2025国内自动驾驶走到分岔口，谁先踩上千亿跑道？

据彭博社消息，Waymo再启新一轮融资。此轮融资金额或在150亿美元，投后估值将直指1100亿美元，大约7810亿元人民币。

资本押注的逻辑清晰可见：作为全球最早的多城市实现常态化全无人付费服务的运营商之一，Waymo超1400万次的累计载客量、2500辆的庞大车队以及超过3.5亿美元的年化营收运行率，初步验证了从技术、运营到商业收入的闭环可能性。谷歌CEO桑达尔·皮查伊甚至预测，Waymo最快在2027年将对母公司Alphabet的财务状况做出“实质性”贡献。

然而，高估值所依赖的“可靠性”逻辑，在短短五天后便遭到了公开拷问。 12月22日，Waymo的无人车队在旧金山路口发生“集体趴窝”，交通堵塞严重，有乘客被困车内数十分钟。

这场突发的技术故障，如同一盆冰水，浇在了资本燃起的烈火之上。

它提醒着整个行业即使是最顶级的领跑者，在应对真实世界复杂、残酷且难以穷尽的“长尾问题”时，依然脆弱。可靠性不仅是单车技术的完美，更是庞大车队作为一个整体，在城市复杂系统这个“有机体”中协同运行的极限压力测试。

这次事件与高估值的并置，构成了自动驾驶行业当下最真实的写照：一面是资本基于未来市场空间的宏大叙事和乐观预期，另一面则是技术工程化、规模化进程中必须啃下的硬骨头。它像一面镜子，不仅映照出国内自动驾驶企业在运营规模与营收体量上的客观差距，更凸显了所有玩家在通往“可靠规模化”这一终极目标道路上，所面临的共通的、布满荆棘的鸿沟。

视线转回国内，自动驾驶的中场战事已悄然变奏。曾经被并称为“双子星”的文远知行与小马智行，市值差距已悄然拉开至两倍以上；百度“萝卜快跑”背靠集团生态持续深耕，并将战果推向海外；滴滴自动驾驶则依托其出行帝国的场景与数据，稳步推进。

中国的L4级玩家们，正手握迥异的牌组，在生存与盈利的第一性原理驱动下，讲述着不同的故事。但在仰望Waymo千亿估值的同时，一个更迫切的问题是：谁又能率先交出货真价实的规模化盈利答卷？

01、开局一张牌，结局全靠打

在暂未出现一家整体盈利“赢家”的自动驾驶牌桌上，生存是第一要义，而技术是生存的第一道门槛。

综合国内L4级玩家，《新立场》将其归纳为了四套有较大差异的“牌组”，每一套都暗含着对成本、安全、规模与速度的不同优先级押注。

百度的“萝卜快跑”与小马智行，二者代表了两种不同的“工程化”哲学，但近期都共同指向了降本这一核心命题。

其中百度走的是算法驱动的“规模换效率”。手握自动驾驶大模型、高安全冗余硬件和车路云协同的长期积淀，其第六代无人车RT6宣称通过“10重安全冗余”实现低于10⁻⁸的系统失效概率，“萝卜快跑”近期选择从多传感器融合坚决转向纯视觉方案。

截至2025年11月，其全球累计订单量超1700万单，服务22城，这套“规模换效率”的打法在订单量上已跑至全球前列，为其技术转型提供了数据底气。然而，这条路的险峻在于不依赖激光雷达的“视觉”，能否仅依靠更聪明的“AI大脑”，在复杂程度冠绝全球的中国城市街道上，达到甚至超越多传感器融合方案的安全性？

相较而言，小马智行则更偏向于高规格传感器下的“平衡”。 小马智行紧握“安全与工程牌”，其第七代系统在总成本较前代下降70%的基础上，仍搭载高达34个传感器，实现360°无盲区覆盖与超远距检测。这条路与Waymo初期的逻辑相似。其成果是在广州核心区域，实现了以日均299元营收覆盖单车硬性成本的“单车盈亏平衡”。

不过高昂的“入场券”带来了沉重的资产折旧压力，其商业模式能否在消费水平、路况复杂度迥异的其他城市成功复制，仍需观察。

两条路径的对比，本质上是“革命”与“演进”之别。百度赌的是算法突破能引发成本结构的质变，从而颠覆游戏规则；小马信的是在既有工程框架内持续优化，以安全稳健换取商业化的步步为营。两者都直指盈利要害，但前者赌的是未来，后者押的是现在。

