Robotaxi，治好了“铁三角”的精神内耗

9月27日，自动驾驶技术公司马骁智行宣布与SAIC AI实验室展开合作，探索自动驾驶技术研发、无人车运营服务落地等前沿领域。未来，双方将共同打造适合大规模商业运营的无人驾驶车队，稳步扩大SAIC和马骁智行的自动驾驶车队规模。

这并不是SAIC第一次进入Robotaxi领域。在此之前，由SAIC和Momenta开发的Robotaxi已经在上海和苏州运营。

事件的另一个英雄，马骁知行，也相信分散合作。马骁之星这次携手SAIC。不久后其官方宣布与曹操之行达成战略合作，双方将共同打造智能驾驶开放运营平台，并在苏州运营Robotaxi。甚至，不久前还参与了如奇的A轮融资。

由此看来，出行平台、车企、自动驾驶公司之间的联系早已千丝万缕。每个人都不想把鸡蛋放在同一个篮子里。背后是风险控制还是投资？嫁接Robotaxi业务好吗？三方如何在技术端、成本端、应用端推动无人驾驶商业化，促进产业协同和生态共建？

在无人驾驶普及前夕，海滩捕手们也在成群结队地探索。年轻的樵夫，欢迎来到没有出租车的江湖。

1.Robotaxi:锚定万亿市值新场景

新能源汽车产业发展迅速，自动驾驶的潮流也吹到了网上拼车领域。两者结合的Robotaxi在国内外遍地开花。

盖世研究院测算，到2022年底，Robotaxi在中国的市场规模已经达到6.6亿元，市场整体车辆规模达到数千辆，其中仅Auto X的运营车辆规模就已经超过1000辆。未来，业界普遍认为Robotaxi的潜在市场规模约为3万亿元。

图片来源:盖世汽车研究院

面对如此巨大的潜在市场，各公司不再努力刷存在感，加入示范项目，而是积极布局Robotaxi的商业化，努力成为幸运之子。尤其是头部车企，选择了通过与自动驾驶公司、出行平台的结合，加速交通与场景的融合，即汽车+技术+运营。

图:2022年部分自动驾驶公司雇主背景。

现在车企、自动驾驶公司、出行平台都在合作争夺RoboTaxi门票。如果研究这种格局的成因，就不能不提到它们的具体定位和优势。

长期以来，在推广Robotaxi的道路上，车企、自动驾驶公司、出行平台都各司其职。出行平台掌握着庞大的用户群，汽车厂拥有最原始的车辆制造技术和经验积累，而自动驾驶公司拥有强大的“软”实力，坐拥自动驾驶核心技术，却苦于缺乏规模化运营团队和实践经验。

具体来说，在汽车产业链中拥有强大话语权的传统主机厂，硬件实力雄厚，可以在汽车端提供现成的实验平台，可以作为Robotaxi大规模落地的有力支撑。“联合行动”可以进一步补齐短板，促进长远发展，多头布局可以分散风险。相比之下，其自动驾驶公司和出行平台更多的是基于实用因素。

自动驾驶创业公司在这种“三角关系”中扮演了重要的中间角色。

一方面，科技公司的背景颜色使其长于软件，在自动驾驶技术水平上具有独特优势。因此，他们可以与车企或Tier-1合作，充当无人驾驶运营的“智囊团”,但他们是sligh……y大规模生产不足。

另一方面，Robotaxi一直被称为“轮子上的碎钱器”。AI公司可以与旅行平台合作，消化Robotaxi的一些运营场景。AI公司要实现单车智能化，前期必须积累大量的路测数据，保持较高的单车交付率，无论是车队运营、技术探索还是场景开发，都是“一笔巨款”。但AI公司作为初创企业，锋芒毕露，积累不深，往往是“靠融资生存”。

AutoX创始人小熊健直言，“问一个自动驾驶公司赚不赚钱，就像问一个小学生赚不赚钱，可能会逼着他去麦当劳打工。”

为了赢得投资人的青睐，很多自动驾驶公司迫切需要证明自己的自我造血能力。

对于在线叫车平台来说，传统的在线叫车迭代是Robotaxi，它不仅解放了司机的双手，还拥有广阔的“钱景”，时刻待命，改善了现有的盈利模式，进一步丰富了移动出行方式。

