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萬眾期待的特斯拉Robotaxi ， 終于上路載客 。 外界久等的自動駕駛行業的“GPT時刻”仿佛來了 ， 但冷靜過后 ， 越來越多行業人士意識到：這更像是一場被過度解讀的首秀——熱度有余 ， 突破不足 。
美國當地時間6月22日下午 ， 特斯拉在其總部所在地德克薩斯州首府奧斯汀啟動Robotaxi試點：不到20輛改裝Model Y ， 以每單4.2美元（約30元）的固定收費運營 。 但僅限受邀用戶 ， 最關鍵的是 ， 這并非真正的“無人車” ， 副駕配備了一名安全員 。
這場首秀 ， 讓特斯拉市值單日暴漲8% ， 但隨即引發質疑 。 高盛在研究報告中指出三點硬傷：技術棧依賴單一城市簡單路況、安全員暴露自動化短板、首日即出現無故突然急剎和越線逆行等問題 。
與此同時 ， 在大洋彼岸 ， 中國玩家已悄然進入下一階段：比如 ， 百度蘿卜快跑、小馬智行等公司已在多個城市實現真正的“車上無安全員”、復雜城區全時段運行、百輛甚至千輛級別的調度運營 。 對比之下 ， 有投資者直言 ， “這（特斯拉Robotaxi）不就相當于中國頭部公司2021年的水平嗎？”
而在特斯拉Robotaxi“首秀”前 ， 小馬智行聯合創始人、CTO樓天城已經拋出了“L4牌桌論”：要上桌 ， 必須過兩關——無人化和規模化 。 也就是說 ， 只有Waymo、百度、小馬智行這些不依賴安全員、能在真實復雜環境中規模化運營的企業 ， 才算上牌桌 。
照此標準 ， 特斯拉此刻更像是在驗證技術起點 ， 遠談不上引領 。
在上述投資者看來 ， 這不是簡單的“視覺派”VS“激光雷達派”的技術路線之爭 ， 核心是商業化落地的“真偽命題” 。 “無人化”背后是硬核的安全冗余 ， “規模化”更是成本控制與場景適應力的雙重挑戰 。
特斯拉的謹慎試水 ， 的確讓行業更熱鬧 ， 但它所做的 ， 仍在回答“能不能跑起來”的問題；而頭部玩家早已進入“如何大規模、全天候、穩定跑下去”的現實戰場 。
技術真相：特斯拉Robotaxi的濾鏡碎了Robotaxi在中美都已不是新鮮事物 ， 不過 ， 因為馬斯克的推文 ， 首批乘客（受邀人中多是科技博主、特斯拉粉絲）曬出的體驗視頻和贊譽之詞 ， 特斯拉Robotaxi最近還是在社交媒體上刷屏了 。
剝開濾鏡 ， 這場被馬斯克稱為“十年磨一劍”的奧斯汀首秀 ， 真實水平到底如何？
【Robotaxi江湖：特斯拉上路試水，中國玩家穩坐牌桌】特斯拉現階段僅有10-20輛Model Y（市場期待的Cybercab并未現身）提供服務 ， 車輛搭載特斯拉視覺感知系統和FSD（全自動駕駛軟件）；服務范圍限制在奧斯汀南部區域（只有谷歌Waymo的一半）；乘客采取邀請制 ， 主要面向特斯拉員工、投資者及科技博主；單次行程固定收費4.2美元 ， 行程時長僅3到5分鐘；更關鍵的是 ， 副駕駛座始終配備一名安全員 。
關注自動駕駛領域的投資人張信對此評價：關注技術進展、體驗過的人都知道 ， 這（特斯拉Robotaxi）更像是一次實習生“路考” 。
「定焦One」收集部分試乘體驗的評價發現 ， 即便首批試乘人員本身對特斯拉技術抱有較高期待 ， 但評價仍兩極分化 。
它在良好路況（高速公路或開闊的城市主干道）表現不錯：變道超車、保持車距方面流暢自然 ， 車前的小屏幕可以實時顯示車輛對周圍環境的捕捉 ， 對行人、其他車輛的位置判斷都比較精準 。
但復雜場景失誤頻出：例如 ， 有博主直播時 ， 車輛在一次左轉時 ， 先是短暫轉向 ， 又突然回到原來車道 ， 駛入旁邊的逆行車道；還有兩次緊急剎停的情況都發生在車輛靠近停車場內的警車時；或是面對前方倒車車輛 ， 沒能及時剎停 ， 安全員慌忙手動停車；更有博主稱自己需要走400米才能到上車點 。
馬斯克2016年就提出“特斯拉網絡出租車服務”的構想 ， 如今2025年才在奧斯汀邁出第一步 ， 近10年的時間跨度 ， 其實印證了自動駕駛領域中兩點共識：
解決99%常見場景只需1%的精力 ， 剩余1%的極端案例（暴雨、大雪、突發施工、交警手勢等）則需要99%的努力；
