百度旗下Robotaxi（无人驾驶出租车）萝卜快跑近日屡屡冲上热搜，掀起了Robotaxi热潮，有关无人驾驶迎来“iPhone时刻”的讨论不绝于耳。
行业普遍认为，汽车产业的下半场是以自动驾驶为核心的智能化，而Robotaxi又是自动驾驶最重要的应用场景之一。
不过，Robotaxi并非新鲜事物，为何在这一时间点掀起全网热度？自动驾驶产业落地进程如何？众多参与者中谁将受益于此？
Robotaxi行业看到商业化落地曙光
其实，从资本和产业的角度来看，Robotaxi是“二次翻红”。
早在2018年，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo推出付费无人驾驶出租车服务Waymoone，自此在全球率先开启自动驾驶技术的商业化进程。
彼时，无论是创业公司、互联网企业，还是各大车企、投资机构，都在积极布局自动驾驶。然而，商业化落地这个行业发展最大的“拦路虎”终究还是卡住了Robotaxi的脖子。
经历了几年的融资热后，Robotaxi在2022年走入资本寒冬，融资急速收缩、上市公司股价暴跌。一方面是由于自动驾驶技术的确还未成熟，另一方面则是商业模型跑不通。
萝卜快跑在武汉运营取得的重大进展，让外界瞥见了商业化落地的曙光。
兴业证券研报指出，近期萝卜快跑在武汉运营数据激增，单日单车峰值超20单，同时市民对乘坐全无人驾驶车出行服务满意度普遍较高。百度方面的数据显示，截至5月15日，萝卜快跑在武汉地区的服务面积已超过3000平方公里，覆盖770万人口。预计2024年将实现武汉全城覆盖，并计划投入1000辆新一代量产无人车在武汉实现全天候、全无人运营。
业内普遍预期，单一城市1000辆无人车的保有量，将是Robotaxi运营的盈亏平衡点。
Robotaxi赛道玩家众多，随着政策的助推，除了萝卜快跑，包括小马智行、赛可智能、如祺出行、滴滴出行等在内的企业都已经取得了不菲的进展。小马智行副总裁、Robotaxi自动驾驶出行业务负责人张宁透露，小马智行有望在2025年、2026年左右，在单一城市做到千台无人驾驶出租的落地运营。
张宁表示，Robotaxi如果要做到规模的商业化，单一城市投放500到1000台的量级，才有可能达到收支平衡，“Robotaxi运营背后，企业投入很大，比如调度，地勤养护体系等等。我们曾测算过，在像北上广深这样的城市中，当投放量在1000台时，运营才会达到盈亏平衡点，越过这个点，每增加一台车辆我们的成本会更低，毛利率会更高，进入正向的不断自我造血的阶段。”
预计Robotaxi将在5年内实现大规模商业化。麦肯锡预测，到2030年，基于自动驾驶的出行服务订单金额将达到约2600亿美元，到2040年将达到约9400亿美元。
商用车自动驾驶落地进展更加迅速
Robotaxi只是自动驾驶技术在出行端的应用场景之一。相对Robotaxi在城市开放道路中的广泛商业化运营，业内观点普遍认为，物流车、卡车等商用车的商业化落地场景推进会更容易“梦想照进现实”。
真正让复杂的自动驾驶技术能够大规模落地的要素可归为三类，一是技术、二是政策、三是应用。
业内人士强调，在应用端，中国自动驾驶商业化落地优势十分明显，庞大的市场空间为各个类型的自动驾驶都提供了广阔的应用场景。尤其是在封闭路段、路况相对简单的工业场景，无人驾驶日臻成熟，也解决了货车司机短缺的现实问题。
物流配送是自动驾驶在商用领域的重要应用场景，通过与大数据、物联网、大模型等尖端技术的深度融合，正大幅提升物流行业的整体运作效率和服务品质。
