李彥丨作者
木魚丨編輯
壹覽商業(yè)丨出品
豆包AI丨頭圖
伴隨著風(fēng)口一起誕生的，總是資本的長期看好和短期的不斷爭議，Robotaxi（無人駕駛出租車）也不例外。
近日，高盛發(fā)布的一份研報顯示，中國Robotaxi的潛在市場規(guī)模（TAM）預(yù)計將從2025年的5400萬美元增長到2030年的120億美元，到了2035年，這一數(shù)值將達(dá)470億美元。也就是說，2025-2035年的十年間，Robotaxi總市場規(guī)模將增長757倍。
據(jù)高盛預(yù)測，到2035年，中國Robotaxi市場將由一線和二線城市主導(dǎo)。其中，一線城市（北上廣深等）預(yù)計貢獻(xiàn)42%的市場份額，規(guī)模將達(dá)近195億美元；二線城市市場占比更高，達(dá)50%，對應(yīng)約231億美元。
從車輛規(guī)?？矗袊腞obotaxi將由2025年的4100輛增至2035年的190萬輛。其中，包括小馬智行、文遠(yuǎn)知行、百度Apollo等廠商在內(nèi)的現(xiàn)任參與者將成為其中主要玩家。
（圖源：高盛研報）
研報中還提到，成本端也將因?yàn)橐?guī)?；a(chǎn)、技術(shù)成熟和供應(yīng)鏈優(yōu)化而降低。2025到2035年間，一線城市Robotaxi的單車制造成本預(yù)計將從2.01萬美元逐步下降到1.89萬美元。
那么，在這個將幾何倍增長的賽道，頭部玩家有誰？
頭部玩家有誰？
根據(jù)國際汽車工程師協(xié)會（SAE）的分級標(biāo)準(zhǔn)，自動駕駛被劃分為從L0到L5的六個級別。L2級別的車輛可以同時執(zhí)行如自動車道保持、自適應(yīng)巡航等智能駕駛功能，但駕駛責(zé)任仍在司機(jī)，需時刻專注路況。L3級則允許車輛在限定條件下實(shí)現(xiàn)自動駕駛，比如高速公路或封閉停車場，駕駛員只需在系統(tǒng)提示時接管。
行業(yè)關(guān)注的真正轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在L4及以上級別——在這一階段，車輛才能實(shí)現(xiàn)「真正的無人駕駛」，駕駛員可以完全擺脫操控任務(wù)，汽車在普通天氣條件下能夠自主完成全部駕駛功能。
在這樣的技術(shù)和資本壁壘下，被視為Robotaxi行業(yè)有競爭力的玩家并不多，主要有：
小馬智行（Pony.ai）
（圖源：小馬智行公眾號）
小馬智行是中國Robotaxi技術(shù)公司中最早一批開展L4級自動駕駛研發(fā)和商業(yè)化試點(diǎn)的企業(yè)，主打「激光雷達(dá)+高精地圖」路線。其特點(diǎn)在于全棧自研能力：感知、規(guī)劃、控制、仿真、云端調(diào)度等模塊齊全，能夠?yàn)楹献鬈噺S提供高度可復(fù)用的L4系統(tǒng)解決方案。商業(yè)落地上，小馬智行在國內(nèi)已在廣州、北京等地獲得載人示范運(yùn)營許可，并正在推進(jìn)與廣汽、豐田、吉利等車企的合作開發(fā)定制車型。
其背后的資本陣容包括紅杉資本中國、IDG資本、豐田、一汽、廣汽、北汽、加拿大安大略省養(yǎng)老基金、文萊主權(quán)財富基金文萊投資局等，既有美元VC，也有深度綁定的國內(nèi)外車企和全球主權(quán)財富基金，形成典型的「中外混合、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟」派系。
文遠(yuǎn)知行（WeRide）
（圖源：文遠(yuǎn)知行官網(wǎng)）
