Robotaxi牆外開花牆內香,打翻Uber與滴滴的舊飯碗?

Ofweek維科網
07-27

萬億出行市場的方向盤,正悄然交到“無人駕駛”手中。

7月以來,Robotaxi玩家動作頻頻。曹操出行聯手時空道宇佈局衛星通信賦能自動駕駛車隊;如祺出行發佈“Robotaxi+”戰略,面向地方監管機構、自動駕駛技術公司及其他生態合作方提供一攬子解決方案;百度旗下蘿蔔快跑、小馬智行、文遠知行等頭部玩家紛紛牽手Uber,加速佈局全球Robotaxi服務。

就在7月23日,特斯拉CEO馬斯克更在財報會議上放出豪言,年底要讓半數美國人體驗Robotaxi。

毫無疑問,一場橫跨中美、席捲車企、科技巨頭與出行平臺的科技競賽已經開始。那麼,Robotaxi的“電動車時刻”是否已經到來?

牆內穩紮營盤,牆外躍馬揚鞭

從當前的市場格局看,Robotaxi領域玩家衆多,但大體可歸爲三類。

第一是擁有核心算法、與車企結盟的技術公司,如蘿蔔快跑、Waymo、小馬智行;第二是具備“車+技”一體化優勢的車企,如特斯拉;第三類是手握龐大用戶和運營經驗的平臺,如Uber、滴滴、曹操出行、如祺出行。

在行業初期,各方之間並不涇渭分明,反而正在加速生態合作,共同做大市場。

引人注目的是,在這樣開拓市場的初期階段,中國玩家的商業化路徑就呈現“國內國外雙軌並行”特徵,與過往科技公司發展先在國內打磨成熟商業模式的路徑大相徑庭。

在國內市場,Robotaxi企業們都遵循着“穩字當頭,小步探路”的發展節奏。

比如,廣汽集團旗下的如祺出行深耕粵港澳大灣區,吉利控股集團旗下的曹操出行聚焦蘇杭等區域試點,策略上都傾向於依託母公司的產業資源和地方支持,進行“小步快跑”。

圖:如祺Robotaxi在南沙、前海、橫琴等三個粵港澳重大合作平臺提供服務

細究這背後的原因,主要是Robotaxi面臨已然飽和的傳統網約車存量市場,以及公衆接受度、激烈競爭等現實挑戰。在國內高度成熟且競爭固化的出行生態中,Robotaxi需要先打磨出可驗證、可持續的區域運營模型,證明其可靠性和商業潛力,而非盲目追求速度。 這不僅是技術落地,更是對市場規則、用戶習慣的漸進式改造。

Robotaxi在國內的滲透註定是一場持久戰,反而在海外,國內企業以生態合作的形式,加速跑馬圈地。

這主要是因爲中東、東南亞等地區因共享出行產業本身並不發達,沒有歷史包袱,對自動駕駛技術持開放態度,出臺了諸多支持政策,有助於Robotaxi場景落地。比如,阿聯酋發放全球首個全域牌照,沙特“2030願景”提供高額補貼等。這些區域正在成爲中國Robotaxi企業加速商業化的“熱土”。

值得關注的是,在出海方式上,頭部企業不約而同地選擇了“牽手Uber”。比如,百度蘿蔔快跑進軍迪拜、阿布扎比並與Uber結盟;小馬智行、文遠知行同樣選擇與Uber展開戰略合作。

對此,我們認爲,這背後的邏輯有三點:

首先是加速推動技術驗證。Uber等平臺擁有現成的全球用戶基礎和訂單分發能力,技術公司無需從零搭建運營體系,極大縮短商業化路徑。

其次是分攤成本與風險。海外運營初期投入巨大,與平臺方合作能有效分攤車輛投放、運維等重資產壓力。

最爲關鍵的一點則是搶佔全球身位。在Robotaxi全球格局未定之際,率先在關鍵市場落地服務,積累運營數據和品牌認知,爲未來競爭奠定基礎。

總體上看,“牆外開花”並非簡單的市場拓展,更是中國企業在全球Robotaxi價值鏈中尋求核心定位、規避本土激烈競爭、加速驗證商業模式的關鍵一步。而在這場商業化競賽中,想要成爲具有全球競爭力的“中國版無人駕駛Uber”,企業還要跨過三道門檻。

跨越Robotaxi規模化落地的“三座大山”

隨着Robotaxi企業加速商業化落地,攻破橫亙在它們面前的“三座大山”,就變得迫在眉睫。

第一座山叫“技術可靠性”。

公衆和市場對Robotaxi的首要關切,永遠是安全。無保護左轉、施工區域等複雜的城市路況,都考驗着企業算法魯棒性和系統冗餘能力。除了以上常規問題,能否穩定處理暴雨、大霧等極端天氣,乃至罕見但致命的“長尾場景”,也是區分玩家硬實力的關鍵標尺。

針對這些問題,Robotaxi企業開始嘗試更多生態合作和技術融合,用更高的“科技含量”來突破瓶頸。比如,7月22日,曹操出行宣佈與國內領先的商業航天公司時空道宇達成戰略合作,依託30顆在軌衛星的“吉利星座”衛星服務,探索將全球衛星通信與高精定位技術應用於自動駕駛車隊的管理與運營。

這揭示了一個趨勢,在單一傳感器或算法的突破基礎上,Robotaxi有望通過融合通信、定位等跨界技術構建更全面的“安全網”。決勝“智能車”的方式,正在變得“天地一體”。

