•
中美Robotaxi商用有何差異？
今年4月，在特斯拉CEO馬斯克宣佈將在中國落地Robotaxi後，其股票一度迅速獲得熱捧。雖然近日馬斯克坦言將延遲Robotaxi在中國市場的落地，但伴隨蘿蔔快跑在武漢的出圈，Robotaxi火速跑入大眾視野。
這無疑顯示出，中國和美國是推進Robotaxi落地處理程序中最積極的兩大市場，也被認為是推進該技術商業化發展的第一梯隊經濟體。
橫向來看，在探路Robotaxi商業化過程中，美國廠商早期採取了相對積極的策略，例如自Google母公司Alphabet中被拆分營運的Waymo很早宣佈在兩大商用市場平行發展，但在通用集團旗下Cruise遭遇嚴重撞人事故並被取消商業化資格後，該市場的探索似乎相對沉穩起來。
相比之下，國內Robotaxi商用採取了相對循序漸進的方式。而在技術路線方面，國內廠商與海外廠商也有所差異，這導致商用成本也有一定不同。
兩大市場探路至今，彼此走過多少路，又走了多遠？
執行“快”與“慢”
2010年首次融資時，Waymo便官宣其採用Robotruck與Robotaxi平行的營運方式，以期更快實現商業化落地。
這不僅源於兩條路線平行可以更好完善公司資料和經驗積累，也能一定程度幫助降低自動駕駛軟硬體落地的邊際成本。
不過在2023年，Waymo決定放緩對Robotruck的投入，轉而聚焦推進Robotaxi業務。
就在同年10月，Waymo的勁敵Cruise遭遇了一場嚴重事故，在後續面對調查時還有所隱瞞。這令加州機動車輛管理局（DMV）暫停了Cruise的無人駕駛許可。公司方面承認，此次事件反映出團隊判斷失誤、缺乏協調等問題，並自願暫停在全國範圍內的Robotaxi相關工作，以改進營運方式。
這某種程度上顯示出自動駕駛技術商用仍有較長一段路要走，其背後也是不同經濟體對新事物推進的差異化態度。
雖然國內市場在2022年開始，便有如武漢、重慶等城市從政策層面允許車上完全無人的Robotaxi在公共道路開展商業化營運，但國內始終採取相對審慎的方式推進。在多個城市低調積累多年，才有了近期蘿蔔快跑的備受關注。
諮詢機構羅蘭貝格認為，在發展路徑上，中美兩國雖都選擇了通過政策監管層面的放寬推動技術進步，但在政策放寬的尺度和標準上卻又結合了各自Robotaxi商業化進展的特徵。
中國對於Robotaxi的商業化落地嚴格遵循“循序漸進、穩紮穩打”的發展態度，在技術可靠性得到驗證後，監管酌情放開給予技術發展的空間，反哺技術迭代，持續“螺旋式”前進路逕取得成功。
美國則採取了更加開放的發展態度和“跨越式、快節奏”方式。部分城市在監管層面大膽放開、一路綠燈給予Robotaxi最大發展空間。例如，Cruise在道路測試和商業化試營運階段驗證成熟後，立即在舊金山向當地監管機構搶先申請全無人自動駕駛的商業化營運資質，政府也希望通過開放更廣泛的區域場景幫助Cruise完成資料積累和技術最佳化。不過在遭遇失敗後，該方式有所放緩。
經歷過一段時間探索和部分業務撤退後，近期Waymo似乎有將業務加速落地的跡象。
2020年前後似乎還有所調整。彼時其曾兩次宣佈共享部分自動駕駛資料，並陸續宣佈與整車廠、平台營運廠商合作；商業模式方面從早期佈局全產業鏈到相對聚焦。業務方面，2020年Waymo在鳳凰城（Phoenix）向公眾開放大Robotaxi業務，2022年推出提供往返於機場的業務落地。
2023年至今，Waymo才開始將全天候的營運範疇擴大到舊金山、洛杉磯。
今年5月，Cruise宣佈重啟Robotaxi業務營運，在美國亞利桑那州開始測試有安全員的Robotaxi。隨後陸續官宣首席執行官、首席安全官等多名新高管就任，由此被視為是一個積極訊號。
據DMV統計，2023年Waymo累計行駛里程達590萬公里，遠超其他競爭對手。Waymo在載客累計行駛里程達到1149萬公里的情況下，僅發生過3起輕微事故。Cruise在2023年內就新增了約200台自動駕駛車輛，總車隊規模達510台，成為美國最大的自動駕駛車隊。
