Zoox CEO Aicha Evans 上 Masters of Scale：robotaxi 要快，但只能快到「必要的慢」
TL;DR
- Zoox 已經跑了兩百萬英里的 driverless miles，等候名單五十萬人、累積四十萬乘客回饋，但 CEO Aicha Evans 從不講「明年起飛」這種話
- Purpose-built 車型砍掉方向盤、踏板跟前座，整輛車從乘客體驗倒推設計，跟 Waymo 改裝既有車款是兩種完全不同的賭注
- 「Going as fast as possible, but as slow as necessary」是 Aicha 真正的工作哲學，凌晨三點讓她睡不著的就是這個平衡，連融資和執行都還排在後面
- 她在公司裡刻意培養一群「隱形叛軍」（invisible army of rebels），分散在每個部門裡，敢吵架但決定後就執行
- 物理 AI 不能有「explainability 黑洞」，在公共道路上開車這件事，沒有空間留給「我們也不知道為什麼」這種答案
- 中國 AV 生態系是平行宇宙，美國公司進不去；歐洲、中東、非洲、拉美則會是兩個生態系並存
這集 podcast 跟來賓是誰
這集在五月十九日上線的是 Masters of Scale 旗下的 Rapid Response，主持人 Bob Safian 是前 Fast Company 總編，現在跑這個節目專門跟 CEO 即時對話最新的產業大事。節奏快、不繞圈子、會直接問 CEO 凌晨三點在擔心什麼，每週二跟週五各出一集，定位很清楚。
來賓 Aicha Evans 是 Amazon 旗下自駕車公司 Zoox 的 CEO，2019 年從 Intel 跳過來，2020 年帶著 Zoox 被 Amazon 用 13 億美元收掉。Zoox 跟一般車廠的思路完全不一樣，他們從零打造一台沒有方向盤、沒有踏板、兩排座位面對面的 robotaxi（看起來真的不像車）。今年 Forbes 把她列入「Women to Watch in 2026」。Zoox 目前在 Las Vegas 跟 San Francisco 已經有商業營運，今年夏天會跟 Uber 在 Las Vegas 啟動合作，明年延伸到 LA，同時 Austin 跟 Miami 準備上線。
之前在 Waymo 的 20 年是怎麼熬過來的 那篇聊過 Waymo 的系統架構，這集 Zoox 是另一條路線的代表，剛好可以對照著看。
砍掉方向盤這件事，比看起來更重的賭注
Aicha 的邏輯很簡單：如果 AI 真的要負責開車，那為什麼還要保留一個給人類駕駛的位置？傳統車架構是繞著駕駛人設計的，所以前座最安全、最重要的感應器都集中在那邊。可是當駕駛被軟體取代，你的最佳化目標應該整個重新寫。
她講了一句很值得記下來的對比：「在矽谷，我們有時候是把乘客放在第二位思考。我們直接把乘客放第一位思考。」這句話聽起來像 marketing，但你看 Zoox 那個兩排座位面對面、整輛車像個玻璃盒的設計，那是真的把「我不是在開車，我是在這台車裡」這件事當第一原則。
代價也很重。purpose-built 車意味著你要自己搞定底盤、電池、懸吊、煞車、線束這些傳統車廠玩了一百年的東西，還要從頭過 NHTSA 的法規。Waymo 改裝 Jaguar I-Pace 跟 Hyundai Ioniq 5 就跳過了這一關。Zoox 選了硬路，這條路如果走得通，他們的 unit economics 在長期反而會贏。
Amazon 給她的最大資產是「專注」
Aicha 給 Amazon 打了八點五分，這個分數很有意思。她說 Amazon 給她最重要的支援可以濃縮成三個字：Focus, focus, focus。AWS 的算力支援、Amazon 跨產業的 pattern recognition、那種「customer obsession」灌進來的決策框架，這些都比現金有用。
她也很坦白：「Make your peace with it. 不管你是 VC 還是 corporate parent，你永遠會有 boss，永遠會有人問你問題。我們要把機器送上路跟人類一起開車，他們本來就該問。」
這段我覺得對台灣的創業者特別有意義。我們這邊很多人對「被併購後失去自主」有種莫名的恐懼，但 Aicha 的講法很乾脆：跟誰結婚都會有 in-laws，重點是你選擇的對象能不能讓你做你最擅長的事。
「盡可能快，但只到必要的慢」
這句話是這集最有重量的一句。原文是 going as fast as possible, but as slow as necessary。Aicha 說朋友教她的，她現在拿來當北極星。
她說人家問她凌晨三點在擔心什麼，期待的答案是融資、執行、競爭，但她真正在想的就是這個平衡。太慢，會被市場淘汰；太快，就會出事，而且出事是應該的。
這句話放在 robotaxi 上很直觀，放在現在所有 AI 產品上也通用。我自己在做產品的時候常常會被「先射箭再畫靶」的論述打到，但 Aicha 提醒了一件事：當你的產品會在公共空間裡跟人類互動，你的最低速度不是市場決定的，是現實決定的。
