特斯拉（Tesla）正加速推进其无人驾驶出租车服务，最新迹象显示，该公司正在得克萨斯州 Giga Texas 工厂的测试跑道上，让多辆 Cybercab 同时进行多车道停车标志识别训练，为即将在奥斯汀推出的 Robotaxi 服务做最后准备。
据特斯拉爱好者 David Moss 于 8 月 20 日在 X 平台发布的视频，多辆 Cybercab 在 Giga Texas 测试跑道上来回行驶，模拟真实道路场景。视频显示，无论是靠近停车标志的右侧车道，还是距离较远的左侧车道，Cybercab 都能正确停车。特斯拉工程师特意让多辆车同时行驶，以复现多车道场景，确保左侧或中间车道的车辆也能准确识别并响应停车标志。
特斯拉的 FSD AI Vision 神经网络据称能比人眼更早检测到标志和信号。该公司强调，持续训练和独特数据点对于确保无方向盘 Cybercab 的最大安全性至关重要。目前，特斯拉已在奥斯汀使用 Model Y Robotaxi 提供无人监督的出租车服务，而 Cybercab 的加入将进一步提升服务体验。
在特斯拉 2026 年第二季度财报电话会议上，公司 AI 副总裁 Ashok Elluswamy 透露，Cybercab 和 Model Y Robotaxi 正在使用早期版本的 FSD v15 软件。FSD v15 专为无监督驾驶设计，目前尚未向车主推送。相比之下，客户车辆使用的 FSD v14 或更早版本属于“受监督”模式，需要驾驶员持续监控并在必要时接管。
特斯拉选择在奥斯汀首发 Cybercab 并非偶然——其总部和 Giga Texas 工厂均位于该市，Cybercab 也在那里生产。据称，奥斯汀将在本月晚些时候成为首个拥有可运行 Cybercab 的城市。此前，特斯拉已于 8 月 21 日获得内华达州（包括拉斯维加斯）的 Robotaxi 服务批准，并在 7 月于佛罗里达州两个城市推出 Robotaxi 服务。
业内观察人士认为，特斯拉在 Giga Texas 进行多车道停车标志训练，表明其在无人监督自动驾驶商业化前，正着力解决复杂路况下的边缘案例。停车标志识别虽看似基础，但在多车道、多车交互场景下，对 AI 系统的感知和决策能力要求极高。特斯拉通过让多辆 Cybercab 同时训练，旨在积累更多真实数据，提升系统的鲁棒性。
值得注意的是，FSD v15 尚未向消费者推送，这意味着特斯拉的 Robotaxi 车队使用的是专为无人监督驾驶设计的软件版本，与车主使用的受监督版本存在差异。这种分离策略可能有助于特斯拉在监管和公众接受度上逐步推进。
随着奥斯汀 Cybercab 上线日期临近，特斯拉的 Robotaxi 布局正加速落地。从内华达州的批准到佛罗里达州的扩展，再到奥斯汀的首发，特斯拉正逐步扩大其无人监督自动驾驶服务的覆盖范围。对于投资者而言，这些进展标志着特斯拉在自动驾驶商业化道路上迈出了实质性步伐，但实际运营效果和监管反馈仍有待观察。