來源 | 伯虎財經(jīng)（bohuFN）

作者 | 楷楷

2026年春天，自動駕駛行業(yè)迎來了“分水嶺”。

去年以來，智能駕駛領(lǐng)域多個關(guān)鍵性標(biāo)準(zhǔn)相繼出臺。近日發(fā)布的《復(fù)雜道路智能駕駛》，定義了系統(tǒng)在復(fù)雜道路環(huán)境下的組成、功能及運行要求；

今年2月，相關(guān)部門發(fā)布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛系統(tǒng)安全要求》征求意見稿，成為首部針對L3級和L4級自動駕駛系統(tǒng)的強制性國家標(biāo)準(zhǔn)。

從“無法可依”到“試點落地”，再到如今進入全國性立法的關(guān)鍵窗口，這套組合拳打下來，釋放的信號再明確不過——政策層面對自動駕駛的態(tài)度已經(jīng)從“謹慎觀望”轉(zhuǎn)向了“有序放行”。 

具體到企業(yè)層面，小馬智行和文遠知行都拿出了具有積極意義的成績單。場外的小鵬也成立一級Robotaxi業(yè)務(wù)部，下半年將開啟Robotaxi載客示范運營。

AI時代，自動駕駛的地位被進一步拉高。不少業(yè)內(nèi)人士都認為，自動駕駛將是通向通用人工智能（AGI）的關(guān)鍵路徑，未來將成為重塑未來出行、產(chǎn)業(yè)和就業(yè)格局的核心驅(qū)動力。

Robotaxi這個被質(zhì)疑了十年的賽道，好像終于聞到了春天的味道。

01 擺脫“燒錢時代”

最近，小馬智行、文遠知行的兩份成績單，給行業(yè)打了一劑強心針。

數(shù)據(jù)顯示，2025年小馬智行實現(xiàn)總營收6.29億元，同比增長20%； Robotaxi業(yè)務(wù)收入達到1.16億元，同比激增128.6%；乘客車費收入全年增幅接近400%。

比營收增長更引人注目的，是小馬智行已在廣州和深圳相繼實現(xiàn)了單車盈利（UE）轉(zhuǎn)正，也是國內(nèi)唯一一家在一線城市實現(xiàn) UE 轉(zhuǎn)正的Robotaxi公司。

（圖：小馬智行2025年財報數(shù)據(jù)）

另一家自動駕駛公司文遠知行也交出了一份亮眼的成績單。2025年，公司實現(xiàn)收入6.85億元，同比增長近90%；Robotaxi收入約1.48億元，同比暴漲209.6%。其中，文遠知行在阿布扎比的Robotaxi車隊，在取消車內(nèi)安全員后，已經(jīng)跑通單車盈利模型。

（圖：文遠知行2025年財報數(shù)據(jù)）

盡管小馬智行、文遠知行兩家企業(yè)在2025年尚未實現(xiàn)整體盈利，但已經(jīng)看見了盈利的曙光——兩者分別在國內(nèi)和海外市場，驗證了Robotaxi商業(yè)模式的可行性與盈利能力。

蘿卜快跑則跑得更快，2025年8月，百度董事長李彥宏透露蘿卜快跑已在武漢實現(xiàn)單車收支平衡，累計服務(wù)次數(shù)居“全球第一”。

除了自動駕駛企業(yè)之外，出行平臺也迎來了好消息。近日，曹操出行在2025年第四季度，首次實現(xiàn)調(diào)整后凈利潤轉(zhuǎn)正，年度虧損同比大幅收窄50.8%。

需要指出的是，曹操出行的季度盈利跟Robotaxi業(yè)務(wù)并沒有直接關(guān)系，主要靠AI提效以及定制車降本等精細化運營實現(xiàn)的。

但對于自動駕駛行業(yè)而言，出行平臺作為承接Robotaxi落地的“底盤”，其能夠具備“造血能力”，才能為Robotaxi提供更廣闊的商業(yè)化想象空間。

自動駕駛的商業(yè)化不再只是紙上談兵，源于幾大瓶頸的突破，其中，最直接的原因是收入增加了，成本降低了。

小馬智行CFO王皓俊提到了小馬智行UE轉(zhuǎn)正的計算方式：收入（每天接多少單×每單跑多遠×每公里收費）能覆蓋成本（折舊成本+運營成本），UE就能轉(zhuǎn)正。

從收入端來看，消費者對Robotaxi的接受度正穩(wěn)步攀升，2025年，小馬智行APP注冊用戶規(guī)模同比提升近3倍，文遠知行國內(nèi)注冊用戶規(guī)模四季度同比增長超9倍。