出租车和在线租车的成本消耗主要集中在司机成本、车辆折旧和日常运营成本。无人车商业化后，将不再依赖司机或安全员，整车制造成本、硬件成本甚至运维成本也将下降，成为传统出租车的“平板替代品”。

从运行时间来看，Robotaxi不像传统网约车那样受驾驶员生理状态的限制，基本可以7*24小时“待命”。

场景体验方面，当网约车无人驾驶后，汽车内部空间可能成为移动端和PC端最好的承接和延伸，为汽车、驾驶舱娱乐等消费场景带来分发的迭代。

消费者永远会用脚投票。当车辆无人驾驶时，打车享受一系列智能服务更划算。说服人们从选择购买汽车转向使用Robotaxi服务将不会那么困难，汽车的移动出行方式将进一步丰富。在AI时代，汽车仍将是拉动消费的重要引擎。

整体来看，在这种三角关系中，出行平台可以充分发挥其在流量入口、用户出行数据、运营体验等方面的独特优势，帮助收集更多场景数据，加速技术验证和迭代，为Robotaxi公司和车企在产品验证和长期研发方面提供急需的稀缺资源。

如果三方合作的模式能促进Robotaxi商业化的双赢，何乐而不为呢？

事实上，面对出行市场动荡的发展趋势和不确定性不断增加的未来，无论是主机厂还是新势力，都在共同与AI公司和出行平台合作，逐渐演变成一个相互融合的Robotaxi生态。

图表:中国自动驾驶技术路径对比图

小鹏、蔚来、特斯拉等用脑袋造车的新势力也在不断扩大朋友圈，将自动驾驶技术纳入自己未来的布局规划，推动L4及以上自动驾驶技术的量产。

早在2019年，Xpeng汽车就在广州推出了“优朋出行”，预计当年年底将在广州投放2000辆。但根据旗帜第一定律，这之后就不会再有了。直到今年7月19日，Xpeng Motors重燃热情，率先注册了“XPENGROBOTAXI”和“小鹏智航”等商标，打响了造车新势力进军ROBOTAXI业务的第一。

就连特斯拉也重新出现了进军Robotaxi的野心。9月13日，特斯拉投资者关系主管MartinViecha在高盛科技峰会上表示:Model X和S是特斯拉的第一代平台，Model 3和Model Y是第二代，Robotaxi(无人驾驶出租车)业务将成为第三代平台。

不仅是新势力，传统的主机厂也在焦虑和渴望寻找公司Robotaxi业务的发展机会。

以通用为例。9月13日，通用汽车旗下的自动驾驶技术公司Cruise计划……在90天内将Robotaxi业务扩展到亚利桑那州的凤凰城和德克萨斯州的奥斯汀。

在国内，一汽、东风汽车、长安汽车联合加持的T3出行也与知止、轻舟智航共同启动了苏州Robotaxi公共运营。

9月5日，吉利汽车创新研究院智能驾驶中心与曹操出行就Robotaxi项目展开合作。借助曹操在共享出行方面积累的经验和优势，计划向全国所有出行公司或自动驾驶公司开放平台，逐步在全国建立曹操Robotaxi运营网络。

无论是新势力还是传统主机厂，都进入了Robotaxi江湖，专注于寻找合作伙伴的联合布局，以求在自动驾驶的持久战中站稳脚跟。

2.铁三角能变成金三角吗？

如今，国内外自动驾驶行业发展迅猛，智能化已经成为不可逆转的趋势。从软件生态迭代到硬件研发和量产，从平台赋能到商业化探索，经过多年的研究和验证，Robotaxi正逐渐接近量产的临界点。

但是联盟之后，谁也不能说三方百分之百能赢，也不能保证Robotaxi业务的嫁接一定是好业务。

毋庸置疑，Robotaxi的市场潜力是巨大的。

根据CICC的预测，2030年，Robotaxi的全球市场空间将达到2万亿美元，而中国作为全球最大的自动驾驶潜在市场，总销售额将达到2300亿美元，其中包括2600亿美元的自驾出行服务订单。

