如果從2004年第一屆DARPA挑戰賽開始算，自動駕駛其實已經誕生超過20年。但尷尬的情況是：這20年，沒有任何一家單純的自動駕駛公司實現過盈利——直到2025年四季度，第一家帳面盈利的自動駕駛公司出現了：中國北京，小馬智行。小馬智行率先盈利直接看盈利情況：整個2025年，小馬智行經營淨虧損為7675.8萬美元，約5.3億人民幣，同比大幅縮小。但轉折點出現在第四季度，首次實現季度盈利，GAAP規則下實現淨利潤7545.2萬美元，約5.2億人民幣。小馬智行史上首次。再看看盈利背後的關鍵資料，車隊層面，官方透露目前Robotaxi車隊規模突破1,400台：這樣的車隊規模，對應著整個2025年小馬靠Robotaxi的營收，也就是乘客車費收入達到了1660.7萬美元，大約1.15億人民幣，同比2024年Robotaxi的營收，暴漲128.6%。直接帶動了小馬智行整體營收的上漲，2025年金額為9000.1萬美元，約6.22億人民幣：同比上漲20%，不過從佔比來看，Robotaxi營收仍然不是小馬主力，只有18%左右。不過，Robotaxi車隊規模、營運能力的提升，帶動了整體毛利率的上漲：很有意思的情況，三季度隨著小馬智行7代Robotaxi投入營運，毛利率快速升高至20%左右。但四季度又下滑8%，這是為何？這其實是小馬智行自動駕駛業務的“另一條腿”——L4卡車，四季度新一代產品也落地了。卡車本身是重資產，除了車輛本身，還有前期投入的人員和營運基礎設施，這些成本在當季計入，但收入尚未完全釋放。但L4卡車業務，是小馬Robotaxi營運規模爬坡過程中公司營收的主力，2025年實現金額4,060萬美元，約2.8億人民幣，增速128%，佔總營收的45%。所以關鍵是看2026年指引，就比如小馬智行認為Robotaxi收入2026年有望實現“增長三倍以上”，其高毛利特徵持續釋放，會讓整體毛利率進入上行通道。最後再看看小馬的“家底”，截止2025年末，小馬智行的現金儲備（現金+短期投資+受限+理財）為15.15億美元，約為104.7億人民幣，相比上一年年末增長超過100%——主要來自港股上市募集的資金。但是另一方面，2025年全年經營現金淨流出1.65億美元，較2024年的1.11億美元有所擴大。也就是說，小馬智行在2025年末，儘管已經走到了盈利節點，但整年經營仍然沒有達到“造血”的狀態。而進一步拆解小馬智行的盈利結構，會發現2025年的確是Robotaxi的落地、商業化元年，但真正的“盈利”挑戰，才剛剛開始。拆解盈利：Robotaxi的拐點才剛剛到開啟商業化落地≠盈利賺錢。為何這麼說？深入拆解小馬智行的盈利資料，其實會發現官方淡化、輿論較少注意到的關鍵點——2025年4季度，小馬智行的真實經營狀況是淨虧損的，而且同比虧得更多了。前面講過小馬智行四季度在GAAP規則下實現盈利，5.2億人民幣，管理層稱”史上首次季度盈利”。但這筆錢的來源是Q4股票公允價值漲幅。也就是說小馬智行持有其他公司股票等金融資產，這個季度這些股票漲了，GAAP會計準則要求把未實現的浮盈計入利潤，帳面直接就多了$1.325億“利潤”，即使這些股票並未拋售變現。更加反映真實經營狀況的，是去除非現金的Non-GAAP統計，四季度資料是虧損大約3.3億人民幣，同比擴大了19%。這主要是因為：支援第七代Robotaxi量產、擴充AI人才隊伍、迭代PonyWorld世界模型等等，都直接擴大了小馬智行的虧損。不過呢，小馬智行理財能力出色，股票帳面浮盈，直接覆蓋了經營上的虧損，硬生生將報表“拉”成了盈利。說實現季度盈利，確實合規沒毛病，但也反映出Robotaxi商業化挑戰之艱難。尤其是新的技術體系、新的量產平台，不持續投入就無法迭代，不迭代就達不成商業模型轉正，但持續投入又會造成短期虧損加劇……好在小馬智行這裡，這個局面的破解之法，已經清晰了。第七代Robotaxi投入營運僅四個月，在廣深兩地先後實現單車盈利轉正：成本降下來了：第七代車因為量產，硬體成本大幅下降。效率提上去了：一天25單，已經接近甚至超過人類網約車司機的日均單量（通常行業平均在20單左右）。使用者真買單了：收入大幅增長（乘客車費激增500%），說明不是免費試乘，而是使用者真的願意付費使用。單車UE模型轉正，實際上解決了持續投入最大的不確定性：Robotaxi不再是燒錢無底洞，現在的每一分投入，都會在未來轉化成確定的營收利潤。小馬智行盈利兩大絕招第一招是第七代車，在小馬智行的角度可能稱之為“第七代自動駕駛方案”更準確，是小馬智行實現“單車盈利轉正”和規模化擴張的核心載體：直接的突破在於物料清單成本的斷崖式下降，這是單車盈利轉正的物理基礎。比如相比上一代，第七代車大幅減少了雷射雷達和感測器的數量，並採用了更高整合度的國產化方案。財報電話會中提到，通過採用更具性價比的零部件最佳化設計，有效降低了BOM成本。並且2026年還有進一步降本空間，小馬官方給出的目標是將ADK物料成本在2025年基礎上再降低20%。第七代車的另一大優勢在於它不是改裝車，而是前裝量產車，合作方有豐田、廣汽、北汽。比如和豐田合作的鉑智4X平台，在豐田生產線上正式下線量產的，解決了自動駕駛公司最頭疼的“產能爬坡”和“一致性”問題。財報中提，已鎖定1,000台豐田bZ4X用於2026年的部署。這意味著供應鏈是穩定的，能夠支撐年底3000台的目標。第二招，則是解決自動駕駛系統泛化性問題——Robotaxi不分時段、不分氣候、不分地區，在任何國家、城市都能迅速部署。突破以往的“開城”、“地理圍欄”限制，才能真正稱其為規模化商業應用，而非試點。規模化落地的進展，也是對特斯拉代表的“升維”陣營對傳統L4沖擊的最直接回應。小馬智行的方案是——世界模型，精準的說是包括雲端的世界模型PonyWorld和車端的虛擬司機Virtual Driver。兩者的關係是，世界模型是車端模型的工廠，自動駕駛技術的真正差別在於工廠的精度，就像一個模具的精度決定了它生產出來的零件的上限。這意味著，小馬智行的核心競爭力並非在於“車端跑什麼模型”，而在於“雲端用什麼方式訓練出這個模型”。主要包含四個部分，包括：所以，小馬智行的世界模型本質上是一個“讓AI在虛擬世界中自我進化”的系統——它不是教AI模仿人類，而是讓AI在模擬環境中經曆數十億次“險境”，自己學會如何安全駕駛。這正是其安全性能夠超越人類10倍的根本原因，也是其區別於漸進式玩家的核心技術護城河。所以整個2026年，不光對於小馬智行，也是對所有大浪淘沙後的“傳統”L4玩家來說，都是最關鍵的一年：不僅要從落地元年走向盈利元年，還要通過落地速度，證明L4和L2的確存在難以翻越的壁壘。 (智能車參考)