除了安全問題,從商業角度來看,經濟性也是當前所有玩家面臨的“一座大山”。

在資本市場,Robotaxi長期被詬病“燒錢”。Robotaxi的商業模式與傳統網約車平臺的輕資產完全不同,Robotaxi運營商需要購置車輛、保養充電、維護車隊,天然有更高的行業門檻和資金壓力。

如祺出行近期發佈“Robotaxi+”戰略,就提到Robotaxi賽道已經進入比拼落地能力階段,能否實現規模化商業落地,決定玩家們是否有資格在這個賽道走下去。對此,如祺出行打算通過擴大“Robotaxi朋友圈”,未來5年加速落地Robotaxi。平臺希望覆蓋至100個核心城市,形成可支撐每年10萬輛Robotaxi線下運維的綜合能力。

此外,海外規模化落地也可能反哺國內模式的成熟,成爲中國企業邁向盈利的關鍵。在出租車司機短缺或成本高企的地區,Robotaxi的性價比優勢更容易顯現,這也部分解釋了爲何中國企業出海如此積極。

然而,不管是國內還是海外,Robotaxi商業化都不可避免地面臨最後一個關鍵問題:政策合規。

數據安全合規、交通事故責任認定、智慧交通系統接入權等話題,一直都伴隨着自動駕駛行業。如祺出行CEO蔣華表示,當Robotaxi進入大規模商業化落地階段,公共交通治理也必然面臨新的挑戰,能否實現可靠監管下的高效落地將決定行業能否在良性軌道上發展。

爲了解決問題,企業要與監管機構建立更緊密的對話與合作機制,共同塑造適應未來的交通治理新範式。

目前,中美兩國對於Robotaxi的態度都是比較積極的。去年12月,美國交通部國家公路交通安全管理局提出自願性的國家框架,對於無人駕駛部署,無需安全駕駛員隨車,且無事故責任問題的統一立法。而中國國家及地方政府也在密集出臺支持政策。

想要各國政策上進一步開放支持,也需要Robotaxi企業在技術和運營測試中持續突破。本質上,這三座大山環環相扣,可靠的技術是運營的基礎,經濟的運營是規模化的前提,而明晰的政策則是整個生態健康發展的保障。

從今年下半年一衆Robotaxi企業的進展來看,政策紅利、成本下降與用戶習慣培育正在形成合力,翻越難關只是時間問題,Robotaxi正在駛入商業化的快車道。

重構萬億出行市場:科技革命是一場馬拉松

Robotaxi的興起,遠不止是交通工具的迭代,它本質上是平臺經濟從“C2C”向“AI2C”的一次深刻躍遷。

這場變革的核心在於將出行運力帶入“有人”與“無人”並行的新階段。高盛2025年5月研究報告預測,中國Robotaxi市場將經歷爆發式增長,至2035年市場規模將達到470億美元,相比2025年增長近700倍,超過25%的共享出行運力將由Robotaxi貢獻。

供給側的變化必然引發產業價值的重新分配,簡單講就是,平臺賺錢效益增強了。據高盛預測,2035年Robotaxi單日收入可達69美元,遠超傳統網約車28-56美元的水平。

因此,正如如祺出行CEO蔣華所說,“出行服務的未來必然是Robotaxi。”無論打造“Robotaxi朋友圈”的Uber、如祺出行、曹操出行等出行平臺,還是特斯拉、百度等科技公司,都在力爭站在下個出行時代的產業價值鏈制高點。這種轉變已成大勢所趨,在未來幾年裏會加速全球城市交通運力的重構。

當我們將視角從單一賽道擴展至整個產業生態,出行產業的進化,也是整個社會的縮影。

在新一輪科技革命下,各種新技術加速滲透普通人衣食住行。比如,曹操出行引入衛星高精定位構建自動化運維繫統,如祺出行用混合派單打破人車服務邊界。這些創新背後,是航天技術、人工智能、物聯網在交通場景的深度融合。

與過去二十年互聯網時代大數據、雲計算、5G等技術引發的產業轉型具有相似特徵,這場以“AI+機器人”爲標誌的技術變革,也在顛覆越來越多領域。

值得關注的是,科技進步必然伴隨生產力提升,而效率提升帶來的發展紅利,始終伴隨着生產關係的適應性調整。

網約車行業曾是重要就業蓄水池,但自動駕駛普及也將進一步降低司機技能價值。此前網約車已衝擊出租車行業,司機從高價值崗位逐漸變爲“基礎技能”。這就要求技術發展必須統籌考慮就業結構轉型,政府、企業與社會需共同應對科技變革帶來的結構性挑戰。

總之,生產力的替代是漸進過程。正如瑞銀證券預測,具身機器人的“電動汽車時刻”可能在未來五年內難以出現,甚至要等到2030年後纔會到來。

一場萬億級產業進化正在車輪上展開,但Robotaxi的發展也需要長期積累,不會一蹴而就。從業者和投資者不僅需要想象力,也要有穿越週期的耐心與遠見。

來源:港股研究社

原文標題 : Robotaxi牆外開花牆內香,打翻Uber與滴滴的舊飯碗?

免責聲明:投資有風險,本文並非投資建議,以上內容不應被視為任何金融產品的購買或出售要約、建議或邀請,作者或其他用戶的任何相關討論、評論或帖子也不應被視為此類內容。本文僅供一般參考,不考慮您的個人投資目標、財務狀況或需求。TTM對信息的準確性和完整性不承擔任何責任或保證,投資者應自行研究並在投資前尋求專業建議。

熱議股票

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10