但Robotaxi短期内不会落地是行业共识，如何生存是达摩克利斯之剑。

在T3出行CEO崔大勇看来，由于缺乏真实的应用场景，商业化过程投资成本高，产业化规模有限，目前自动驾驶落地仍处于“一车一路一平台”的“摆拍模式”。

现在的无人出租车赛道还存在很多现实问题。在自动驾驶公司、主机厂、网约车平台的联合运营中，首当其冲的是技术的演进、生态的闭环、成本控制和监管的同步。

(1)技术:最后1%的角落案例。

-什么是真正的机器人？

——杀了安全员，拆了方向盘，拆了乘客和司机或者安全员之间不必要的交流。

马骁知行的工作人员曾表示，Robotaxi的终极形态应该是无人驾驶的自动驾驶出租车。安全、舒适、高效，是路人对这项技术放下心来的几个高频词。

但是自动驾驶的时候，弯道案例总是层出不穷。基于L4以上的Robotaxi，短时间内还无法解决跨学科技术融合的壁垒和国外先进技术的封锁，还没有达到绝对安全可靠的程度。

无论进入Robotaxi赛道的头部选手是选择改革还是改进，支持从L2-L5开始循序渐进还是从L4及以上开始sturm und drang，采用优势转移还是全局突破，要想量产应用，自动驾驶算法还需要长期打磨，必须能够经历足够复杂的测试场景，积累足够的驾驶测试里程，并在实际环境中设置尽可能完整的安全冗余方案。

换句话说，是从“车”到“自动驾驶”，还是从“自动驾驶”到“车”？归根结底还是技术积累的问题。

百度副总裁、智能交通事业部总经理尚郭斌曾在中国电动汽车委员会100人论坛上表示:“无人车和自动驾驶汽车可以应对99%以上的复杂交通场景，但对于无人驾驶来说，仍然是一个高度强调安全性的技术和行业。最后1%甚至0.1%的场景才是最终决定自动驾驶能否规模化的关键。”

一旦技术问题无法解决，发生安全事故，势必会让用户望而却步，加大技术与需求的差距。

所以，如果自动开进“无人”地，AI公司还是要稍微卷起来。

(2)成本:投入巨大，难以收回成本。

自治……开车不仅是一门技术，更是一门生意。

对于自动驾驶公司来说，不是深耕细作，熟悉各个区域城市的消费心理和运营风格。对于出行平台来说，全面落地自动驾驶，不断进行软硬件的开发和投入，也是一笔不小的开支。所以选择优势互补，各取所需，是一种相对“降本增效”的方法。

图片来源:盖世汽车研究院

更何况，目前没有一家公司能成功摆脱安全员，人力成本还是一笔不小的开支。从硬件配置层来说，30个传感器，包括lidar等价格昂贵的传感器，积累了大量的费用，导致robotaxi量产成本很高。

百度首席执行官李彦宏预计，百度Robotaxi最快将于2025年实现盈利。据悉，百度Robotaxi第二季度共提供了47000项出行服务，较上一季度增长200%。他预测，当每天有5000万个订单时，Robotaxi的成本将是现在的1/5。

交通运输部最新统计数据显示，今年8月，全国282家网约车公司接单量近7.03亿单，也就是说日订单总量为2268万单。回到原来还有很长的路要走。9月27日，自动驾驶技术公司马骁智行宣布与SAIC AI实验室展开合作，探索自动驾驶技术研发、无人车运营服务落地等前沿领域。未来，双方将共同打造适合大规模商业运营的无人驾驶车队，稳步扩大SAIC和马骁智行的自动驾驶车队规模。

这并不是SAIC第一次进入Robotaxi领域。在此之前，由SAIC和Momenta开发的Robotaxi已经在上海和苏州运营。

事件的另一个英雄，马骁知行，也相信分散合作。马骁之星这次携手SAIC。不久后其官方宣布与曹操之行达成战略合作，双方将共同打造智能驾驶开放运营平台，并在苏州运营Robotaxi。甚至，不久前还参与了如奇的A轮融资。

由此看来，出行平台、车企、自动驾驶公司之间的联系早已千丝万缕。每个人都不想把鸡蛋放在同一个篮子里。背后是风险控制还是投资？嫁接Robotaxi业务好吗？三方如何在技术端、成本端、应用端推动无人驾驶商业化，促进产业协同和生态共建？