文遠(yuǎn)知行同樣是中國自動駕駛領(lǐng)域的重要玩家，專注Robotaxi、Mini Bus、貨運(yùn)場景的L4級自動駕駛技術(shù)，采用「多傳感器融合+高精地圖」路線。特點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)模塊化平臺，便于與多品牌車型適配，在廣州、北京、阿布扎比等地都有試點(diǎn)或商業(yè)合作。
文遠(yuǎn)在融資上主打產(chǎn)業(yè)資本合作：除了宇通、廣汽等產(chǎn)業(yè)資本，其他股東包括博世、Uber、北汽產(chǎn)投、昆侖資本等，呈現(xiàn)「車企和Tier 1巨頭支持」的產(chǎn)業(yè)鏈派系。
百度Apollo
（圖源：蘿卜快跑公眾號）
百度Apollo主打「激光雷達(dá)+高精地圖」路線，具備端到端全棧自研能力，涵蓋高精地圖、感知融合、規(guī)劃控制和云端調(diào)度。
「蘿卜快跑」是百度Apollo面向公眾推出的Robotaxi出行服務(wù)品牌，已經(jīng)在北京、武漢、重慶、深圳等地實(shí)現(xiàn)規(guī)?；渴鸷蜕虡I(yè)化試點(diǎn)，是目前國內(nèi)運(yùn)行規(guī)模和城市落地能力領(lǐng)先的自動駕駛出行平臺之一。
百度Apollo的特點(diǎn)是與地方政府合作最為深入，先后在北京、武漢、重慶、深圳等地取得多次「無安全員」載人牌照試點(diǎn)，形成城市級落地優(yōu)勢。資本背景則以百度本身為絕對控股主體，同時與一汽紅旗、北汽極狐等主機(jī)廠戰(zhàn)略合作，是典型的「大平臺+本土車廠生態(tài)」派系。
滴滴自動駕駛
（圖源：滴滴自動駕駛公眾號）
滴滴自動駕駛，主打「多傳感器融合+高精地圖」路線，具備感知、定位、高精地圖、規(guī)劃控制及遠(yuǎn)程調(diào)度等全棧自研能力。早在2016年，滴滴就啟動自動駕駛布局，由聯(lián)合創(chuàng)始人張博帶隊組建研發(fā)團(tuán)隊，2019年將業(yè)務(wù)升級為獨(dú)立公司，專注核心技術(shù)開發(fā)與商業(yè)拓展。
2020年，滴滴在上海首次向公眾開放Robotaxi服務(wù)。目前車隊已在北京、上海、廣州等地的示范區(qū)穩(wěn)定運(yùn)營。2024年，滴滴自動駕駛與廣汽埃安成立合資公司廣州安滴科技，2025年首款全球適應(yīng)能力的前裝量產(chǎn)L4車型在廣汽科技日上亮相。
資本背景方面，滴滴自動駕駛自獨(dú)立以來已完成多輪融資，包括軟銀愿景基金、高瓴資本、IDG資本、中俄投資基金、國泰君安等在內(nèi)的國內(nèi)外重量級投資方支持。政企合作層面，滴滴與廣州市政府簽署戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，進(jìn)一步推動自動駕駛、智慧交通等領(lǐng)域的深度協(xié)同，為Robotaxi在廣州及更多城市的規(guī)?；?、商業(yè)化落地奠定基礎(chǔ)。當(dāng)然一旦規(guī)?；逃茫渥畲蟮膬?yōu)勢是滴滴占據(jù)網(wǎng)約車70%以上的市場份額，在流量端和服務(wù)經(jīng)驗(yàn)方面絕對領(lǐng)先。
特斯拉（Tesla）
（圖源：特斯拉官網(wǎng)）
特斯拉是全球自動駕駛領(lǐng)域最具爭議也最具突破力的玩家。與傳統(tǒng)「高精地圖+激光雷達(dá)」路線不同，特斯拉走的是「純視覺端到端」路線，完全依賴攝像頭輸入和超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（FSD）。
特斯拉是高度自營的美股上市公司，屬于「硬件+軟件+服務(wù)」全自研，強(qiáng)調(diào)極致輕資產(chǎn)擴(kuò)張和車主加盟模式。上個月，特斯拉的Robotaxi開始在美國奧斯汀試點(diǎn)，試點(diǎn)成熟后，估計進(jìn)入中國市場也會經(jīng)歷一段時間。畢竟FSD在今年初才在國內(nèi)初步落地，并且接管率較高，偏向輔助駕駛，而美版更接近完全自動駕駛。
