自动驾驶出租车曾被描绘为解决城市交通拥堵的利器，但来自 Waymo 的实际运营数据正在让这一愿景变得复杂。根据 Ars Technica 援引的最新研究，Waymo 的无人驾驶出租车队存在显著的空驶现象：在所有行驶里程中，有接近一半的时间车内并无乘客。
这一发现源自对 Waymo 在旧金山、凤凰城等运营城市车辆活动的追踪分析。数据显示，这些无人车在接送乘客之间、前往充电站或进行系统测试时，产生了大量“幽灵里程”。具体而言，空驶里程占比高达约 45% 至 50%，意味着每跑两英里，就有一英里是在空转。这与 Uber、Lyft 等有人驾驶网约车平台的早期数据模式高度相似，并未展现出颠覆性的效率提升。
研究人员指出，无人出租车之所以未能减轻交通负荷，原因在于其运营逻辑与传统网约车并无本质区别。车辆仍需从远处调度接单、在需求低谷时空驶待命，甚至因法规或技术限制而选择更迂回的路线。此外，由于无需支付司机成本，运营方对空驶的经济敏感度更低，这反而可能鼓励更多无效行驶。
这一现象的背景是，多年来科技公司和汽车制造商一直将“减少私家车保有量、提升道路使用效率”作为推广自动驾驶的核心卖点。理论上，高度协同的无人车队能通过精准调度、编队行驶和减少人为驾驶波动来平滑交通流。但现实运营中，商业压力与乘客体验优先的考量，往往让算法选择了更类似人类司机的行为模式，即优先保障响应速度而非全局路网效率。
从市场观察角度看，该数据可能从多个层面产生影响。首先，对于正在审批无人出租车扩大运营的城市监管机构而言，空驶率数据可能成为收紧牌照发放或征收拥堵费的新依据。旧金山等地已有市民团体长期抱怨 Waymo 车辆造成路口堵塞和异常停驶，量化数据的出现将给政策辩论提供更实锤的论据。其次，在投资者层面，高企的空驶率直接拉低了单车有效运营时间，对单位经济模型构成压力。如果未来无法通过技术迭代或拼车服务显著降低这一比例，无人出租车的盈利时间表可能被进一步拉长。
不过，也有支持观点认为，当前数据反映的是技术导入期的暂时现象。随着服务密度提升、乘客习惯养成以及车辆与基础设施通信的完善，空驶率有望自然下降。Waymo 方面此前也曾表示，其车辆正在持续学习更高效的等待与巡航策略。但无论如何，这份研究至少说明，自动驾驶并非天然等于交通优化，其实际效果仍高度依赖运营模式与公共政策的协同设计。