两股强劲的暖流，正在 Robotaxi 水域涌动。

　　一股源自资本。

　　谷歌 Waymo 宣布，将获得来自母公司 Alphabet 50 亿美元投资。而上个月，其老对手 Cruise 也宣布要获得通用汽车 8.5 亿美元的资金注入。

　　一股来自行业。

　　百度萝卜快跑在武汉爆单，在现实出圈，筹谋了十年的项目开始听到回音，百度认为自己的 Robotaxi，正无比接近商业化盈利的拐点。

　　特斯拉把 Robotaxi 项目摆在了重心位置，定在 10 月 10 日发布。

　　基于特斯拉庞大的数据积累与 FSD 的技术威力，木头姐的方舟投资 (ARK Invest) 公司预计，到 2029 年，特斯拉 近 90% 的市值和盈利将归功于 Robotaxi 业务。

　　Robotaxi 回温了，并且这一次，关于这一话题的讨论，已经从行业视角进入寻常百姓家，这代表其真正来到了商业落地的分水岭。

　　横亘在面前的是更棘手的问题，关于商业路径、变现挑战、无人化考验……

　　我们是时候重新审视它了。

　　01 挤去泡沫，Robotaxi 成为强者的游戏

　　过去两年，Robotaxi 被迫进入「理性回归期」。

　　导火索来自大洋彼岸。

　　2023 年 10 月，率先伸出商业化触角的 Cruise，却遭遇巨大「滑铁卢」，一辆 Robotaxi 在旧金山发生重大交通事故。

　　此后，Cruise 期权和估值都暴跌 50%，加州吊销自动驾驶运营许可，联合创始人等高层接续离职。

　　Robotaxi 曾经被资本视为 L4 级自动驾驶中最富有想象力的市场。打头阵的 Waymo，2018 年的估值一度来到 1750 亿美元，但两年后也迅速缩水 85%。

　　究其根本，在于迈不过 大规模商业化 这道坎。

　　2018 年，Waymo 向捷豹订购了 2 万辆车，发出商业化落地的号角，但现实给了其当头一棒，直到今天，Waymo 在加州和旧金山投入运营的车队仅有 700 多辆车。

　　资本吃不下 Robotaxi 的大饼后，一系列连锁反应出现了。

　　有玩家被资本 彻底抛弃 ，2022 年 10 月，Robotaxi 明星企业 Argo AI 因资金链断裂，宣布停运。这家站在福特、大众肩膀上的企业，5 年烧光 200 亿后，走向了关停的命运。

　　有玩家主动「 断臂求生 」。比如美国两家网约车公司 Uber 和 Lyft，接连卖掉了旗下自动驾驶部门。

　　2020 年底，Uber 以 40 亿美元，估值几乎折半的价格将 ATG 卖给了自动驾驶企业 Aurora;5 个月后，Lyft 也将 4 年耕耘的心血 Level5.以 5.5 亿美元卖给了丰田子公司。

　　也有玩家跟随资本开合的步伐， 调整重心 。比如小马智行，在 Robotaxi 陷入放缓期时，也在加紧布局 L2+业务，以及开辟了 Robotruck 路线。

　　硬币的另一面是关乎「物竞天择」的物种进化论，Robotaxi 成为了一种强者的游戏，依然在线的玩家实力都不容小觑。

　　在倒下一批选手后，美国阵地驻守的依然是老将 Waymo，据最新财报电话会议，其已经完成了 200 万次出行，覆盖了凤凰城、旧金山和洛杉矶大部分区域，今年 6 月，Waymo 取消了等候名单，向所有旧金山用户开放了 Waymo 乘车服务。

　　另外特斯拉还在憋大招，从 2016 年提出 Robotaxi 概念后，马斯克赋予这个项目诸多大胆的想法，「2020 年将有 100 万辆全自动驾驶的特斯拉电动车」、「车主通过 Robotaxi 每年获利 3 万美元」……

　　但最新动态是，特斯拉再度跳票，把 Robotaxi 计划推迟至 10 月 10 日公布，以便项目团队有充足时间制造更多原型样车。

　　反观国内 Robotaxi 赛道，以百度为代表的选手倒显得有条不紊，把节奏顺利推进到了商业化阶段。

　　百度孵化的萝卜快跑，目前是全球最大的自动驾驶服务商，截至 2024 年 6 月，萝卜快跑已在全国 11 个城市 (北京、上海、广州、深圳、重庆、武汉、成都、长沙、合肥、阳泉、乌镇) 开放载人测试，开放道路提供的累计单量超过 600 万，实现测试里程超过 1 亿公里。