文遠知行交卷2025，一句話概括：漲瘋了。業績上：總收入同比增長89.6%；Robotaxi收入暴增209.6%；全球車隊規模突破2,100輛；日均訂單量15筆/車，峰值26筆；Robotaxi BOM 成本下降 15%。。。。。。。資本市場上，2025年業績一公佈股價快速拉升，美股收盤漲幅8.98%，最高一度上漲超14%：文遠知行2025年業績，外界看到的不再是科學家團隊的技術憧憬，而是一個正在全球化、商業化道路上疾速狂奔、自我造血的商業實體。文遠知行的增速同樣證明：Robotaxi、自動駕駛的拐點，成功越過去了。文遠2025年：Robotaxi車千輛、賺億元就從文遠知行的落地資料看起，首先是截止2025年底，文遠知行在全球部署的自動駕駛車輛總數為2,113輛，年增幅接近100%：因為文遠本身選擇的是通用AI司機路線，一個基座模型復用到不同場景方案，所以這2,113兩自動駕駛車輛中，包含了無人清掃車、無人小巴、Robotaxi等等。其中Robotaxi佔比超一半，具體為1,125 輛。而上一年年末，這個資料為400多輛，也就是Robotaxi落地規模一年增長近200%。這樣的資料直接帶動了文遠營收：2025年，文遠全年總營收6.85 億元，同比增長89.6%；其中，Robotaxi營收為1.48 億元，同比增長209.6%——和Robotaxi落地規模的增長互相映證。文遠知行一向把營收分成“產品”、“服務”兩部分，而理解文遠知行的Robotaxi收入，可以將其視為“賣車收入 + 營運服務收入”的組合：產品收入指直接向合作夥伴或營運商銷售Robotaxi車輛；服務收入是文遠知行通過自營車隊提供載客服務，或向合作夥伴提供營運維護、技術支援等。1.48 億元是這兩部分的合計值。這與文遠知行“產品銷售+服務營運”的商業模式完全吻合。毛利率層面，2025年為30.2%，與上一年的30.7%基本持平。最後再看整體經營層面，2025年文遠知行整體經營仍然處於虧損狀態：2025年淨虧損16.55 億元，同比2024年的25.17 億元，虧損大幅縮小34.2%。但從更加反映真實經營狀況的經調整淨虧損來看，文遠2025年實際虧得更多了：12.47億元，同比增長55.5%。這是咋回事？文遠高速擴張一整年，難道步子邁太大了嗎？業績暴漲不意外，質量怎麼樣？為什麼會出現“淨虧損縮小34%，經調整淨虧損反而擴大55%”？兩個層面因素，首先是帳面改善，2024年文遠有一筆4.65億元的優先股公允價值變動損失，這是上市前會計處理產生的“帳面虧損”，不涉及現金流出。2025年上市後該項目歸零，導致淨虧損帳面大幅縮小。所謂“優先股”，是風險投資中常見的工具，給投資者“優先權”作為保護，但上市前會在財報中製造大量“帳面虧損”。上市後優先股轉換為普通股，財報能更真實地反映經營情況。第二個因素，是文遠自身來看，實際虧損確實在增加。剔除股權激勵、優先股等非現金項目後，2025年的核心業務現金虧損實際上比2024年多虧了約4.45億元，主要源於：研發投入增加：研發開支從10.9億元增至13.7億元，剔除股權激勵後仍增長41.4%；人員擴張：全球員工總數增加，相關薪酬成本上升；業務擴張投入：海外市場佈局、營運支援等費用增加。所以淨虧損縮小，反映的是“歷史包袱清零”；經調整淨虧損擴大，反映的是“當下仍在重投入”。對於成長型科技公司，經調整淨虧損比淨虧損更能反映真實的經營現金流狀況。文遠知行經調整虧損擴大55%，核心原因是研發和市場擴張投入加大。直白說，上市給了文遠知行更加充足的“彈藥糧草”，商業化“狂奔”比之前更快了。一方面，包括文遠知行在內，包括小馬智行、百度Apollo、Waymo的任何業績資料披露，都是整個科技、投資圈關注的重要資訊。因為這四位，是傳統L4陣營大浪淘沙脫穎而出的實力玩家——而所謂“傳統”，是它們的技術、商業化思路實踐，正在被新興玩家挑戰。也就是特斯拉代表的L2+升維陣營，靠量產車+模型大力出奇蹟，規避監管和開城限制。所以“正統派”L4玩家落地的規模、速度，是兩陣營競速、決勝的重要風向標。文遠知行不惜擴大虧損也要加碼落地，是為了證明L4和L2之間壁壘真實存在，所謂端到端、世界模型、VLA等等單點技術突破，都是自動駕駛系統工程中的一部分，很難像L2陣營所說的一招制敵、一通百通。文遠CEO韓旭前不久在量子位MEET大會上也直接下過論斷：L2+做好的確不容易，但難度跟純L4比起來是天壤之別。馬斯克不上雷射雷達，或還是用Model 3或者Model Y這樣的量產車，幹不過Waymo。再回到是不是步子“邁太大”的問題。財報顯示，2025年文遠知行Robotaxi中國市場的總擁有成本（TCO）同比降低38%。韓旭在業績會上拆解了構成：一是車載硬體成本下降30%，主要得益於最新款GXR車型搭載的HPC 3.0計算平台；二是遠端協助效率大幅提升，遠端協助人員與車輛的比例從2024年的1:10提升至1:40。同時，Robotaxi單車BOM成本，2025年也下降15%。使用者一側，文遠知行2025年Robotaxi單車日均訂單量15筆/車，高峰期達26筆，中國國內註冊使用者數（2025 Q4）同比增長 超過 900%。不太嚴謹地計算一下，(1.48億元 ÷ 365天) ÷ 1,125輛 ≈ 365元/車/天，文遠每輛Robotaxi一天平均營收365元。根據2025年10月資料顯示，‌廣州網約車司機單車日均營收約為379.83元‌；成都‌日均營收約293.11元‌；湛江‌日均營收為375元……這些資料前提是全職司機上線10小時以上。也就是說，扣去20-30%的平台抽佣，文遠知行Robotaxi的賺錢能力，已經打平甚至超越普通網約車。從2025年資料看，文遠知行收入增速（89.6%）已顯著高於經調整虧損增速（55%），而且Robotaxi車輛本身成本、營收能力都在快速最佳化。所以即使重投入導致2025年虧損擴大，但也是積極訊號。這一點也反映在文遠管理層的動作上。同日一億美元回購股票，啥意思？2025年業績公佈同一日，文遠知行管理層宣佈了一項美股的1億美元的股票回購計畫。這是啥意思？最淺表的一層是資金充裕的訊號：文遠知行現在的確”不差錢”。更深入一些，上市公司回購股票，一般都有最直接的潛台詞：我們認為當前股價低於公司的實際價值。更本質的，其實還是資本策略的選擇。對於高增長投入期的公司，有人認為大量現金用於回購，是因為“內部高回報的投資機會正在減少”，但從文遠知行財報來看，其研發投入仍在增加（全年14億元），回購更像是在保持高研發投入的同時，對資本結構進行的最佳化。所以文遠知行的回購計畫，核心是傳達了兩點：“我們資金充足” 和 “我們對未來有信心”。市場的反應最為直接。消息公佈後，文遠知行股價在盤前交易中應聲上漲約9.1%，開盤後一度漲超14%：這說明投資者將此解讀為重大利多，並“用錢投票”認可文遠的回購決策，和未來前景。 (智能車參考)

