机器人出租车常被描述为依靠软件即可在城市道路上自主行驶的“完全自动驾驶”车辆。但多项研究与行业报道显示，许多看似顺畅的无人驾驶体验背后，仍依赖大量人工环节，包括数据标注、车队监控以及在系统无法处理复杂场景时的远程介入。这些分布在标注中心与控制室的工作人员，持续影响车辆对道路环境的识别方式以及与其他交通参与者的交互策略。

数据标注：让自动驾驶系统“看见”道路

在车辆能够进入真实交通环境前，自动驾驶系统需要通过训练数据学习道路场景。现代系统会采集摄像头、雷达、激光雷达等多源传感器信息，但原始数据需要经过人工处理才能成为可用于训练的样本。报道指出，标注员会对视频与图像逐帧标记行人、车道线、交通信号灯等要素，并对婴儿车、骑行者或塑料袋等目标进行分类。

相关研究提到，自2017年以来，汽车行业对真实标注数据的需求显著上升。Florian Alexander Schmidt的论文描述了大量人工标注如何构成神经网络“理解现实”的样本基础。当前商业机器人出租车项目普遍采用类似的数据处理流程，标注工作往往分布在全球外包中心，按图像或按小时计酬，以满足训练与迭代所需的规模化数据供给。

隐形劳动力：训练、测试与“边缘案例”清理

行业报道还提到，除基础标注外，工作人员会从真实与模拟行程中筛选素材，清理接近碰撞等事件的录像，标记异常路况与边缘案例，并将结果反馈给工程团队进入训练循环。相关调查记录了Lloyd Lee对这类工作人员的跟踪，指出这些“幕后”岗位在模型优化与测试中占据重要位置。

报道同时称，这类工作形态较为碎片化：部分人员在专门办公室集中作业，部分以合同工形式远程登录完成任务，许多人并不在车辆实际运行的城市。尽管如此，他们对目标类别与场景边界的判断，会直接影响系统在道路上如何识别婴儿车、施工锥等对象。

远程协助与“后座司机”：人工介入仍在发生

即便经过大量训练，车辆上路后仍可能需要人工判断。通用汽车旗下Cruise在回应安全担忧时确认，其车辆每行驶四到五英里就会依赖人工协助，以帮助车辆处理复杂情况。相关表述被安全专家视为更接近“远程辅助”，而非完全独立的自动驾驶。

技术指导通常区分“建议支持”和“直接控制”，但报道指出，当车辆在现场等待人工指示时，两者边界可能变得模糊。有业内评论将这种持续监控与介入形容为每辆车都配有“后座司机”，并认为这可能成为长期嵌入的运营层，而非随着软件改进而自然消失。

企业招聘“机器人出租车司机”：岗位从方向盘转向控制端

随着商业化推进，一些公司开始将相关人工角色制度化。有关特斯拉计划的报道显示，该公司正在招募工厂工人和销售人员参与其机器人出租车服务运营，承担车辆监控并在必要时接管等职责，但对外叙事仍强调自动驾驶。

另据印度时报报道，特斯拉可能为员工担任机器人出租车“司机”提供额外报酬，制造与销售部门员工均可能获得激励。该报道提到，相关岗位最高可获得40%的额外薪酬，反映出人工支持在服务运作中的现实需求。

控制室与人机协作：远程操作模式仍在探索

报道指出，全球机器人出租车行业仍处于测试与扩张并行阶段，企业通常在有限区域部署车辆并持续调整运营方式。行业信息提到，不同公司在远程控制模式上进行尝试，包括集中指挥中心与分布式操作网络，并在旧金山、菲尼克斯和北京等城市推进服务。

同时，市场分析提到，随着百度等公司不披露远程操作细节，监管层对这些系统的监督方式关注度上升。公开展示远程操作工具的企业提供了更直观的观察窗口：在Zoox的Teleguidance演示中，相关人员介绍远程操作员通过实时视频流向车辆发出高层指令，并在系统犹豫时进行更直接的控制。相关演示与讨论显示，在部分前沿部署中，远程操作员仍是维持车队运行的重要环节，驾驶职责在一定程度上从车内转移至控制室。