文 | 财经故事荟，作者 | 吴嗯嗯，编辑 | 陈纪英
当埃隆· 马斯克从“ 马部长” 变回“ 马总裁”，他最先关注的业务就是 Robotaxi。
6 月 11 日，马斯克对外宣布，暂定于 6 月 22 日向公众提供 Robotaxi 服务。
他还透露，6 月 28 日当天，首辆实现全自动驾驶的特斯拉汽车将直接从工厂生产线开到客户家中。
马斯克还转发了一段一辆 Model Y 车型的特斯拉 Robotaxi 在奥斯汀街头行驶的视频，盛赞其有着“ 简洁优雅的设计”。
就此，特斯拉已经吹响了完全自动驾驶从“ 试水” 到“ 放量” 的集结号。
可能是感觉到了马总裁的“ 霸道”，美国另一家 Robotaxi 公司 Waymo 很快也发布了自己的最新动态，称其最新的周服务单量已达 25 万单。这距离上次官宣达到 20 万单，过去不到两个月。
与特斯拉路线迥异的 Waymo，一直才是 Robotaxi 的“ 带头大哥”。而在今年 6 月，两家公司将首次在马路上正面交锋。
形象点说，当下全球的 Robotaxi“ 带货直播间” 里，可以说锣鼓喧天、鞭炮齐鸣，气氛都烘托到位了，马上开始“ 上链接” 的操作，纷纷加快商业化步伐。
在中国，与 Waymo 路线接近的萝卜快跑、小马智行、文远知行等，经历数年的运营测试，也加快了开城拓展的脚步。而与特斯拉路线接近的 Momenta 也宣布将在今年底实现车内无人监督的前装量产 Robotaxi 车型的运营。
在 Robotaxi 布局上，Momenta 是目前最像特斯拉的中国智驾玩家，都在用数据驱动、无图端到端技术，并复用量产车做 Robotaxi 的方式，完成技术、安全和商业化的进化。
不过，Robotaxi 的商业化一直面临着“ 安全、成本、规模” 这一“ 不可能三角” 的考验，这也是制约中美 Robotaxi 玩家实现规模下商业模式闭环的重要因素。
谁能率先打破 Robotaxi 商业化的“ 不可能三角”，谁才能占上规模商业化的 C 位，这其中，特斯拉正在尝试从另一条路线超越。
一、通往 L4，同向不同路
20 世纪 60 年代，达特茅斯学院的约翰· 麦卡锡首次提出了“ 自动驾驶” 概念，设想通过计算机来控制车辆，实现自主驾驶的目标。在此之后，自动驾驶一直成为汽车工业“ 皇冠上的明珠” 之一。
2016 年，马斯克在 《特斯拉宏图第二篇章》 中正式提出特斯拉的 Robotaxi 计划，不仅提出要将自动驾驶付诸实践，而且提出了特斯拉车主共享车队“ 的商业设想。设想很美好，但还是跨越式路线的 Waymo 和 Cruise 等公司最先在北美开启了 Robotaxi 的测试运营。
这股热风很快刮到中国，诸多玩家迅速跟上，如今，中美头部公司，已经并肩位居全球 Robotaxi 赛道的第一梯队。
而在 Robotaxi 的全球赛道上，分布着三类玩家，同向而不同路。
首先是直奔 L4 的“ 跨越派”，Waymo、萝卜快跑、小马智行、文远知行等，皆属此列。
跨越派的共性是，在限定的区域小规模测试，软硬件具备安全冗余，主要利用高精地图，稳扎稳打收集驾驶数据。
这条路线的优点是可以尽快实现 Robotaxi 上路运营，率先收集到反馈数据，甚至率先博得社会关注，打响公司品牌。萝卜快跑全球累计提供超 1100 万次出行服务，今年一季度服务次数同比增长 75%。资本市场对中国无人驾驶也一致看好，今年，被称为“ 女版巴菲特” 的“ 木头姐” 旗下基金连续 6 次增持百度。
第二条路线，则是从 L2 逐渐升级至 L4 的“ 渐进派”，典型代表即为特斯拉。
特斯拉早在 2014 年便开始自动驾驶技术研发，并于 2016 年迅速切入 L2 级自动驾驶，此后逐步增加自动泊车、自动变道和自动召唤等高级功能。