在无人驾驶普及前夕，海滩捕手们也在成群结队地探索。年轻的樵夫，欢迎来到没有出租车的江湖。

1.Robotaxi:锚定万亿市值新场景

新能源汽车产业发展迅速，自动驾驶的潮流也吹到了网上拼车领域。两者结合的Robotaxi在国内外遍地开花。

盖世研究院测算，到2022年底，Robotaxi在中国的市场规模已经达到6.6亿元，市场整体车辆规模达到数千辆，其中仅Auto X的运营车辆规模就已经超过1000辆。未来，业界普遍认为Robotaxi的潜在市场规模约为3万亿元。

图片来源:盖世汽车研究院

面对如此巨大的潜在市场，各公司不再努力刷存在感，加入示范项目，而是积极布局Robotaxi的商业化，努力成为幸运之子。尤其是头部车企，选择了通过与自动驾驶公司、出行平台的结合，加速交通与场景的融合，即汽车+技术+运营。

图:2022年部分自动驾驶公司雇主背景。

N……adays，汽车公司，自动驾驶公司和旅行平台正在合作争夺RoboTaxi门票。如果研究这种格局的成因，就不能不提到它们的具体定位和优势。

长期以来，在推广Robotaxi的道路上，车企、自动驾驶公司、出行平台都各司其职。出行平台掌握着庞大的用户群，汽车厂拥有最原始的车辆制造技术和经验积累，而自动驾驶公司拥有强大的“软”实力，坐拥自动驾驶核心技术，却苦于缺乏规模化运营团队和实践经验。

具体来说，在汽车产业链中拥有强大话语权的传统主机厂，硬件实力雄厚，可以在汽车端提供现成的实验平台，可以作为Robotaxi大规模落地的有力支撑。“联合行动”可以进一步补齐短板，促进长远发展，多头布局可以分散风险。相比之下，其自动驾驶公司和出行平台更多的是基于实用因素。

自动驾驶创业公司在这种“三角关系”中扮演了重要的中间角色。

一方面，科技公司的背景颜色使其长于软件，在自动驾驶技术水平上具有独特优势。因此，他们可以与车企或Tier-1合作，充当无人驾驶运营的“智囊团”，但在量产方面略显不足。

另一方面，Robotaxi一直被称为“轮子上的碎钱器”。AI公司可以与旅行平台合作，消化Robotaxi的一些运营场景。AI公司要实现单车智能化，前期必须积累大量的路测数据，保持较高的单车交付率，无论是车队运营、技术探索还是场景开发，都是“一笔巨款”。但AI公司作为初创企业，锋芒毕露，积累不深，往往是“靠融资生存”。

AutoX创始人小熊健直言，“问一个自动驾驶公司赚不赚钱，就像问一个小学生赚不赚钱，可能会逼着他去麦当劳打工。”

为了赢得投资人的青睐，很多自动驾驶公司迫切需要证明自己的自我造血能力。

对于在线叫车平台来说，传统的在线叫车迭代是Robotaxi，它不仅解放了司机的双手，还拥有广阔的“钱景”，时刻待命，改善了现有的盈利模式，进一步丰富了移动出行方式。

出租车和在线租车的成本消耗主要集中在司机成本、车辆折旧和日常运营成本。无人车商业化后，将不再依赖司机或安全员，整车制造成本、硬件成本甚至运维成本也将下降，成为传统出租车的“平板替代品”。

从运行时间来看，Robotaxi不像传统网约车那样受驾驶员生理状态的限制，基本可以7*24小时“待命”。

场景体验方面，当网约车无人驾驶后，汽车内部空间可能成为移动端和PC端最好的承接和延伸，为汽车、驾驶舱娱乐等消费场景带来分发的迭代。

消费者永远会用脚投票。当车辆无人驾驶时，打车享受一系列智能服务更划算。说服人们从选择购买汽车转向使用Robotaxi服务将不会那么困难，汽车的移动出行方式将进一步丰富。在AI时代，汽车仍将是拉动消费的重要引擎。

整体来看，在这种三角关系中，出行平台可以充分发挥其在流量入口、用户出行数据、运营体验等方面的独特优势，帮助收集更多场景数据，加速技术验证和迭代，为Robotaxi公司和车企在产品验证和长期研发方面提供急需的稀缺资源。