Waymo
（圖源：Waymo官網(wǎng)）
Waymo是全球公認(rèn)的Robotaxi「第一梯隊」玩家，技術(shù)路線以「多傳感器融合+高精地圖」為主，車輛配備高線束激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)，依賴精細(xì)建圖和區(qū)域運(yùn)營來保證安全性。Waymo特點(diǎn)是安全冗余設(shè)計成熟，已在美國部分城市開展「無安全員」Robotaxi運(yùn)營。
該集團(tuán)資本背景以母公司Alphabet（谷歌）為主控，同時吸引了外部大額融資，包括銀湖資本、安大略教師養(yǎng)老金、穆巴達(dá)拉（阿布扎比主權(quán)基金）等，是典型的「科技巨頭+主權(quán)基金」派系。Waymo一直在謀求進(jìn)軍中國，但進(jìn)度似乎卻不甚理想。有別于特斯拉在國內(nèi)已經(jīng)經(jīng)營多年，Waymo想追趕本土企業(yè)和特斯拉，難度不小。
這些頭部玩家，既是Robotaxi技術(shù)路線分歧的代表，也是全球資本和產(chǎn)業(yè)鏈博弈的核心標(biāo)的。它們在技術(shù)、資金、政府合作和車廠整合四條戰(zhàn)線上展開競爭，決定著未來這個預(yù)計「十年700倍增長」市場的主導(dǎo)權(quán)歸屬。
特斯拉的技術(shù)是「獨(dú)一檔」嗎？
在自動駕駛行業(yè)內(nèi)，特斯拉被普遍視為對標(biāo)對象。
比如華為智能駕駛解決方案產(chǎn)品線總裁李文廣在訪談中就坦言，特斯拉FSD在道路感知能力、車輛控制絲滑度等方面做得是行業(yè)最好的，華為也在走這樣的路。當(dāng)然，他也指出純視覺路線未來在更高等級的無人駕駛階段仍有問號。但即便是競爭對手，也得承認(rèn)當(dāng)下特斯拉在量產(chǎn)自動駕駛系統(tǒng)的成熟度、用戶規(guī)模、持續(xù)迭代方面處于領(lǐng)先。
這也引出一個核心問題：Robotaxi的主流技術(shù)路線都有哪些？特斯拉究竟有什么不一樣？
需要注意的是，Robotaxi的門檻不僅是能做出能跑的車，更在于全鏈條的系統(tǒng)能力。
首先是算法和算力，決定了車輛能否實(shí)時感知環(huán)境并做出安全決策；其次是傳感器融合，需要把攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等多源數(shù)據(jù)精準(zhǔn)整合，保證在雨霧等復(fù)雜天氣下也能「看清」路況。此外，大規(guī)模部署前必須經(jīng)過海量仿真測試和真實(shí)路況驗(yàn)證，覆蓋無數(shù)長尾極端場景。
即便技術(shù)成熟，還要解決車隊管理和運(yùn)維成本問題，包括車輛調(diào)度、清潔、保養(yǎng)和遠(yuǎn)程監(jiān)控。同時，能否和政府、高效取得運(yùn)營牌照，以及與車廠合作開發(fā)具備L4能力的量產(chǎn)車型，也是落地的關(guān)鍵。地圖和高精定位能力則是城市運(yùn)營中的核心基礎(chǔ)設(shè)施。法規(guī)落地、用戶接受度、安全冗余設(shè)計，每一個環(huán)節(jié)都需要巨額投入，且沒有哪一步能被輕易抄作業(yè)或省略。
目前全球Robotaxi落地的主流路線可以大致分為兩種：