綜合來看，羅蘭貝格認為在Robotaxi商業化進展中，跨越式發展需秉持謹慎態度，尋找合適的跨越點，避免冒進可能將帶來的額外風險。政策監管的開放程度仍需和技術發展的成熟度需要互相適配、避免失衡。
多路線競賽
影響自動駕駛商業化的另一要點是技術路線選擇。美國公司特斯拉很早就選擇了採用純視覺方案進行探索，並在大模型技術到來時提出BEV+Transformer架構，很大程度加速了其自動駕駛技術的落地處理程序。
更多廠商則選擇了採用激光雷達等多感測器融合路線，當然就意味著激光雷達早期的較高成本會給營運帶來一定壓力。
CIC灼識諮詢總監張昳睿對21世紀經濟報導記者分析，特斯拉的路線被認為是純視覺、漸進式路線，即借助攝影機，通過影子模式、人機共駕模式積累資料並最佳化演算法模型進行技術迭代。這一模式的優勢是可以較早進行變現，並可以更低成本實現規模化資料積累。
“Waymo則被認為是跨越式路徑，即通過部署激光雷達、攝影機等大量感測器組合和高算力平台，直接部署准L4等級功能，在特定區域內在安全員監督下進行車輛實際環境的道路測試。這一模式的優點是直接面向L4等級技術開發，資料精度和維度全面，但是也面臨資料收整合本高等制約。例如一輛無人計程車可能需要數十萬甚至上百萬的成本。”他續稱。
張昳睿觀察發現，技術路線選擇方面，中國本土廠商有各自路徑，但很多選擇了兩條腿走路的策略，即一面與主機廠合作在量產乘用車上實現技術搭載和變現，同時進行Robotaxi、Robotruck的測試和商業化落地。
頭豹研究院工業行業高級分析師張詩悅也對21世紀經濟報導記者表示，以特斯拉為代表的純視覺方案，認為通過多個攝影機可以模擬人類的視覺感知系統，實現自動駕駛。“而中國廠商則傾向於以硬體為主導的路線，結合地圖、感測器和雷達技術，以實現更加精準的環境監測和車輛控制。”
從技術成本拆解角度，張詩悅分析道，激光雷達方案能夠提供3D建模和高精度的環境識別，成本相對較高，每套性能優異的激光雷達單價大約在1000美元左右。
“但隨著技術發展和規模化生產，預計激光雷達的成本將會降低；而純視覺方案雖然在感知深度上可能存在侷限，但成本較低，攝影機成本僅幾十美元。但純視覺方案對資料量的依賴性較高，且特斯拉FSD系統屬於L3等級，現階段暫無法在中國使用。”她續稱。
行情的確在變化。如祺出行招股書顯示，目前Robotaxi的營運成本高於載人智慧出行服務（如網約車和計程車），主要是由於昂貴的硬體、軟體、安全員和安全冗餘，僅激光雷達就佔硬體開支的50%以上。然而，由於更廣泛採用半固態或固態激光雷達技術以及通過大規模生產實現規模經濟，激光雷達的成本已大幅下降且預計將繼續下降，該趨勢將使激光雷達在包括自動駕駛在內的各種應用中更加實惠。
“我們認為，美國更側重於通過演算法和視覺系統降低成本，而中國則利用其基礎設施優勢和硬體技術，推動車路協同發展。兩種路線各有優勢和侷限，未來是否能實現商業化閉環，還需看技術成熟度、成本效益、市場接受度以及政策法規等多方面因素。”張詩悅指出，因此短期看，Robotaxi製造商將面臨商業化過程中的初期成本挑戰，包括但不限於安全員的人工成本、市場推廣活動費用，以及其他與新技術推廣相關的支出。但從長期視角出發，Robotaxi預計將在成本結構上展現出明顯優勢，主要得益於其減少人力依賴和實現全天候營運的能力。
綜合來看，張昳睿則對記者分析，自動駕駛在中國的大規模落地還需要跨過幾個關鍵門檻：首先，法律法規需明確自動駕駛的責任歸屬和技術標準；其次，技術本身必須在各種交通環境中證明其安全性和可靠性；再者，智能基礎設施如5G網路和路側裝置需廣泛覆蓋以支援車路協同；第三，公眾對自動駕駛的信任和接受度需要通過教育和正面體驗來提升；第四，業界亟需探索出可行的商業模式以實現盈利；最後，資料安全和隱私保護措施必須得到加強以保障使用者權益。“只有當這些條件得到滿足，Robotaxi等自動駕駛服務才能突破限制，實現大規模商業化應用。” (21世紀經濟報導)