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放弃黄仁勋演讲，却排队一小时体验Zoox！但这一趟，值了！

放弃黄仁勋演讲，却排队一小时体验Zoox！但这一趟，值了！ 全球风口
2026-01-09
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导读：看懂智能服务体验新时代

抓住风口

本期要点：Zoox证明了这一点

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

Zoox试乘实录：自动驾驶的落地新范式

昨天在CES展期间，我没有去听英伟达CEO黄仁勋的演讲，而是在展馆外等待近一小时，只为体验一次亚马逊旗下Zoox的自动驾驶汽车。
短短十几分钟的乘坐，让我对技术如何真正落地有了切实感知。
Zoox成立于2014年，2020年被亚马逊以约12亿美元收购。与主流Robotaxi不同，其车辆无传统车头/车尾设计，无需掉头；取消方向盘、踏板和仪表盘，采用两两相对的4座布局，内部空间感优于传统SUV。
车辆搭载133度大容量电池，车顶四角集成激光雷达、毫米波雷达及摄像头，最高时速120公里。
2025年8月，Zoox获准部署无任何人工控制装置的车辆开展试运营。其加州工厂年产能已达1万辆，为规模化推广奠定基础。
本次试乘运行于预设固定环线，变道、汇入主路、转弯等操作平顺自然，接近熟练人类司机水平，仅最后刹停略显生硬。
更值得关注的是座舱布局变革带来的空间感与社交氛围提升。
传统前排座椅靠背构成物理与心理双重隔阂，而对坐式设计消除了这一屏障。这一看似非技术性的改变，恰恰成为体验跃升的关键支点。
这也印证一个趋势：自动驾驶乃至人工智能的竞争重心，正从算力与算法转向真实场景下的用户感知与服务交付质量。对创业者而言，关键在于让AI在具体场景中稳定完成任务，并提供高质量服务体验。

RoboBus：商业模式决定落地效率

当技术进入边际效用递减平台期，商业模式创新变得尤为关键。
当前自动驾驶已能可靠处理99%以上常规场景，真正的难点在于剩余极小概率的极端场景（Corner Case）。但为覆盖这1%甚至0.1%，持续投入往往远超商业回报。
车企如特斯拉必须保障“任何人在任何地点”的绝对安全，因而需攻坚所有极端情况；而Zoox乘客的体验，并不因攻克这些低频场景而获得实质提升。
Zoox采用固定站点、固定线路的运营模式——表面看是技术妥协，实则构成清晰的商业闭环。
一方面，限定路网和站点可大幅削减需应对的极端场景数量。车辆可针对该线路反复训练，甚至主动模拟突发状况学习，以可控成本实现极高可靠性。
另一方面，该模式有效补足传统公交系统的结构性短板，例如非核心区域覆盖不足、夜间班次稀少等问题。
传统公交无论载客1人或50人，人力与折旧成本恒定，导致偏远地区与夜间服务不断缩减，形成“服务差→客流少→进一步减班”的恶性循环。
小型无人巴士（Robobus）则提供了全新解法：空闲时静默待命，零能耗、零人工；高峰时多车编队响应，实现运力弹性调配，使郊区与夜间公交服务具备经济可持续性。
更重要的是，Robobus并非替代现有公交司机岗位，而是填补长期存在的服务空白，创造产业新增量，带动经济增长与多元就业。
国内企业如文远知行、PIX等已在多地开展同类无人小巴试运营，相关服务已拓展至中东、欧洲及日本，表明中国在该领域商业化探索处于全球前沿。

体验优先：重新定义移动空间价值

Zoox进一步突破，在用户体验层面实现跃迁。
特斯拉Cybercab虽也取消方向盘与踏板，但仍沿用传统前后排布局。乘客视线仍朝前，体验与普通网约车差异有限，仅“少了一个司机”。
Zoox则通过空间重构释放更多可能性：乘客膝盖不再受前排挤压，可面对面交流；车厢亦可延展为多功能空间——放置小桌喝咖啡、玩桌游、学习办公、视频会议、试穿衣物、轻度锻炼甚至短暂休憩。
这种设计显著扩展了无人车可承载的服务边界，有望催生基于自动驾驶的增值服务生态，带来更大规模经济增长与更广谱就业机会。

行为智能时代：从参数竞赛到场景交付

我们排队一小时体验Zoox，而非挤进黄仁勋演讲现场，原因明确：当服务开始兴起，硬件性能已非首要关切。真实体验必须亲历，而技术参数、行业观点，事后回看即可获取。
黄仁勋依旧聚焦最新芯片、自动驾驶算法与人形机器人，科幻感十足却缺乏突破。尤其未提及终端智能，明显错失本轮以“行为智能”为核心的更大机遇——即AI在真实场景中精准执行动作、稳定交付结果的能力。
Zoox代表技术应用的新范式：不等待技术完美，而是通过精准的场景选择与大胆的产品创新，推动新技术融入现实生活。
这与2018年CES电动汽车概念满天飞、直至2021年才大规模落地的路径相似。当前人形机器人正处于概念热阶段（本届CES展出38款，其中21款来自中国），但要走进日常，尚需时日。其面临的真实物理交互环境复杂度远超道路交通，家务护理、养老陪护、工厂作业等每一类场景，均需长期专项投入。
而在行为智能时代，2026年我们已能看到大量AI在特定场景中稳定提供智能服务。例如Zoox在固定线路中实现优质出行体验。
AI将不再局限于数据中心里的万亿参数大模型，而是演化为手机、手表、家居设备中的“贴心秘书”“健康管家”，实时响应需求、主动解决问题。
谁能率先识别真实痛点，并用AI更高效、更顺畅地解决，谁就能赢得商业化先机。
中国创新在此轮浪潮中或将更具优势：丰富多元的测试场景叠加敏捷扎实的工程化能力，有利于快速验证并孵化高落地潜力的应用。一旦完成“0→1”的场景突破，即可在全国同类环境中快速复制，实现“1→N”的规模化拓展。
【声明】内容源于网络
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全球风口
全球科技创新产业专家、海银资本创始合伙人、前哨科技特训营主理人王煜全的自媒体平台。
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