激光雷達(dá)+高精地圖派。這一派是目前最主流的技術(shù)路線，包括Waymo、百度Apollo、小馬智行）這一流派的典型特征是：配備多線束激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭等多傳感器融合，通過提前繪制并不斷更新的高精地圖實(shí)現(xiàn)定位和決策。在這一技術(shù)下，RobotaxI在提前繪制好的區(qū)域內(nèi)行駛，能提高的路線的可預(yù)測性，利于早期商業(yè)落地。但同時，也得面對高昂的硬件和建圖成本以及地圖維護(hù)負(fù)擔(dān)大、區(qū)域適應(yīng)性差等痛點(diǎn)。純視覺派，以特斯拉FSD為代表。它完全放棄激光雷達(dá)，硬件上只依賴攝像頭輸入，通過大規(guī)模的端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Dojo超級計算機(jī)來實(shí)現(xiàn)感知和決策。這種路線的最大優(yōu)勢在于硬件配置極其簡化，擺脫了本地高精地圖的依賴，具備全球范圍快速部署和規(guī)模化擴(kuò)張的潛力。但同時，它的技術(shù)門檻也非常高，對算法、算力以及高質(zhì)量駕駛數(shù)據(jù)的要求極為苛刻，目前承載最多行業(yè)期待的，就是特斯拉。
在全球Robotaxi的技術(shù)路線里，特斯拉的確展現(xiàn)了獨(dú)一檔的突破力。最根本的差異，在于特斯拉自建了一個全球規(guī)模最大的真實(shí)道路駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)。
憑借數(shù)百萬輛搭載FSD硬件的車輛，特斯拉每天都在全球范圍收集各種道路場景、駕駛行為和極端情況。這套系統(tǒng)不是封閉園區(qū)里的演示，也不限于少量車隊在特定城區(qū)的試點(diǎn)，而是依托用戶規(guī)模在真實(shí)世界中持續(xù)迭代：推送新版本、收集反饋、調(diào)整模型、再推送更新。
正是這種超大規(guī)模的真實(shí)場景學(xué)習(xí)，讓特斯拉的FSD能不斷解決長尾問題，逐步接近更高等級的無人駕駛安全要求。相比之下，即便一些玩家已經(jīng)在城區(qū)內(nèi)開放了無安全員服務(wù)，但受限于區(qū)域和樣本量，它們的數(shù)據(jù)閉環(huán)規(guī)模和多樣性仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及特斯拉。
特斯拉采用的是「端到端」的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案，也就是說，它把從攝像頭獲取圖像到最終控制車輛的整個過程，都放在一個統(tǒng)一的模型里來處理。這和傳統(tǒng)的自動駕駛方案不太一樣，后者通常會把感知、預(yù)測、控制分開，靠很多手工設(shè)計和模塊對接來實(shí)現(xiàn)。特斯拉的思路是用非常大的算力和海量駕駛數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這個模型，讓它一次性輸出駕駛決策。
為了支持這種訓(xùn)練，特斯拉還開發(fā)了自己的Dojo超級計算機(jī)，用來處理來自真實(shí)世界的大量駕駛場景，不斷優(yōu)化模型表現(xiàn)，讓車輛在復(fù)雜路況下的決策更接近人類司機(jī)的習(xí)慣。
在商業(yè)模式上，特斯拉想做的是自營+加盟的Robotaxi網(wǎng)絡(luò)。它計劃把車輛成本降到大約3萬美元以下，讓車主可以購買FSD軟件后，把自己的車加入特斯拉的Robotaxi平臺。平時的充電、清潔、保險、折舊等成本主要由車主承擔(dān)，而特斯拉則通過軟件訂閱、收入分成、車內(nèi)廣告等方式獲得收益。這樣一來，特斯拉可以用更低的資本開支來擴(kuò)張Robotaxi網(wǎng)絡(luò)，同時獲得長期的軟件和服務(wù)收入。