如果三方合作的模式能促进Robotaxi商业化的双赢，何乐而不为呢？

事实上，面对旅行市场动荡的发展趋势和日益增加的不确定性的未来，无论是主机厂还是新势力都在与AI公司和旅行平台共同合作，逐步……进化成一个相互融合的Robotaxi生态系统。

图表:中国自动驾驶技术路径对比图

小鹏、蔚来、特斯拉等用脑袋造车的新势力也在不断扩大朋友圈，将自动驾驶技术纳入自己未来的布局规划，推动L4及以上自动驾驶技术的量产。

早在2019年，Xpeng汽车就在广州推出了“优朋出行”，预计当年年底将在广州投放2000辆。但根据旗帜第一定律，这之后就不会再有了。直到今年7月19日，Xpeng Motors重燃热情，率先注册了“XPENGROBOTAXI”和“小鹏智航”等商标，打响了造车新势力进军ROBOTAXI业务的第一。

就连特斯拉也重新出现了进军Robotaxi的野心。9月13日，特斯拉投资者关系主管MartinViecha在高盛科技峰会上表示:Model X和S是特斯拉的第一代平台，Model 3和Model Y是第二代，Robotaxi(无人驾驶出租车)业务将成为第三代平台。

不仅是新势力，传统的主机厂也在焦虑和渴望寻找公司Robotaxi业务的发展机会。

以通用为例。9月13日，通用汽车旗下的自动驾驶技术公司Cruise计划在90天内将Robotaxi业务扩展到亚利桑那州的凤凰城和德克萨斯州的奥斯汀。

国内方面，在一汽、东风、长安汽车的共同加持下，T3出行还与知止、轻舟智航共同启动了苏州Robotaxi公共运营。

9月5日，吉利汽车创新研究院智能驾驶中心与曹操出行就Robotaxi项目展开合作。借助曹操在共享出行方面积累的经验和优势，计划向全国所有出行公司或自动驾驶公司开放平台，逐步在全国建立曹操Robotaxi运营网络。

无论是新势力还是传统主机厂，都进入了Robotaxi江湖，专注于寻找合作伙伴的联合布局，以求在自动驾驶的持久战中站稳脚跟。

2.铁三角能变成金三角吗？

如今，国内外自动驾驶行业发展迅猛，智能化已经成为不可逆转的趋势。从软件生态迭代到硬件研发和量产，从平台赋能到商业化探索，经过多年的研究和验证，Robotaxi正逐渐接近量产的临界点。

但是联盟之后，谁也不能说三方百分之百能赢，也不能保证Robotaxi业务的嫁接一定是好业务。

毋庸置疑，Robotaxi的市场潜力是巨大的。

根据CICC的预测，2030年，Robotaxi的全球市场空间将达到2万亿美元，而中国作为全球最大的自动驾驶潜在市场，总销售额将达到2300亿美元，其中包括2600亿美元的自驾出行服务订单。

但Robotaxi短期内不会落地是行业共识，如何生存是达摩克利斯之剑。

在T3出行CEO崔大勇看来，由于缺乏真实的应用场景，商业化过程投资成本高，产业化规模有限，目前自动驾驶落地仍处于“一车一路一平台”的“摆拍模式”。

现在的无人出租车赛道还存在很多现实问题。在自动驾驶公司、主机厂、网约车平台的联合运营中，首当其冲的是技术的演进、生态的闭环、成本控制和监管的同步。

(1)技术:最后1%的角落案例。

-什么是真正的机器人？

——杀了安全员，拆了方向盘，拆了乘客和司机或者安全员之间不必要的交流。

马骁知行的工作人员曾表示，Robotaxi的终极形态应该是无人驾驶的自动驾驶出租车。安全、舒适、高效，是路人对这项技术放下心来的几个高频词。

但是自动驾驶的时候，弯道案例总是层出不穷。基于L4或以上的Robotaxi还未能解决跨学科技术整合的障碍……离子和封锁外国先进技术在短时间内，它还没有达到一个绝对安全可靠的水平。

无论进入Robotaxi赛道的头部选手是选择改革还是改进，支持从L2-L5开始循序渐进还是从L4及以上开始sturm und drang，采用优势转移还是全局突破，要想量产应用，自动驾驶算法还需要长期打磨，必须能够经历足够复杂的测试场景，积累足够的驾驶测试里程，并在实际环境中设置尽可能完整的安全冗余方案。

