今年4月，在特斯拉CEO马斯克宣布将在中国落地Robotaxi后，其股票一度迅速获得热捧。虽然近日马斯克坦言将延迟Robotaxi在中国市场的落地股票配资杠杆炒股，但伴随萝卜快跑在武汉的出圈，Robotaxi火速跑入大众视野。
这无疑显示出，中国和美国是推进Robotaxi落地进程中最积极的两大市场，也被认为是推进该技术商业化发展的第一梯队经济体。
横向来看，在探路Robotaxi商业化过程中，美国厂商早期采取了相对积极的策略，例如自谷歌母公司Alphabet中被拆分运营的Waymo很早宣布在两大商用市场并行发展，但在通用集团旗下Cruise遭遇严重撞人事故并被取消商业化资格后，该市场的探索似乎相对沉稳起来。
相比之下，国内Robotaxi商用采取了相对循序渐进的方式。而在技术路线方面，国内厂商与海外厂商也有所差异，这导致商用成本也有一定不同。
两大市场探路至今，彼此走过多少路，又走了多远？
执行“快”与“慢”
2010年首次融资时，Waymo便官宣其采用Robotruck与Robotaxi并行的运营方式，以期更快实现商业化落地。
这不仅源于两条路线并行可以更好完善公司数据和经验积累，也能一定程度帮助降低自动驾驶软硬件落地的边际成本。
不过在2023年，Waymo决定放缓对Robotruck的投入，转而聚焦推进Robotaxi业务。
就在同年10月，Waymo的劲敌Cruise遭遇了一场严重事故，在后续面对调查时还有所隐瞒。这令加州机动车辆管理局（DMV）暂停了Cruise的无人驾驶许可。公司方面承认，此次事件反映出团队判断失误、缺乏协调等问题，并自愿暂停在全国范围内的Robotaxi相关工作，以改进运营方式。
这某种程度上显示出自动驾驶技术商用仍有较长一段路要走，其背后也是不同经济体对新事物推进的差异化态度。
虽然国内市场在2022年开始，便有如武汉、重庆等城市从政策层面允许车上完全无人的Robotaxi在公共道路开展商业化运营，但国内始终采取相对审慎的方式推进。在多个城市低调积累多年，才有了近期萝卜快跑的备受关注。
咨询机构罗兰贝格认为，在发展路径上，中美两国虽都选择了通过政策监管层面的放宽推动技术进步，但在政策放宽的尺度和标准上却又结合了各自Robotaxi商业化进展的特征。
中国对于Robotaxi的商业化落地严格遵循“循序渐进、稳扎稳打”的发展态度，在技术可靠性得到验证后，监管酌情放开给予技术发展的空间，反哺技术迭代，持续“螺旋式”前进路径取得成功。
美国则采取了更加开放的发展态度和“跨越式、快节奏”方式。部分城市在监管层面大胆放开、一路绿灯给予Robotaxi最大发展空间。例如，Cruise在道路测试和商业化试运营阶段验证成熟后，立即在旧金山向当地监管机构抢先申请全无人自动驾驶的商业化运营资质，政府也希望通过开放更广泛的区域场景帮助Cruise完成数据积累和技术优化。不过在遭遇失败后，该方式有所放缓。
经历过一段时间探索和部分业务撤退后，近期Waymo似乎有将业务加速落地的迹象。
2020年前后似乎还有所调整。彼时其曾两次宣布共享部分自动驾驶数据，并陆续宣布与整车厂、平台运营厂商合作；商业模式方面从早期布局全产业链到相对聚焦。业务方面，2020年Waymo在凤凰城（Phoenix）向公众开放大Robotaxi业务，2022年推出提供往返于机场的业务落地。
2023年至今，Waymo才开始将全天候的运营范畴扩大到旧金山、洛杉矶。
今年5月，Cruise宣布重启Robotaxi业务运营，在美国亚利桑那州开始测试有安全员的Robotaxi。随后陆续官宣首席执行官、首席安全官等多名新高管就任，由此被视为是一个积极信号。
据DMV统计，2023年Waymo累计行驶里程达590万公里，远超其他竞争对手。Waymo在载客累计行驶里程达到1149万公里的情况下，仅发生过3起轻微事故。Cruise在2023年内就新增了约200台自动驾驶车辆，总车队规模达510台，成为美国最大的自动驾驶车队。