使用頻率提高也刺激收入增長，Robotaxi的日均有效運營時長是傳統(tǒng)網(wǎng)約車約1.5倍，以小馬智行為例，其日均單量達到23單，深圳單日車均凈收入達到394元的歷史新高。

除此以外，政策放行也打開了規(guī)模化的空間。

目前，全國各地正加速推動自動駕駛?cè)�域開放，包括北京、上海、廣州、深圳、武漢等10余個城市已放開全無人商業(yè)化運營，相關(guān)部門也積極推進技術(shù)要求、責(zé)任分級等標(biāo)準(zhǔn)落地。

政策“松綁”，Robotaxi得以加速跑馬圈地。截至目前，文遠知行全球Robotaxi車隊規(guī)模達1125輛；小馬智行突破1400臺；蘿卜快跑則已達到2500輛。

而在成本端，文遠知行和小馬智行都提到了運營成本的下降，比如遠程人效比大大提高等。不過，最核心的原因還是整車成本的下降。

文遠知行與吉利合作的前裝量產(chǎn)Robotaxi GXR，整車成本下降15%；小馬智行第七代Robotaxi自動駕駛套件總成本較前代下降70%。目前，Robotaxi的單車造價基本已降至26-32萬元。

而在2022年以前， Robotaxi的單車造價普遍超過100萬元，激光雷達、計算平臺等占六成以上成本，這從根源上就決定了Robotaxi基本不可能實現(xiàn)盈利。

但現(xiàn)在，Robotaxi的收入和成本，都翻過了最難的山。

02 從“輔助”到“自動”

不過，這也只是故事的一半，另一半，則藏在技術(shù)路線的演變里。

2025年之前，自動駕駛行業(yè)仍是“純視覺”“激光雷達”等技術(shù)路線之爭，但這些都屬于感知技術(shù)，“能看”只是輔助，汽車還需要一個“大腦”，才能真正實現(xiàn)完全自動駕駛。

來到2026年，端到端大模型成為了行業(yè)共識，技術(shù)路線開始收斂，多家車企和自動駕駛企業(yè)都實現(xiàn)了技術(shù)突破。

小鵬推出了VLA2.0模型，實現(xiàn)了從視覺信號到動作指令的端到端直接生成，對標(biāo)L4級能力；理想發(fā)布的基座模型MindVLA-o1實現(xiàn)了原生3D ViT，能更準(zhǔn)確判斷距離和空間關(guān)系。

特斯拉CyberCab取消了方向盤和踏板，證明純視覺方案和端到端大模型可以支撐車輛在沒有人工干預(yù)的情況下實現(xiàn)長時間、長距離運行。

相較于“純視覺”或“激光雷達”路線，端到端大模型相當(dāng)于為汽車裝上一個“大腦”，其不需要模仿人眼視覺做出判斷，而是讓大模型看懂世界，學(xué)會開車，再告訴司機該怎么開。

但對于怎樣讓大模型學(xué)習(xí)和決策，行業(yè)則產(chǎn)生了分歧——以小鵬、理想為代表的車企主張VLA大模型，華為、蔚來、Momenta等則支持世界模型。

VLA（視覺-語言-動作模型）大模型信奉能力“涌現(xiàn)”，認為只要模型足夠大、數(shù)據(jù)足夠多，AI就能自己從零開始學(xué)會駕駛的一切細節(jié)和規(guī)則。在這之后，VLA大模型就能模擬人類駕駛的邏輯，在“看見”后進行推理和決策，以處理路況中的突發(fā)情況。

世界模型的底層邏輯是基于物理引擎的動態(tài)模擬，在駕駛時是先構(gòu)建環(huán)境認知模型，再分步推演決策，雖然適用場景范圍沒有VLA模型寬泛，但在標(biāo)準(zhǔn)化場景下精度極高。

不過，兩種技術(shù)路線都有各自的痛點，世界模型需要實時完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)推演，對智駕芯片的要求極高，對下沉車型不太友好；VLA大模型則需要海量的極端場景數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)標(biāo)注成本是一大挑戰(zhàn)。

因此，兩種技術(shù)路線各有優(yōu)劣，當(dāng)下還難以判斷。

文遠知行CEO韓旭曾在采訪中提到，“行業(yè)中沒有必贏的技術(shù)路線，選擇什么路線跟企業(yè)的目標(biāo)、品控、軟件流程都有關(guān)系。” 韓旭認為，與其糾結(jié)VLA與世界模型路線誰更好，倒不如說能實現(xiàn)目標(biāo)的技術(shù)就是更好的路線。