剛上大一，就進特斯拉實習了。進入特斯拉實習，是很多大學應屆生的夢想。最近有一位小哥提前圓夢，他剛剛迎來大學第一個暑假，就拿到了特斯拉的實習offer，加入特斯拉現在最核心的Robotaxi團隊。細扒之後會發現，類似的案例在馬斯克名下的公司並不罕見，這體現了馬斯克“不拘一格降人才”的風格。馬斯克的這種招人理念，也開始被其他大廠借鑑。高中畢業第二年，進特斯拉實習特斯拉Robotaxi軟體團隊最近來了一名暑假實習生：伊森·麥克坎納（Ethan McKanna）。這條消息已吸引了數十萬人圍觀。一個實習生入職為什麼能有這麼高的熱度？一切還得先從麥克坎納這個人說起。麥克坎納是一名自動駕駛愛好者，去年還在上高中，目前在德克薩斯農工大學電腦專業學習。公開資料顯示，德克薩斯農工大學在全美公立高校中排名第六，距離麥克坎納的家鄉奧斯汀也就2個小時的車程。奧斯汀正是特斯拉總部所在地，也是特斯拉最早上線Robotaxi服務的城市。據麥克坎納介紹，特斯拉在他老家部署Robotaxi後，他出於好奇想瞭解Robotaxi車隊進展，於是開發了一個網站：「Robotaxi追蹤器」。Robotaxi追蹤器彙總了公開資料，包括車輛登記資訊、車牌號、車輛所在地地圖和交管局事故等。AI會利用這些資料，結合社交平台的目擊資訊分析，最終得出當地的車隊情況。這讓每個人都能通過網頁看到特斯拉、Waymo和Zoox等自動駕駛公司在不同地區的車隊情況。以特斯拉為例，追蹤器顯示特斯拉目前已經部署了近400輛Robotaxi，其中只有8輛是無人駕駛（UNSUPERVISED），有89輛部署在了奧斯汀，當地打特斯拉Robotaxi預計需要等15分鐘。可以看到追蹤器傳送的資訊很全面，更新頻率也很高，所以很快成為了權威資料來源，連《紐約時報》等知名媒體也引用該追蹤器的資料。麥克坎納也因此一炮而紅，從而在大一獲得了前往特斯拉實習的機會。馬斯克招賢納士，確實不拘一格。英雄馬斯克，招人不問出處馬斯克招人，向來英雄不問出處。比如特斯拉如今負責FSD的副總裁Ashok Elluswamy，他在加入特斯拉Autopilot團隊前，不過是大眾集團電子實驗室的一名實習生。再比如SpaceX初創時期，馬斯克為了做一個火箭發射和軌道力學模擬軟體，特意跨界去招了很多資深遊戲開發者。不管是在特斯拉還是在SpaceX，馬斯克也一直敢於提拔年輕人，讓他們承擔重要任務。比如SpaceX獵鷹1號火箭的很多子系統負責人，在當時都很年輕，年齡普遍不到30歲，地面發射控制軟體的負責人當時也就才26歲。這些人被馬斯克青睞，往往並不是因為學歷有多高，或者資歷有多深，而是他們通過某種方式證明了自己的能力。最近的案例來自馬斯克名下的大模型公司xAI。xAI推出的產品名為Grok，Grok資料標註團隊的負責人目前只有20歲，名叫迭戈·帕西尼（Diego Pasini），去年9月剛上位。他在2025年1月xAI的駭客松中（一種長時間程式設計的比賽）獲勝，因此得以加入xAI，入職僅8個月就被委以重任。馬斯克的招人風格，目前有向其他科技巨頭擴散的趨勢。有創業者最近就感慨，她發現一邊是史丹佛大學這種頂尖名校的畢業生也不好找工作了，而另一邊則是一些二十歲出頭的在校生，卻能找到不錯的工作，而且工資甚至比很多資深專家還高。這些年輕人未必出身頂尖名校，自然也沒啥經驗和資歷，但是卻有硬核經歷，他們上線過出色的產品，受到了使用者歡迎，進而證明了自己的能力，最終受到科技巨頭青睞。這也是馬斯克一直以來的招聘理念，不拘一格降人才。19歲的伊森·麥克坎納，就是最好的例子。 (智能車參考)

一覺醒來，Robotaxi帶你去上班，然後自己去拉活賺錢。這聽上去是天方夜譚，但在不久的未來就要實現了。因為就在最近，特斯拉量產下線了第一輛Cybercab，這是1輛沒有方向盤和踏板的無人車。雖然Cybercab目前還沒有上架開賣，但馬斯克已經確認，這款車的價格不會超過3萬美元。也就是說，未來不到1輛中高端轎車的錢，就能給自己招一個“賽博牛馬”，替咱賺錢養家了。第一輛Cybercab下線，馬斯克：明年3萬美元開賣最近，特斯拉美國德克薩斯工廠下線了第一輛Cybercab量產車，這款車從外到內都很特別。先看外觀，可以看到Cybercab既沒有外後視鏡，也沒有門把手。輪轂採用封閉式設計，旁邊有“Cybercab”標識。整車就兩個車門，車門是酷似超跑的剪刀式。打開車門來到車內，Cybercab內部佈局也和很多超跑一樣，只有兩個座位。不過和傳統車輛不同的是，Cybercab主駕沒有方向盤和踏板，是一款完全面向無人駕駛的產品。這無疑是汽車工業和特斯拉的里程碑作品，因此Cybercab下線後第一時間得到了馬斯克的轉發祝賀。有網友就順勢在馬斯克的評論區發問：馬老師，你確定嗎？2027年之前，使用者花3萬美元甚至比這還少的錢就能買到Cybercab？馬斯克當場回應：是的。按照今天的匯率計算，3萬美元折合人民幣約為20.69萬元，比Model 3在北美的價格都低。對特斯拉來說，這意味著Cybercab將成為旗下最便宜的產品，還帶自動駕駛功能。這誰看了不迷糊，有大V當場就要交錢，想先訂100台。對行業來說，Cybercab的定價也具有非凡意義。繼160億公里的資料基線後，馬斯克又給Robotaxi定了一道整車基線。20萬成Robotaxi整車基線中國從業者對“20萬和無人車”這對組合，其實並不陌生。2024年5月，蘿蔔快跑就曾透露其六代車RT6的發票價格是20.46萬元，相比五代車價格降低不少。RT6後來率先在武漢部署，規模上量後促使蘿蔔快跑在當地實現UE轉正，即單車盈虧平衡。自動駕駛從此不再是上路一輛虧一輛，開始算得過來帳了。這也是為什麼最近一年全球Robotaxi玩家集體換代。2025年2月，文遠知行新一代Robotaxi車型GXR在北京開啟收費服務。同年11月初，小馬智行7代車在廣州和深圳部署，正式開啟營運。因為各種因素，Waymo六代車姍姍來遲，最近也預告將在今年夏天投入使用。四家Robotaxi先行者的產品各有各的特點，但是都指向了一個趨勢：降本，主要有這三個方面：營運方面，新一代車型都實現了主駕無人，減少了人力成本。動力方面，新產品都是純電車型，上路比用油更省錢。感測器方面，得益於智能車產業鏈成熟和自身技術創新，車輛自動駕駛套件成本大幅下降。除了這三個方面，最重要的整車價格目前都暫未披露，蘿蔔快跑之前給出的也只是發票價，並不等於實際價格。整車價格體現了整車成本，因為營運車輛都有使用年限限制，到期就要退役，更低的整車成本，意味著折舊成本更低。假設1輛無人車的成本是24萬元，營運8年後報廢，那一年折舊成本就是3萬元，每天僅折舊成本超過了82元。Cybercab的折舊成本顯然比82元要低得多，能更快實現收支平衡，進而盈利，實現商業化閉環。而商業化閉環，也是自動駕駛玩家目前角逐的終極目標。所以這樣看來，Cybercab在硬體成本上佔據了優勢，20萬元將成為行業對標的整車基線。特斯拉在給行業設定新標準，取得新進展的同時，自身也正面臨著一些歷史遺留問題。One More Thing特斯拉最近陷入了兩場官司，其中一起特斯拉還是原告。告的誰呢？加州當地的“車管所”，也就是機動車管理局（以下簡稱DMV）。DMV此前指控特斯拉，認為其“Autopilot”和“Full Self‑Driving（完全自動駕駛）” 功能是虛假宣傳，後來有關部門做出裁決，認為DMV指控屬實。特斯拉因此上訴，要求撤銷裁決。在另外一起官司裡，特斯拉則是被告。這起官司源自一起致命事故。2019年，美國1輛配備Autopilot功能的Model S發生車禍，當時車上坐著一對情侶，女方當場死亡，男方重傷。後來倖存者男方將特斯拉告上法庭，要求賠償2.43億美元，去年8月勝訴了。特斯拉隨後自然是上訴了，但最近又被駁回，有報導預計特斯拉還將繼續上訴。這兩起官司都還沒有最終結果，所以特斯拉接下來轉向自動駕駛，要解決的遠不只是技術問題。這些事件也提醒著廣大車主，目前乘用車上的功能還都是輔助駕駛，不是無人駕駛，開車還是要時刻注意道路安全。未來是無人駕駛的，但未來還沒有來。 (智能車參考)

