# 如何上线一个在车流中驾驶的智能体

Uber、WeRide 和 AVOMO 刚刚宣布在马德里推出西班牙首个商业自动驾驶出租车服务。有意思的不是车，而是上线方式：先上训练有素的安全操作员，只有在达成各项指标后才逐步增加数百辆自动驾驶出租车，等数字够格了才撤掉人。这就是每个认真的智能体都该遵循的部署曲线，软件智能体也不例外。

- **Author:** Fedor Chishchin
- **Published:** 2026-06-19
- **Tags:** business, architecture
- **Source:** https://fedorthinks.com/zh/blog/agents-in-the-real-world

---

自动驾驶出租车是最字面意义上的「现实世界中的 AI 智能体」：一个自主系统，在车流里、在人群中，采取
带有真实后果的真实行动。所以值得看看认真的玩家到底是怎么把它上线的——因为这套打法对那些永远不碰
方向盘的智能体同样是一课。

6 月 2 日，Uber、WeRide 和 AVOMO 宣布推出
[西班牙首个商业自动驾驶出租车服务](https://cnevpost.com/2026/06/02/weride-uber-to-launch-first-commercial-robotaxi-service-spain/)，
落地马德里——这是他们联手进军欧洲的第一步，乘客通过 Uber 应用叫车。而他们上线的方式，正是全部
重点所在。

## 上线方式*本身*就是这一课

他们不是按下开关就走人。根据
[公告](https://www.weride.ai/posts/labielacn390og6i8haglfzd)，该服务以**车上配备训练有素的车辆
操作员**起步，合作方承诺**随着关键绩效指标的达成逐步增加数百辆自动驾驶出租车**——只有当数字越过
门槛时，才扩展到完全无人驾驶。先有监督。自主权是分阶段、靠数字挣来的。

这不是胆怯。这是部署一样东西的正确方式：它真正有能力，但一旦出错也真正后果严重。你把人留在闭环
里，不停地度量，只在证据表明你挣得起的地方撤掉人。

## 这条曲线不只属于汽车

去掉轮子，这就是任何认真智能体的部署曲线：

- **从有监督开始。** 在智能体无人监督地行动之前，先让人盯着它的行动。驾驶座上的安全操作员，就是
  智能体 PR（pull request）上的代码审查者，就是批准付款的人，就是在输出发出去之前读一遍它的人。
- **定义里程碑。** 提前用数字定好「好到可以松绑」意味着什么——错误率、干预率、成本，任何与你的
  风险相匹配的指标。
- **挣来自主权。** 只有当某一步骤上度量到的表现越过门槛时，才把人从那一步撤掉。不是因为演示感觉
  不错。而是数据这么说。

关于软件智能体，我从另一个方向讲过同样的论点：你不能凭感觉就把一个智能体从受监督升级为自主；你
得盯着它、度量它，随着它赢得信任而扩大它的权限。自动驾驶出租车只是把风险摆得足够显眼，让谁都
不敢动跳过步骤的念头。

## 物理世界让你保持诚实

汽车上这套纪律之所以如此显而易见，是因为故障很响亮：撞车不是一次无声的回退。软件智能体的故障更
安静：一次糟糕的合并、一笔错误的付款、一条泄露的记录。诱惑在于直接跳到完全自主，因为没什么东西
当场炸开。别这么干。会动钱或会发布代码的智能体，配得上和汇入马德里车流的那个一样的「先有监督、
再挣自主」的上线方式——只不过后果没那么上镜罢了。

## 底线

自动驾驶出租车的发布不是关于汽车的故事。它是部署任何自主而后果严重之物的一份干净模板。

**从有监督开始，用数字定义里程碑，只有当度量到的表现挣得起时才撤掉人。** 这就是把一个智能体放进
车流的方式——也是你该把它放进生产环境的方式，哪怕唯一能撞毁的只有你的代码库。