What California Regulatory Filings Reveal about Robotaxi Operations at Scale

Imagine uma cidade onde os carros que buscam você não têm motoristas. Eles não são apenas veículos elétricos; são totalmente autônomos, capazes de navegar em ruas complexas, parar no trânsito e encontrar o caminho para o seu destino sem uma mão humana no volante. Esta é a promessa do robotaxi, uma tecnologia que passou da ficção científica para as ruas de cidades como San Francisco e Los Angeles. A esperança tem sido, há muito tempo, que essas máquinas resolveriam vários problemas de uma só vez. Por serem elétricos, reduziriam a poluição. Por serem compartilhados, reduziriam o número de carros congestionando as estradas. E por serem automatizados, operariam com um nível de eficiência que os motoristas humanos não conseguem igualar, talvez mantendo os carros em movimento constantemente e nunca precisando estacionar enquanto aguardam um passageiro.

No entanto, a realidade de como essas frotas realmente operam em escala massiva permaneceu um mistério, escondida atrás de painéis de controle de empresas e dados privados. Durante anos, o público dependeu de resumos, simulações ou modelos para adivinhar como esses sistemas funcionam. Mas uma nova análise retirou a cortina, usando registros oficiais do governo para ver exatamente o que está acontecendo. Pesquisadores do Lawrence Berkeley National Laboratory examinaram milhares de páginas de relatórios enviados por empresas de robotaxis à Comissão de Serviços Públicos da Califórnia. Esses registros, exigidos por lei, contêm logs detalhados de cada viagem, cada milha percorrida e cada vez que um veículo para para carregar. Ao filtrar esses dados, os pesquisadores revelaram um quadro das operações de robotaxis que é muito mais complexo, e menos eficiente, do que a visão otimista do futuro.

O estudo focou principalmente na Waymo, a maior operadora de táxis sem motorista nos Estados Unidos, e comparou seu desempenho com a Zoox, outra grande jogadora que atualmente executa um programa piloto de grande escala. Os pesquisadores analisaram os dados de janeiro de 2025 até junho de 2026, um período em que a Waymo cresceu para uma frota de aproximadamente 3.285 veículos na Califórnia, representando cerca de 80% de toda a frota nacional. Eles rastrearam quantas milhas esses carros percorreram com passageiros dentro versus quantas milhas percorreram vazios. No mundo do transporte por aplicativo, dirigir vazio é chamado de "deadheading". É uma parte necessária do negócio, pois os carros devem dirigir para buscar um passageiro e depois partir após deixá-lo. Mas o objetivo da automação era supostamente minimizar esse desperdício.

Os dados contam uma história diferente. Embora a Waymo tenha melhorado sua eficiência ao longo do tempo, a condução vazia permaneceu obstinadamente alta. Entre o início de 2025 e meados de 2026, a parcela de milhas percorridas sem um passageiro caiu de 53% para cerca de 42%. Embora seja uma melhoria, ainda é significativamente superior ao que é visto em serviços de transporte conduzidos por humanos, excedendo esses números em mais de 50%. Os pesquisadores descobriram que, mesmo com o crescimento da frota e com os carros tornando-se melhores em encontrar passageiros, uma quantidade massiva de energia ainda estava sendo gasta movendo veículos vazios. Esse deslocamento vazio persistente vai contra a ideia de que a automação levaria automaticamente a um sistema mais enxuto e eficiente.