再造一套在 AI 時代提供物理空間移動能力的 “底座系統”。2026 年伊始，全球 Robotaxi 賽道的投資熱度攀升至新高度。2 月 2 日，Alphabet 旗下的 Waymo 宣佈完成 160 億美元融資，估值達 1260 億美元，刷新了自動駕駛行業的歷史紀錄。這筆巨額資金被明確用於舊金山、鳳凰城之外的城市擴張，並加速與合作夥伴的硬體整合。大洋彼岸，中國市場的資本活躍度不遑多讓：2025 年 11 月，小馬智行與文遠知行實現同日上市，標誌著二級市場對 L4 級全無人駕駛價值的重新審視；營運層面，百度蘿蔔快跑 2025 年第三季度訂單量突破 300 萬單，驗證了特定區域內的規模化潛力；此外，滴滴通過新一輪 20 億元融資加碼合資項目，小鵬汽車亦明確了 2026 年三款 Robotaxi 車型的量產時間表。然而，在激增的融資額與業務落地之間，斷層依舊顯著。目前，全球頭部 Robotaxi 公司的單體車隊規模多處於數千輛區間。核心瓶頸在於：行業仍處於從 “技術導向” 往 “營運導向” 轉型的混沌期，具備持續盈利能力的商業閉環尚未被驗證，通往行業 “終局” 的路徑也未形成共識。無論是追求通用智駕能力以脫離高精地圖，還是依託現有網約車流量進行業務延伸，其提供的服務本質上仍只是 Robotaxi 的 “半成品”。在今年 1 月的吉利控股集團戰略解析會上，曹操出行發佈了一個極具擴張性的目標：計畫到 2030 年累計投放 10 萬輛完全定製的 Robotaxi。與主流的 “後裝改造” 模式不同，曹操出行建構 “智能定製車 + 智能駕駛技術 + 智能營運” 三位一體的發展模式，與換電能源體系和低空出行綜合形成的垂直整合架構。這本質上不再是通過單一維度的持續進化來突破 Robotaxi，而是從更宏大的物理世界底層架構、社會需求來體系化推演。近期，我們對話了曹操出行 CEO 龔昕、CTO 強琦及未來出行中心總經理嚴永貴。他們分享了網約車行業從 “有人駕駛” 向 “無人移動空間” 演進的框架性思考。這不僅是曹操出行的戰略博弈，更是對 Robotaxi 如何跨越商業化迷霧的一次實戰解析。“Robotaxi，不該只是給車裝上 ‘腦子’”“Robotaxi” 並非新鮮事物。“吃螃蟹” 的 Waymo 成立已逾二十年，在智駕演算法與硬體迭代上從未停歇，但直至 2026 年，其業務版圖仍侷限在美國少數幾個城市。此次獲得的巨額融資，也只是 Waymo 後續 “按部就班” 地一個城市、一個城市去 “硬啃” 的彈藥。在曹操出行 CEO 龔昕看來，這種推進速度的遲緩折射出行業的系統性瓶頸：“L4 做了這麼多年，系統運行成本居高不下，無論是給平台帶來的商業回報，還是給個人帶來的便利，都還沒能接近大規模爆發的臨界點。”尤其是，將 Robotaxi 等同於單一 “智駕競賽” 的觀念，已經成為了行業內外的主流。龔昕直言：“智駕技術只是這張桌上的 ‘基礎入場券’。Robotaxi 的本質，絕非僅僅是給車裝上大腦，而是一套在 AI 時代提供物理空間移動能力的 ‘底座系統’。”在龔昕的描繪中，這個系統將從底層重構城市的傳輸效率：未來的車不再是簡單的交通工具，而是可以睡覺、開會、購物的 “移動生活空間”，甚至能與低空飛行器無縫銜接，實現 “天地空一體化”。它會像城市的血液循環系統一樣，利用電價峰谷自動補能，尋求全域效率的最優解。為了實現和支撐起這個宏大的 “物理底座”，龔昕將複雜的商業閉環拆解為三塊缺一不可的 “拼圖”：1. 高理解力的大腦：能像人類一樣深度參與交通博弈的智駕系統；2. 全冗餘的載體：數控化、低維護成本且前裝量產的 “智能定製車”；3. 閉環的營運體系：一套能夠覆蓋線下補能、質檢、清洗的 “智能營運管家”。“當前的行業正處於 ‘物理安全臨近達標、心理安全待突破’ 的黎明前夜，” 曹操出行 CTO 強琦指出。“AI 去情緒化、無疲勞感，一個 Corner case（極端案例）的修復可使整個系統（所有車輛）受益，其安全能力在統計意義下，整體已超越人類。全行業都在屏息凝神，靜待法律法規的重構與公眾認知的跨越。”對於曾經昂貴的智駕成本，強琦表現得十分樂觀。他認為，隨著演算法向端到端演進，感測器不再需要無止境的堆砌，“智駕硬體成本必然下降，它將不再是核心壁壘，而是實現 ‘技術平權’ 的基礎配置。”但就載具而言，智駕也不是全部。Robotaxi 的高頻使用特性，對車門壽命、座椅耐磨度乃至內飾布料都有著近乎苛刻的要求。龔昕強調，行業必須摒棄 “改裝車” 思維：“所有改裝車本質上都不夠安全。將私家車架構強行適配無人駕駛是極大的隱患，真正的 Robotaxi 必須直接從車企的流水線上誕生。”背靠吉利控股集團 2025 年逾 411 萬輛的全球銷量，這種規模化的供應鏈議價權，讓曹操出行在控制單車 BOM 成本上擁有了天然的 “護城河”。相比 “大腦” 與 “載具”，資產管理的艱巨性反倒是曹操出行強調最多的。在 “有人駕駛” 時代，平台是輕資產的撮合者，車輛維護由百萬司機分佈式完成。一旦司機消失，Robotaxi 的 “車隊管理” 首先要面對的是更重的資產營運。強琦舉了幾個簡單的例子：網約車司機會把車停在城市的各個角落，而在 Robotaxi 環境下，將會變成一個集中式停靠問題；在沒有訂單的巡遊狀態下，“老司機” 知道該去那裡找單，這本質上是一種即時調度能力；在需求低峰期，車隊需要多少運力巡遊才能既節能避免無效空駛，又能最大化滿足乘客需求，這同樣也需要強大的智能調度能力。顯而易見的是：智能調度能力決定著整體車隊的商業營運效率，而這些調度能力需要海量的營運資料來訓練，甚至是學習人類 “老司機” 的做單經驗。強琦感嘆道：“Excel 表格里 ‘拍腦袋’ 算的單位經濟模型，根本覆蓋不了很多 ‘吃掉利潤’ 的隱性成本，而這些在車隊管理中每天都會遇到。如果沒有實操過資產營運，這些 ‘坑’ 永遠都在意料之外。”在當下的行業中，這三種 “拼圖” 大多分屬於不同類型的公司（智駕公司、車企、出行平台）。但龔昕並不認為 “公司之間合作，從而湊齊拼圖” 的做法：“這三個要素必須在同一個體系內 ‘三位一體’ 地存在。如果它們分屬不同的公司，就會變成 ‘解耦’ 狀態。一旦發生事故或效率問題，三方極易陷入責任推諉的困境，導致問題根源難以追溯。只有將這三塊拼圖拼在一起，責任劃分清晰，系統迭代效率才是最高的。”但 “三位一體” 路線必然需要更大的投入，也會在技術和產品上面對更多的挑戰，龔昕的想法也很直接——與其在舊車上加個 “腦子”，不解決營運效率，只是造出來一個昂貴的玩具。他還是更希望通過整套體系的創新，引入 AI 技術來釋放生產力和管控力，從而實現總體成本進一步下降的同時，還能實現服務質量的提升。曹操出行的 “三塊拼圖”，背後是吉利2025 年 9 月在海南的一次公開活動上，吉利控股集團董事長李書福曾表示，曹操出行將作為 Robotaxi 最重要的商業化載體，打造全球領先的科技出行平台。吉利控股集團 CEO 安聰慧則將這一邏輯說得更加透徹：曹操出行不僅是吉利控股旗下的科技出行平台，更是驗證前沿技術與全生態協同能力的先鋒。這種清晰的定位，讓曹操出行從單打獨鬥的子公司角色，轉變成了整個集團意志與積澱的重要交匯點。曹操出行的 “三塊拼圖”，由此也獲得了整個吉利生態的全力賦能。第一塊拼圖，是擺脫 “實驗室困境” 的智駕大腦。吉利控股科技生態企業千里智駕負責核心的 L4 級演算法研發，而曹操出行則負責從海量營運中提取 “資料養料”。CTO 強琦解釋了這種架構的核心優勢：“技術公司很難在實驗室裡窮盡所有極端路況。