L4自動駕駛技術和Robotaxi從“有人”到“無人” ， 有一條必經的發展路徑：從十年前的小規模、小區域、帶安全員的車隊技術測試 ， 到過去兩年拓展到城市全域（含市中心）、車內無安全員、商業化收費的Robotaxi打車服務 ， 這期間 ， L4每個階段同場景情況下的安全性提高數倍 ， 才能進入下一個階段 。
綜合來看 ， 特斯拉Robotaxi首秀基本符合外界預期和技術規律 ， 但遠沒有達到頭部Robotaxi公司在一線城市復雜場景開展全無人駕駛的水平：
按照Robotaxi從“有人”到“無人”的四個發展階段來看 ， 特斯拉“副駕安全員+20輛車”的配置 ， 只在小范圍區域做到了第2階段 ， 僅相當于Waymo七八年前在鳳凰城的早期測試（Early Rider）階段；而中國Robotaxi頭部公司2021年已在北京、廣州進入“主駕無人”的測試階段 ， 如今 ， 百度、小馬智行已在多個城市區域實現最后一個階段的商業化與規模化運營 。
路線之爭：激光雷達的成本賬和安全底線特斯拉和其他頭部玩家之間 ， 還存在技術路線上的根本分歧 ， 這也是自動駕駛領域一個技術爭議問題：實現L4是否必須依賴激光雷達 ， 還是攝像頭（純視覺方案）足以勝任？
特斯拉是堅定的“純視覺派”——靠攝像頭+海量數據+超大算力（端到端模型）打天下 。 它此次Robotaxi試運營 ， 算是給這條路子投了張可行票 。 馬斯克還“放話”：下一代模型參數量還要翻4.5倍 ， 預計年內推送 。
另一派是Waymo、百度、小馬智行們 ， 都用的是攝像頭+毫米波雷達+激光雷達的多傳感器融合方案 。
表面上看是路線之爭 ， 實則關系到安全、成本乃至商業化落地 。
先來看安全性 。 對于這一點 ， 華泰證券近期一份研報觀點鮮明：“實現L4 ， 必須配備激光雷達” 。 理由是 ， L4和L2的難度和安全標準不是一個等級 ， L4要實現“在極端場景下也能萬無一失地跑” 。
而純視覺方案的最大短板是 ， 環境一變（受光照和天氣變化影響） ， 感知就可能失真 。 端到端大模型本身還是個“黑盒子”——決策過程難解釋 ， 出問題難追溯根因 。 這在關乎人命的自動駕駛上 ， 風險不可接受 。 因此 ， 純視覺方案更適用于L2 ， 不適合L4場景 。
從試運營表現看 ， 特斯拉的純視覺路線在極端狀態的可靠性也要打個問號 。
對比去看 ， 多傳感器融合方案包括攝像頭、毫米波雷達和激光雷達 ， 且每類傳感器均配置多個單元 ， 可以互為備份 ， 計算能力也講究冗余 ， 能大幅降低誤判率 。
激光雷達就像給車裝上了“空間尺”和“夜視儀” ， 它不依賴光線 ， 能精確構建周圍環境的3D模型；配上攝像頭（視覺）、毫米波雷達（聽覺 ， 穿透雨霧能力強） ， 相當于給車配齊了“感官組合” 。
圖源 / 特斯拉官方微博
多傳感器融合 ， 解決的正是純視覺在關鍵安全場景下可能“力不從心”的問題 ， 這也是Robotaxi能真正規模化的前提 。 安全是無人駕駛的“1” ， 沒有這個“1” ， 后面再多的“0”（效率、成本、體驗）都“白搭” 。
再來算同樣關鍵的“成本賬” 。 很多人一提到激光雷達 ， 第一反應就是“貴” ， 馬斯克也總吐槽激光雷達“貴且無用” 。 但這已經是“老黃歷”了 。
當年（2016年）一顆激光雷達能叫價80萬元 ， 堪稱裝在車頂的“奢侈品” ， 但受益于中國汽車電子供應鏈體系和規模化量產能力 ， 激光雷達的價格如今已經下探至千元級 。
激光雷達價格被打下來 ， 帶動著搭載多傳感器融合方案的Robotaxi整車成本“腰斬”：例如 ， 百度蘿卜快跑第六代車型的整車價格從上一代的48萬元降到了20.46萬元（不包含電池）；小馬智行第七代Robotaxi車輛成本壓到30萬元區間（第三方研報） 。
從產業端進度來看 ， 頭部玩家的前裝量產車型正從動輒百萬級的成本 ， 邁向20-30萬元區間 。 隨之而來的是 ， 單車的毛虧損從28萬級別 ， 大幅收窄至4萬級別 。
反觀純視覺路線 ， 硬件成本確實低（省掉了激光雷達等） ， 但訓練端到端模型的研發經費、收集處理海量路測數據等成本居高不下 。