　　其中，武汉作为萝卜快跑的重点城市样本，订单占比达到 70%，并计划年内部署 1000 台无人车，实现对武汉城市全范围覆盖。

　　另外，滴滴和小马智行也在推进商业化进程：

　　前者与埃安成立合资企业——安滴科技，预计 2025 年推出商业化 L4 车型;

　　后者则与丰田成立合资企业——骓丰智能，规划第一期向国内市场投放千台规模的铂智 4X 自动驾驶车辆。

　　以及背靠广汽大树的如祺出行，在今年 7 月 10 日敲响了「Robotaxi 第一股」的钟声，目前已在粤港澳大湾区、厦门、乌鲁木齐等多地开展运营测试。

　　截至 2023 年年底，如祺出行累计运营时长达 20080 小时，预计 2026 年到达商业化拐点。

　　这些玩家动向，释放出了两种信号。

　　一种是中美玩家正走在 Robotaxi 全球面的第一梯队，从小规模的去安全员商业化试验逐步迈向限定区域的商业化正式运营。

　　另一种是理性回归下，挤去泡沫的 Robotaxi 不是一场空谈 ，在技术赋能与商业探索之下，领头的百度、Waymo 正在带领行业摸着石头过河。

　　02 Robotaxi 有本难念的生意经

　　所有玩家都需要思考清晰两个问题：Robotaxi 如何落地?以及 Robotaxi 如何赚钱?

　　第一个问题指向于 Robotaxi 的商业路径 。十年发展历程，倒下或离场的玩家留下许多前车之鉴，可以从中总结出三条经验：

　　1、 运营对于 Robotaxi 不可或缺。

　　Robotaxi 与网约车一样，基于共享属性，同样嵌入了 双边平台经济模型 。

　　即一边需要足够的运力，一边需要足够的需求。

　　运力不够，消费者因等车时间过长乘车体验大打折扣，订单量下降;需求不够，车队空载率过高，堆砌成本压力。

　　网约车平台的优势在于，前期可以通过有人+无人车的混合派单，在供给与需求的双边维度上找准平衡点。

　　由此，在 Robotaxi 固定的「技术+整车+平台」的金三角模式中，网约车企业需要承担起重要一环。

　　可以看到，如祺出行、享道出行等平台企业都分别隶属于不同的 Robotaxi 项目组中。

　　上汽+享道出行+Momenta

　　广汽+如祺出行+小马智行/文远知行

　　此外，由于网约车企业天然具备了 Robotaxi 的基因，一些实力玩家，比如滴滴，已经率先跳出了「金三角」关系，自己掌握主导权，但受限于造车资质，所以把造车交给埃安，而技术、平台自己搞定。

　　2、 载体需要降本。

　　车队作为 Robotaxi 的重要载体，大规模投放的前提是，单车成本必须降下来。

　　前装量产 是一种方式。

　　在早期，基于与车企合作的模式，大多数 Robotaxi 玩家基本采用后装改装，在车企提供的量产车上进行改造，但容易造成成本高企。

　　于是，百度 Apollo 从第四代无人车开始换了个思路，将自动驾驶硬件集成为一个套装，直接在红旗 H3 进行前装量产。

　　到了第五代无人车，单车量产成本已经降到 48 万元。

　　包括 Waymo、小马智行，都在应用前装量产模式，以最新一代软硬件系统赋能无人车载体。另外在传感器硬件配置上进行成本减法。

　　值得一提的是，百度的第六代无人车又撕开了一道突破口，从改装车转向 整车正向设计 ，直接目标明确地奔向 Robotaxi，剥离了不适配的高成本配置，如智能车机、超大屏幕等。

　　第六代无人车基于百度「星河」架构平台自主研发，单车售价在 20.46 万元，成本为 25 万元。

　　3、 技术决定 Robotaxi 的上限 。

　　Robotaxi 对于自动驾驶的高要求，注定了这是头部玩家才能涉足的深水区。

　　因此，百度 Apollo、滴滴自动驾驶、小马智行等跑在前面的玩家，撑起了各自合作战队的技术维度，担任「大脑」角色。

　　而敢于单干的玩家基本都积累了丰富的智驾经验，比如特斯拉这头「猛兽」，庞大的车队跑出了 10 亿英里的真实数据，基于强大的端到端模型，使其能高效地训练出类人的神经网络，敢于迎战高阶自动驾驶。

