一项同行评审的研究显示，依赖雷达传感器的Waymo机器人出租车现在比人类司机安全85%，行驶里程超过5670万英里，Waymo每周的载客量达到25万次，并在全球范围内扩张。
2025年9月，Waymo交出了一份堪称“奇迹级”的安全成绩单！
先看一组震撼数据：Waymo在完全没有人类司机干预的情况下，累计完成了5670万英里的载客运营。
在这段里程中，与人类驾驶相比，其系统实现了85%的严重伤害事故减少率，79%的整体伤害下降，91%的气囊弹出事故锐减。
更惊人的是细分场景——在占全美致命事故27%的交叉路口，Waymo的事故率直接暴跌96%；
对行人、骑车人、摩托车骑手的碰撞分别减少92%、82%、82%；
就连最容易失控的单车事故，也减少了93%。
这些不是实验室模拟，而是真实城市街道上的百万级用户验证。
当然，作者也坦诚指出一个关键局限：由于致命事故本身极其罕见，目前Waymo虽已行驶超1亿英里，但尚不足以对“致死率”做出统计学意义上的结论。美国当前人类驾驶的致死率约为每1亿英里1.3起，而Waymo尚未在高速公路上大规模运营，因此数据还不完全可比。但即便如此，整体事故率的大幅下降，已经足以证明其系统在常规城市路况下的卓越安全性。
那么，Waymo是怎么做到的？他们可不是靠运气。
早在2025年6月，Waymo就公开了一套包含12项核心指标的安全评估框架，涵盖碰撞规避能力、百万英里预测风险、交通规则遵守度、弱势道路使用者交互表现，以及高危场景应对等维度。更重要的是，他们采用“渐进式部署”策略：分阶段上线、严格控制车队规模、根据区域风险动态分配运营里程，甚至具备实时暂停异常车辆的能力。这种“主动控险”思维，远超传统车企的被动测试逻辑。
有意思的是，Waymo自己也承认，目前行业连“什么叫足够安全”都没达成共识。他们提出的12项标准，并非终极答案，而是呼吁全行业与监管机构共同制定基准。换句话说，Waymo不仅在技术上领先，更在定义规则——这才是真正的降维打击。
光有安全数据还不够，Waymo的扩张速度同样令人咋舌。截至2025年9月，它已在旧金山、洛杉矶、凤凰城、奥斯汀四大城市稳定运营，2024年全年完成超400万次载客，累计行驶里程突破9500万英里。更关键的是，它正从市中心向郊区蔓延，真正融入市民日常通勤。
增长曲线更是疯狂：2023年5月，周订单仅1万单；2024年5月，飙升至5万；到2025年4月，已突破25万单每周。按此速度，2026年初有望冲击百万单周目标。虽然相比Uber全球2.5亿单的体量仍显渺小，但在Waymo覆盖的城市，它已悄然抢走可观市场份额。更妙的是，如今你在这些城市叫Uber，系统很可能直接给你派一辆Waymo——价格几乎一样，还不用给小费，既保持竞争力，又避免压低市场预期。
说到成本，坊间传闻Waymo每辆车造价高达30万美元（约合210万人民币），虽有争议，但即便按此计算，单辆车完成10万次订单即可回本。目前每车每周跑125单，约18个月回本。若效率提升50%，一年就能打平。当然，这还没算维护、保险、电力、软件迭代等运营成本，实际盈利周期可能更长。但别忘了，Waymo已累计完成超1000万次付费订单，规模效应正在显现。
再看对手们，可谓“几家欢喜几家愁”。
亚马逊旗下的Zoox终于在拉斯维加斯上线，造型奇特——无方向盘、无踏板、对坐布局，像移动客厅，目前提供免费接驳服务，主打娱乐区短途出行。
中国玩家也不甘示弱：文远知行（WeRide）和小马智行（Pony AI）联手新加坡打车平台Grab，计划2026年在新加坡推出服务；百度Apollo Go也瞄准马来西亚和新加坡市场。
而特斯拉，这位曾经的“全村希望”，现状却有些尴尬。6月在奥斯汀高调启动Robotaxi测试，结果首月12辆车就撞了3次，安全员至今未撤。尽管FSD（完全自动驾驶）用户日均贡献800万英里数据，累计超36亿英里，最新v13版本干预间隔达489英里，但距离其宣称的“人类安全水平”（70万英里无重大干预）仍有417倍差距。反观Waymo，干预间隔已达1.7万英里，虽也需41倍提升，但实际碰撞率已接近人类基准——ARK研究显示，其每50万英里才发生一起警方报告事故，远优于行业平均。
更值得玩味的是，特斯拉被曝试图隐瞒事故细节，而Waymo虽也收紧数据披露，但整体透明度仍领先。
技术路线之争也迎来政策转折：美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）新框架不再强制要求方向盘、踏板等人工控制装置，也不再以硬件类型（如激光雷达vs纯视觉）评判安全性，而是聚焦实际性能表现。
这对特斯拉是重大利好，但也意味着Waymo不能再靠“传感器堆料”建立护城河，必须靠真实安全记录说话——而这恰恰是它的强项。
未来会怎样？Waymo母公司Alphabet的CEO桑达尔·皮查伊在财报会上透露，公司正考虑“个人拥有自动驾驶汽车的可能性”。这意味着，你未来或许能买一辆属于自己的Waymo，白天上班时它自动接单赚钱，晚上回家接你——彻底颠覆“汽车是负债”的传统认知。而特斯拉也在推类似“车队管理”模式，一场关于“2030年谁拥有汽车”的战争，才刚刚打响。
但最大的障碍不是技术，而是政策与公众接受度。美国每年4万人死于车祸，240万人受伤，若Waymo真能减少85%重伤，这本该是全民欢呼的新闻，却鲜少登上头条。公众对AI的天然不信任、对“机器犯错”的零容忍，正成为最大阻力。洛杉矶居民抱怨Waymo频繁鸣笛、在小区空转甚至堵住 driveway；圣莫尼卡市民被提示音吵得睡不着；网约车司机组织抗议，担心饭碗被抢。哈佛商学院研究更指出：人们更愿意原谅人类司机的失误，却对机器人犯错耿耿于怀——因为技术“尚未被社会接纳”。
因此，通往全面普及的路上，还有三座大山要翻：一是积累更多数据，尤其在高速公路等复杂场景；二是建立全国统一的监管标准，避免各州各自为政；三是改善“用户体验感”，让机器人开得不仅安全，还要“有温度”、不扰民。