文远知行与滴滴则跳出了“重资产Robotaxi网络”的沉重叙事，选择了“在战争中学习战争”，押注于“数据与场景”的复利效应。

文远更像一个“自动驾驶解决方案的军火商”。其与博世联合推出的L2+/L4通用“一段式”方案，旨在以“一套算法，多场景落地”的模式，快速复制到RoboBus、无人环卫车等B端场景，并出海至中东等地。不同场景贡献的即期现金流，能有效对冲Robotaxi的长期投入风险，形成业务弹性。这种策略的核心在于，利用海量、多样化的行车数据反哺算法，实现快速迭代。

滴滴的路径更为独特且难以复制。它不急于另起炉灶，而是基于每天数以千万计的真实出行订单构成的“场景数据库”，通过“混合派单”模式，让自动驾驶服务自然融入现有生态。这使其能以最低的边际成本完成数据积累、算法验证和用户教育，实现商业化的平滑启动。

眼下来看，这两种路径也各有隐忧。文远的“宽广场景”意味着资源可能分散，难以在任一领域构筑绝对壁垒，且“一套算法通吃”的理想面临巨大的工程适配挑战；滴滴的“生态融合”则使其商业进展高度内敛，对外披露有限，且如何从海量人驾数据中高效提炼出对自动驾驶进化真正有效的“知识”，是一个比单纯技术研发更复杂的系统工程。

四条路径，四种生存哲学，共同反映出中国自动驾驶行业在资本寒冬与技术长跑中的多元化探索。技术路线只是定了基调，真正的考验在于，如何将手中的牌，在复杂交织的市场牌局中，打出一张令人信服的“盈利成绩单”。毕竟这场牌局，已进入需要亮出底牌的阶段。

02、谁能先摸到千亿门槛？

2025年，自动驾驶行业进入了“单元经济模型”（UE）的验证年。各家交出的“盈利”消息，犹如一件件初具雏形的“新衣”，但材质、合身度与耐久性却大相径庭。

从盈利验证深度和已公开呈现的财务健康度来看，小马智行算是走在了前面。以广州为重心，围绕珠江新城-广州塔-白云机场-广州南站这条高价值、高稳定性的“黄金走廊”进行深度运营，小马智行通过“极致降本”与“场景深耕” 的结合，率先在广州实现“单位经济模型（UE）转正”。

目前小马的Robotaxi车队规模已达961辆，其中有667辆是今年6月启动的第七代车型。而此次盈利的功臣正是第七代车型。整车套件成本较前代大降70%，拥有10年/60万公里的设计寿命，这让其299元的日均营收已能覆盖所有直接运营成本。

据今年Q3数据，毛利率更高的Robotaxi业务收入占比提升至26.3%，带动整体毛利率同比翻倍。其中技术授权业务收入达6100万元，为Robotaxi的持续扩张提供了宝贵的现金流，形成了 “B端技术变现反哺C端运营扩张” 的良性循环。

相比于小马智行回答了“一辆Robotaxi能否赚钱”的问题，萝卜快跑则回答的是“一个地区的Robotaxi网络能否整体趋近盈利”。

百度将武汉作为萝卜快跑“城市级”运营沙盘，覆盖超3000平方公里，覆盖约770万人口。李彦宏所称的“部分地区正向单位经济效益”，被普遍认为在武汉得以实现。其核心逻辑是凭借超2.4亿公里数据与全球22城的网络效应，摊薄研发与运营成本。2025年Q3单季310万订单、212%的同比增长，是这种规模效应的直接体现。

同样，相比小马智行已完成的作业，文远知行也正描绘高潜力的“单车盈利蓝图”。

官方基于纯无人运营牌照和利用率预测的商业模型测算后表示，文远将在阿布扎比“实现单车盈亏平衡”。作为全球首个非美国的城市级纯无人运营案例，文远正验证其商业模式在高潜力海外市场的可行性。

目前，文远知行业务版图扩展至全球11个国家的30个城市，且这种布局并非盲目撒网，而是有着明确的战略意图：例如与Uber合作快速打开中东市场，既能获取早期收入，更能积累应对高温、狭窄街道、复杂交通参与者等多样化场景的宝贵数据，以此训练算法的通用性。

从结果看，这种“以战养战”模式已驱动其收入快速激增761.0%，三季度其核心业务Robotaxi营收达3530万元，增长势头迅猛。同时，公司盈利能力显著改善，毛利润5630万元同比增长1123.9%，毛利率攀升至32.9%（同比提升26.4个百分点），净亏损同比收窄70.5%，商业化落地成效持续凸显。