而曹操的車輛每天在真實的街道上跑近億公里，能捕捉到大量複雜的長尾場景——無論是突如其來的暴雨，還是複雜的路口博弈，這些真實的資料會源源不斷地反饋給智駕體系，讓演算法在實戰中完成從 ‘感知’ 到 ‘博弈’ 的進化。”第二塊拼圖，是從製造源頭重構的 “定製車”。當前，曹操出行正與吉利汽車聯手推進下一代  Robotaxi 完全定製車型。根據強琦介紹，這款車將從製造源頭開始重構，車輛底層從傳統的機械架構轉變為全冗餘的線控架構。通過在動力配置上做減法（採用換電架構）以及增強內飾的耐用性。眾多改變都是為了在實現大規模部署的同時，從源頭極限壓縮 TCO（總持有成本）。在這一塊，曹操出行是極少數有經驗的玩家，通過超過 3.7 萬輛定製車的營運，曹操出行積累了定義出行硬體的能力。楓葉 80V、曹操 60 這類定製車，從座椅、能耗到車機功能，都是圍繞降低 TCO 和提高營運效率來做取捨。第三方測算顯示，相比典型純電動網約車，這類定製車的總持有成本可下降三成以上，每公里成本低至約 0.47 元。第三塊拼圖，是把 “老司機” 裝進 AI 裡的智能營運。作為國內第二大出行平台，曹操積攢了海量的營運經驗。強琦提出了一個深刻洞察：傳統網約車最大的虧損源於空駛——這被稱為 “雙倍損失”，既沒賺到錢，又損耗了資產。“‘老司機’ 之所以收入高，是因為他們內化了一套營運經驗，知道什麼時候該去那裡等單。網約車不同於其他業態，甚至比即時零售更甚，因為空閒時間損失了永遠無法彌補，這對撮合調度能力的要求是極為苛刻的”在 Robotaxi 上，曹操的邏輯就是用 AI 學習這些高收入老司機的做單習慣與軌跡，將其轉變為系統指令。這樣，每一輛無人車都成了一個會互相協調、預判需求的 “超級老司機”，從根本上抹平了新手與老手的效率差距。這種協同，還進一步深入到了能源管理的環節中，從而 “榨” 出行業之前很難觸及的 “隱形利潤”。嚴永貴分享了幾個設想：普通車剩 20% 電就要充電防拋錨，但因為資料互通，系統敢讓車輛用到剩 5%-10% 電量再去換電，以此提升單日營運時長，提升單次換電的價值；系統可以在空駛時遠端自動關閉車內螢幕、氛圍燈，微調空調溫度。在 10 萬台車的規模下，單車省下的幾瓦時便是巨額的純利；配合自動換電站，Robotaxi 能在凌晨 2 點至 6 點電價最低時自動補能，確保早高峰滿電出勤。這種整合能力，被強琦總結為一種 “全鏈路 Trace（追蹤）能力”。不同於外部採購模式，吉利體系內的智駕、製造與營運團隊是隨時待命的伴隨式保障。遇到任何 Bad Case（問題），三方能迅速通過電子架構、演算法和調度指令進行閉環診斷。綠色智能通行島效果圖，圖片來源：曹操出行。這些深化和協同，最終都需要落地到物理形態。曹操出行在杭州啟用的首個 “綠色智能通行島”，整合了自動換電、智能調度、自動清潔等功能，甚至預留了低空 eVTOL 的介面。它不僅是一個補能站，更有通往未來 “天地空一體化” 出行的發展潛力。100 城和 10 萬輛，從規模效應到 “物理網際網路” 的臨界點在曹操出行的藍圖中，“100 城 10 萬輛” 不僅是一個令人振奮的數字，背後更有一套基於商業臨界點的嚴密算力推演。龔昕給出了一個直觀的計算公式：在網約車行業，密度即生命。對於一二線大城市，單城投放 1000 台 Robotaxi 是維持基本覆蓋率與使用者體驗的 “生死線”。只有達到這個密度，使用者才能在可接受的時間內打到車；而只有跨越 “單城千台、全國百城” 的門檻，才能真正形成網路效應，讓商業模型從 “演示” 轉向 “閉環”。這種規模化不僅是為了使用者體驗，更是為了攤薄巨額的研發成本（R&D）。強琦直言不諱地指出，研發一套 L4 級智駕系統與定製化載具（如 Robotaxi 3.0）的投入動輒數十億。如果車隊規模僅停留在幾千台，單車分攤的研發成本將高達百萬，帳面根本無法做平。“如果只談 BOM（物料）成本，卻對研發攤銷避而不談，那就是在 ‘耍流氓’。” 強琦坦言，“只有達到 10 萬台規模，TCO（總持有成本）才能被壓低到具備商業競爭力的水平。”曹操出行並未將想像力限制在 “運人” 這一件事上。在夜間或閒時，Robotaxi 可以無縫切換為 “運貨” 或 “運機器人” 的模式。當自動駕駛徹底解放了座艙，車內空間將從單一的交通工具轉化為 “移動商業空間”，根據需求靈活改造為移動便利店、咖啡館甚至直播間。路上的每一分鐘，都不再只是單純的位移，而是價值的增值。對於行業終局，龔昕認為並非 100% 的無人化，而是一個 “八二開” 的混合營運生態：80% 的標準化通勤由 Robotaxi 高效完成，而剩下的 20% 則是需要人類提供 “溫度” 與 “深度服務” 的差異化場景，如商務接待、老人陪護等。能夠得到集團旗下的研究院、千里智駕、易易互聯的緊密配合，背靠吉利生態、摒棄了傳統 “大企業病” 內耗的執行力是曹操出行敢直接喊出 “100 城” 目標的核心底氣。“網際網路將資訊傳輸效率提升到了極致，而 Robotaxi 要做的是在物理空間上把傳輸效率提升到質變。” 龔昕平靜地表示。有個基礎邏輯他十年前就想清楚了：從有人駕駛到無人駕駛的轉移是必然趨勢。如果說資訊流的變革造就了移動網際網路時代的輝煌，那麼物理流傳輸效率的飛躍，將開啟一個比網際網路更加宏大、更加值得全情投入的嶄新時代。現實與未來：存量博弈下的 “增量” 突圍曹操出行選擇在此時亮出 Robotaxi 這張底牌，在龔昕看來，除了自我完成技術與基建閉環的考量，更是基於網約車行業現狀的一種 “必然”。“整個行業已進入存量競爭階段，GMV 增速放緩至 10% 左右。過去通過將計程車搬到線上創造的紅利，基本已釋放完畢。” 龔昕說。根據交通運輸部 2025 年的資料，中國網約車市場正處於一種 “殘酷的穩定態”：以深圳為例，約 35% 的車輛訂單量掙紮在盈虧線邊緣。當平台效率與車輛降本（如全生命周期成本 TCO 已降至 0.47 元 / 公里）觸及天花板，Robotaxi 成了唯一能向成本結構發起 “降維打擊” 的變數。曹操出行從未把 “用演算法省掉司機”，作為自己的核心目標。龔昕說，技術應當讓生活更美好，而非單純地替代。相應地，未來司機的角色將發生 “升維”：從親自開車賺辛苦錢，轉變為 “AI 運力管理者”。一個人或許能同時管理 2-3 台無人車，收入模式將與體力解綁。同時，大量的線下整備、清潔、質檢工作，將在 “綠色智能通行島” 創造出龐大的新就業空間。強琦作為 CTO 則給出了一個更科幻感的觀點：“如果沒有技術爆炸（AI）帶來的 ‘增量’，社會將陷入零和博弈。我們正處在文明的一個關鍵節點上。”Robotaxi 很大機率會成為中國汽車持續崛起的 “下一步”。“二十年前在法蘭克福車展，中國工程師要帶著皮尺去量外方的底盤；而這幾年在中國國內車展上，是外國廠商學習中國技術。” 嚴永貴大笑著說道。龔昕：“我在 2013 年第一次看到 Google 的自動駕駛 Demo 時，就認定這是未來。但後來發現光有演算法不行，必須得有車、有營運。我加入吉利，就是為了把這塊拼圖補齊。能在這樣一個時代，手握 ‘兩王四個二’ 的好牌（車 + 智駕 + 營運），去實實在在地落地一個改變世界的夢想，而不是靠講故事，這是最讓我興奮的。”全域來看，中國的共享出行正在跳出流量與價格的低維博弈，轉向對產業底座的高維重構。在行業普遍聚焦於軟體演算法的位元世界時，曹操出行的選擇是發起一次以 AI 為驅動，實踐為路徑，通過對硬體載具、補能網路及資產全生命周期的垂直整合，並嘗試建構起難以被覆刻的護城河。這種策略本質上是將 Robotaxi 從單純的技術競賽，升維到了嚴密的商業邏輯中。更重要的是，在絕大多數玩家將 “替代” 視為技術進步的唯一必然時，曹操出行選擇讓技術承載人的價值升維，而非單純消滅人的生計。 最終形成了一份文明突變節點上，讓每一個個體都能共享技術溫情的、更符合所有人利益、更具備可執行力的產業思考。 (晚點LatePost)

