來源|江瀚視野

這些年，伴隨著人工智能的高速發展，從大模型到機器人再到自動駕駛都在快速發展，就在最近各家企業都紛紛推出了自己的Robotaxi，面對著紛紛上馬的Robotaxi讓人不禁想問這自動駕駛的iPhone時刻還有多遠？

一、各家車企紛紛上馬Robotaxi？

據中國計算機報的報道，近日，美國得克薩斯州奧斯汀南部的街道上，隨著10輛特斯拉Model Y“變身”為無人駕駛出租車（Robotaxi）駛入特定區域，馬斯克10年構想的Robotaxi服務正式啟航。4.2美元的固定車費、通過APP預約的運營模式、車輛自動同步用戶個性化設置的功能……這些細節引發廣泛關注。特斯拉創始人馬斯克亦在社交媒體上表示：“這是10年辛勤工作的成就！”

與此同時，中國頭部Robotaxi企業正通過多元化形式搶占先機，并積極拓展海外市場，文遠知行和小馬智行在迪拜落地部署商業化Robotaxi出行服務；蘿卜快跑正加快在東南亞市場布局，最早于2025年在新加坡和馬來西亞推出其無人駕駛出行服務，以擴大在全球市場的影響力……

據江海證券預測，2026年，中國Robotaxi市場規模將達5000億元，滲透率突破30%。隨著小馬智行、文遠知行等企業將車隊規模擴至千臺級，中國Robotaxi正從“技術驗證”邁向“規模化盈利”的臨界點。

二、Robotaxi為啥到了轉折點？

面對著中美都在紛紛上馬Robotaxi，最需要回答的問題是為什么Robotaxi已經到了轉折點？

一是核心硬件成本正在快速下降。自動駕駛的核心硬件，如激光雷達、計算芯片、傳感器等，正經歷著成本與性能的雙重突破。過去，這些硬件的高昂成本是阻礙 Robotaxi 大規模商業化的重要因素之一。然而，隨著技術的不斷進步和規模經濟效應的顯現，其成本正在迅速下降。僅以激光雷達為例，作為自動駕駛汽車的關鍵傳感器，早期的激光雷達價格高達數萬美元，這使得每輛配備激光雷達的自動駕駛汽車成本大幅增加。但近年來，隨著激光雷達技術的發展，以及生產規模的擴大，激光雷達的成本已經下降了數十倍，一些普通的入門車型都已經配備了激光雷達。以百度的蘿卜快跑為例，通過優化供應鏈管理和采用最新的技術成果，其Robotaxi車輛的成本已經降到接近普通網約車的水平。這意味著Robotaxi在運營成本上逐漸具備了競爭力，為其進一步推廣奠定了基礎。

二是自動駕駛算法快速進化。伴隨著大數據、神經網絡、視覺學習、多模態融合等技術的持續發展，自動駕駛的算法也越來越完善。算法是自動駕駛的核心，它決定了車輛能否在復雜的交通環境中做出準確、安全的決策。早期的自動駕駛算法主要基于規則，通過設定一系列的規則和條件來指導車輛的行駛。然而，這種方式在面對復雜多變的交通場景時，往往顯得力不從心。隨著深度學習技術的興起，大數據技術的全面普及，自動駕駛算法開始向基于數據驅動的方向發展，逐漸替代了原先的模式。無獨有偶，神經網絡和視覺學習技術則使得自動駕駛系統能夠更準確地感知周圍環境，提高決策的準確性。多模態融合技術則將多種傳感器的數據進行綜合處理，進一步提高了系統的可靠性。這些技術的發展使得自動駕駛系統在應對復雜交通環境時更加游刃有余，其用戶體驗更是得到了持續提升。

三是自動駕駛的基礎設施日漸完備。如今，無論是 5G 乃至于更快網絡的覆蓋，還有路聯網的系統，地理信息系統的普及都給自動駕駛帶來了越來越便利的條件。早年間，由于網絡延遲，導致自動駕駛往往面臨著嚴重時滯的難題，現在5G及更快速網絡的覆蓋為自動駕駛提供了低延遲、高帶寬的通信保障，使得車輛能夠實時獲取和處理大量數據，提高了系統的響應速度和安全性。除此之外，路聯網系統的建設則實現了交通信號燈、道路標志等基礎設施與車輛之間的信息交互，有助于提高行車效率和安全性。