换句话说，是从“车”到“自动驾驶”，还是从“自动驾驶”到“车”？归根结底还是技术积累的问题。

百度副总裁、智能交通事业部总经理尚郭斌曾在中国电动汽车委员会100人论坛上表示:“无人车和自动驾驶汽车可以应对99%以上的复杂交通场景，但对于无人驾驶来说，仍然是一个高度强调安全性的技术和行业。最后1%甚至0.1%的场景才是最终决定自动驾驶能否规模化的关键。”

一旦技术问题无法解决，发生安全事故，势必会让用户望而却步，加大技术与需求的差距。

所以，如果自动开进“无人”地，AI公司还是要稍微卷起来。

(2)成本:投入巨大，难以收回成本。

自动驾驶不仅是一项技术，也是一项业务。

对于自动驾驶公司来说，不是深耕细作，熟悉各个区域城市的消费心理和运营风格。对于出行平台来说，全面落地自动驾驶，不断进行软硬件的开发和投入，也是一笔不小的开支。所以选择优势互补，各取所需，是一种相对“降本增效”的方法。

图片来源:盖世汽车研究院

更何况，目前没有一家公司能成功摆脱安全员，人力成本还是一笔不小的开支。从硬件配置层来说，30个传感器，包括lidar等价格昂贵的传感器，积累了大量的费用，导致robotaxi量产成本很高。

百度首席执行官李彦宏预计，百度Robotaxi最快将于2025年实现盈利。据悉，百度Robotaxi第二季度共提供了47000项出行服务，较上一季度增长200%。他预测，当每天有5000万个订单时，Robotaxi的成本将是现在的1/5。

交通运输部最新统计数据显示，今年8月，全国282家网约车公司接单量近7.03亿单，也就是说日订单总量为2268万单。回到原来还有很长的路要走。(3)生态:打通产业合作的配套环节。

自动驾驶进入深水区，企业的地位竞争逐渐陷入僵局。为了增加市场份额，往往陷入一个误区:盲目堆料或圈地，令人沉迷下沉，但在重点城市难以操作，工程车、基础设施、通讯网络的协同往往不尽如人意。

很多新势力，急于铺开战场，只做表面功夫，数据上“好看”，但可以大规模商业化，无能为力或者还没到。原因可能是Robotaxi产业链还不完整。

作为拥有上万个零部件的紧凑型仪器，汽车产业链多年来突飞猛进，在每个领域都形成了覆盖上游供应商和下游合作伙伴客户的成熟供应链体系。

每一家Robotaxi公司的愿景都是成为无人驾驶版的滴滴，但目前行业内对于你需要什么样的自动驾驶技术还没有一个标准成熟的答案，更不用说每个领域都有稳定的供应商，像滴滴一样形成完整的供应链。

目前国内的Robotaxi基本采用激光雷达+毫米波雷达+视觉摄像头+高精度定位的配置模式来实现车辆的智能化，还需要足够的安全冗余、车路协调和5G coope……tion。

未来，AI公司不得不告别“在实验室里造车”，与汽车制造商深度合作，将无人驾驶技术投入到车辆的生产和研究中。

因此，打通Robotaxi相关产业的配套环节，与多边平台保持高效稳定的合作，打通渠道，做好品控，才是加速量产的应有之义。

(4)监管:政企协同测试合规量产能力。

在Robotaxi未来的发展中，数据驱动是第一要务，数据获取依赖于大量的测试，数据共享将进一步反馈R&D、政策和标准。

2017年以来，各地、国家陆续出台了自动驾驶车辆道路测试的相关规范。目前国内已有部分城市先行先试，依托合规设立的自动驾驶试点测试区域，如北京、上海、重庆等。，并在特定地区、特定时段投入试运行，但目前范围还需扩大。

受限于目前的政策法规，Robotaxi只能小范围试点。在测试层面，还存在无法相互识别、测试场景受限等问题，明显矛盾。一方面是调控政策，一方面是大规模需求。如何平衡两者也是很多Robotaxi玩家需要解决的问题。

