摘要
2025年，RoboTaxi重燃商业化热潮，但距离产业成熟仍存在技术安全、用户心智、监管合规、运营效率、商业回报五大难关。我们认为，现阶段RoboTaxi无需达到尽善尽美，即可通过切入晴天城市非拥堵路段等最小落地场景/MVP（Minimum Viable Product）实现破局。“混合运营”模式将成为全球RoboTaxi商业化的主流路径。该模式整合无人与有人驾驶运力，借助出行平台的全局调度能力，在统一界面、快速接单等方面提升用户体验的同时，通过降低获客成本、减少空驶率、复用运维网络等手段实现降本增效。
一、RoboTaxi商业化的五大难关
我们在《无人驾驶系列一： 2030，千万辆无人驾驶出租车来袭》中描述2025年是RoboTaxi大规模商业化的一年，然而，距真正成熟仍存五大难关：
1、技术安全过关
“门派之争”：中国车企开始“倒戈”纯视觉，但特斯拉的作业“不好抄”
纯视觉与多传感器方案是自动驾驶领域一直以来的路线之争：特斯拉坚持的纯视觉方案在恶劣天气，例如暴雨、大雾等情况下识别能力显著下降，出现车辆逆行、无故急刹、擦碰静止车辆等，技术长尾效应攻克缓慢；而国内百度、小马智行等采用的多传感器融合方案多种传感器相互备份，虽然理论上可靠性更高，但仍然存在多传感器数据冲突导致决策延迟等风险。
然而进入2025年，中国企业的技术路线开始出现动摇：6月的未来汽车先行者大会上，何小鹏明确表示小鹏汽车已经坚定选择纯视觉方案，在 2024 年推出的多款车型中已全面采用纯视觉方案； 7月，李彦宏也正式宣布，百度旗下“萝卜快跑”放弃多传感器融合转向纯视觉路线，并表示纯视觉路线可实现单车超40%的成本下降；华为虽始终强调多传感器融合是保障安全的核心，但也对智驾方案采取了分层策略，推出纯视觉方案降低门槛，如2024年8月发布的问界 M7 Pro。
但我们需要看到，特斯拉通过低成本+规模化部署形成的数据飞轮，是纯视觉路线的追随者难以逾越的壁垒，其纯视觉方案的核心优势在于全球600万辆车队规模，日均生成数亿公里真实路况数据逐步解决长尾问题。而中国车企并不具备这样的规模，即使切换到相同的技术路线仍可能被特斯拉不断拉大差距。正如李彦宏坦言：若不能在2026年前将车队规模扩至10万辆级，百度将被特斯拉“甩开代际差距”。
新技术应用：VLA与世界模型开启新一轮“军备竞赛”，但尚未形成共识唯一解
以往的端到端方案，包括纯视觉和多传感器，其决策逻辑是从数据直接映射到动作，容易混淆因果，例如无法判断停车是因为红灯还是前车减速；而 2025 年备受关注的 VLA（Visual-Language-Action）模型引入了语言理解能力，将决策链路转变为“数据 → 语义理解 → 语言推理 → 动作生成”，让 AI 像人类一样解读场景语义，例如在十字路口停车时能识别具体原因是红灯还是行人穿行，甚至支持语音指令，如“下个路口掉头”，大幅提升决策透明度和人机交互能力。小鹏汽车在 7 月发布的 G7 车型率先量产搭载 VLA，理想汽车首搭该模型的 i8 车型也已在 7 月底正式发布。
而世界模型有望解决智能驾驶在数据量与数据质量上的瓶颈：它通过生成拟真的虚拟场景——如暴雨、碰撞——让自动驾驶系统进行物理推演，例如急刹后是否会追尾，并以此加速学习极端状况。2025年1月，NVIDIA推出了首个世界基础模型Cosmos，7月阿里巴巴达摩院提出了 WorldVLA, 首次将世界模型 (World Model) 和动作模型 (Action Model/VLA Model) 融合到了一个模型中。蔚来从2024年起就探索通过世界模型提升智能驾驶能力的方案。小马智行CTO楼天城更是认为，世界模型将是通往自动驾驶的“唯一解”，PonyWorld 世界模型将是其核心技术支柱。
但是，世界模型目前仍处于早期阶段，其本身的物理规则建模能力仍然不足，也面临着算力需求大、数据泛化难度高等问题，其大规模应用仍面临多重技术瓶颈与成本挑战，目前行业内尚未形成共识方案。
2、用户心智过关：技术长尾问题推高安全风险，"零容忍"态度易引发信任危机
安全、体验和价格是构建无人驾驶用户心智的核心元素，而安全性作为用户关注度远高于其它的核心影响要素，被赋予了更加严苛的审视态度：虽然统计意义上，对比无人驾驶和人类司机，均应采用“亿公里事故/死亡率”等客观数据，但在目前无人驾驶应用早期，公众和监管者往往采取一种“零容忍”的审视标准，一次事故可能被放大，成为整个技术“不安全”的象征，使公众信任瞬间倒退。特斯拉在2023~2024年数次因大雾造成的事故，以及中国智驾车企2025年的事故，都曾让用户对智驾的信任出现了明显摇摆。