況且，兩種技術(shù)路線也不一定要“非此即彼”。

比如特斯拉目前的算法研發(fā)體系中，已把VLA模型和世界模型同時納入其中；小鵬VLA大模型2.0引入了具備物理世界理解能力的視覺推理機制。

兩種技術(shù)路線的融合，讓長尾場景數(shù)據(jù)得以通過世界模型“人工合成”，即便VLA基座模型，也能依托大規(guī)模仿真訓(xùn)練提升決策效率與可靠性，推動L3/L4級智能駕駛加速上路。

去年12月，我國首批L3級有條件自動駕駛車型已獲準(zhǔn)上路；目前，已有多家車企和自動駕駛企業(yè)獲得L4級示范運營和測試牌照。

雖然技術(shù)路線不同，但行業(yè)的目標(biāo)是一致的，那就是沖向L4級以上的高階智駕，讓無人駕駛的幻想能夠照進現(xiàn)實。

03 商業(yè)化只差一步？

不過，即便自動駕駛行業(yè)已經(jīng)逐漸走出成本、規(guī)模以及技術(shù)的“瓶頸”，但距離真正的規(guī)�；�盈利，還有很長的路要走。

首先，告別燒錢，不等于已經(jīng)賺錢。2025年，小馬智行全年GAAP凈虧損收窄至約5.31億元人民幣，但非GAAP經(jīng)營虧損卻從上年的1.585億美元擴大至2.301億美元，四季度的單季盈利主要來自交易性金融資產(chǎn)公允價值變動收益，是投資收益，而非運營收益。

文遠知行的情況也類似。雖然2025年全年凈虧損約為17億元，同比收窄34.2%，但絕對值依然龐大。而且，文遠知行2025年股權(quán)激勵費用較2024年大幅下降，如果把這部分剔除掉，其經(jīng)調(diào)整凈虧損是12.47億元，比2024年擴大了55%。

而且，兩家公司收入高速增長的同時，“燒錢”速度也同樣快。2025年，文遠知行的研發(fā)開支為13.72億元，占營收約200%；小馬智行的研發(fā)開支為15.2億元，占營收的241.7%，要保持技術(shù)領(lǐng)先和全球拓展，這場持續(xù)十年的“燒錢競賽”似乎還未能終結(jié)。

其次，L4級及以上無人駕駛的落地仍面臨壓力。

一方面，UE轉(zhuǎn)正只是證明了在一線城市的高密度場景中，Robotaxi的經(jīng)濟模型是成立的，但如果要實現(xiàn)全國規(guī)模化運營，運營復(fù)雜度指數(shù)級上升。

比如車輛調(diào)度、遠程協(xié)助、事故處理等環(huán)節(jié)都需要增加人力投入；隨著運營規(guī)模擴大，占大頭的固定成本開支也會同步增加，但全域訂單密度能否覆蓋成本，賬本還要重算一遍。

另一方面，目前，Robotaxi的落地普遍采取區(qū)域性試點模式，這類試點往往與企業(yè)所在地及地方政策支持力度密切相關(guān)，城市區(qū)域運營尚未開放大規(guī)模的互認機制，導(dǎo)致Robotaxi企業(yè)每進入一個新城市，都需要經(jīng)歷從道路測試到純無人駕駛商業(yè)化運營的全流程。

這意味著車隊越早進入某個城市，其先發(fā)優(yōu)勢就會越大。但適合Robotaxi運營的一二線城市數(shù)量終究有限，Robotaxi企業(yè)要從區(qū)域發(fā)展到全國運營，城市壁壘才是真正的攔路虎。

最后，安全問題依然不容有失。在社交平臺上，關(guān)于Robotaxi感知失效、無故剎車等事件也不時發(fā)生，除了駕駛安全之外，Robotaxi的穩(wěn)定運行和應(yīng)急處置能力也還需要持續(xù)打磨。

顯然，當(dāng)下要談Robotaxi取代人類網(wǎng)約車，似乎還太早。這不僅僅是Robotaxi企業(yè)成本賬的問題，也是“機器取代人”的技術(shù)倫理問題，本身就是一道需要審慎回答的命題。

目前，行業(yè)的主流觀點是，L4級自動駕駛將會在2027年落地，但對于何時能實現(xiàn)大部分場景的規(guī)模化應(yīng)用，技術(shù)本身依然是關(guān)鍵變量。

Robotaxi行業(yè)正站在一個微妙的節(jié)點上，企業(yè)確實開始掙錢了，但從單城到多城、從百輛到千輛，再到實現(xiàn)完整的商業(yè)閉環(huán)，每一步都仍然充滿了不確定性。

在此之前，保持理性、關(guān)注本質(zhì)，或許才是穿越周期的唯一路徑。Robotaxi長跑十年才終于迎來拐點，這個彎拐得慢一點，又如何呢？

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       原文標(biāo)題 : Robotaxi，離盈利又近了一步