一、Waymo在運行，但沒出圈
Waymo確實在鳳凰城和舊金山部分區域跑了幾年，但它隻能在“地理圍欄 + 高精地圖 + 網絡連通 +人類遠程接管”條件下運行。說白了就是在沙盒裏跑得穩，一出圍欄就癱瘓。紐約、洛杉磯這些交通複雜的大城市至今不敢進。
反觀Tesla的FSD，全國各地用戶都能跑，鄉村小路、繁忙城市都可以開。連中國鄉下都可以開。沒有道路分割線也無所謂。
Waymo是實驗品，Tesla是正在產品化的AI係統。
二、為什麽Lidar路線走不通？Tesla幹脆徹底取消Lidar
原帖說“Lidar成本降下來就能用了”，這看起來有道理，其實是誤判了AI發展方向。Tesla 早期也用過Lidar（Model S上測試），最後徹底放棄，是有以下幾個原因：
1. Lidar是死數據，不理解語義。Lidar隻能給你一個“點雲深度圖”，不能告訴你“這是小孩還是柱子，是推著嬰兒車還是站在廣告牌下”。你再加攝像頭，那就是多係統融合，冗餘度高，問題更多。
2. 深度信息是可以從視覺中推出來的，就像人眼一樣。Tesla 自研 Occupancy Network 可以從視頻中準確重建深度場景，不比Lidar差。
3. 最大的問題是成本結構：Lidar 本身雖然能降價，但它依然是物理設備，不可批量壓縮成本；而 Vision + AI 模型訓練，一次投入，多車複用，邊際成本無限趨近於零。
所以，Lidar 是“工程師的執念”，不是 AI 的未來。
三、遠程接管才是 Waymo 成本的“深坑”，Tesla 正在挑戰這個終極問題
原文說：“遠程接管團隊拿不掉，才是成本問題”，這點我讚同，但 Tesla 正在走完全不同的方向——把“接管”問題交給 AI 自己處理。
FSD 從2023年以來，已經能在多數情況下自動識別意圖、處理突發情況，雖然還會犯錯，但迭代非常快。而 Waymo 不敢交權，最終成了“半自動車 + 高薪監控員”的奇怪組合。我現在天天用FSD，可以看到它巨大的飛躍。
四、你說法律不允許自動駕駛比人好一點點就上線？對 Waymo 也一樣。
原帖說：“哪怕比人強，也不能有一次致命事故”，你以為 Waymo 沒事故？2024年Waymo兩輛車在舊金山追尾 + 堵路事件，已經導致監管介入。而 Cruise 更是直接被一單事故幹掉。
所以 Tesla 的風險不是特例，而是整個行業的共同挑戰。
真正能跑通法律監管的，不是“0事故”，而是“比人強 + 有責任機製 + 產品更新透明”。
五、End-to-End Tesla真的落後？Waymo根本還沒開始全局訓練
作者說“Tesla所謂End-to-End其實還是模塊化拚起來的，Waymo也能做”。但你搞錯了重點。
Tesla現在用的是：
全棧自研神經網絡（occupancy flow、neural planner）
超算 Dojo 大規模訓練
全球數百萬車主真實數據閉環訓練
OTA 推送統一版本，實時迭代
Waymo再先進，也要靠“工程師標注 + 人工調參 + 小規模測試”來走傳統路線。它可能能做 end-to-end，但它的數據量、部署體係遠遠無法支撐那種訓練密度。
六、你說Tesla做成也沒護城河？這和現實完全相反
Tesla 的護城河不是模型，而是：
硬件閉環：自產芯片、攝像頭、算力；自己造車，自己集成；
數據閉環：每天幾千萬英裏的真實世界駕駛數據，Waymo根本拿不到；
部署閉環：全國推送，真實反饋，用戶自己做beta tester；
品牌和資本：有Elon撐腰，有全球粉絲，有現金流支持虧損運營。
Waymo隻能在Alphabet內部燒錢；Tesla靠賣車已經養活研發了。
Waymo確實早，但它是“專家係統+地圖+接管員”的產品。Tesla是“神經網絡+視頻數據+用戶共創”的AI範式。你不能說電腦剛發明出來運行很慢，就否定了後來芯片革命；也不能說諾基亞先出手機，iPhone就是笑話。
所以我完全不同意那句“Waymo不知比Tesla高到哪裏去了”。相反，Tesla正走在一條無人能跟的AI路線，而Waymo卡在地圖、規則和接管上無法前進。
