都在做Robotaxi，自动驾驶离iPhone时刻还有多远？

摘要： 这些年，伴随着人工智能的高速发展，从大模型到机器人再到自动驾驶都在快速发展，就在最近各家企业都纷纷推出了自己的Robot...

这些年，伴随着人工智能的高速发展，从大模型到机器人再到自动驾驶都在快速发展，就在最近各家企业都纷纷推出了自己的Robotaxi，面对着纷纷上马的Robotaxi让人不禁想问这自动驾驶的iPhone时刻还有多远？

一、各家车企纷纷上马Robotaxi？

据中国计算机报的报道，近日，美国得克萨斯州奥斯汀南部的街道上，随着10辆特斯拉Model Y“变身”为无人驾驶出租车（Robotaxi）驶入特定区域，马斯克10年构想的Robotaxi服务正式启航。4.2美元的固定车费、通过APP预约的运营模式、车辆自动同步用户个性化设置的功能……这些细节引发广泛关注。特斯拉创始人马斯克亦在社交媒体上表示：“这是10年辛勤工作的成就！”

与此同时，中国头部Robotaxi企业正通过多元化形式抢占先机，并积极拓展海外市场，文远知行和小马智行在迪拜落地部署商业化Robotaxi出行服务；萝卜快跑正加快在东南亚市场布局，最早于2025年在新加坡和马来西亚推出其无人驾驶出行服务，以扩大在全球市场的影响力……

据江海证券预测，2026年，中国Robotaxi市场规模将达5000亿元，渗透率突破30%。随着小马智行、文远知行等企业将车队规模扩至千台级，中国Robotaxi正从“技术验证”迈向“规模化盈利”的临界点。

二、Robotaxi为啥到了转折点？

面对着中美都在纷纷上马Robotaxi，最需要回答的问题是为什么Robotaxi已经到了转折点？

一是核心硬件成本正在快速下降。自动驾驶的核心硬件，如激光雷达、计算芯片、传感器等，正经历着成本与性能的双重突破。过去，这些硬件的高昂成本是阻碍 Robotaxi 大规模商业化的重要因素之一。然而，随着技术的不断进步和规模经济效应的显现，其成本正在迅速下降。仅以激光雷达为例，作为自动驾驶汽车的关键传感器，早期的激光雷达价格高达数万美元，这使得每辆配备激光雷达的自动驾驶汽车成本大幅增加。但近年来，随着激光雷达技术的发展，以及生产规模的扩大，激光雷达的成本已经下降了数十倍，一些普通的入门车型都已经配备了激光雷达。以百度的萝卜快跑为例，通过优化供应链管理和采用最新的技术成果，其Robotaxi车辆的成本已经降到接近普通网约车的水平。这意味着Robotaxi在运营成本上逐渐具备了竞争力，为其进一步推广奠定了基础。

二是自动驾驶算法快速进化。伴随着大数据、神经网络、视觉学习、多模态融合等技术的持续发展，自动驾驶的算法也越来越完善。算法是自动驾驶的核心，它决定了车辆能否在复杂的交通环境中做出准确、安全的决策。早期的自动驾驶算法主要基于规则，通过设定一系列的规则和条件来指导车辆的行驶。然而，这种方式在面对复杂多变的交通场景时，往往显得力不从心。随着深度学习技术的兴起，大数据技术的全面普及，自动驾驶算法开始向基于数据驱动的方向发展，逐渐替代了原先的模式。无独有偶，神经网络和视觉学习技术则使得自动驾驶系统能够更准确地感知周围环境，提高决策的准确性。多模态融合技术则将多种传感器的数据进行综合处理，进一步提高了系统的可靠性。这些技术的发展使得自动驾驶系统在应对复杂交通环境时更加游刃有余，其用户体验更是得到了持续提升。

三是自动驾驶的基础设施日渐完备。如今，无论是 5G 乃至于更快网络的覆盖，还有路联网的系统，地理信息系统的普及都给自动驾驶带来了越来越便利的条件。早年间，由于网络延迟，导致自动驾驶往往面临着严重时滞的难题，现在5G及更快速网络的覆盖为自动驾驶提供了低延迟、高带宽的通信保障，使得车辆能够实时获取和处理大量数据，提高了系统的响应速度和安全性。除此之外，路联网系统的建设则实现了交通信号灯、道路标志等基础设施与车辆之间的信息交互，有助于提高行车效率和安全性。

