文 | 赫晉一 周霄 譚鳩云

編輯 | 曹賓玲 付曉玲 慕沐

數據支持 | 洞見數據研究院

發布CyberCab時，馬斯克將場地定在了華納電影制片廠，或許是希望自己坐著沒有方向盤的無人車出場那一幕，能像好萊塢電影一樣經典。

但發布會后，特斯拉股價大跌8個點。

不怪投資人不滿，在馬斯克立下2026年量產的flag時，舊金山市民已經對Waymo們的Robotaxi見慣不怪了。

在大洋彼岸的中國，蘿卜快跑不僅發布了全球唯一的前裝量產L4級無人車，而且自動駕駛車輛的足跡已經遍布十余個大城市。

蘿卜快跑還在醞釀著出海，比如近期，其獲批香港首個自動駕駛車輛先導牌照，有了進軍右舵左行地區的跳板——這塊出行市場，占到了全球份額的1/3。

根據機構的預測，到2030年，全球Robotaxi市場規模將達到8349億元，大概相當于6個Uber（2023年出行業務收入）、4個滴滴的體量。

對這塊甜美的蛋糕，中國玩家們已經虎視眈眈許久了。

“端到端”一腳油門，把自動駕駛轟進L4時代

放眼日本的繁華街頭，滿頭白發的老年出租車司機比比皆是，他們顫顫巍巍的車技，需要拿放大鏡來看地圖的操作，讓外國游客捏了一把汗。

“本該頤養天年的年紀，卻出來闖蕩”的背后，是對自動駕駛需求的日漸高漲。

可以看到，跟著司機年齡起飛的還有打車費用：一小時車程的費用約2萬+日元，按照日本最低時薪1千日元計算，意味著打一次要花三天工資。

而這不是個例，可以看到，相比于中國大陸0.35美元/公里、隨叫隨到的打車服務，中國香港打的每公里收費約1.28美元，且就算成功上車也可能被堵在半路。

也因此，這些地區的民眾事實上比中國大陸更渴求“自動駕駛出租車”，畢竟無需司機的自動駕駛正切中這些痛點。同時，自駕技術還可以智能調配路線，避開擁堵路段。

然而，海外旺盛的需求，在本土遭遇的卻是技術“鹽堿地”。

眾所周知，作為互聯網的升級應用，“軟件+芯片/消費電子+機械制造”是智駕技術落地的關鍵要素。

可1990年的PC互聯網浪潮中，美國硅谷的科技新秀們——雅虎、谷歌、Facebook、亞馬遜，席卷了歐洲和日韓，壓制本土互聯網公司發展，導致計算機人才缺口延續至今。

iPhone引領的智能手機時代，又將曾吃下全球手機市場80%份額的諾基亞、愛立信等歐洲功能機，幾乎連根拔起，本土消費電子業一蹶不振，處理器、內存、芯片等電子供應鏈隨之沒落。

唯一的優勢機械制造，如今也慘遭當頭一棒。

就在蘿卜快跑宣布出海的一周前，歐洲“全村的希望”、肩負“超過寧德時代，搶奪新能源汽車浪潮主導權”使命的電池企業Northvolt，向法院提交了破產保護申請。

原因在于，本地從一線工人到董事會，都缺乏電池生產經驗，導致良品率太低，遲遲交不上貨。有消息稱，瑞典本土工廠真正會技術、能干活的工人，只有來自中國和韓國的100多個外包工人。

