无人驾驶出租车的“iPhone 4时刻”还远未到来

百度投资超过10年的Robotaxi（无人驾驶出租车）在沉寂数年后，再度成为了舆论关注的焦点。

上周，百度的无人驾驶出租车项目“萝卜快跑”频上各大平台热搜，带动公司股价应声上涨，创下自2023年3月以来最大单日涨幅。这给在自动驾驶行业摸爬滚打多年的“初创”科技公司和押注未来移动出行的汽车企业提振了信心。

与此同时，另一有望推动Robotaxi行业加速发展的“鲶鱼”特斯拉，却被传将推迟发布Robotaxi车型。尽管特斯拉CEO埃隆·马斯克早已预言，2020年将有100万辆自动驾驶出租车上路，但该公司至今仍未推出无需驾驶员监控的车型。

小鹏汽车CEO何小鹏在社交平台发文称，Robotaxi的能力、法规和商业闭环都还没有到，预计在两年后开始进入转折点。

回归到理性探讨，无论是技术路线的演进，亦或是投入产出比的商业效率，无人驾驶出租车跟前两年相比都没有明显突破，其距离真正大规模商业化落地的“iPhone 4时刻”仍有相当的距离。

按照国际汽车工程协会定义，自动驾驶分为L1至L5五个级别，以L3为分界点，以下为辅助驾驶系统，以上为高级别自动驾驶。Robotaxi属于L4级技术，可以自行驾驶，无需人工监督，也没有L3级技术所规定的速度和其他限制。

实现Robotaxi的技术路径通常分为从L2开始的渐进式和直接从L4切入的激进式两种。前者多以汽车公司为代表，目前专注于城区领航辅助（NOA）的推进；后者则是百度、小马智行、文远知行等自动驾驶公司。

一位智驾研发人员向界面新闻表示，这两条路线的区别在于L2辅助驾驶考虑成本，用的是已规模化生产的量产芯片和传感器。而L4自动驾驶方案考虑安全，多搭载冗余的高性能传感器、激光雷达和大算力芯片。

两条路线各自的劣势明显。渐进式辅助驾驶还远不到去除驾驶员的程度；激进的全自动驾驶方案Robotaxi制造成本高昂，而且只能在限定的地理区域内行驶。

最早开始Robotaxi商业化探索的百度萝卜快跑所运营城市还只有11座，而小马智行今年才在北京、广州、深圳三个城市开始全无人商业化运营。和人类司机相比，Robotaxi在交通博弈能力和通行效率上，都存在短板。

想要实现更高的收入目标，Robotaxi运营公司就需要提升时空覆盖程度，满足更多用户需求。一个有望提升自动驾驶技术水平和Robotaxi泛化能力的方向是，端到端大模型的应用。

传统上自动驾驶系统被划为感知、规划、定位和决策等多个独立模块，而端到端强调感知决策一体化，融合在一个大模型之中，其最大优势是减少模块间信息传递损失，提高智驾能力上限。

多位业内人士向界面新闻表示，特斯拉全自动驾驶系统FSD V12版本落地，让业内对于端到端技术的认知程度和接纳性更进一步。

一个典型案例是，模块化自动驾驶算法需要规控研发团队手写代码，解决永远解不完的极端场景，但将“感知”和“决策”一体化后，可以将传感器接收的感知数据通过神经网络模型，直接输出用于车辆控制。

何小鹏提到，大模型应用后，团队发现原本需要特别多的泛化代码变成简单的端到端模型，使得自动驾驶系统具备时空理解能力，能读懂文字信息，具备时间观念，理解不同城市特点的交通元素，作出更拟人的决策。他建议L4自动驾驶公司赶紧转向端到端。

上述智驾研发人员向界面新闻指出，端到端的上限一定高于模块化技术路线。一方面端到端完全由数据和算力驱动，随着算力和数据量的显著提升，端到端大模型的进化速度将远高于模块化。

“这两条路线并不矛盾，可以并行发展。而且模块化路线没有精进到高水平，贸然切向端到端也不会做好。”

该研发人员认为，切换到端到端模型后，不需要太多的开发人员书写规则，但需要将这部分人力资金投入到数据处理上。大模型对于数据量的需求和处理要求更为苛刻。

目前元戎启行、Momenta等头部自动驾驶公司正在推进端到端的落地；国内汽车公司蔚来、小鹏、理想也在配合端到端落地，进行内部组织架构系统调整。

多位业内人士向界面新闻指出，端到端架构多停留在学术层面，距离实际落地还有相当长的距离。这一架构使用的神经网络大模型是“黑盒”，很难保证实际落地的功能安全，依然需要人工书写规则进行后处理保证。实际成果的落地还需要持续且巨大的投入，

更进一步的是，技术进步还只是实现Robotaxi商业落地的其中一环。

科尔尼咨询董事桂灵峰接受界面新闻采访认为，Robotaxi的商业闭环形成，需要满足路径规划、乘坐舒适度、行程体验、用户经济性、安全性以及技术接纳性这六大要素。端到端大模型能够得到成熟落地，至少可以解决前三个难题，但消费者能否用得起还考验自动驾驶公司成本和收入的平衡能力。