Talvez a descoberta mais surpreendente diga respeito ao que os carros fazem quando não estão transportando um passageiro. Os pesquisadores descobriram que uma grande parte do tempo "vazio" não é gasto circulando à procura de uma corrida, mas sim parado. À medida que a frota se expandia, o tempo total que os veículos passavam esperando — estacionados ou em marcha lenta — cresceu 39%. Isso sugere que o sistema não é tão flexível quanto uma rede conduzida por humanos. Quando a demanda aumenta, os serviços de transporte humano podem recorrer a um vasto grupo de motoristas que já estão na rua ou que podem entrar rapidamente para trabalhar. Os robotaxis, no entanto, dependem de uma frota fixa de veículos que devem estar fisicamente presentes para atender a uma solicitação. Para lidar com um surto repentino de passageiros, o sistema precisa de um grande número de carros parados em estacionamentos ou depósitos, prontos para ir. Isso cria uma "pegada de estacionamento" massiva, onde milhares de veículos permanecem estacionários por longos períodos, consumindo espaço e recursos sem se mover.

As implicações energéticas desse comportamento são significativas. Os pesquisadores usaram a frequência das sessões de carregamento relatadas nos registros para estimar quanta eletricidade a frota estava realmente utilizando. Eles descobriram que a energia necessária para manter a frota funcionando era muito superior ao que as classificações oficiais de eficiência dos veículos sugeriam. Para a Waymo, o uso de energia implicado pelos dados de carregamento foi aproximadamente o dobro da propulsão nominal do veículo, atingindo cerca de 69% da energia que um carro típico movido a gasolina usaria para a mesma distância. Essa energia extra é consumida pela necessidade constante de mover carros vazios, pelo tempo gasto em marcha lenta e pelos frequentes ciclos de carregamento necessários para manter a frota operacional. Ao observarem a Zoox, o overhead de energia foi ainda maior, atingindo cerca de 147% do benchmark equivalente à gasolina.

O estudo também destacou uma mudança na forma como as milhas vazias estão sendo percorridas. Nos primórdios do serviço, a maior parte da condução vazia era "não atribuída", o que significa que os carros circulavam sem um destino específico, esperando encontrar um passageiro. Com o tempo, isso mudou. Uma parcela maior das milhas vazias tornou-se milhas de "aproximação", que são as viagens feitas para chegar a um passageiro após uma corrida já ter sido solicitada. Isso sugere que, embora os carros estejam ficando melhores em encontrar passageiros, a distância que eles têm que percorrer para alcançá-los está aumentando, possivelmente porque a área de serviço cresceu ou porque os carros estão estacionados mais longe de onde as pessoas estão solicitando corridas.

Os pesquisadores foram cuidadosos ao notar que essas descobertas são baseadas em dados operacionais do mundo real, não em simulações. Eles examinaram milhões de registros de viagens e logs de carregamento, proporcionando um olhar raro e concreto sobre como essas frotas funcionam em escala. Os dados não sustentam a ideia de que os robotaxis já tenham alcançado os ganhos de eficiência esperados por muitos. Em vez disso, revelam um sistema que ainda luta com os desafios fundamentais de mover veículos vazios e gerenciar uma frota fixa em um ambiente dinâmico. A promessa de um futuro mais limpo e eficiente com robotaxis permanece possível, mas o caminho para chegar lá não é tão direto quanto simplesmente entregar o volante a um computador. Os dados sugerem que, sem mudanças significativas na forma como essas frotas são gerenciadas — talvez melhorando o correspondência entre carros e demanda ou encontrando maneiras de reduzir a necessidade de grandes quantidades de veículos estacionários — os custos de energia e espaço dos robotaxis podem permanecer altos.

Em última análise, esta análise serve como um choque de realidade para a indústria de robotaxis. Ela mostra que, embora a tecnologia esteja avançando e as frotas estejam crescendo, as realidades operacionais são complexas. Os ganhos de eficiência da automação estão sendo compensados pela necessidade de manter um grande número de veículos prontos e à espera, levando a um uso substancial de energia e condução vazia. À medida que esses serviços continuam a se expandir, o foco pode precisar mudar de simplesmente adicionar mais carros para descobrir como fazer a frota existente trabalhar de forma mais inteligente. Até lá, a visão de um futuro perfeitamente eficiente e sem motoristas continua sendo apenas isso: uma visão, e não uma realidade.