小马智行CEO彭军：自动驾驶行业下一阶段竞争的焦点仍是规模化

过去十年，小马智行一直深耕自动驾驶领域。2025年可以说是小马智行的关键之年，在广州率先实现单车盈利（UE）转正，今年2月，深圳也实现单车盈利（UE）转正。这对于自动驾驶行业来说，是件里程碑事件。

近日，在北京车展期间，小马智行宣布2027版全无人Robotaxi整车总成本下探至23万元以内，并正式发布全球首款全车规、全冗余L4级无人驾驶轻卡。

Robotaxi整车总成本的下探，也意味着小马智行可以在国内其他城市扩张的经济可行性，今年3月，小马智行宣布将开拓了杭州和长沙两座城市，成本的降低也为未来开拓更多的城市打下基础。

接下来，小马智行要做的事情是快速实现规模化。小马智行创始人、CEO彭军与财经网科技等多家媒体进行了对话。他表示："行业已告别技术概念比拼，下一阶段的竞争焦点就是规模化。未来三年，小马智行最大的目标就是上量、规模化。规模化当中会遇到各种各样的挑战，所以生产、成本、法规、落地、运营的能力提升，需要系统化能力的提升。"

Robotaxi成本将下探至23万元内

自动驾驶行业最大的成本之一来自Robotaxi整车，过去十年，小马智行的整车已经更新迭代到第七代。早在去年4月，小马智行在上海车展发布了第七代Robotaxi车型，这款车自动驾驶套件成本较上一代下降70%以上，通过与广汽埃安、北汽新能源、广汽丰田&丰田中国三大主机厂的深度合作，实现了技术方案的跨车型适配。仅半年时间，该系列车型即在北京、广州、深圳投入运营，且现已在广州、深圳达成单车经济模型转正。公司Robotaxi车辆规模增至超过1400台，用户规模突破百万，较去年同期增长近三倍。

在现场，彭军宣布小马智行2027版全无人Robotaxi的整车总成本（含车辆、自动驾驶套件与电池等）将下探至23万元以内，低于国产特斯拉Model 3最低配售价。

彭军表示，这一突破得益于中国智能汽车产业链的规模化成熟，以及小马智行对L4级自动驾驶软硬件技术极致打磨。依托一线城市规模化运营所验证的安全性表现以及用户反馈积累，公司通过正向研发方式持续开展成本优化，不断完善L4级软硬件系统方案和量产闭环，显著降低整车成本。

他进一步表示，规模提升了，各个方面的成本就会下降。自动驾驶整个产业链成熟、比如激光雷达价格降低、本身技术提升后，可以用更优化的架构实现同样的功能，最后和车厂合作更紧密等都是降低成本的因素。

规模化仍是行业下个阶段的焦点

此前彭军在公开场合提到2025年是Robotaxi量产元年，预计在2028年或2029年实现盈亏平衡。谈到未来关键三年的目标时，彭军表示："未来三年，小马智行的目标是上量、规模化，重心是能够生产出更多、更好、更耐久、更便宜的车投放到更多市场上去。规模化当中会遇到各种各样的挑战，所以生产、成本、法规、落地、运营的能力提升，需要系统化能力的提升。"

Robotaxi何时盈利，也成了自动驾驶行业共同难题。不过2025年，小马智行在广州和深圳实现了单车盈利（UE）转正。

彭军也拆解了单车盈利（UE）转正背后的原因。他表示，Robotaxi不会永远无法UE转正，小马智行的收入和成本都在优化，营收增长主要跟车队密度相关，随着小马智行车辆增加后，营收会明显增长，车队越密，等待时间越短，单量越多，同时车队成本快速下降，这些都是UE能够转正的原因。

为了加速成本与规模的正向循环，小马智行推出"双引擎战略"：以北上广深四个一线城市为核心，持续扩大车队规模与运营区域，深耕并复制成熟的商业模型；在此基础上同步拓展杭州、长沙等新一线城市，并在克罗地亚、新加坡等海外国家和地区开展Robotaxi服务与测试，加速全球化布局。小马智行预计2026年内落地全球超20座城市，车辆总规模突破3000台。

全球化的过程中，会面对哪些挑战？彭军认为海外的技术适配并不算挑战，小马智行在国内跑通了很多场景，在海外只需要复制经验。他也提到，在欧洲市场挑战是路况（环岛路段）的复杂，可能还需要做一些适配。合规方面，彭军提到数据的合规要符合《通用数据保护条例》（GDPR）要求，这个过程需要做一些工作，但是整体而言还好。

世界模型2.0成自动驾驶技术进化核心底座

在现场，小马智行创始人兼CTO楼天城在发布会上宣布，今年已完成核心AI技术的系统性迭代，即世界模型2.0——这不仅是L4级自动驾驶技术进化的核心底座，也是其应对复杂城市交通环境的战略级保障。世界模型通过自主识别驾驶过程中的弱势场景或精度需求，自动触发迭代优化，或精准引导人类采集高价值数据。

世界模型它能更精准地模拟交通参与者与AI司机之间的交互，从而提升世界模型精度。这构筑起一套"数据闭环"的精度飞轮：大规模商业运营产生高价值数据 → 世界模型提升精度 → 车端模型增强 → 支撑更大规模无人车队部署 → 产生更多高精度数据。

彭军表示，世界模型核心用于训练环节，而非车辆实时决策。"世界模型更多是让车辆去学习，再把学习能力部署到车上。世界模型更多是一个训练方法。物理AI一定要通过环境不断去学习，比如说机器人难点是怎么把物体抓起来，一定要有一个世界模型去训练，如果轻了抓不起来这个物体，太重了就会捏碎，开车也是如此。"

他还提到，世界模型的仿真度一定要高，如果说世界模型跟真实世界场景不一样，练了半天也是白练。另外，世界模型精度一定要高。小马智行已经深耕了五六年，在整个世界模型的精度和仿真度上都是非常高，所以小马智行真正可以用世界模型帮助车提高能力。

被问及"L3能否跳过"的争议时，彭军直言："世界上不存在L3。"他表示，L1、L2、L3是美国二十多年前制定的分类标准，已不符合当前行业实际。从安全责任界定来看，自动驾驶只有两类：要么车负责，要么人负责。L3是永远不可能存在的，不说技术，从法律界定上也是无法界定清晰的。

自动驾驶行业经过了多年的技术验证，如今已经走向大规模商业化落地阶段，而未来，小马智行坚持全无人L4路线，围绕Robotaxi、无人轻卡、无人重卡三大方向推进大规模落地。