当前百度萝卜快跑和小马智行为吸引用户乘坐，会采用低价手段与网约车竞争。科技媒体电厂称，在北京，萝卜快跑在同一路线的价格，比最低价的网约车型低44%。

这一方面受益于软硬件成本的大幅降低。为保证安全和数据精度，Robotaxi车型通常会搭载激光雷达、毫米波雷达和摄像头等关键传感器，其中常用在Robotaxi车型上的单颗机械式激光雷达在2018年的售价可达到10万美元级别。

一位激光雷达行业从业人员向界面新闻透露，随着近两年汽车公司展开智驾“军备竞赛”，激光雷达需求规模急速扩张，带动上游产业链成本降低。半固态激光雷达成本已经降至3000元，并有望在2025年降至1000元甚至更低。

在上海自动驾驶公司AutoX工作过的研发人员告诉界面新闻，早年AutoX投放的无人驾驶出租车配备了6个以上的国外成本高昂的激光雷达和性能最强的智驾芯片，单车硬件成本就近200万元。但现在，Robotaxi车型的传感器和计算平台的成本合计不会超过10万元。

据百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总裁王云鹏介绍，百度的第六代无人车整车成本相较于五代车下降了60%，价格只需要20万。

Robotaxi另一项成本开支是人工运营问题。2020年界面新闻记者在北京亦庄体验百度Robotaxi车型之时，每辆车必须标配一位安全员；四年后在武汉约有95%以上的萝卜快跑车辆处于“全无人”状态，仅有云仓远程驾控人员进行紧急接管操作。

奥维咨询企业董事合伙人张君毅接受界面新闻采访指出，影响Robotaxi成本最核心的一环已经从车队的软硬件成本转向人工成本。配备多少安全员和地勤服务人员、在云端工作或者在实际场所服务，以及政府给予多少牌照及背后的运维费用，都会决定Robotaxi商业模式的可成立性。

投资人对Robotaxi的顾虑是，这属于重资产、重研发、重运营的商业模式，既要做自动驾驶解决产品开发，又要运营与服务，还要买车队，商业化变现难度极高。初创公司一旦出现融资不畅或资金管理不到位，就会存在资金断链的风险。

2022年背靠大众和福特的海外自动驾驶公司Argo AI因资金问题宣告破产；2023年通用汽车旗下Cruise运营亏损达到34.8亿美元；谷歌控股的Waymo估值也从最高的1750亿美元暴跌至300亿美元。

为摊销成本，国内正在以汽车公司、出行平台以及自动驾驶技术公司形成的联盟推进技术变现。以刚登陆港股市场的网约车平台如祺出行为例，背靠广汽集团的如祺出行在2022年A轮融资引入头部自动驾驶公司小马智行作为战略股东。

在“黄金三角”联盟里，自动驾驶公司负责提供前沿技术，汽车公司提供整车量产，而出行平台将两者结合，推动商业化落地。

张君毅告诉界面新闻，在共享出行概念最为火热的时候，汽车公司对自己的定位是未来出行公司。这既可以实现向B端运营，扩大规模化销量，同时参与出行服务扩充财务盈利点和用户接触点。

桂灵峰同样指出，仅卖车的一锤子买卖的利润空间越来越承压，但Robotaxi定义了出行场景，不仅是从A到B的行驶模式，而是提供了第三空间，在车内和用户产生更多交互，可想象空间更高。

特斯拉是为数不多由汽车公司单一主导Robotaxi发展的企业。在2018年马斯克曾提出一个方案，研发自动驾驶汽车并和探索车辆“共享”的可能性。通过这一共享，当一辆特斯拉汽车主人不用车时，可以利用其接送客人以获取收入。

马斯克称，通过按动特斯拉手机应用程序上的一个按钮即可将其汽车添加至特斯拉的共享舰队，由此，当车主在工作或者度假时便可利用其汽车增加收入，此举可大大抵消每月的贷款或租赁成本，甚至有时还能够额外获得收入。

天风证券认为，在Robotaxi领域，特斯拉具备人员和能源的双重优势，相较于传统Uber、Lyft的运营模式，特斯拉节省了人员支出并支付相对较低的能源成本，结合定价更低的Robotaxi版本汽车，在定价相对Uber低50%的情况下，依然获得近似的单公里盈利和更低的车辆回本周期。

张君毅认为，车端的技术演进速度已经在提速，但路端仍较为缓慢，目前也尚未建立完整的L3级别自动驾驶运行法规。另外，Robotaxi还有责任划分的问题。只有车足够智能安全，保险公司才有可能为车辆上保险，监管部门可执法，使商业模式成为闭环。

百度的目标是，到2024年底，萝卜快跑将在武汉实现收支平衡，并在2025年全面进入盈利期。但想要将成功的模板复制在全国，还取决于法规、保险公司、网约车平台以及自身技术能力的各个环节打通。

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