长城旗下毫末智行相关负责人表示，公司遵循“从低速到高速、从载物到载人、从商用到民用”的发展路径，在末端低速无人车场景的探索上，末端物流自动配送车小魔驼已在商超履约、快递接驳、校园配送、机场巡逻、餐饮零售、智慧社区等9大场景开启商业化探索。2023年第四季度，小魔驼已经在商超履约配送场景实现正向盈利。截至今年6月，小魔驼在商超履约配送场景的累计订单量超过35万单；快递配送场景也实现了快速增长，累计订单量超过26万单。
在货车自动驾驶领域，深耕多年的友道智途刚刚入选中国首个无人驾驶货车试点。
目前，友道智途在大量的园区、港口、钢铁厂等封闭道路场景中，已完全实现无人化运营，仅需3名管理人员就能管理拥有数十辆车的车队。据悉，目前该公司的自动驾驶项目每月能带来超过1000万元营收。
友道智途总经理王瑞也认为，商用车的自动驾驶进程将比乘用车走得更快，他解释说，商用车对于成本就没有乘用车那么敏感，例如L4级别自动驾驶场景的商用车可能会增加20万元左右整车成本，但是可以替代人工的三班司机，一年可省下约50万元的人工成本，所以更容易做到商业闭环，也更容易做大规模。
谁将受益自动驾驶？无人车会成主流吗？
与特斯拉一样，几乎所有车企都参与到自动驾驶的角逐中。自动驾驶行业的不同参与者各具优势，从而也形成了自动驾驶的多种发展模式。总体来说，当前自动驾驶市场格局呈现出了“一超多强”的特点。
“一超”为特斯拉。“多强”则包含了“蔚小理”等造车新势力，以及长安、赛力斯、奇瑞、江淮等“华为系”车企；此外，百度Apollo、地平线、大疆车载、Momenta等领先自动驾驶解决方案供应商，以及以博世为代表的传统汽车电子一级供应商均是自动驾驶产业链中不可或缺的玩家。
再看向产业链上游，中金公司研报将其划分为感知层、决策层、执行层。其中，感知方面有速腾聚创、禾赛科技等激光雷达企业值得关注；决策层中，高通、英伟达、恩智浦、英飞凌等芯片企业，以及百度、高德、四维图新等高精地图图商决定了自动驾驶的大脑；执行层是自动驾驶的根基，技术主要掌握在博世、大陆等供应商手中，由传统汽车零部件一级供应商巨头垄断，国内基础相对薄弱。
中国能否在短期内普及无人驾驶？
1、无人驾驶汽车想要上路，政策、法律、保险先行
人工驾驶的时代，容易定责。车厂想推卸责任，行驶数据被临时复改了怎么办?
数据上传，统一监控调度。也正因为如此，目前量产车型都只是L2。
2、软件定义汽车
软件由代码组成，代码是程序员写的。手机软件闪退，电脑死机强行关机。群996的码农写出来的程序，能没bug么。
万一因为故意写个bug报复社会咋办?手机电脑可以重启，无人驾驶L4、L5不可能高速上开到一半重启此外还有，安全漏洞，万一你的车被黑客入侵。
3、强VS弱人工智能
退一步，即使没bug和漏洞，依托人工智能深度学习，依旧是弱人工智能，泛化能力只弱，仅对特定任务，例如下棋。
当遇到全新的情况，例如外卖小哥逆向行驶，则容易出车祸。虽然这些车祸的情况事后可以被用来训练AI，但是谁又愿意做这个牺牲品呢?
当然咯，我们对技术大可不必这么悲观。因为AI通过学习上千万公里人类司机开车，可以说是整个地球上最懂得已知交通规则的老司机了，因此从概率上讲，或许比99.9%的人类司机更安全。
4、L4极有可能，需要未来交通基础建设的配合
事实上，无人驾驶与智慧交通密不可分。而中国在这点上有着全球领先的基建和资源调度能力。
结论：除非强人工智能4出现，否则仍然无法预见L5。但是部分路况例如高速路下的L4无人驾驶，在未来几年年，还是可以期待的。