技術(shù)、商業(yè)敘事都聽著非常美好。但必須承認(rèn)的是，即便特斯拉的技術(shù)能力獨(dú)一檔，這也并不意味著它是Robotaxi的完美解法。
純視覺端到端雖然在成本和擴(kuò)張潛力上有無可比擬的優(yōu)勢，但安全冗余一直是它的爭議點(diǎn)。缺少激光雷達(dá)等空間尺，在極端光照或復(fù)雜天氣情況下可能導(dǎo)致感知失真，端到端模型的黑箱特性也讓出錯時難以解釋和追溯根因。在無人駕駛涉及人命安全的場景里，這種不確定性是巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。
特斯拉在奧斯汀的Robotaxi試點(diǎn)，也暴露了這個現(xiàn)實(shí)。雖然是一次令人矚目的行業(yè)事件，但本質(zhì)上還是一個小規(guī)模、限定區(qū)域、有安全員坐鎮(zhèn)的第二階段項(xiàng)目，遠(yuǎn)沒有達(dá)到在多個城市大規(guī)模無人駕駛商業(yè)化運(yùn)營的水平。
所以，從今天的角度看，特斯拉確實(shí)用獨(dú)特的數(shù)據(jù)閉環(huán)、端到端網(wǎng)絡(luò)和輕資產(chǎn)平臺構(gòu)想，走出了一條獨(dú)一無二的技術(shù)路線。但Robotaxi最終的成熟解法，還要在安全冗余、成本控制、生態(tài)整合等層面做出全面的權(quán)衡。Robotaxi的未來，不會只有一個標(biāo)準(zhǔn)答案。
為了占據(jù)技術(shù)高地，Robotaxi越做越虧
就在最近，小馬智行和文遠(yuǎn)知行因隔空互懟引發(fā)行業(yè)關(guān)注。小馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO樓天城在采訪中聲稱，從規(guī)?；蜔o人化來看，能坐在「牌桌」上的只有Waymo、小馬智行和百度Apollo，其他公司都落后兩年半時間。隨后，文遠(yuǎn)知行CFO李璇在朋友圈曝光了小馬智行在美國軟件牌照被吊銷、測試車在北京亦莊撞上綠化帶起火等「黑料」，并諷刺對方想學(xué)文遠(yuǎn)就做到位，至少真正落地跑幾十輛車再說。
那么，為什么Robotaxi這么有前景好的市場，企業(yè)之間還在相互攻擊？
從Robotaxi目前的發(fā)展情況來看，企業(yè)還遠(yuǎn)不到為了爭奪市場份額必須短兵相接、血拼價格、在輿論層面互相攻擊的階段。但同時，Robotaxi廠商的財報也越做越虧。
從最新財報就能看出這一點(diǎn)。
比如小馬智行，2023年全年的研發(fā)投入就達(dá)到8.71億元，2024年進(jìn)一步增長到17.53億元，2025年第一季度也保持了3.45億元的投入水平。但與此同時，凈利潤卻在持續(xù)惡化：2023年虧損8.9億元，2024年虧損超過20億元，2025年一季度也還有接近3億元的虧損。
文遠(yuǎn)知行同樣如此。2023年研發(fā)投入超過10.5億元，2024年繼續(xù)增加至10.91億元，而凈虧損則從2023年的近20億元，擴(kuò)大到2024年的25.17億元，2025年第一季度仍虧損近4億元。
從營業(yè)收入數(shù)據(jù)來看，小馬智行近幾年營收一直處于微增狀態(tài)，而文遠(yuǎn)知行已經(jīng)開始逐年下滑，從2022年的5.28億下降到了2024年的3.61億。
這些數(shù)字背后，反映的正是整個無人駕駛行業(yè)面臨的投入-虧損困局。要想真正實(shí)現(xiàn)L4級別的無人駕駛，不僅需要在傳感器、芯片、算法、數(shù)據(jù)閉環(huán)、車隊運(yùn)營等環(huán)節(jié)全部攻克技術(shù)難關(guān)，還要持續(xù)不斷地在真實(shí)道路上積累海量的極端和長尾場景。每一個安全冗余的設(shè)計、每一次模型迭代、每一次大規(guī)?；貍骱蜆?biāo)注數(shù)據(jù)，都是高昂的投入。
