想象的少得多。
你使用过Motional或Waymo的Robotaxi吗？体验如何？欢迎评论区分享真实经历。
来源华强北商行 · 数码科技资讯
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发表于 2026-3-14 02:28
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