数据来源：汽车之家研究院《中国智能驾驶商业化发展白皮书（2025）》
3、监管合规过关：技术缺陷和用户疑虑放大了法规滞后性，重大事故或让业务“归零”
“积极但谨慎”成为政府对待RoboTaxi的普遍态度，但国家层面顶层设计和责任认定细则仍需完善。在2025年7月召开的中国汽车论坛上，中国科学技术协会主席万钢表示，关于自动驾驶技术政策的制定需要让“子弹再飞一会儿”，既要积极参与WP1和WP29等国际自动驾驶标准环节的制定，也希望把中国车企的经验充分应用到其中；美国联邦层面更新安全法规为L4准入“松绑”，但核心路权与运营监管权在州政府，导致政策碎片化，进展快慢不一。两国都在努力填补空白，但距离建立成熟、普适的监管体系仍有差距。
另一方面，政府对无人驾驶黑天鹅事件持安全优先态度，会采取果断严格的措施以保障公众安全。这可能使长期积累的技术进步和数据优势因为某次意外事件“归零”——2023年，一辆Cruise RoboTaxi在发生碰撞后，未能正确识别现场情况，将一名被撞倒后卷入车底的行人拖行了约6米才停下，造成二次伤害，且应急处理人员没有第一时间赶到现场。这起事故让加州机动车管理局立即暂停了Cruise在加州的运营许可，甚至直接导致了Cruise暂停了全美运营；2018年Uber自动驾驶测试车撞死行人的事件也使得Uber暂停了全球自动驾驶测试，并关闭了亚利桑那州的测试中心。
4、运营效率过关：安全冗余堆高运营成本，对极致效率的追求呼唤全新车型
在现行政策要求下，远程驾驶员和道路救援团队仍是必要配置。特斯拉的纯远程监控模式下，每趟行程需支付0.8美元的远程监管成本，占此前固定单程车费6.9美元的11.6%（7月31日起车费调整为根据里程动态定价）；Waymo在服务城市部署的专用拖车队，年投入超2000万美元，占运营成本12%；小马智行2024财报也显示单车运营维护成本高达10万元/年；而随着美国特斯拉在奥斯汀试点RoboTaxi，德州出台SB 2807法案，规定所有无人工干预的完全自动驾驶车辆若想在公共道路上行驶，必须事先向州机动车管理部门申请许可，特斯拉为避免触发“全自动”监管，让所有RoboTaxi仍由一名“安全员”陪同，使得运营成本大幅提升。
此外，对运营效率的极致追求可能催生全新车型的诞生。特斯拉研发中的新车CyberCab(参数|询价)就是瞄准高效运营的典范：车辆采用双门两座设计双门可降低成本，双座即可覆盖 80% 以上共享出行场景（一至两名乘客）；减重 15% 以提升能效；无需太大的电池（预计配备~50千瓦时电池），续航近500公里，每日一充即可满足大部分市内共享出行里程需求；充电时会前往特斯拉专属的充电清洁中心，无线感应充电系统无需插头即可快速充电；专利技术支持车辆感知脏污并启动自动清洁；机器人执行内外清洁，确保车辆随时可用。这些设计在预示着RoboTaxi正在驱动一种极致低成本的标准化小型车型（单排座无需司机）诞生，其效果有待市场检验，汽车之家研究院未来也会针对无人驾驶乘用车车型的变化进行专门探讨。
特斯拉CyberCab
5、商业回报过关：尚未跨越盈利线
高昂的研发费用，设备成本与安全冗余成本，使得目前全球主要的RoboTaxi玩家均未能跨越盈利线。2024年及2025年一季度，小马智行的营收分别5.38亿元和1.00亿元，亏损分别为19.62亿元及3.08亿元，累计亏损超42亿元；文远知行的营收分别为3.61亿元和0.72亿元，亏损分别为25.17亿元、3.85亿元，累计亏损超61亿元。虽然文远知行在 2025 年一季度财报中表示RoboTaxi业务已进入单车盈亏平衡阶段，小马智行也在特定区域实现了单月盈利，但若摊分总部及研发成本，至今仍然无人能做到稳定盈利。美国Waymo等玩家也仍处在常年亏损状态。
二、破局希望：无需“尽善尽美”，可优先最小落地场景实现规模应用
尽管无人驾驶距离成熟仍面临多重挑战，但以现有的技术水平，已经足够形成商业化的“破局点”。
晴天城市道路无人驾驶技术趋于成熟，无人驾驶在该场景安全性已经超过有人驾驶：特斯拉数据显示，2023 年其高阶智驾方案 FSD每行驶400万英里左右会发生一次事故；2025年，配备交通感知巡航控制和车道保持功能的特斯拉 Autopilot 每行驶 700 万英里才有一次事故；而在美国人类驾驶员平均每行驶 60 万至 70 万英里就会发生一次事故。其在晴天城市道路的成熟场景中，安全性已经达到了有人驾驶的10倍；Waymo L4 RoboTaxi在特定区域内，每英里事故率也比人类司机低64%以上。