馬斯克說，當對機器人的可靠性、安全性和功能範圍充滿信心時，特斯拉將啟動公開銷售，這會在明年發生；他還表示，到2027年特斯拉Robotaxi將在美國“非常普及”，SpaceX今年將實現火箭的完全可重複使用，將使太空進入成本降低100倍；他預測，到今年底、或最遲明年，AI將變得“比任何人類都聰明”。特斯拉CEO馬斯克在達沃斯世界經濟論壇上勾勒出一幅涵蓋人形機器人、自動駕駛、太空探索和人工智慧（AI）的宏大藍圖，他預測AI最快將在今年底超越人類智能，而特斯拉的人形機器人Optimus最早將於明年底面向公眾銷售。當地時間1月22日周四，馬斯克罕見現身達沃斯論壇，與貝萊德CEO芬克展開對話。他透露特斯拉已在工廠中部署部分Optimus機器人執行簡單任務，並預計到今年底這些機器人將能處理更複雜的工作。馬斯克表示，如果特斯拉對機器人的可靠性、安全性和功能範圍充滿信心，到明年底，將啟動公開銷售。馬斯克在談話中還表示，特斯拉的自動駕駛計程車服務Robotaxi今年有望在美國大規模部署，“到今年年底，這項服務將在美國範圍內非常非常普及”，已經開始在德州奧斯汀提供沒有設定車內安全監督員的Robotaxi服務。SpaceX希望今年實現星艦火箭的完全可重複使用。他預測，到今年底、或最遲明年，AI將變得“比任何人類都聰明”。馬斯克講話期間，特斯拉股價持續走高，周四午盤，日內漲幅擴大到4%以上，收盤時漲超4%，刷新1月5日以來兩周多來收盤高位，經過兩日連漲，抹平進入2026年以來大多數跌幅。特斯拉的核心汽車業務因產品線陳舊和美國電動車補貼取消而連續兩年交付量下滑，馬斯克此次提到的無人駕駛、AI和機器人業務方向被他視為特斯拉的關鍵重點。馬斯克去年9月初表示，特斯拉約80%的價值將來自他四年前首次提出的機器人項目Optimus。Optimus機器人將於2027年上市銷售馬斯克對Optimus人形機器人的商業化時間表給出了更具體的說法。他表示，對公眾銷售將在特斯拉確信機器人具備“極高可靠性、極高安全性以及極高功能範圍”時啟動，屆時使用者可以“基本要求它做幾乎任何你想做的事”。馬斯克表示，這將在明年發生。馬斯克此前曾預測人形機器人最終將在數量上超過人類，數十億台機器將不僅部署在工廠，還將進入家庭，協助洗碗到照顧孩子等各類工作。在達沃斯論壇上，他說道：如果我們擁有幾乎免費或完全免費的人工智慧和無處不在的機器人，全球經濟將會出現爆炸式增長，其規模將前所未有。這對你意味著什麼？數十億由人工智慧驅動的機器人數量將超過人類，並滿足人類的所有需求。在某個時刻，你將無法想像還能向機器人提出什麼要求，因為商品和服務將如此豐富。特斯拉目前已在工廠中使用部分Optimus機器人執行基礎任務。馬斯克預測，到2026年底，這些機器人將能夠“執行更複雜的任務”。儘管馬斯克經常談論Optimus的潛力，但他此前對生產時間表和目標相對模糊。在2025年1月的財報電話會議上，他曾表示，“非常粗略的猜測”是，特斯拉將在2026年下半年開始向其他公司交付Optimus。本周早些時候，馬斯克還提醒稱，Optimus和特斯拉最新車型Cybercab的初期生產將“極其緩慢”。自動駕駛和太空探索進展在自動駕駛領域，馬斯克宣稱這"本質上是一個已解決的問題"。他表示，到2027年，他公司的無人駕駛計程車將在美國“非常普及”。馬斯克稱，特斯拉的完全自動駕駛軟體有時每周更新一次，部分保險公司因其安全記錄向使用該技術的客戶提供半價保險。特斯拉已在多個城市推出機器人計程車服務，預計今年底將在美國大規模部署，歐洲的有監督完全自動駕駛批準可能在下月獲得。在太空探索方面，馬斯克表示SpaceX希望今年通過星艦實現火箭的完全可重複使用。他將星艦描述為"有史以來最大的飛行器"，這一突破將使太空進入成本降低100倍，降至每磅100美元以下。SpaceX已展示可以在發射台捕獲火箭助推器，但尚未嘗試將星艦飛船回收再利用。馬斯克還討論了在未來幾年內發射太陽能AI衛星的計畫。他指出，太空中的太陽能板效率是地球上的五倍，因為有持續的陽光且無大氣干擾。他預測"部署AI成本最低的地方將是太空"，這將在兩到三年內實現。AI發展與能源基建預測馬斯克對AI發展做出了大膽預測，稱AI可能在今年底、或“最遲明年”變得“比任何人類都聰明”。這一預測凸顯了他對AI技術快速進步的判斷。在能源生產方面，馬斯克表示，一個100英里見方的太陽能板區域就能為整個美國供電。他透露，SpaceX和特斯拉的團隊正分別緻力於在約三年內在美國建立每年100吉瓦的太陽能製造產能。馬斯克此次現身達沃斯頗為意外，因為此前他曾批評該論壇“無聊”，並抨擊世界經濟論壇“日益成為人們從未要求也不想要的未經選舉的世界政府”。2022年，他曾在社交媒體上發帖稱：“世界經濟論壇/達沃斯論壇是怎麼回事？他們是想當地球的老闆嗎？”馬斯克在對話中表示，他旗下公司的總體目標是讓“文明擁有美好未來的可能性”最大化，並將“意識延伸到地球之外”。外星人並不存在 人類衰老是一個“非常容易解決的問題”馬斯克在論壇上與好友、貝萊德集團首席執行長拉里·芬克展開對話，開場便談到了自己的價值觀，還開了幾個關於外星人的玩笑。“我們有 9000 顆衛星在軌運行，但我們從未遇到過需要繞開外星飛船的情況，”馬斯克說道，“我們需要假設生命和意識極其罕見，或許只有我們人類存在。”馬斯克還表示，他並沒有花太多時間研究人類衰老，但他預測終會找到解決方案，“當我們找到衰老的原因時，我們會發現答案顯而易見。” (invest wallstreet)

關注汽車部的差友們應該記得，脖子哥老早之前就有去美國試過特斯拉的FSD（Full-Self Driving，完全自動駕駛）。那會兒特斯拉已經開始了端到端，而國內玩這個的還不多，它的FSD確實讓人印象深刻。我去美國試了特斯拉的FSD，好像真有點遙遙領先。。。而在前些天，趁著CES去美國出差的機會，脖子哥和差評君的蛋布利多一起，去到了特斯拉在加州的弗裡蒙特工廠，試了下FSD最新的V14版本，以及特斯拉的Robotaxi（無人駕駛計程車）。這個V14版本相比之前有了不小的變化：模型參數量比V13提高了10倍，並且把導航和路徑規劃整合到了神經網路，還能通過聽覺、視覺識別警車、消防車，主動避讓。可以說，這是特斯拉在進入端到端以來最大的一次更新。上個月底，美國一位特斯拉車主就用FSD V14搞了個大新聞，他從洛杉磯一直開到東海岸，快3天一共4400公里的路程裡，全程沒有一次接管，包括找充電樁都是車子自己完成的。所以這一版到底有多強？先來個結論哈，我們只在整體行程難度不大的舊金山灣區大農村試了下，FSD表現出色，在跟車、起步、剎停這些細節上都很絲滑，而最讓人驚喜的，是加了語音助手Grok後，特斯拉的語音互動體驗一下提升了好幾檔。