同时，文远计划2026年将当地Robotaxi车队扩充至1000台，2030年实现数十万辆的全球部署目标。

相比之下，滴滴自动驾驶的盈利逻辑更为内敛和长期，且目前尚未有独立的盈利验证。滴滴主要通过“混合派单”将其自动驾驶服务无缝接入现有的庞大网约车生态，实现最低成本的商业化冷启动和运力平滑替代。不可避免，其运营进展的数据对外披露有限，盈利完全依赖于未来技术成熟后对现有生态效率的根本性提升。目前滴滴自动驾驶业务仍处于战略投入期，是典型的“未来时”故事。

然而，将目光投向Waymo的3.5亿美元年化营收、2500辆车队和周订单45万单的数据，便能清晰看到差距所在。国内玩家的“单车平衡”或“区域盈利”，更多是在验证商业模型的“可行性”与“健康度”，如同缝制出了一件合身的样衣。

而Waymo展现的，则是“可持续性”与初步的“规模性”，且已经开始尝试将这件“样衣”进行批量生产。这中间，隔着从百辆级到千辆级、从单城到多城运营所带来的指数级增长的管理与运维复杂度。

因此，中国L4级玩家的中场战事，核心转变为“谁能率先整合资源，跑通属于自己的商业闭环，”而这场竞赛，在2025年呈现出一个愈发清晰的趋势：自动驾驶，没有“独行侠”。

03、自动驾驶没有“独行侠”

站在2025年末这个节点回望，我们发现一个有趣的现象：曾经分道扬镳的技术路径，其终点正在隐隐重合，一个明显趋势是 “路径收敛”。纯粹的技术公司，或者纯粹的车企、出行平台，单独做 Robotaxi 都会越来越难。单一的技术长板，必须嵌入制造、运营、用户、数据的完整生态链中，才能撬动通往千亿市值的底座。

在这场联盟竞赛中，政策无疑是笼罩于所有玩家头顶的最大变量，它是一张有时限的“准生证”，直接决定了赛道开放的节奏与范围。Waymo在美国多城的全无人运营，是其高估值的根本前提。但“路口趴窝”事件也警示，政策许可只是起点，持续赢得公众与城市的“信任许可证”更为关键，而一次重大的运营故障就足以让这张脆弱的许可证打折。

在中国，各地对于自动驾驶的态度与开放尺度差异显著，这直接导致了企业不得不采取“一城一策”的精细化运营策略，也催生了如百度与武汉、小马与广州这样的深度绑定案例。未来的政策走向，将深刻影响不同技术路径的生死与联盟组合的形式。

观察当下的联盟动态，可以发现三种主要融合模式：

1. 技术公司与车企的“制造同盟”：如文远与博世、Momenta与比亚迪，旨在将自动驾驶能力前置到车辆制造环节，解决量产与车规级可靠性问题；
2. 运营方与地方的“城市同盟”：如百度与武汉、阿波罗与重庆，通过深度参与智能交通新基建，换取长期的测试与运营权，实现数据与场景的垄断性占有；
3. 生态平台与产业链的“资本同盟”：如滴滴广汽丰田合资公司、腾讯宁德时代等产业链资本在自动驾驶领域的广泛布局，旨在通过资本纽带整合从技术、制造到出行的全链条资源；

这些联盟的目的，都是为了在可控的范围内获取最多元、最真实的数据，以最快速度迭代算法，从而降低接管率、提升用户体验、扩大运营规模，最终形成坚不可摧的竞争壁垒。

长期来看，行业路径将在“收敛”与“分化”中走向动态平衡：

• 前端技术的收敛：无论初期选择纯视觉还是多融合，最终都会向“以视觉为主、多传感器协同冗余”的性价比最优解靠拢。大模型驱动的端到端技术，将成为提升系统智能上限的通用武器；
• 商业模式的必然分化：市场终将容纳多种形态的参与者。可能出现 “全国性网络运营商”（如未来的百度、滴滴），“垂直场景解决方案商”（如专注港口、环卫的文远部分业务），以及 “ Tier 1技术供应商”（如向车企提供高级别自动驾驶套件的公司）。不会只有一种赢家通吃。

而最终的竞争，将是围绕数据生态和事实标准的竞争。谁定义了城市级混合交通的最优运营规则，谁的算法能最好地理解并预测中国特色的交通行为，谁就将掌握生态的话语权。

*题图及文中配图来源于网络。