特斯拉的渐进式路线同样也有其优势，就在于积累期较长，“ 纯视觉+AI 神经网络技术” 已经比较成熟，再加上有大量数据投喂，一旦成功可以快速复制。
除了前两种路线之外，其实还有第三条“ 并行式” 路线，最典型的莫过于国内的 Momenta，L2 和 L4 并行。Momenta 提出了“ 一个飞轮两条腿” 战略，一条腿是智能辅助驾驶，为车企提供量产的智能辅助驾驶方案，另外一条腿是可规模化的 Robotaxi，持续押注完全无人驾驶的 L4 自动驾驶方案。
有意思的是，Momenta 成立于 2016 年，正好是特斯拉宣布启动 Robotaxi 的时间。历时 9 年，到今天，特斯拉宣布自己的 Robotaxi 即将落地运营的同时，Momenta 也在前一个月和享道出行达成战略合作，双方将共同打造全球首个基于前装量产的 Robotaxi 车队，并率先于上海启动运营。
同时，Momenta 还与 Uber 达成战略合作，计划 2026 年初在欧洲启动商业化运营，依托 Uber 全球网络，提供基于量产车平台的无图化自动驾驶方案。
从目前来看，“ 并进派” 和“ 渐进派” 殊途同归，正在破解“ 成本+安全+规模” 的不可能三角，打开规模商业化局面。
二、前装量产，把 Robotaxi 价格打下来
影响 Robotaxi 商业化的最大的因素是什么？价格，价格，还是价格！
近日，在 《The Diary of a CEO》 最新一期节目中，木头姐 Cathie Wood 再次强调看好 Robotaxi 未来发展。她指出，AI 不再是技术问题，而是成本问题，“Robotaxi 的成败，关键是成本模型能不能跑通。”
在 Robotaxi 风口初起之时，国内并没有相关量产车型，几乎所有的 Robotaxi 车辆都是后期改造而来。自动驾驶公司们为了实现更好的效果，在改造上往往不计成本。比如为确保感知冗余，有的 Robotaxi 车辆甚至需要搭载数个激光雷达。
因此，要想让 Robotaxi 的成本下降到 ROI 能够转正的临界点，前装量产方案才是最优解。
国内的主流玩家都在打造前装量产 Robotaxi 的方案并定制相关车型，实现降本。
而特斯拉和 Momenta 则另辟蹊径，复用量产 L2 辅助驾驶车型做 L4 Robotaxi。
据了解，特斯拉是将 FSD 应用到其现有的 Model Y 及 Model 3 上，实现了 Robotaxi 在成本关口上的重大突破。
而 Momenta 与享道出行合作的国内首个基于前装量产的 Robotaxi 方案中，则复用了上汽智己 LS6 现有的传感器等硬件。
前装量产到成熟车型的益处是显而易见的。由于量产车硬件已经过大规模生产和市场检验，成本相对较低且有稳定的供应链，可以显著降低 Robotaxi 单车成本。
同时，前装量产意味着自动驾驶系统在车辆设计和生产阶段，就与车辆硬件进行深度适配，也会遵循严格的质量控制标准。汽车制造商在设计和生产车辆时，会考虑自动驾驶系统的硬件需求，确保硬件之间的兼容性和协同工作性能，提高系统的稳定性和可靠性。
而且，量产车在上市前会经过大量的路试和验证，其硬件在各种复杂工况下都得到了充分的考验。将这些经过验证的硬件用于 Robotaxi，能够确保其在实际运营中具有更好的稳定性和耐用性，减少因硬件问题导致的系统故障和安全风险。
三、用 L2 投喂 L4，做学习型 Robotaxi
硬件复用的最大的价值，其实是可以用 L2 量产车型获得的海量数据提前验证 L4，收集到海量的极端情况数据，以提升自动驾驶模型算法的整体水平。
L4 模型为什么需要 L2 的数据来投喂？
其实很好理解。