可以说，自动驾驶已经日渐进入了发展的快车道，从 L2 级到 L4 级的进化可谓是恰逢其时，这是Robotaxi发展到普及的一个必然的基础准备。

三、自动驾驶的iPhone时刻还有多远？

面对着Robotaxi的技术发展日渐成熟，越来越多的人都开始想问：Robotaxi既然已经有了不错的发展，那么离其全面普及的iPhone时刻还有多远呢？

首先，各国监管的态度显得非常关键。当前自动驾驶出租车能否普及，首当其冲的就是各国监管的态度。虽然不少国家都在推动试点项目，但能否真正全面落地，仍然取决于监管机构是否愿意放开市场的限制，让Robotaxi有自己快速发展的机会。监管机构需要在保障公共安全与促进技术创新之间找到平衡点。与此同时，管机构需要制定明确的标准和规范，以确保自动驾驶技术的安全性和可靠性。这包括对车辆硬件、软件系统、数据安全等方面的严格要求。只有在这些标准得到充分满足的情况下，监管机构才能放心地允许Robotaxi在公共道路上运营。此外，监管机构还需要考虑法律和伦理问题。例如，当自动驾驶车辆发生事故时，责任应该由谁承担？是车辆制造商、软件开发者，还是车主？这些问题都在考验着监管层。

其次，能否实现完善的商业模式也很重要。在发展的早期阶段，Robotaxi面临着成本较高的问题。与传统出租车相比，自动驾驶出租车需要配备昂贵的传感器、计算设备和高精度地图等硬件设施，同时还需要投入大量的研发资源用于软件开发和算法优化。这些成本使得Robotaxi的运营成本相对较高，在市场竞争中处于劣势。为了实现商业模式的跑通和盈利，行业内正在进行多种创新尝试。一方面，企业通过优化车辆设计、提高零部件的国产化率等方式降低成本。例如，一些企业正在研发更具性价比的传感器和计算平台，以降低硬件成本。另一方面，企业也在探索多元化的盈利模式。除了传统的打车服务收费外，还可以通过广告投放、数据增值服务等方式增加收入来源。以百度在武汉的萝卜快跑为例，即便不考虑前期研发和车辆保险等费用，仅以目前武汉萝卜快跑的规模和计价模式，是远远无法覆盖运营成本的。只有当成本不断优化，收入稳定增长，实现盈利，商业模式才能真正跑通。

第三，公众信任程度则决定了市场空间。对于市场来说，Robotaxi能否普及关键看公众能否接受。目前，公众对自动驾驶出租车的信任度普遍较低，这主要源于对安全性的担忧。毕竟，没有真人司机坐在驾驶座上，人们难免会对车辆的运行安全产生疑虑。一旦发生事故或故障，公众的信任度可能会受到严重影响。例如，萝卜快跑”在试运营中，尽管取得了一定成绩，但公众对于无人驾驶技术的信任度仍需时间建立。由于无人驾驶技术尚未完全成熟，一旦发生交通事故或故障，便可能引发公众对其安全性的广泛质疑。这种信任危机不仅会影响乘客的出行选择，还可能对平台的品牌形象和市场接受度造成负面影响。

第四，极端情况的处置也是必须要解决的问题。在实际应用中，Robotaxi想不发生事故是不可能的。道路上的各种复杂情况和突发状况层出不穷，如恶劣天气、道路施工、行人违规等，这些都可能对自动驾驶车辆的安全运行构成威胁。这就要求研发团队不仅要专注于算法优化，更要注重实际场景中的应用效果。通过对大量真实案例的学习和模拟训练，不断改进和完善决策逻辑，使车辆能够在复杂多变的城市环境中安全自如地穿梭。只有这样，才能最大限度减少事故发生概率，最终让消费者信任Robotaxi的能力。

综上所述，Robotaxi 的机会很多，它有着广阔的市场前景，一旦普及，将改变人们的出行方式，提高出行效率等。但从目前来看，距离全面普及的 “iPhone 时刻” 还有相当长的一段路要走，只有持续进行技术创新，才能真正实现Robotaxi的全面推广。