数据来源：特斯拉官网、高盛报告《Can new AI technology help accelerate AV deployments? Updating our global ADAS and AV forecast（2024.07）》
因此RoboTaxi无需等待所有问题解决才可规模化商用，完全可以通过切入最小落地场景实现破局突围——即暂时放弃全天候全场景策略，主攻白昼晴天场景，通过成熟业务场景落地积累用户安全感，培养用户心智，再随着技术的不断完善，不断拓展黑天下雨等服务场景。
而从经济账来看，RoboTaxi可能仅需较少市占率即可实现盈利：2024年12月小马智行媒体沟通会上，小马智行 RoboTaxi 业务负责人张宁曾指出一线城市车队达到1000辆规模即能跑通盈利模型，即相比一线城市5~6万辆的出租车运力，仅需抢占2%的份额即可盈亏平衡，开城门槛远低于当年的出行平台。
但不可否认的是，RoboTaxi若以单城千台左右的规模开城，运力很难满足出行用户的最低体验要求，势必面临着多个APP来回切换、接单慢、等待长等痛点。当用户的“体验尝鲜”期过去，对于效率的追求可能会让用户再次放弃RoboTaxi。此时，与现有出行平台协同优势开始显现。
三、协同无人驾驶+有人驾驶运力的“混合运营”模式将成为最优解
2024年底文远知行与Uber在阿布扎比开始合作，2025年5月至7月，小马智行、Momenta和萝卜快跑相继宣布与Uber建立合作关系，借助Uber覆盖的全球城市网络快速实现全球化布局；2025年8月，萝卜快跑与Lyft也达成战略合作，计划率先在欧洲提供无人驾驶出行服务；而美国的Waymo与Uber早在2022年即开始合作，2025年则将合作范围进一步扩展。
RoboTaxi与Uber等出行平台的合作，本质是通过无人驾驶+有人驾驶“混合运营”将全局效率与用户体验达到最优（包括降低用户在不同出行平台/APP之间的切换成本、减少空驶时间、提高响应速度等）、以运力全网优化+复杂场景的有人驾驶车辆服务兜底，大幅提高RoboTaxi用户体验，加速推动运营商突破“达到盈亏平衡前规模过小、用户体验差”的困局。
对用户：
无缝接入现有平台，渐进式培养使用习惯：用户无需切换独立App或适应新操作流程，可在原有平台如 Uber、滴滴、高德等直接呼叫车辆，平台会根据需求智能匹配RoboTaxi或有人驾驶网约车。同时，可通过手动开启智驾体验功能等方式筛选高意向用户，通过补贴激励等手段，优先派单给愿意尝试RoboTaxi的用户，逐步培养信任感，加速RoboTaxi的普及。
确保时效需求，提供全天候无间断服务：对用户而言，“第一时间接单”与“快速驶达”是出租车出行最基础需求（如上班早高峰）。而利用出行平台的调度能力，可根据全网运力分布情况，在适合的时段/天气情况条件下，将RoboTaxi调度至适合无人驾驶运营的区域，减少高意向用户等待时间，也可通过有人驾驶运力进行服务兜底，确保出行用户能在全时段全天候全地域享受到及时的履约服务。
对运营方：
提高全局效率，降低空驶时间：出行平台拥有海量用户出行热力图和驾驶行为数据。混合调度模式可大幅提高RoboTaxi的运营效率，降低车辆空驶时间。也可通过交通热力情况与天气识别，准确判断适合RoboTaxi的“晴天城市非拥堵路段场景”进行优先派单，帮助RoboTaxi达到最低利用率要求。
降低获客与运营成本，加速跑通盈亏平衡：独立运营RoboTaxi需要自建平台和用户群，获客成本高。而接入现有出行平台可以共享其出行用户资源，降低获客成本。同时，出行平台还可通过现有运维网络的复用，帮助无人车队进一步降低成本。2025年3月和6月，Waymo 与 Uber 在奥斯汀与亚特兰大推出“Waymo on Uber”服务，用户能够通过Uber应用访问Waymo的机器人出租车，同时Uber负责Waymo 车辆的充电、清洁、维修及车队调度，例如在奥斯汀设立专门的维护中心，确保车辆状态符合运营标准。双方还通过共享成本与收入分摊运营压力。
结语
RoboTaxi仍不完美，仍面临“过五关”的挑战，但可通过切入晴天城市非拥堵路段等最小落地场景实现商业化破局。同时通过整合无人/有人驾驶运力，采用“混合运营”模式，借助出行平台全局调度能力，在提升用户出行体验的同时，降本增效。我们认为，“混合运营”模式将成为全球RoboTaxi商业化的主流路径。
（文/汽车之家研究院）