　　但缺乏智驾基因的企业则容易半道折戟，美国网约车企业 Uber 与 Lyft，关停 Robotaxi 项目的很大原因在于，没有足够的技术实力保证无人车运行的安全性、可靠性。

　　总而言之，Robotaxi 的落地需要兼具「 运营、技术、载体 」三要素，围绕这三点，玩家们可以自行组队，继续延续「车企+智驾企业+网约车平台」的三角关系。

　　有实力的也可以像特斯拉、百度、滴滴一样单干，自产自建自营，承包 Robotaxi 的多个或所有环节。

　　落地之后是如何赚钱的问题。

　　Robotaxi 赚钱，无非是降本增效，收入曲线高于成本曲线。那么两条腿走路，一条是想方设法降低成本，一条是绞尽脑汁提高接单效率。

　　其中，成本由整车制造成本 (智驾、整车其它模块) 、安全运营成本 (安全员、其它安全运营) 、运营运力成本 (保险、补能、其它运营成本) 构成。

　　而收入则与订单量、里程数、载客率等指标有关。

　　东吴证券的一份研报中，给 Robotaxi 算了一笔很清晰的帐。

　　需要明确的是，Robotaxi 的发展会经历三个阶段：

　　Robotaxi+安全员 。即一对一模式，每台车配备一名主驾安全员，在系统无法应对的突发情况时接管车辆。目前大部分玩家在试运行阶段都应用该模式，还不能实现安全员完全下车。

　　Robotaxi+云监管 。即一对多模式，一名云舱安全员在后台实时监测多辆无人车运行状态，在有风险的情况下及时进行干预、接管。百度萝卜快跑在武汉的部分车辆，已实现主驾安全员下车，转而在后台远程监测。

　　Robotaxi+无监管 。最终理想模式，无需配备安全员监测，由车辆自身处理所有突发情况。

　　由此，在第一阶段，每车配备安全员带来的人力成本，与网约车司机相当，再加上智驾成本高企，年均成本最后算下来要超过网约车一大截，在保证与网约车价格相当，甚至更低的情况下，这显然是笔亏本的买卖。

　　有行业人士指出，「不拿掉安全员，所有 Robotaxi 商业模式都是伪命题。」

　　第二阶段，伴随着安全员下车，人力成本下降，智驾模块成本降低的情况下，未来年均成本保守预估在 10.3 万元，收入方面得到工作时长增加、载客率上升加持后，年收入可以达到 18.9 万元，每台车每年可以带来 8.6 万元利润。

