文 | 青橙财经

特斯拉又有新动作。

10 月 11 日，特斯拉在加利福尼亚州举办了一场名为 "We，Robot" 的发布会，推出无人驾驶出租车 Cybercab、无人驾驶货运车 Robovan 以及 Optimus 人形机器人。

三个新产品中，最受关注的无疑是 Cybercab。

早在 2016 年，特斯拉 CEO 马斯克就在公开场合表达了自己对无人驾驶出租车的看好，这几年公司也一直在发力该业务，但始终没取得什么成果。

8年后的今天，特斯拉终于带着 Cybercab 与大众见面，并凭借科技感十足的外观和内部设计，引发外界广泛讨论。

在发布会上，马斯克谈及了 Robotaxi 的诸多好处。比如解决拥堵问题、更加环保、降低出行成本等，尽管这让很多消费者感到兴奋，但具体什么时候落地、如何实现后来者居上都是值得思考的问题。

毕竟在此之前，特斯拉已经多次爽约。即便正式落地，在群雄逐鹿的情况下，后来者特斯拉如何与 Waymo、萝卜快跑等头部公司争夺市场也成为需要思考的问题。

「特斯拉的 Robotaxi 梦想」

正如外界所说，特斯拉设计的 Cybercab 很酷。

金色车身，没有方向盘也没有踏板，仅依靠舱内一块中控屏来完成乘客与车辆的指令交互，且不配备 NACS 插头，采用感应充电。这些特点让 Cybercab 科技感十足，给外界留下了深刻的印象。

但对于特斯拉来说，Cybercab 的商业化前景更酷。

马斯克在发布会上表示，得益于自动驾驶技术，Robotaxi 可以降低用户的出行成本，也可以降低运营机构的运营成本。不久的将来，Cybercab 每英里运营费用将降至 0.2 美元 / 英里（约合人民币 0.9 元 / 公里）左右。

为了体现 Cybercab 的成本优势，马斯克还曾将 Cybercab 的出行费用与每英里超过 1 美元的 Uber 做对比，并通过数据向外界证明搭载 FSD 的 Robotaxi 比人类驾驶安全 10 倍左右，倡导乘客使用自家的 Robotaxi。

不过，按照马斯克的商业化构想，" 跑单 " 只是 Robotaxi 业务收入的一部分。

2016 年，马斯克就给出了无人出租车的业务设想，其整个计划是 Uber、Airbnb 和亚马逊云服务的结合。如今，特斯拉正在设法以 "Airbnb" 模式，实现租与卖两块业务的共同增长。

" 你可以把它想象成一个 Airbnb，你可以选择让你的车被车队使用，或者取消使用并把它带回来。它可以一直被车队使用，或被车队使用一段时间，然后特斯拉会和客户分享收入。就像 Airbnb 一样。"

这或许能有效提高特斯拉的销量。

正如马斯克所说，私家车使用率不足，但养车成本很高。如果能像马斯克说的 " 每年进账 3 万美金 "，特斯拉很可能实现用户增长。不仅如此，该模式还可以帮助特斯拉扩大出租车车队，减少公司的造车成本。

此外，特斯拉还计划利用 Cybercab 携带的闲置算力，提供类似亚马逊的云计算服务。对出租车公司也虎视眈眈，之前马斯克就对出租车公司喊话，称要想赚钱就应该购买特斯拉的汽车。

按照规划，CyberCab 将于 2026 年投产，2027 年之前实现量产并大规模投放 Cybercab。对比业内其他公司，这个时间点才开启 Robotaxi 业务，属实是有些晚了。

但姗姗来迟并不是特斯拉的本意。早在 2016 年，马斯克就对外承诺称， 2017 年底，特斯拉的车就可以在不依靠人的情况下独自从洛杉矶开到纽约，可见马斯克很早就想抢占 Robotaxi 市场，但这个目标最终并没有实现。