安全是 Robotaxi 模式成立的底线和基石，这已经成为 Robotaxi 玩家的底层共识。毕竟，辅助驾驶尚有司机可以兜底，但是 Robotaxi 在安全驾驶上没有退路，也没有推卸责任的空间。
如何越过安全线？如果要做到规模化商用的 Robotaxi，就需要在一座城市至少部署数万台的 Robotaxi。想要保证如此规模的无人化车队的良好运行，自动驾驶系统就需要做到至少十倍甚至百倍于人类司机的安全水平，才可能做到规模化下的安全运营。而想要达到这样的安全标准，自动驾驶系统就必须能够解决数以百万计的道路中的长尾问题。
而只有喂给算法足够海量的数据，用数据驱动方式进行算法迭代，才能最大程度解决这些 Robotaxi 必然会遇到的长尾问题。
这些数据是多少呢？
目前行业的共识，大概需要 1000 亿公里，相当于 1000 万台乘用车跑一年的时间积累的数据。
更重要的问题是，数据从哪里来？
特斯拉这样的“ 渐进派” 玩家，有着上百万的 L2 车型的销量，源源不断提供着全球各地的数据流。这些数据在经过算法的处理和学习后，就可以反哺给到 L4。
据特斯拉透露，Robotaxi 服务将用数据“ 反哺” 技术，帮助特斯拉继续开发和验证 FSD 网络、移动应用、车辆分配、任务控制，以及远程协助操作等等。
与特斯拉类似路线的 Momenta 同样是如此。L2 与 L4 双线并行之下，Momenta 的车企朋友圈越来越广。
今年的上海车展期间，Momenta 先后与奥迪、凯迪拉克、本田、丰田、大众这些知名品牌签署战略合作，合作量产车型已超 130 款。
目前，全球已有超 15 家车企与 Momenta 建立合作，涵盖从丰田、日产、本田等日系三巨头，德系大众、奥迪、奔驰，美系通用乃至比亚迪、一汽、上汽、广汽、奇瑞等本土车企。
佐思汽研的报告披露，在 2023 年 1 月至 2024 年 10 月期间，Momenta 在城市 NOA 第三方智驾市场的市占率达到 60.1%。
Momenta 的车型搭载量正以跨越式节奏增长，第一个 10 万辆搭载用了两年时间，第二个 10 万辆搭载只用半年时间，第三个 10 万辆搭载更是用了不到 3 个月时间。
如今，全球有 30 万辆搭载 Momenta L2 辅助驾驶系统的量产车行驶在路上，捕获真实的“ 道路碎片”。鉴于中国道路复杂度远超欧美、日韩，Momenta 积累的“ 数据金矿” 价值的含量，正在帮助其进入可规模化 L4 的新阶段。
在 L2 产品端能够输出源源不断的数据流之后，Momenta 依靠数据驱动的自动化闭环，然后再反馈给 Robotaxi 量产产品技术流，基于统一的传感器平台，形成高效打通的机制。
同时，和特斯拉一样，Momenta 依靠的无图端到端技术，可以打破高精地图的地域束缚，通过深度学习与实时感知，能快速将学习结果复制至不同城市道路环境中，并快速适配。
在安全之下，用前装量产打破“ 成本” 阻碍，用无图端到端实现快速开城，Robotaxi 的“ 不可能三角” 正在被打破。
四、结语
如今，不同 Robotaxi 路线的差异化价值已经逐渐显露，渐进派代表特斯拉和并行派代表 Momenta，需要继续验证其路线的可行性，从而打开万亿级未来出行市场的新模式，奠定爆发式增长的基石。
展望未来，它们将是并肩而行的队友，也是同台竞技的对手。
特斯拉类似苹果打造闭环，其作为全球第一大电动汽车，有望把 Robotaxi 技术一揽子落地到公司每年产出的上百万汽车上。Momenta 则像安卓系统，优势则在于开放，其车企朋友圈越来越广，以生态联盟的合力，未来也有望和特斯拉一同成为 Robotaxi 领域的黑马。
更多精彩内容，关注钛媒体微信号 （ID：taimeiti），或者下载钛媒体 App