综合来看，罗兰贝格认为在Robotaxi商业化进展中，跨越式发展需秉持谨慎态度，寻找合适的跨越点，避免冒进可能将带来的额外风险。政策监管的开放程度仍需和技术发展的成熟度需要互相适配、避免失衡。
多路线竞赛
影响自动驾驶商业化的另一要点是技术路线选择。美国公司特斯拉很早就选择了采用纯视觉方案进行探索，并在大模型技术到来时提出BEV+Transformer架构，很大程度加速了其自动驾驶技术的落地进程。
更多厂商则选择了采用激光雷达等多传感器融合路线，当然就意味着激光雷达早期的较高成本会给运营带来一定压力。
CIC灼识咨询总监张昳睿对21世纪经济报道记者分析，特斯拉的路线被认为是纯视觉、渐进式路线，即借助摄像头，通过影子模式、人机共驾模式积累数据并优化算法模型进行技术迭代。这一模式的优势是可以较早进行变现，并可以更低成本实现规模化数据积累。
“Waymo则被认为是跨越式路径，即通过部署激光雷达、摄像头等大量传感器组合和高算力平台，直接部署准L4级别功能，在特定区域内在安全员监督下进行车辆实际环境的道路测试。这一模式的优点是直接面向L4级别技术开发，数据精度和维度全面，但是也面临数据收集成本高等制约。例如一辆无人出租车可能需要数十万甚至上百万的成本。”他续称。
张昳睿观察发现，技术路线选择方面，中国本土厂商有各自路径，但很多选择了两条腿走路的策略，即一面与主机厂合作在量产乘用车上实现技术搭载和变现，同时进行Robotaxi、Robotruck的测试和商业化落地。
头豹研究院工业行业高级分析师张诗悦也对21世纪经济报道记者表示，以特斯拉为代表的纯视觉方案，认为通过多个摄像头可以模拟人类的视觉感知系统，实现自动驾驶。“而中国厂商则倾向于以硬件为主导的路线，结合地图、传感器和雷达技术，以实现更加准确的环境监测和车辆控制。”
从技术成本拆解角度，张诗悦分析道，激光雷达方案能够提供3D建模和高精度的环境识别，成本相对较高，每套性能优异的激光雷达单价大约在1000美元左右。
“但随着技术发展和规模化生产，预计激光雷达的成本将会降低；而纯视觉方案虽然在感知深度上可能存在局限，但成本较低，摄像头成本仅几十美元。但纯视觉方案对数据量的依赖性较高，且特斯拉FSD系统属于L3等级，现阶段暂无法在中国使用。”她续称。
行情的确在变化。如祺出行招股书显示，目前Robotaxi的运营成本高于载人智慧出行服务（如网约车和出租车），主要是由于昂贵的硬件、软件、安全员和安全冗余，仅激光雷达就占硬件开支的50%以上。然而，由于更广泛采用半固态或固态激光雷达技术以及通过大规模生产实现规模经济，激光雷达的成本已大幅下降且预计将继续下降，该趋势将使激光雷达在包括自动驾驶在内的各种应用中更加实惠。
“我们认为，美国更侧重于通过算法和视觉系统降低成本，而中国则利用其基础设施优势和硬件技术，推动车路协同发展。两种路线各有优势和局限，未来是否能实现商业化闭环，还需看技术成熟度、成本效益、市场接受度以及政策法规等多方面因素。”张诗悦指出，因此短期看，Robotaxi制造商将面临商业化过程中的初期成本挑战，包括但不限于安全员的人工成本、市场推广活动费用，以及其他与新技术推广相关的支出。但从长期视角出发，Robotaxi预计将在成本结构上展现出明显优势，主要得益于其减少人力依赖和实现全天候运营的能力。
综合来看，张昳睿则对记者分析，自动驾驶在中国的大规模落地还需要跨过几个关键门槛：首先，法律法规需明确自动驾驶的责任归属和技术标准；其次，技术本身必须在各种交通环境中证明其安全性和可靠性；再者，智能基础设施如5G网络和路侧设备需广泛覆盖以支持车路协同；第三股票配资杠杆炒股，公众对自动驾驶的信任和接受度需要通过教育和正面体验来提升；第四，业界亟需探索出可行的商业模式以实现盈利；最后，数据安全和隐私保护措施必须得到加强以保障用户权益。“只有当这些条件得到满足，Robotaxi等自动驾驶服务才能突破限制，实现大规模商业化应用。”
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