2月18日，特斯拉宣布，首辆Cybercab在美国得州超级工厂正式下线。根据特斯拉公布的时间表，Cybercab计划于2026年4月启动正式量产。

这款双门车型专为自动驾驶出租车设计，最大特点是取消了方向盘和踏板，完全依靠自动驾驶系统运行。该车采用双座布局，配备蝴蝶门，内部仅保留中控屏、座椅等基础交互设施。

特斯拉 Cybercab 无人驾驶出租车

当国内的新能源汽车势力将重心转向机器人的时候，特斯拉又扔出了一个炸弹：你们现在玩的L3/L4甚至L5都是在老房子上进行修补，给一个老旧的汽车设计装上无人驾驶的大脑而已，仍然保留着方向盘，后视镜，踏板。特斯拉现在直接将这些为“人”驾驶的特征全部取消，开发了真正的无人驾驶汽车，又一次彻底贯彻了马斯克的第一性原理，实现真正的无人。

无人驾驶、人工智能技术，我们已经喊了很多年，也做了很多对人类社会的影响的预测。然而，当无人驾驶汽车真正到来的时候，除了对无人驾驶汽车的新奇外，还有一丝恐慌，我们发现我们并没有真正准备好该如何应对无人驾驶汽车。

首先，对汽车行业的影响。新能源汽车对传统燃油车的影响还在继续发挥作用，整个汽车行业仍然在经历着沉重的转型。

从全球范围来看，无论是欧美那些历史悠久、规模庞大的主机厂，还是众多零部件厂商，仍在不遗余力地向电动化与智能化转型迈进。以欧洲为例，德国作为汽车工业的强国，其知名主机厂宝马、大众等，都宣布了一系列大幅削减传统燃油车生产的计划。

德国博世集团，作为全球最大的汽车零部件供应商之一，也在积极调整业务方向。过去博世主要为传统燃油车提供发动机控制系统、燃油喷射系统等零部件，而现在，他们大幅增加了在电动驱动系统、自动驾驶传感器等领域的研发投入。同时，许多零部件厂商不得不关闭大量冗余工厂，裁撤冗余人员。据统计，自新能源汽车市场崛起以来，欧美地区至少有上百家规模不等的传统汽车零部件工厂关闭，裁员人数超过数十万人。这不仅对企业自身造成了巨大的冲击，也给当地社会带来了一定的就业压力。

然而，以特斯拉为代表的新兴车企并未停下发展的脚步。传统汽车的诸多关键部件，诸如方向盘、踏板、转向系统、安全系统以及内外饰等，皆沦为变革的对象。

当下，汽车行业亟需重新审慎思索：究竟何种内外饰设计、安全系统架构以及转向系统模式，才是契合未来无人驾驶汽车发展需求的最优选择。是否还需要头顶上的透明大玻璃？

不变革就会沦为被变革的对象。

无人驾驶汽车

其次，无人驾驶汽车会重塑整个社会的出行方式甚至人们习以为常的交通规则。

无人驾驶汽车将极大地提高车辆的利用率。过去，私人汽车一直为人所诟病的是，在一天24小时中，仅有2至3小时处于使用状态，利用率着实过低。而无人驾驶汽车的出现，让个人共享汽车成为了可能。

典型场景如下：个人乘坐无人驾驶汽车前往工作地点，之后该无人驾驶汽车接入某一无人驾驶汽车平台，由平台进行统一调度，供其他个人使用。目前，尚难以判定未来道路上是私人无人驾驶汽车居多，还是无人驾驶出租车更为常见。

当大量无人驾驶汽车行驶在道路上时，它们能够在路面上组成车队列。通过网络连接，前后车辆形成车联网，以统一的速度前行，从而有效避免交通堵塞。未来，交通信号灯也将随之发生改变。在路口，行人无需再横穿马路，可设置专门的通行载具。当行人需要通过路口时，乘坐该载具即可。载具的通行时间，将由人工智能综合考虑纵横方向车辆的通行状况和效率，计算出最佳通行时间。

如此一来，交通事故将会显著减少，未来车辆保险或许也将失去存在的必要。届时，车辆的关注点将不再仅仅局限于安全性，而更多地侧重于舒适性与智能性。

无人驾驶车联网

最后，无人驾驶汽车会对就业市场产生较大冲击。

新技术的诞生，往往会对传统技术形成强烈的冲击，对于传统行业的就业人员而言，这无疑是一场极具杀伤力的降维打击。

以汽车行业为例，从前端的设计，到生产、制造环节，再延伸至售后与使用阶段，伴随人工智能与无人驾驶技术的愈发成熟，整个产业链对人力的需求正呈现出持续递减的态势。可以预见，未来会有越来越多的从业者被推向就业市场。

人工智能的发展宛如一股不可阻挡的浪潮，将对所有行业进行全面重塑。在这一重塑进程中，人员需求的减少是不可避免的趋势。故而，社会难以提供充足的就业岗位来满足就业需求。

当下网络上热议的中年人的“铁人三项”“吉祥三保”以及“创业三部曲”，实际上充当了应对新技术冲击的就业缓冲空间。然而，人工智能的飞速发展，会迅速将这个就业“蓄水池”填满，甚至可能使其遭到彻底破坏。

所谓“铁人三项”，涵盖外卖、快递、司机等职业，随着无人驾驶技术在自行车、物流车、汽车等领域的应用，这些工作岗位的人力需求将大幅降低。“吉祥三保”——保安、保姆、保洁，机器人凭借其精准、高效且不知疲倦的特性，完全能够胜任这些工作，从而逐步取代人类。而“创业三部曲”，即摆摊、开店、自媒体，或许是人们在就业浪潮中的最后一方自留地，但同时也是风险系数极高的选择。

远方的路