另外，Robotaxi技术标准的定义还处于初级阶段。参考百度牵头，交通运输部公路科学研究院等机构联合起草了Robotaxi技术要求团体标准，行业在安全、体验、运营、测试等关键领域达成技术共识，将有助于Robotaxi行业进一步规范成熟，加速无人驾驶出租车的量产。

标签

Robotaxi市场再次翻红，成为资本、技术、平台再次角逐的迦南地。各种势力在唱大戏，演得如火如荼，但这是口号还是虚假繁荣？是否是一个值得押注的赛道，是否有长期发展和赋能其他行业的长期价值？这需要时间来证明。

现在的出行平台、车企、自动驾驶公司，要关注的是未来如何打好“数据闭环+软硬件解耦+硬件自研量产”的组合拳，提升数据采集和处理能力，实现智能驾驶技术的迭代创新；加强软硬件解耦能力，节能降耗，打造生态闭环；提高硬件感知，加快自研量产进程。

在Robotaxi实现前夕，三方联盟迫切需要跳过“坑”，合理规避风险，共建共享一个长期的产业价值链。(3)生态:打通产业合作的配套环节。

自动驾驶进入深水区，企业的地位竞争逐渐陷入僵局。为了增加市场份额，往往陷入一个误区:盲目堆料或圈地，令人沉迷下沉，但在重点城市难以操作，工程车、基础设施、通讯网络的协同往往不尽如人意。

很多新势力，急于铺开战场，只做表面功夫，数据上“好看”，但可以大规模商业化，无能为力或者还没到。原因可能是Robotaxi产业链还不完整。

作为拥有上万个零部件的紧凑型仪器，汽车产业链多年来突飞猛进，在每个领域都形成了覆盖上游供应商和下游合作伙伴客户的成熟供应链体系。

每一家Robotaxi公司的愿景都是成为无人驾驶版的滴滴，但目前行业内对于你需要什么样的自动驾驶技术还没有一个标准成熟的答案，更不用说每个领域都有稳定的供应商，像滴滴一样形成完整的供应链。

目前国内的Robotaxi基本采用激光雷达+毫米波雷达+视觉摄像头+高精度定位的配置模式来实现车辆的智能化，仍然需要足够的安全冗余、车路协调和5G配合。

未来，AI公司不得不告别“在实验室里造车”，与汽车制造商深度合作，将无人驾驶技术投入到车辆的生产和研究中。

因此，打通Robotaxi相关产业的配套环节，与多边平台保持高效稳定的合作，打通渠道，做好品控，才是加速量产的应有之义。

(4)监管:政企协同测试合规量产能力。

在Robotaxi未来的发展中，数据驱动是第一要务，数据获取依赖于大量的测试，数据共享将进一步反馈R&D、政策和标准。

2017年以来，各地、国家陆续出台了自动驾驶车辆道路测试的相关规范。目前国内已有部分城市先行先试，依托合规设立的自动驾驶试点测试区域，如北京、上海、重庆等。，并在特定地区、特定时段投入试运行，但目前范围还需扩大。

受限于目前的政策法规，Robotaxi只能小范围试点。在测试层面，还存在无法相互识别、测试场景受限等问题，明显矛盾。一方面是调控政策，一方面是大规模需求。如何平衡两者也是很多Robotaxi玩家需要解决的问题。

另外，Robotaxi技术标准的定义还处于初级阶段。参考百度牵头，交通运输部公路科学研究院等机构联合起草了Robotaxi技术要求团体标准，行业在安全、体验、运营、测试等关键领域达成技术共识，将有助于Robotaxi行业进一步规范成熟，加速无人驾驶出租车的量产。

标签

Robotaxi市场再次翻红，成为资本、技术、平台再次角逐的迦南地。各种势力在唱大戏，演得如火如荼，但这是口号还是虚假繁荣？是否是一个值得押注的赛道，是否有长期发展和赋能其他行业的长期价值？这需要时间来证明。

现在的出行平台、车企、自动驾驶公司，要关注的是未来如何打好“数据闭环+软硬件解耦+硬件自研量产”的组合拳，提升数据采集和处理能力，实现智能驾驶技术的迭代创新；加强软硬件解耦能力，节能降耗，打造生态闭环；提高硬件感知，加快自研量产进程。

在Robotaxi实现前夕，三方联盟迫切需要跳过“坑”，合理规避风险，共建共享一个长期的产业价值链。

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