2017 年，马斯克再次表示特斯拉将在两年内就可以实现完全无人驾驶；2019 年初，马斯克又立下 " 特斯拉会在年内实现完全自动驾驶 " 的 flag，并称自己对这个时间线深信不疑。这之后，马斯克几乎每一年都在承诺，但从没有兑现过。

「特斯拉掘金 Robotaxi」

马斯克这次是否能兑现诺言还不清楚，但特斯拉 Robotaxi 商业化前景还是值得关注的。

此前，马斯克对外表示，"Robotaxi 值得特斯拉将财务未来押注于此 "，认为该业务 " 有望让特斯拉的估值升至 5 万亿美元 "，甚至称 " 这将载入史册 "。Robotaxi 也的确有一定的发展空间。

价格是 Robotaxi 的杀手锏。

按弗若斯特沙利文预测：2030 年，载人出租车的成本将从 2019 年的每公里 1.7 元增至每公里 2.4 元，而自动驾驶出租车的成本则将从每公里 23.3 元降至每公里 1 元。

另一方面，乘客安全问题以及 " 绕路 "" 打到臭车 " 等司乘矛盾始终存在，乘客也一直希望得到更好的乘车体验。只要技术成熟，Robotaxi 就可以满足这些需求。

在更低的价格和更好的服务下，Robotaxi 或将迎来更大的市场空间。

弗若斯特沙利文数据显示，预计到 2030 年，中国和全球 Robotaxi 市场规模将分别达 4888 亿元、8349 亿元。2035 年，将进一步增长至 1.6 万亿元和 3.2 万亿元。

* 图源雪球

万亿市场正是吸引特斯拉做出行平台的原因。

此外，特斯拉盯上的出租车客户也可能为其带来不错的收益。

2020 年电动汽车刚兴起的时候，转型中的美国租车公司赫兹就向特斯拉购买了 10 万辆汽车。这笔订单总价值高达 42 亿美元，成为特斯拉历史上最大的一笔订单。

受此利好，特斯拉股价一度暴涨近 10%，迎来 " 万亿时刻 "，成为全球首家市值 1 万亿美元的车企。

如今，Robotaxi 开始起势，特斯拉显然还想再复制一下当年的辉煌，之前，马斯克就对出租车公司喊话称，要想赚钱就买特斯拉的车。

对于出租车公司来说，Robotaxi 的确很有价值，比如在缩减人力成本方面。

上汽集团旗下的 Robotaxi 企业赛可智能 CTO 于乾坤就对媒体表示，人力成本已经占到出租车经营成本的 50% 。而无人驾驶出租车可以做到每 10 辆车配备 1 名远程安全员，这省下来的 9 个人力成本。

马斯克之前也提到，特斯拉能够高效的管理车队，就像牧羊人照顾羊群一样，一个人就能管理一支近 20 台无人车的车队。

面向消费者的 c 端销售也将是特斯拉 Robotaxi 的一个营收增长点，马斯克已经在试图通过 Airbnb 吸引车主。

尽管特斯拉在商业层面的规划都很有前景，但在竞争愈发激烈的行业中，如何说服各方购买或乘坐自己的车依然是一个问题。

不久前，同为车企的小鹏汽车宣布将在 2026 年推出 Robotaxi，近期，小鹏正在大力扩充 Robotaxi 团队，年薪最高接近百万元。

和特斯拉一样，小鹏汽车已经与滴滴达成合作，未来小鹏的车主不仅可以为自己提供出行服务 , 还可以通过提供滴滴打车服务来补贴家用。

而无论是做出租车还是卖给消费者，特斯拉都需要注意车辆保障问题。

虽然一些开展 Robotaxi 业务的公司都为车辆购买了保险，但仍存在理赔条款不适用的问题。比如，即便是投保了交强险，但由于交强险本质是为了代替驾驶人承担责任，所以自动驾驶系统出错导致的事故就可能无法得到理赔。