可以說，自動駕駛已經日漸進入了發展的快車道，從 L2 級到 L4 級的進化可謂是恰逢其時，這是Robotaxi發展到普及的一個必然的基礎準備。

三、自動駕駛的iPhone時刻還有多遠？

面對著Robotaxi的技術發展日漸成熟，越來越多的人都開始想問：Robotaxi既然已經有了不錯的發展，那么離其全面普及的iPhone時刻還有多遠呢？

首先，各國監管的態度顯得非常關鍵。當前自動駕駛出租車能否普及，首當其沖的就是各國監管的態度。雖然不少國家都在推動試點項目，但能否真正全面落地，仍然取決于監管機構是否愿意放開市場的限制，讓Robotaxi有自己快速發展的機會。監管機構需要在保障公共安全與促進技術創新之間找到平衡點。與此同時，管機構需要制定明確的標準和規范，以確保自動駕駛技術的安全性和可靠性。這包括對車輛硬件、軟件系統、數據安全等方面的嚴格要求。只有在這些標準得到充分滿足的情況下，監管機構才能放心地允許Robotaxi在公共道路上運營。此外，監管機構還需要考慮法律和倫理問題。例如，當自動駕駛車輛發生事故時，責任應該由誰承擔？是車輛制造商、軟件開發者，還是車主？這些問題都在考驗著監管層。

其次，能否實現完善的商業模式也很重要。在發展的早期階段，Robotaxi面臨著成本較高的問題。與傳統出租車相比，自動駕駛出租車需要配備昂貴的傳感器、計算設備和高精度地圖等硬件設施，同時還需要投入大量的研發資源用于軟件開發和算法優化。這些成本使得Robotaxi的運營成本相對較高，在市場競爭中處于劣勢。為了實現商業模式的跑通和盈利，行業內正在進行多種創新嘗試。一方面，企業通過優化車輛設計、提高零部件的國產化率等方式降低成本。例如，一些企業正在研發更具性價比的傳感器和計算平臺，以降低硬件成本。另一方面，企業也在探索多元化的盈利模式。除了傳統的打車服務收費外，還可以通過廣告投放、數據增值服務等方式增加收入來源。以百度在武漢的蘿卜快跑為例，即便不考慮前期研發和車輛保險等費用，僅以目前武漢蘿卜快跑的規模和計價模式，是遠遠無法覆蓋運營成本的。只有當成本不斷優化，收入穩定增長，實現盈利，商業模式才能真正跑通。

第三，公眾信任程度則決定了市場空間。對于市場來說，Robotaxi能否普及關鍵看公眾能否接受。目前，公眾對自動駕駛出租車的信任度普遍較低，這主要源于對安全性的擔憂。畢竟，沒有真人司機坐在駕駛座上，人們難免會對車輛的運行安全產生疑慮。一旦發生事故或故障，公眾的信任度可能會受到嚴重影響。例如，蘿卜快跑”在試運營中，盡管取得了一定成績，但公眾對于無人駕駛技術的信任度仍需時間建立。由于無人駕駛技術尚未完全成熟，一旦發生交通事故或故障，便可能引發公眾對其安全性的廣泛質疑。這種信任危機不僅會影響乘客的出行選擇，還可能對平臺的品牌形象和市場接受度造成負面影響。

第四，極端情況的處置也是必須要解決的問題。在實際應用中，Robotaxi想不發生事故是不可能的。道路上的各種復雜情況和突發狀況層出不窮，如惡劣天氣、道路施工、行人違規等，這些都可能對自動駕駛車輛的安全運行構成威脅。這就要求研發團隊不僅要專注于算法優化，更要注重實際場景中的應用效果。通過對大量真實案例的學習和模擬訓練，不斷改進和完善決策邏輯，使車輛能夠在復雜多變的城市環境中安全自如地穿梭。只有這樣，才能最大限度減少事故發生概率，最終讓消費者信任Robotaxi的能力。

綜上所述，Robotaxi 的機會很多，它有著廣闊的市場前景，一旦普及，將改變人們的出行方式，提高出行效率等。但從目前來看，距離全面普及的 “iPhone 時刻” 還有相當長的一段路要走，只有持續進行技術創新，才能真正實現Robotaxi的全面推廣。

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