此消彼長之下 ， 多傳感器融合方案因激光雷達“平民化”+中國供應鏈紅利 ， 綜合成本的競爭力越來越強 。
算“總賬” ， 多傳感器融合方案兼顧安全冗余和成本可控 ， 大規模商業化落地的路徑也日漸清晰 。
萬億市?。 褐泄笠導鈾僮呦蜆婺；淶?“特斯拉今年的估值會全面向Robotaxi傾斜 。 ”張信表示 。 馬斯克對車主和投資人都畫了張誘人的“餅”：未來你的特斯拉閑著也是閑著 ， 接入平臺“跑”Robotaxi就能賺錢；特斯拉瞬間變成全球最大Robotaxi運營商——這想象力 ， 確實很馬斯克 。
但這些都不代表特斯拉上了L4牌桌 。
按照樓天城劃定的標準 ， 想上桌 ， 必須同時做到 “無人化”（車輛無需駕駛員干預）和 “規模化”（在較大區域內實現全天候、成百上千次的常態化運營） 。 按這個標準 ， 全球真正坐上牌桌的玩家只有Waymo、百度和小馬智行三家 。
特斯拉連第一關“無人”都沒闖過 。 按照行業規律 ， 它從現階段的“主駕無人、副駕有安全員” ， 發展到真正的“全車無人 ， 遠程協助1:N” ， 還需跨越兩個階段 。 特斯拉想“甩掉”安全員 ， 靠純視覺方案在復雜路況下確保萬無一失 ， 這個技術挑戰遠非朝夕之功 。
規模化的差距更是直觀可見 。 特斯拉只有不到20輛車在跑 ， 而頭部玩家早已跨過百量甚至千輛門檻：
Waymo車隊規模已突破1500輛；百度蘿卜快跑有超1000輛全無人車 ， 覆蓋15城（2025Q1財報數據）；小馬智行有250+輛無人車 ， 累計超4500萬公里路測里程 ， 含近800萬公里無人化測試（2025年6月官方披露） 。
圖源 / Pexels
對于未來的車隊規模 ， 馬斯克有個“火箭計劃”——幾個月內 ， 增加到千輛 ， 到2026年底 ， 達到百萬輛 。
要知道 ， 從20輛到形成真正有密度、能隨時響應的城市級運力網絡 ， 中間隔著巨大的運營鴻溝和技術驗證周期 ， 可能需要“六七年時間” 。
張信對「定焦One」預測 ， 馬斯克大概率會拿出不錯的運營數據來宣傳 ， 如日均單量、累計里程等 ， 但投資者更應該關注車隊規模實際增長、運營區域實質性拓展（奧斯汀之外 ， 能否進入路況更復雜的區域） 。
全球Robotaxi競賽 ， 中美領跑 。 與美國相比 ， 中國Robotaxi雖起步較晚 ， 但商業化落地速度后來居上 。
高盛預測 ， 2030年中國Robotaxi將達50萬輛 ， 2035年市場規模沖擊470億美元——從2025到2035年 ， 增長757倍 ， 2026年起一線城市有望盈利 。
這場中美企業的較量中 ， 技術是入場券 ， 但最終贏的 ， 一定是能打通“技術、平臺、量產車”全鏈條的高手 。 華泰在研報中指出：構建“L4核心技術 + 出行平臺 + 低成本量產車型”的完整生態閉環 ， 才是王道 。
按照這個標準看牌桌上的玩家：百度是中國的“Waymo模式” ， 手握Apollo技術和“蘿卜快跑”平臺 ， 生態完整；小馬智行自研L4系統 ， 已合作高德、騰訊微信等流量入口 ， 并聯合豐田、北汽等搞量產車 ， 采用更經濟的車規級硬件 ， 生態拼圖基本集齊；Waymo背靠谷歌 ， 技術深厚 ， 規模化運營領先 。
反觀特斯拉短板明顯：核心技術路線（純視覺）爭議大 ， 缺乏自有成熟出行平臺；自有量產車雖是優勢 ， 但“低成本”和“為Robotaxi深度優化”方面仍需觀察 。 馬斯克的“百萬輛藍圖”想象力十足 ， 不過 ， 但還需拿出更多實質性的、可復制的商業化成果 。
特斯拉可能會帶來資本狂歡 ， 但Robotaxi終局更需要“安全冗余、成本控制、生態整合”的務實主義玩家 。 當中國玩家用多傳感器融合方案建起安全和成本的“雙保險” ， 靠中國供應鏈紅利把量產成本壓進盈利臨界點 ， 這場關乎未來出行格局的萬億級“馬拉松” ， 中國企業正在彎道加速 。
*題圖來源于特斯拉官網。 應受訪者要求 ， 文中張信為化名 。
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