虽然特斯拉对于商业化层面规划的很好，但作为后来者，特斯拉要想在 " 前辈 " 手里抢班夺权并不容易。

「用技术追赶 " 前辈 "」

一个不得不承认的事实是，特斯拉 Robotaxi 的确是来晚了。

早在 2016 年，马斯克公开称，特斯拉在 2017 年底就可以在不依靠人的情况下，独自从洛杉矶开到纽约。这之后，马斯克几乎每年都会承诺一次，但特斯拉的无人驾驶却一直没有到来。反倒是百度旗下的萝卜快跑、谷歌投资的 Waymo 等公司相继开启 Robotaxi 业务。

经过多年的深耕细作，Waymo、萝卜快跑，以及众多备受瞩目的独角兽公司，已经在自动驾驶市场中占据了稳定的地位。

自 2022 年起，萝卜快跑就先后在北京、重庆、武汉等多个城市开通商业化运营服务。截至今年第二季度，萝卜快跑已经有高达 89.9 万单的自动驾驶订单，同比增长 26%。

Waymo 在美国的业务更是进展神速。今年 5 月份，Waymo 每周的付费订单量只有 5 万单左右，到了 10 月份，该公司每周的付费订单量已经突破了 10 万单大关。按照业内预测，如果能保持这种扩张速度，到明年年底，Waymo 每周的付费服务次数将有望突破 100 万次大关，年收入或将超过 10 亿美元。

两家公司甚至已经开始计划将触角伸向海外，而特斯拉的 Robotaxi 到现在还没上路。后来者特斯拉要想实现弯道超车，或许只能指望其独特的 " 纯视觉 + 端到端 " 技术模式。

当前，业内主要有两套技术方案。一套是 " 激光雷达 + 高精地图 "，另一套是 " 纯视觉 "。国内的萝卜快跑、滴滴自动驾驶、文远知行以及国外的 Waymo 等公司采用的都是第一套方案。

而特斯拉则选择了成本更低的纯视觉技术方案，并在新发布的 FSD V12 版软件中接入了端到端技术。

在马斯克看来，依赖高精度地图的本地化解决方案是非常脆弱的。马斯克称，特斯拉采用的包含纯视觉技术在内的通用型解决方更具优势，可以适用于任何地方，甚至可以在另一个星球工作。

纯视觉技术也帮助特斯拉降低了成本。

马斯克就曾表示， Waymo 目前使用的无人出租车硬件成本超过 10 万美元，而 Cybercab 因为摒弃了昂贵的激光雷达和供应链优势，成本直接降到了 3 万美元以内。

端到端技术则引发业内广泛讨论，认为其具有行业颠覆性。

究其原因，端到端技术应用了 AI，可以让神经网络学习人类驾驶员实现路径规划，而在此之前，业内其他公司一直在通过人为设置代码，保证自动驾驶汽车完成驾驶任务。

这意味着，自动驾驶汽车只能完成一些简单的任务，对于一些复杂的驾驶任务则很难覆盖。

不过，端到端技术需要收集大量高质量数据供 AI 学习，如果训练所用的视频数据是鲁莽驾驶，那训练出来的 AI 驾驶员就会非常危险。

为了解决这个问题，特斯拉专门制定了一套驾驶员行为评分系统，只采用 90 分以上的驾驶员视频数据进行训练。

但 90 分到 100 分之间的不合格操作依旧可能成为训练数据，也就是说，增加了端到端技术的特斯拉给用户和整个行业带来的到底是惊喜还是惊吓，还要等车上路再说。

这不仅是特斯拉需要面对的问题，安全性隐患一直存在于整个行业。

谷歌 Waymo、通用旗下自动驾驶 Cruise 都曾发生过交通事故，这已经成为行业发展的最大阻碍。同济大学朱西产教授曾表示，如果无法解决安全性问题，无人驾驶时代就无法真正到来。

希望通过特斯拉、萝卜快跑等公司的不断 " 内卷 "，将这些问题早点解决，让每个人都能乘坐甚至开上 Robotaxi。