正因?yàn)槿绱?，行業(yè)里無論是選擇「純視覺端到端」的特斯拉，還是堅持「多傳感融合」路線的Waymo、百度、小馬智行、文遠(yuǎn)知行，最終都要面對同一個挑戰(zhàn)：沒有巨額且長期的研發(fā)投入，就不可能跨越從有人到無人，從小規(guī)模試點(diǎn)到城市級規(guī)?；\(yùn)營的難關(guān)。
為了應(yīng)對高昂的研發(fā)成本和量產(chǎn)難題，整個Robotaxi行業(yè)也逐步形成了「主機(jī)廠+智能駕駛技術(shù)公司+出行平臺」=的深度協(xié)同模式。主機(jī)廠負(fù)責(zé)前裝量產(chǎn)和定制化改造，智能駕駛公司提供全棧系統(tǒng)和算法能力，出行平臺則聚焦車隊調(diào)度、運(yùn)營和用戶服務(wù)。這樣的合作模式可以把無人駕駛從實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品變成真正可規(guī)?；涞氐某鞘谐鲂蟹桨?，同時也有助于分?jǐn)傦L(fēng)險、整合資金和供應(yīng)鏈資源。
而承擔(dān)起產(chǎn)業(yè)鏈「大腦」角色的智能駕駛企業(yè)，可以說是主動尋求支持的一方。企業(yè)間表面看是觀點(diǎn)之爭，實(shí)質(zhì)也是為了搶奪未來發(fā)展中至關(guān)重要的資源。
首先是資金資源。自動駕駛研發(fā)和車隊建設(shè)是天文數(shù)字級別的投入，風(fēng)險投資、產(chǎn)業(yè)資本、主權(quán)財富基金都是血脈和彈藥。越能被投資人認(rèn)可為「頭部玩家」，越能在燒錢換規(guī)模、換數(shù)據(jù)、換技術(shù)迭代的競爭里活得久、跑得遠(yuǎn)。
其次是技術(shù)和供應(yīng)鏈資源。無人駕駛是算法、算力、傳感器、仿真測試、車身平臺、動力電池等全棧合作的系統(tǒng)工程。要讓核心零部件供應(yīng)商（如英偉達(dá)、Mobileye、激光雷達(dá)廠商）優(yōu)先支持，要獲得車企提供的定制車型平臺，都要證明自己的路線最靠譜、最值得合作。
再者是許可資源。地方政府掌握著測試路權(quán)和商業(yè)化牌照，是Robotaxi能不能合法跑起來的「開閘人」。與政府合作越深入，拿到的示范區(qū)試點(diǎn)規(guī)模越大、落地速度越快，就能先建立城市級數(shù)據(jù)壁壘。
還有出行生態(tài)和用戶流量。互聯(lián)網(wǎng)平臺和出行公司手里握著用戶入口和訂單調(diào)度能力，誰能先對接高德、滴滴、美團(tuán)這樣的App，誰就能更快獲得真實(shí)的客流和運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)。
本質(zhì)上，這是一個比拼「全鏈條整合能力」的產(chǎn)業(yè)。越早被市場、資本、政府、供應(yīng)鏈認(rèn)定為「頭部玩家」，就越能獲得這些資源的優(yōu)先傾斜和綁定合作。這也是為什么，盡管現(xiàn)在行業(yè)整體還在技術(shù)驗(yàn)證和早期商業(yè)化階段，玩家們已經(jīng)在臺前不斷釋放戰(zhàn)火——因?yàn)楣适轮v得越響，位置卡得越前，才有機(jī)會拿到這場賽跑真正需要的「通行證」。
看完覺得寫得好的，不防打賞一元，以支持藍(lán)海情報網(wǎng)揭秘更多好的項(xiàng)目。
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