Nuro在东京开启自动驾驶测试 助力全球AI出行布局

背景

Nuro成立于2016年，最初专注于低速配送机器人。2024年公司转型，推出面向汽车制造商和出行服务商的全栈自动驾驶软件栈，并获得软银、英伟达等重量级投资。近期，Nuro在日本东京开启实路测试，成为其首个海外试点。

测试细节

• 测试车辆：改装Toyota Prius，装配Nuro自研的感知与决策模块。每辆车配有安全员，随时接管控制。
• 测试时间：2026年2月起，持续数周的公开道路运行。
• 路况挑战：日本左侧通行、密集的交叉路口以及与美国不同的道路标识，使得系统需要快速适应新规则。
• 运营模式：车辆在“shadow mode”下运行，即软件实时输出指令但不实际执行，由安全员完成实际驾驶。

技术亮点

• 零-shot自主驾驶：Nuro声称其底层AI模型无需针对日本道路进行专门训练，即可在实际路测中完成感知‑规划‑控制的全链路决策。
• 端到端大模型：系统基于通用的基础模型，能够在驾驶过程中持续学习并更新权重，实现所谓的“在路上学习”。
• 仿真验证：每一次软件迭代都在封闭赛道和高保真仿真平台上完成极限场景测试，确保安全员干预的必要性降至最低。

市场影响

Nuro的东京试点向业界展示了AI驱动的跨地域自动驾驶解决方案具备可复制性，这可能促使更多欧美初创在亚洲市场布局。日本政府近期放宽了自动驾驶测试监管，吸引包括Wayve、Zoox等企业争相进入。若Nuro成功实现完全无人驾驶，将为其后续向本地车企授权技术、以及在城市配送、共享出行等场景的商业化提供强有力的案例支撑。

前景展望

• 技术成熟度：虽然目前仍依赖安全员，但零-shot模型的表现已接近实用化阈值，未来有望在数月内实现全自动模式。
• 商业化路径：Nuro计划在2027年前将技术授权给日本本土车企，并拓展至东南亚市场，以实现规模化部署。
• 竞争格局：Wayve、Aurora等同样采用端到端AI方法，行业正进入以大模型为核心的竞争阶段，谁能在安全性与成本之间取得平衡，将决定市场领先者。

“我们的东京运营是全球部署复利效应的起点，”Nuro在官方博客中写道，显示出公司对全球化布局的强烈信心。