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WAIC深观察|2026年,Robotaxi开始“卷”造车了

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(文|观察者网 张广凯)

自动驾驶行业习惯于用“算法”来讲故事——谁的端到端方案更丝滑,谁的VLA参数量更大,谁展示的demo最惊艳。

但时间来到2026年,另一个更具体、也更接近商业现实的词开始频繁出现:量产。

刚刚结束的WAIC 2026上,享道出行宣布与上汽集团启动Robotaxi量产定制车项目,新车计划于2027年亮相。文远知行则把前装量产Robotaxi GXR带到展台。


再往前看,几个月前的北京车展上,曹操出行已经发布了与吉利深度定制的原生Robotaxi车型Eva Cab,小鹏也以GX为原型下线了首辆L4级前装Robotaxi车辆。


作为一项在技术上仍未完全成熟的技术,自动驾驶行业最核心的竞争力固然在于更大更强的模型。但我们也看到,短短几个月内,这个行业的头部玩家却不约而同地把越来越多的注意力投向工厂、供应链和运营网络。

这不是巧合,而是一个信号:Robotaxi正在从一场算法竞赛,变成一场系统工程竞赛。先发者的优势正在被动摇,而主机厂正在抢夺更大话语权。

依托于曹操出行,吉利正在成为下注Robotaxi最重的主机厂之一。围绕这背后的动机和逻辑,本次WAIC期间,我们跟曹操出行RoboX事业部CTO赵宸辉聊了聊。

算法的护城河正在“改道”

自动驾驶行业长期存在两条路线:从第一天起就死磕L4的“纯血派”,和从L2级别辅助驾驶一路升级上来的“渐进派”。

第一类公司从L4起步,依靠专用车辆、激光雷达和自建测试车队,试图直接跨越到无人驾驶。Waymo、文远知行和小马智行通常被归入这一阵营。

第二类公司从辅助驾驶出发,借助量产车队积累数据,再逐步提高系统能力。特斯拉和小鹏是其中最典型的代表。

很长时间里,这两条路线被描述成一场非此即彼的技术战争,一些“纯血派”坚信,L 4与L2路线之间存在巨大鸿沟,L4企业长期积累起的算法优势是L2企业难以跨越的护城河。

对此,赵宸辉认为,L4与L2之间的关键区别在于安全冗余。在遇到无法应对的路况时,L2辅助驾驶允许系统退出,交由人类驾驶员接管,其主要定位是为人类服务,可以把更多精力放在人机交互和舒适度的优化;相反,L4路线希望完全避免人类介入,需要算法和硬件层面都有充足的冗余和兜底,在紧急情况下不是退出,而是要确保能够安全停车。


从这个意义上讲,从L2到L4无异于重做一套方案。

但是赵宸辉也指出,无论L4还是L2路线,其本质都是追求更好的算法泛化性。在规则算法时代,L4企业的确在局部场景下花费了更多精力去设计了更精细的规则,从而实现更优的效果。然而,随着大模型、端到端技术路线的演进,两者之间的边界正在变得模糊。

当模型黑箱替代人工规则,数据越来越成为泛化性的核心来源。

量产车路线拥有庞大的数据入口,数以百万计的车辆每天在真实道路上运行,使企业能够以较低的边际成本采集大量场景。L4公司虽然拥有更高质量的专用数据,但仅靠有限的测试车队已经难以覆盖所有长尾问题,也越来越依赖仿真数据和世界模型推演。

随着技术工具逐渐趋同,范式不再是决定性因素,竞争开始更多地落到数据质量、模型能力和工程执行上。

作为曹操出行智驾方案的合作伙伴,千里智驾CEO陈奇讲的更加直白。他在WAIC期间强调,同样是端到端模型,过去的范式也会面临淘汰。

陈奇直言,“当前端到端模型多基于模仿学习,难以跨越L3/L4的鸿沟”,“虽然驾驶专业知识是强化了,对车道线和常规驾驶场景也有了认知积累,但智力水平相当于人类的婴幼儿时期”。

在陈奇看来,原生的智驾基座模型将带来全新的范式,“不存在所谓的L2模型或L4模型,本质上应该是同一套技术架构,在持续不断进化”。

换句话说,算法仍然是自动驾驶最重要的护城河,但是护城河的“河道”正在改变。随着算法范式不断演进,先行者的优势正变得脆弱,技术层面的竞争格局还相当开放。

事实上,当下AI大模型行业的竞争正在给自动驾驶提供一个参考视角:人们曾以为大模型是一个“赢家通吃”的赛场,但如今却发现跟随的成本并没有那么高昂。

赵宸辉甚至预言,如果自动驾驶迎来“GPT时刻”,将是对曹操出行这类晚入局玩家的最大利好。

盈利逻辑把竞争拉回车间

当算法越来越难独自构成完整的壁垒,商业效率势必将被重新审视。

长期以来,Robotaxi企业的车队运营首先是服务于技术验证和数据收集,盈利并非一个需要追求的目标。

这种思路在车辆成本上体现得十分直观。

早期Robotaxi通常是在量产乘用车基础上改装而成。车辆出厂后,需要重新安装激光雷达、摄像头、计算平台和线控设备,一些早期方案仅自动驾驶套件就价值数十万元,整车成本更高。

甚至,这些车辆往往还是基于售价动辄40-50万元以上的豪华车型改装。

赵宸辉指出,自动驾驶的实现效果,不仅取决于算法本身,也要依赖算法与车辆硬件的配合。例如,当算法给出一个转向角度的指令,车辆转向系统能否足够快速、准确地响应,也会影响到实际执行效果。这都对车辆成本提出了挑战。