來，挨個說說。一上車我就發現，之前的FSD是需要腳踩剎車，長按確認才能開，而現在V14變成只要輕按一下就出發，非常無感。具體功能上，這次最大的進步就是可以做到車位到車位，解決了最後一百米的問題。在地圖選取一個停車場作為終點，它會到了附近後，自動找一個車位停下，這裡你也可以選擇停到路邊或者車道上。但現在它還不支援自訂車位，官方說是後面會更新這個。其他車的智駕一般最多是3種超車策略可選，而FSD V14多到有5種，從最慢的Sloth，圖示是這個樹懶，到最激進的Mad Max。幾種模式之間區別非常明顯，特別是Mad Max，見到慢車就要超，一點都忍不了那種。而且它能識別一些減速帶，就是識別率不算很高，有些矮一點的就沒看見。我還試了一段坑窪路，發現它對小坑就比較難識別到。FSD整體開得都挺穩，即便是標準模式下，過彎速度都能幹到70-80km/h，非常自信。各種開法也是一如既往熟練的像人，比如它會不跟導航右轉再掉頭，而是選擇直接左轉。只不過太有想法可能也不都是好事，我發現FSD經常不跟導航走，有一次我們大路走著好好的，它自己衝進小路想抄近道，然後繞一圈發現不行，又開回大道了。該說不說，和國內比，美國路況確實簡單多了，我們在這大農村裡，沒有地下車庫，也沒能遇到什麼非常難的場景，沒咋試出上限來。而這次最讓我印象深刻的，是車機裡Grok的聯動。Grok對語意的理解非常聰明，你可以說出三四個想去的地方，並且用比較模糊的表述，它都能規劃出正確行程。比如我說我想開車去一個湖邊逛逛，Grok找到一個湖後，我說要去這個湖的東北角，它會告訴我這個湖東邊是開車到不了的，然後自動定位選在了西邊。這些都是我們在其他車上沒體驗過的。它還可以根據網上查到的資訊，告訴你前面路肩施工擁堵，只不過資訊准不准就另說了，反正我們是沒看到施工。你願意玩的話，甚至可以讓它扮演貓娘嘿嘿嘿...不得不說，Grok狠狠加強了一波特斯拉的語音互動，但是，我覺得還是有兩個地方可以最佳化一下。一個是，特斯拉還是不給喚醒詞，每次得要按著開關才能說話，對於副駕很不方便。另一個是，Grok只是和導航結合，還沒有和智駕結合。比如切換車道、路邊停車這些理想語音助手已經有的功能，Grok還做不到。OK，再來看下特斯拉Robotaxi。特斯拉目前只在美國奧斯汀和舊金山灣區營運Robotaxi，奧斯汀是有真·無人的車，而舊金山這裡還沒拿到無人牌照，所以是有安全員的。打車需要用到Tesla Robotaxi這個APP，來了才發現這個APP只上架了蘋果的App Store，Android的Play商店是沒有的。只服務iPhone使用者，可以，這很“美利堅”。現在Robotaxi是24小時營運，但我們在郊區非常難打，我們之前叫了兩三次都沒有叫到。安全員說市區會好一點。上車可以發現，它後排介面是專門定製的，有歡迎介面、地圖、多媒體等，基本和別家Robotaxi差不多路數。前排就親切多了，車機看起來和普通特斯拉沒差別，但它把dock欄全換成多媒體了，你會發現這裡是沒有車輛設定的，所以我也沒法看到這個FSD的版本。不過從頁面風格來看，Robotaxi應該就是FSD v14版本，畢竟這個版本也是號稱能做到量產車和Robotaxi同源同架構。同時，我的手機APP也能控制音樂和空調，有個蠻有意思的細節是，上車後我的手機自動通過藍牙連接上了這輛車，所以我控制音樂響應速度非常快。這個真沒見過。實際體驗也開得不錯，反正我是沒感受出Robotaxi和自己開FSD的區別，加上主駕也有人，還都是Model Y，感覺是又試了一遍FSD。。。脖子哥也問了這位安全員老哥，他說除非是自己要停車吃個飯啥的，已經記不起上一次接管是啥時候了。這也是特斯拉做Robotaxi的優勢，別人都是定製車輛，塞了一堆昂貴的雷射雷達感測器，就它用量產車的純視覺路線，就已經能做到這個程度，有一說一是有兩把刷子的。總的來說，老馬對FSD吹得那麼狠，這次體驗下來雖然也有些小失誤，但整體還是非常優秀的智駕。前段時間，輝達機器人業務負責人更是評價道，FSD V14可能已經通過了圖靈測試。最近馬斯克又說，FSD以後不搞買斷，只能訂閱。看看，哥們多自信。所以理論上，當特斯拉FSD突破某個瓶頸後，依靠它的Robotaxi就可以迅速鋪開，以後可以期待一波了。不過這次比較可惜的是，咱沒能體驗特斯拉專為Robotaxi打造的CyberCab，特斯拉的人說這車已經在路測了。按照馬斯克的說法，今年4月這車就會量產。老馬呀老馬，相信這個餅你今年能圓上的...吧？ (差評X.PIN)

德銀預測，今年是Robotaxi規模化與人形機器人部署的元年。人形機器人借力汽車供應鏈加速降本，Mobileye等廠商將成本目標鎖定在1萬美元；自動駕駛告別測試進入規模化，Waymo訂單激增，輝達推出Alpamayo平台助車企“即插即用”。物理AI正從實驗室走向量產。2026年或許是AI大規模進軍物理世界的開始——從行走的機器人到自動駕駛汽車，AI正在積累生態硬體。據追風交易台消息，德意志銀行1月13日發佈的研報顯示，該行分析師團隊在上周參加了拉斯維加斯的CES展會，感受到了市場熱度和相關性的顯著飆升。該行指出，車輛自動駕駛（Robotaxi + 消費級L4）以及最引人注目的人形機器人佔據了展會的中心舞台。德意志銀行在報告中總結道：“總體而言，我們預測2026年將是自動駕駛汽車日益從測試/驗證過渡到規模化的一年，而人形機器人將從實驗室實驗轉向小規模部署。”報告強調，人形機器人領域正在培育全新的供應鏈，供應商正試圖向該領域轉型以期未來實現大規模放量。與此同時，自動駕駛領域的Robotaxi部署勢頭強勁，輝達等晶片巨頭正在通過推出新平台重塑競爭格局。德意志銀行在報告中列出10點核心觀察：01類人機器人供應鏈在成形執行器成為“肌肉”入口德銀認為雖然仍在早期，但供應商已經在向類人機器人供應鏈轉向，路徑類似電驅動總成：既提供整合方案，也提供底層零部件。舍弗勒（Schaeffler）試圖成為類人機器人的主要“肌肉”，提供線性與旋轉執行器。其在CES展示了面向類人機器人的一體化行星齒輪執行器：兩級行星齒輪箱+電機+編碼器+控製器的緊湊整合。該單元具備高熱穩定性、60–250 Nm（牛米）扭矩範圍，且回驅能力很低，可承受外力並避免驅動部件意外反轉，適合連續工況。德銀提到NEURA已同意在其類人機器人上使用舍弗勒執行器，且看起來還有其他客戶已在用（至少部分元件）或未來會用。現代摩比斯（Hyundai Mobis）也宣佈將為波士頓動力Atlas供應執行器，意在讓機器人能借助汽車規模化供應鏈來製造。當供應鏈開始“汽車化”，最先被定價的往往不是概念，而是關鍵部件的滲透與規模化製造能力。02機載晶片格局輝達仍是首選，但分化開始出現德銀觀察到，類人機器人機載處理器上，輝達仍佔據主導，原因主要是性能與易用性。使用Jetson Orin或Thor的公司包括：1X、Agility、Apptronik、Boston Dynamics、Figure AI、Mentee、（目前）NEURA、UBTECH、Unitree等。對比之下：特斯拉與小鵬使用自研推理晶片。CES上高通推出面向機器人“全端架構”的下一代方案（Dragonwing IQ10 Series），但德銀表示尚不清楚能否獲得客戶大規模採用；同時VinMotion的Motion 2類人機器人使用IQ9 Series，IQ10最初面向工業AMR與更先進的全尺寸類人機器人。