關於物理 AI 在現實世界部署的難度，Applied Intuition 那篇 也聊過，全球前二十大非中國車廠有十八家是他們的客戶，背後邏輯都是同一件事：軟體在物理世界裡犯錯的代價，不是 redeploy 就能解決的。
「隱形叛軍」：她從 Intel 學到的最重要一課
Aicha 在 Intel 待了十二年。她大方承認自己當年是公司裡的「rebel」，每天抱怨流程慢、體制僵化、官僚臃腫。然後她到了 Zoox，才發現那段被她罵到臭頭的訓練是她最寶貴的資產。
她現在在 Zoox 刻意培養一群她叫做「invisible army」的人。這群人分散在各個部門，從底盤工程師到行銷團隊都有，共同特質是：敢吵、敢挑戰、敢問為什麼。但她設定了一個契約：可以辯論、可以提替代方案，但決定下來之後就 commit 跟 move，不回頭，除非數據說我們錯了。
這個結構我覺得超棒。很多公司的問題在於少了 rebel 或是 rebel 太多，要嘛變一言堂，要嘛內耗到死。Zoox 的做法是把 rebel 當成系統裡的鹽，到處撒一點，但用「decision-and-commit」的紀律收住。
老實說，我自己創業到現在，最大的學費就是繳在「沒有把這群人 distribute 開」這件事上。隱形軍團不該集中，要散在每個齒輪裡才有用。
物理 AI 的「explainability」不是 nice-to-have
這段是整集最硬的一段。
主持人 Bob 提到很多矽谷公司喜歡講 explainability，但實際上是「我們也搞不清楚為什麼它會這樣輸出」的委婉說法。Aicha 直接回：「至少在開車這件事上，那是 unacceptable。」
她講 Zoox 的設計原則：「You can't just have this part where you just throw a bunch of things and then a soup arrives and you can't decompose the soup backwards.」（你不能丟一堆東西進去，最後跑出一鍋湯，然後你還沒辦法把湯拆回去。）
這句比喻我會記很久。對任何在做 LLM agent 或物理世界部署的人來說，這是很硬的提醒。模型會犯錯沒關係，但你必須知道它為什麼犯錯，這樣才能改。沒辦法 trace back 的系統，在 production 上就是定時炸彈。
至於開源路線的選擇，comma.ai 那篇 聊過用不到 Tesla 百分之一算力做自駕的反向劇本，那是另一個維度的賭注，跟 Zoox 的 purpose-built 又是另一個極端。三條路線都還沒分出勝負，未來十年才會見真章。
中國 AV 生態系：美國公司就是進不去
Aicha 講到 China 那段我覺得很坦率，沒有政治正確的修辭。她說從 AV 的角度看，中國會有自己的 ecosystem，美國公司基本進不去。歐洲、中東、非洲、拉美這些地方，可能會是兩套生態系並存。
然後她點出了一個很關鍵的觀察：從燃油車到 EV 的轉換，本質上是從「有輪子的機器」變成「有輪子的電腦」。這意味著硬體跟軟體的整合，要把軟體當「first-class citizen」給它真正的決策權，不能只當控制器或娛樂系統的附屬品。
「硬體做得好的人很多，軟體做得好的人也很多，兩者都做得好還能把它們當平等角色一起設計的人，很少。」
她點名中國消費電子業，從智慧手機時代就被逼著要硬軟兼修，所以他們進 EV 跟 AV 是順流而下。其他不是這個 DNA 的公司，用她的話就是「就趕快開始變成這個 DNA」。這句話放在台灣硬體公司身上也成立，只是不曉得我們的供應鏈有沒有意識到時間在倒數。
從台灣看這場 AV 慢牛
整集聽下來我有幾個感觸。
第一，Aicha 是一個能把「慢」講得理直氣壯的 CEO，這在現在這個 AI everything 的時代非常珍貴。每個人都在比誰 ship 得快，但 robotaxi 這種東西，ship 太快就是出人命。
第二，她對 Marie Curie 跟 Nelson Mandela 的引用我很喜歡。Marie Curie 那句「Nothing is to be feared. Everything is to be understood, so that we can fear less.」放在現在 AI 焦慮的氛圍下剛剛好，先理解，再決定要不要怕。
第三，她對 inclusion 跟 diversity 的觀點很 sharp：「If you do inclusion, you will get diversity. If you only do diversity, you will get some drama.」這句話放在任何團隊建設上都是 universal truth。
至於 robotaxi 什麼時候會真正普及，Aicha 自己估「也許十年，也許二十年」。台灣這邊我猜更慢，光是法規跟責任歸屬就會卡好幾年。但這場慢牛不會因為慢就停，只是會在你沒注意的時候，一台沒方向盤的車就停在你家樓下。
自行斟酌，共勉之。
如果這篇對你有幫助，我會持續在 wilsonhuang.xyz 寫 AV、physical AI 跟 AI agent 這條主線，歡迎訂閱追蹤。
Sources:
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