種種限制下，新能源汽車在歐洲發展緩慢。如下圖，相較于中國40%+的新能源滲透率，歐洲僅約20%，且還一度下降。

其搭載的智能駕駛，進展也一樣。在國內卷無圖NOA開城，將技術卷得無限趨近L3時，歐洲連L2級都難以駕馭。

奔馳L2+級別的輔助駕駛方案，最高速度僅有64.4km/h，還不能變道；而同級別下，理想L9能開120km/h，也能自動變道。

而如今，端到端技術引入下，自動駕駛迎來“ChatGPT時刻”，可以無限接近真人，而且擁有更快的運算速度，得以轟入L4時代。

這一次，技術和應用的引領者，顯然還是自動駕駛巨頭云集的中美兩地。

在這一新紀元，各車企競爭點落到了運營落地上。正如李彥宏所說，端到端的自動駕駛技術背后是大模型技術。

具體來講就是，通過落地應用，覆蓋更多駕駛場景以及各種異常情況和極端條件，讓端到端系統進行學習和優化，實現更高的泛用性和穩定性，最終形成技術-應用輪動。

如此一來，自動駕駛企業的擴張成為首要任務，而這與上述歐洲、部分亞洲（日本、新加坡、泰國）等市場的需求“不謀而合”。

并且這些地區高度城市化，道路設施整體較為完善。

比如，德國ATM系統已實現自動化控制；瑞典宣布將在2025年建成全球首條能夠為行駛中汽車充電的永久性電氣化道路，這為自動駕駛的視覺識別與充電流程，提供了便利。

此外，歐洲、日本等地區具備汽車及電子零部件產業鏈基礎，便于本地化合作采購；自動駕駛落地的重要因素法規，在這些地區也都相對完善。

這樣的出海條件擺在面前，自動駕駛領域自然騷動起來?？梢钥吹?，下半年以來，中美兩地紛紛掀起“開城大戰”，在本土以外的多地區、多國布局落地應用。

不過，即便有備而來，在空白市場開拓也從來不是簡單的事。

Robotaxi出海的風大，浪也大

如果車輛不做適配，平移出海到右舵左行地區，可能上路沒幾年就會出現制動踏板異常抖動、熄火趴窩等問題。

這是因為右舵左行國家和地區，大多屬于前英聯邦國家和地區，地處潮濕、溫熱的沿海地區，海風吹來的濕咸空氣會在電子元器件表面形成鹽霧，腐蝕傳感器等部件，加快車輛損耗的速度。

基于此，出海企業往往需自研清潔系統，以適應當地復雜的氣候和路況。

可見，海內外截然不同的駕駛環境，時刻考驗著玩家們本地化的能力。

不過，對背靠“工業克蘇魯”的中國Robotaxi來說，硬件問題并不算棘手——目前國內自動駕駛產業鏈趨于成熟，部分零部件產品已領先全球，可快速響應出海的精益生產需求。

真正有挑戰性的，是軟件系統的定制。

海外用戶的駕駛習慣與國內是有出入的，如國內車主希望安全報警信號強烈一些，但歐洲車主習慣安安靜靜地開車，頻繁提示會被視為噪音。此外，自動駕駛系統也需要學習、適配不同地區的交規。

但了解也只是做到了第一步，想要做好用戶體驗，還得繼續錘煉技術。

比如，歐洲人喜歡生活在郊區，前往市中心的通勤路上會有許多高速場景，且往往是不限速的高速，車主玩命踩油門，車子能快出殘影來。

車速越快，意味著自動駕駛系統需要足夠的感知、規劃、控制能力，以做到“看清道路、注意路況、操作快速”。

說白了，就是要更高清的攝像頭、更強大的算力，每秒處理更多的圖像和信息。

也正是如此硬核的底層技術要求，讓自動駕駛落地艱難，如德國是最早對自動駕駛立法的國家之一，但要求駕駛員坐在座位上，并準備隨時接管車輛。

不過，如今L4級別的自動駕駛，或許能帶來新變化。

以國內的蘿卜快跑為例，其在武漢幾乎提供了100%的全無人駕駛叫車服務，要知道，武漢在互聯網上也被叫做“一座全是超雄司機的城市”，交通事故率常年居全國前列。

不僅如此，蘿卜快跑還走出了武漢，在北京、上海、廣州、深圳等十余個城市落地。

能做到這一點，在于L4級別自動駕駛具備了很強的安全能力和泛化能力。

在傳感器敏感度、系統算法能力等多個技術充分進化后，L4級無人車不用人類監督，就可以完全自主駕駛，特斯拉和百度的無人車都取消或隱藏了方向盤。

且L4也做到了較大的安全冗余（對極端環境都安全，對正常環境就冗余），這使得車輛即便出海面對更嚴格的交規、更擁擠無序的路況，都能較好地應對。

更進一步說，端到端自動駕駛大模型加持下，系統也可以依靠不斷學習，來加快對不同國家和地區交規的理解，持續提升算法能力。

這樣也決定了，玩家積累的自動駕駛里程越長、覆蓋的城市越多，將具備越明顯的技術優勢，正如百度Apollo自動駕駛開放平臺升級到10.0版本后，于12月4日面向全球用戶發布。

當然，這一切還得建立在拿到準入資格的前提上，否則積累經驗、訓練大模型就無從談起，這也是為何蘿卜快跑駛入香港后，百度股價應聲上漲的原因。

此外，Robotaxi大規模出海也會“掏空錢包”，畢竟海外大部分地區的新能源基建不發達，以香港為例，電動汽車數量占比僅有11.2%，配套設施自然跟不上。

如此一來，出海企業必須有能力降低整車量產及運營成本，否則燒錢游戲也很難持續下去。

目前，海內外玩家都給出了各自的解法，無人車量產成本已經卷到了20萬元的級別。

從這一維度看，Robotaxi公司也做好了打硬仗的準備，接下來的一兩年，將是決定命運的時間。

2013年，李彥宏在百度硅谷研發中心落成時，曾展望AI道：根據摩爾定律，繼續做十年、二十年的話，AI大腦很有可能比人腦還聰明，那時候質變就會發生。

然而，十年堅持、千億的研發費用投進去，換來的卻一直是冷板凳。只因在華爾街，大家并不喜歡技術創新不確定賽道里的“長期主義”。

如今，靴子終于落地，汽車智能化轉型全面進入L4階段，“長期主義”到了兌現的時候，且隨著蘿卜快跑駛入香港、駛向全球，中國玩家們也將有機會在這片藍海市場中搶跑、搶先，搶到定義賽道的資格。