03“物理AI”從指令碼走向AgentVLA成為主線現場最顯著的範式變化之一，是從“預程式設計/指令碼化動作”轉向視覺-語言-動作（VLA），讓機器人能夠“推理”完成任務。Boston Dynamics用Google DeepMind Gemini Robotics的VLA模型替代傳統MPC（模型預測控制），使Atlas能理解此前未見過的環境（如非結構化工廠混亂場景）。其動作執行由TRI的大型行為模型（LBM）補充，類似Figure的Helix雙系統模型：System 1高頻快速響應，System 2低頻做高層推理與語言；德銀同時指出Figure似乎在自研兩套模型。04訓練之爭升級真實世界資料與模擬“閉環”才是重點德銀判斷，行業爭論已從“模擬 vs 真實誰更好”轉為“如何高效閉環”。NEURA採取更偏“物理優先”的路線，建設NEURA Gym大型實體訓練中心，認為模擬是“近似”，在複雜接觸（例如“穿針引線”）上會失真；其通過數百台機器人做分揀、裝配等真實任務收集高保真資料，再輸入“Neuraverse”，生成真實失敗的“合成孿生”在模擬中訓練，最後把修複方案推回真實機器人。另一家公司提到無法模擬物體“觸感”，需要人先示範：通過遠端操作，人穿VR服控制類人機器人執行如“撿起葡萄”等動作；用少量“完美示例”後，再用輝達 GROOT-Mimic在模擬中生成“100,000+”種動作變體，並用強化學習讓動作更順滑。相對地，Mobileye強調其Mentee將基本以模擬來訓練。05“通用”先讓位於“崗位”商業化證明優先德銀認為短期內，“通用類人機器人”更多會被匯入具體場景，以證明商業可行性，再談進入家庭。Keenon Robotics（中國）：已擁有服務機器人全球40%市場份額，海外累計出口約10萬台；產品價格從低於1萬到約10萬，主打強任務定製。CES 2026重點是其旗艦類人機器人XMAN-R1，可做爆米花、倒飲料、擬人化手勢互動等；其“Brain”為Keenon Operator Model 2.0，VLA模型面向服務業，可理解如“找到4號桌客人並給他糖果”等指令。Keenon還提到在上海香格里拉酒店建構協作生態：MAN-R1做人機互動“門面”，W3送物到房間，S100搬重行李，C40/C55清潔。並且在日本等高人工成本市場，其機器人使用壽命達到8年，顯著高於行業常見的3–5年。Deep Robotics聚焦工業巡檢：以覆蓋距離衡量（最高63km），可在變電站、電廠、油氣設施等危險區域執行24/7自主巡邏監測；在應急場景用於救災、消防、有毒氣體檢測，並採用可更換電池降低充電摩擦。06降本公式很直接規模=成本下行的前提在類人機器人側，德銀把降本的主驅動歸結為：上量提升費用攤薄 + 供應商議價改善。有公司稱成本已從“20萬降至10萬”美元，並規劃在“未來幾年”降到“5萬”美元，前提是銷量達到數千台。波士頓動力與現代汽車宣佈目標是在2028年實現年產能3萬台；並且其2026年產量已全部提前分配給現代的汽車工廠。公司還指出執行器約佔BoM的~60%，而這部分將由現代體系內供應商Hyundai Mobis製造以加速規模化。Mobileye在收購Mentee背景下披露：若年產量5萬台，一個較簡化設計（無腱驅系統）的製造成本約“2萬/台”；若年產量“10萬台”，成本可降一半至“1萬/台”，並以2028年爬坡為目標，生產由Aumovio負責。07Robotaxi動能在堆疊2026年更像“商業化加速年”德銀認為，隨著特斯拉在2025年推出Robotaxi，2026年多家玩家的商業化動能會更強，CES上Waymo與Zoox的大規模存在就是訊號：Waymo：自成立以來已提供10m+付費乘車；最新披露顯示在2025年12月達到45萬次付費乘車/周，並擴張至休斯敦、邁阿密，以及東京、倫敦等國際市場。亞馬遜的Zoox：從拉斯維加斯公開測試走向“可上市產品”展示，主打面向密集城市的“車廂式”Robotaxi，完全沒有傳統駕駛艙。Mobileye與大眾：將在今年於洛杉磯用特別準備的ID. Buzz電動廂式車推出L4級Robotaxi服務。另有由合作夥伴Nuro、Lucid、Uber共同推進、基於Lucid Gravity的自動駕駛車輛計畫在2026年末於舊金山灣區啟動，並再擴張到更多城市。0820%輝達 Alpamayo把“腦+頭骨”打包給車企，但驗證仍在路上輝達宣佈推出面向自動駕駛的Alpamayo（“大腦”），並配合Thor（“頭骨”），試圖降低車企部署高階能力的門檻：像Lucid、Mercedes這類公司無需從零投入數十億美元搭建AI基礎設施，可直接“插入”輝達方案。德銀同時保持克制：這確實引發對特斯拉護城河的討論，但現在擔憂為時過早；輝達仍需要傳統OEM兌現承諾，且其模型能否覆蓋真實世界邊界案例仍待觀察。德銀指出，其訓練資料量僅為特斯拉改採集資料的一部分。即便Alpamayo效果理想，德銀仍認為特斯拉憑藉垂直整合（整車、晶片、AI基礎設施、網路等）存在結構性成本優勢；如果自動駕駛/Robotaxi趨於商品化，成本將成為最大分化點。09Aptiv：端到端AI ADAS + 連接與軟體平台講的是“跨行業”Aptiv展示核心是下一代端到端（E2E）AI驅動的ADAS平台：用新發佈的Gen 8雷達與PULSE感測器實現城市複雜環境下的L2++免手駕駛“類人邏輯”。軟體側推出與Wind River共建的雲原生中介軟體平台LINC，通過5G與C-V2X實現真正的軟體定義車輛；並與Verizon演示車輛通過共享即時資料實現“看見拐角後的行人/騎行者”。Aptiv還強調感測器向航天與協作機器人擴展——德銀認為這是“新Aptiv”要證明的敘事，以爭取估值倍數重評。10Visteon：700 TOPS域控、外掛式升級，主打“執行”Visteon在CES發佈SmartCore HPC域控製器，算力達700 TOPS，可把最多14個攝影機與多路高速資料連接整合到單一“中央大腦”。同時擴大與Mahindra合作，推出面向即將上市的XUV700的SmartCore Pro（三聯屏+360度視野）。為解決“存量平台”障礙，Visteon還推出由輝達 DRIVE AGX Orin驅動的AI-ADAS Compute Module外掛式方案，讓車企無需完全重構架構就能加裝AI助手或安全功能；德銀提到該產品已上到中國的極氪車型。此外，Visteon發佈面向7英吋以下螢幕的“Entry Cockpit”，把手機投屏與數字導航帶到兩輪車與入門車型。德銀評價其“外科式”的垂直整合有助於成本競爭力，並推動其在過往滲透較低的車企（尤其亞洲OEM）中進一步擴張。在德銀看來，CES 2026傳遞的資訊很直接：自動駕駛與類人機器人正在從“能不能做”轉向“能不能規模化、能不能把成本打下來”。當波士頓動力把執行器成本佔比點到約60%、把2026年產量預分配說出來時，產業已經開始用製造業語言定價；而Waymo的10m+付費乘車與45萬次/周節奏，則把Robotaxi從概念推向更硬的營運資料。對投資者而言，下一階段要跟蹤的不是更炫的demo，而是供應鏈繫結、產能爬坡與單位成本曲線。 (硬AI)