　　第三阶段，无监管模式意味着人力成本为 0.在载客率 80% 的理想状态下，单车年净利润可以达到 13.2 万元。

　　结果一目了然，Robotaxi 想要实现长远盈利，必须做到四点：

　　安全员下车

　　降低智驾成本

　　延长运营时间

　　提高载客率

　　这四点刚好可以投射到百度的萝卜快跑上。

　　目前，其在武汉已实现部分安全员下车，转为后台一对多云监管。待第六代无人车上线后，整车成本压力再度减轻。

　　并且，萝卜快跑在武汉实行 24 小时不间断的运营模式，再加上高热度促使订单爆满，这些因素将助推载客率走高。

　　因此，百度也立下营收 flag，到 2024 年底，萝卜快跑将在武汉实现收支平衡，在 2025 年全面进入盈利期。

　　值得一提的是，萝卜快跑基于优惠活动，单公里收费在 0.5-1 元/公里，取消优惠的话，单公里收费大概在 3 元/公里。

　　行业就有声音质疑其在玩「低价卷对手，再涨价收割市场」的老套路。

　　不过 Robotaxi 玩家们应该都很清楚，对于消费者而言，出行成本下降才是接受无人车的主要驱动因素，所以涨高价才是一步险招，逆市场规律来牺牲订单量和载客率。

　　相反，在 Robotaxi 的理想商业化路径中，科技服务社会依然是底层逻辑，即无人车通过规模化做大营收蛋糕，摊平用户成本。

　　据东吴证券测算：

　　2026 年 Robotaxi 将抵达质变奇点，彼时行业渗透率在 0.2%，客单价 26 元/次，全行业无人车保有量提升至 10 万台。

　　此后 2027-2030 年，伴随客单均价持续下滑至低于出租/网约车，到达 1 元/公里，年度订单总数 200 亿单以上，规模化运营或将完全落地。

　　03 无人化前，翻越三座大山

　　于商业化视角，只有去安全员，Robotaxi 才是一笔赚钱的生意。

　　于技术视野，作为 L4 或 L4+的重点落地场景，无人化是 Robotaxi 必须要到达的彼岸。

　　在这之前，无人化还需要翻越三座大山。

　　一是 政策 。

　　政策态度决定准入门槛。目前国内一二线城市，对于 Robotaxi 的入驻的态度愈发开放。

　　尤其北上广深，基本都通过出台政策、建设测试示范区、发放牌照、开放线路等方式，支持 Robotaxi 各企业开展路测或试点运行。

　　比如上海连续出台相关政策，要求扩大自动驾驶开放测试道路覆盖范围，逐步实现快速路开放，并于 3 月开放了第二批自动驾驶测试道路。

　　据悉，上汽集团旗下的人工智能实验室赛可智能最近就拿到了上海无人车运营资格证，预计 8 月投放 20 辆 L3 级别自动驾驶出租车，用于临港到浦东机场的运营专线。

　　此外，对待安全员的要求也在进一步放开，去年 11 月，工业和信息化部等四部门联合发布的《自动驾驶汽车运输安全服务指南 (试行) 》进一步明确了安全员与车辆的监控比例，不得低于 1:3.

　　百度已经拿到了重庆、武汉两地政府发放的全无人化示范运营资格，结合武汉落地情况来看，年底全城覆盖后，武汉将成为 Robotaxi 的一项城市范本，在商业化运营方面建立的规范标准，能够为其它城市所借鉴。

　　当然，随着 Robotaxi 进入商业落地阶段，意外事故发生后的权责划分，同样亟待标准化落定。

　　二是 技术 。

　　在萝卜快跑爆火之际，何小鹏就表示， Robotaxi 的能力要求明显高于 L4 。他还呼吁 L4 级企业不要纠结，赶快上车端到端。

　　显然，支撑无人化的砥柱在于 L4 及 L4+级别的技术能力，这要求感知端算法的精准识别，以及规控端算法更加全面灵活的处理能力，并能够自主应对极端场景。

　　目前，唯一提供解法的是端到端范式，这是通往类人驾驶的最优路径。

　　以特斯拉为代表，采用端到端+世界模型的路径，将感知、预测、规划多模块连成一张神经网略，在海量数据基础上进行仿真训练，进而实现全域场景覆盖的类人驾驶。

　　今年 5 月，百度推出自动驾驶大模型 Apollo ADFM，支持 L4 级别。其中的端到端架构属于感知、决策规划两段式，通过隐形传递和联合训练，实现端到端无人驾驶。

　　而在分层架构领域建立标准的 Waymo，近几年也在积极研究端到端技术路径，以期在某些复杂场景下提高系统感知的可靠性与灵活性。

　　例如，Waymo 一篇论文中曾提出端到端多角度融合的 3D 点云目标检测方法，通过动态体素化和特征融合网络，融合鸟瞰视角和透视视角下的体素特征，以弥补特定视角的缺点，提升对物体的检测精度。

　　以及小鹏自身，作为进入智驾第一梯队的玩家，也是端到端范式的坚定践行者。目前小鹏也在积极筹建 Robotaxi 项目，预计 2026 年公布。

　　三是 运营 。

　　现阶段还处于 Robotaxi 的运营起步期，伴随着无人化普及，包括车辆调度运营、车辆维保检修、车辆安全检测、数据管理、资产运营等服务都将大批量铺设开。

　　当新的生产力掀起后浪，新的生产关系也将席卷而来。我们可以大胆想象 Robotaxi 构成的服务产业图景，其中包括电池仓库与充换电站、检测与数据工区、改装工区、维修保养工区、远程监控平台等。

　　由此，再谈论起「无人出租将替代网约车司机」的伪命题时，其实不必恐慌。

　　一方面，Robotaxi 实现无人化，大规模落地，这是一个循序渐进的过程，从安全员到云监管，再到无监管，从试点到建立范本，再到大范围推广。

　　另一方面，新的生产关系、新的职业群体将填满新的生产力留下的缺口，大概率不会像现在预想的一般，造成大规模失业潮。

　　技术的初衷和根本目的是更好地服务大众。

　　我们大可抱着一种乐观心态展望未来，在彗星来临的前一夜，所有人已经做好了准备，享受便利，拥抱变化。