随着传感器国产化、计算平台集成度提高以及供应链逐渐成熟,国内新一代Robotaxi的成本已经进入20万元级别。但是国信证券曾测算,在单车成本约25万元、日均20单、客单价20元、远程运营人车比达到1:10,且不计入算法研发和车辆保险的情况下,Robotaxi才可以实现运营层面的盈亏平衡,这仍然是一个非常脆弱的水平。

因此,即使不考虑技术本身的成熟度,Robotaxi也必须要继续降低车辆成本才有可能通向大规模商业化运营。

赵宸辉把Robotaxi的账本拆成三个层面:车辆本身的全生命周期成本(TCO),车队调度产生的空驶成本,以及进入一座城市后必须承担的运维、能源和基础设施成本。

其中最容易通过工程手段直接改变的,是车辆。

曹操出行已经发布了定制化的Robotaxi车型“Eva Cab”。按照赵宸辉的描述,这辆车从一开始就不是为私人车主设计的。

最直观的体现是方向盘采用可插拔设计,在政策允许后可以拆除。前排娱乐屏、副驾驶豪华座椅等主要服务于私家车的配置被削减,这都有助于进一步降低车辆BOM成本。


但需要注意的是,Robotaxi车型绝不只是做“减法”,还要做“加法”。

例如,一辆家用车每天可能只开关几次车门,而一辆网约车可能开关上百次。从座椅、车门、空调到内饰材料,如何经受高频使用的考验?

车身结构、电子电气架构等更是直接关系到安全。以Eva Cab为例,其转向、制动、电源、计算平台都采用了多重冗余配置,并且配备传感器自清洁、线控双冗余等系统,这都意味着额外的成本。

但赵宸辉强调,Eva Cab相比于同行仍然将具备显著的成本优势。

怎么做到的?曹操采取了基于全生命周期的系统性解法。

赵宸辉指出,车辆全生命的耗材成本,不仅取决于单一零部件成本,也要考虑到更换的便利性等因素,这是在全车设计层面能够优化之处。

而曹操一直坚持的换电路线,也能够直接延长Robotaxi每天的有效运营时间,带来TCO成本的降低。

可以说,当算法不再是绝对的壁垒,当商业化落地的时间日益临近,单车成本和全生命周期持有成本的竞争,日益成为重要的“胜负手”。于是,我们看到2026年的Robotaxi行业,企业纷纷开始“卷造车”。

享道与上汽启动量产定制车项目,小鹏把L4系统直接送入整车产线,文远知行推动GXR规模交付,背后都是同一种逻辑:Robotaxi要从少量示范运营走向大规模部署,就必须先成为一种可以稳定制造、维护和复制的工业产品。

赵宸辉进一步指出,“卷造车”同样带来了某种“后发优势”:一些从2015年前后进入行业的公司已经迭代到第六代或第七代车型,早期车辆无法承担最新软件和传感器方案,会快速变成需要处理掉的资产。

先入局者投入的真金白银,未必总能转化为相应的壁垒,这是任何一个高速发展的行业都存在的诅咒。

下一场竞争,不只发生在方向盘后面,也发生在工厂和资产负债表上。

焦虑的主机厂,看到第二次机会

赵宸辉的乐观背后,一体化是一个重要前提。

无论是从全车设计层面降低零部件成本,还是建立昂贵的换电网络,曹操出行的底气都来自其大股东吉利。其智驾方案合作伙伴千里科技,同样与吉利紧密绑定。而千里科技董事长印奇,同时还握有“大模型六小龙”之一的阶跃星辰。

可以说,吉利正在成为中国Robotaxi行业一体化布局最完整的玩家之一。

在赵宸辉看来,这种“一体化”带来的车辆成本优势,绝不是随便一家自动驾驶公司找个主机厂合作就能复制的。

原因不外乎沟通成本和利益博弈:单是从零建一条专属产线,投入就是十几亿元量级,大多数自动驾驶公司既拿不出这笔钱,也不愿冒这个险。而主机厂作为代工方,更是着眼于利润,不愿做亏本买卖。最终结果往往在现成的乘用车产线上“改一改”,做不出真正从运营场景倒推出来的设计。

更何况,L2时代的主机厂和方案供应商之间,就已经暴露出激烈的“灵魂”之争,而L4显然会比L2更让主机厂焦虑。

Robotaxi的拥趸长期描绘一种理想的运营模式:私人车主可以在不用车时,把车辆接入无人出租车网络,让资产自动产生收入。

这种设想显然是社会资源利用率的极大提升,但效率的另一面,恐怕也意味着汽车保有量的显著下降。

赵宸辉指出,现实显然不会像设想中的那么极端:事故发生后,车主、平台和自动驾驶系统供应商如何分配责任?车内持续运行的安全监控如何处理私人隐私?当大量车主在早晚高峰同时需要使用自己的车辆时,平台又如何保证运力?

但对主机厂来说,命运是注定的:要么躬身入局,要么被时代抛弃。

这是2026年国内Robotaxi开始“卷”造车背后的一层重要叙事:L2时代未能抓住“灵魂”的传统主机厂们,看到了搭上时代列车的第二次机会。

不过,所谓“一体化”的红利究竟能够兑现多少,仍然需要打上一个问号。无论L4与L2有多大差异,有一点是共通的:在技术和供应链的共振中,技术仍然是决定性因素。

技术的范式在变,但所谓的供应链优势同样会被“新势力”们颠覆。传统企业的衰落,从来不是因为没有看到未来,而是自身早已失去了转身的力气。主机厂们不仅需要布局的完整,更需要证明自己仍有创新的活力。

本文系观察者网独家稿件,未经授权,不得转载。

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