无人驾驶出行来了，彻底引爆北上广深

作者 | 张旦珺

编辑 | 江江

视觉 | 顾芗

这是AI加速改变世界的一年。马年开年不久，人形机器人、以OpenClaw为代表的AI智能体，接连引起人们的惊叹。

而一度经历低谷的自动驾驶领域，最近也传来突破性的消息——作为广州南沙的明星企业，小马智行全无人驾驶车（Robotaxi），开始真正迈向规模化商业化。

小马智行相关负责人向盐财经记者表示，继2025年11月在广州首次达成单车运营盈利转正之后，今年2月，小马智行在深圳也实现了这一目标，当月单车单日平均净收入达338元，单车日均订单量达23单。

小马智行全无人驾驶车（Robotaxi），开始真正迈向规模化商业化

连续在两大一线城市实现单车运营盈利转正，是一个关键信号，意味着Robotaxi正在从纯粹的技术转向规模化的商业运营，越来越与普通人的日常生活息息相关。

自动驾驶是一项有望颠覆人类出行方式的技术，但几年前，它的商业化还被认为是一个遥遥无期的目标。如今，拐点似乎已经出现。

呼叫Robotaxi

马斯克曾描述过这样一个未来：

城市道路上穿梭着庞大的无人驾驶车队，人们只需在需要出行时呼唤它们。车上没有其他人，乘客可以一边在车内休息或者看电影，一边由汽车把他们送往目的地。

在广州，这样的情景已经上演。

呼叫一辆无人驾驶车，和打网约车别无二致：站在出发点，通过APP或小程序下单，等待数分钟后，就能看到一辆小车迎面驶来。

3月10日，盐财经记者体验了一次无人驾驶，从广州番禺南村万博附近，乘坐小马智行Robotaxi前往大学城南地铁站，行程17.3公里，耗时约30分钟，花费20.2元。

盐财经记者体验小马智行出行结束后小程序上的总结界面

在手机上解锁后，车门就会打开。盐财经记者注意到，驾驶座上没有司机，汽车的方向盘由一个透明罩子完全包住。车内支持语音交互，乘客说出“开始行程”后，车辆便正式启动。

车厢内前后排都有一块电子屏幕，乘客可以在屏幕上播放音乐、调节空调，还能看到实时生成的“道路模型”：前方的汽车、边上的自行车、过马路的行人，都被系统识别为一个个白色的立体模型，在屏幕上不断移动。

一名乘客正在体验小马智行无人驾驶行程

目前，小马智行在广州的服务范围覆盖南沙全域、大学城和番禺北部等区域，并支持广州市区到白云机场、广州南站等核心交通枢纽的运营专线。

除了广州之外，小马智行在北京、上海、深圳几大一线城市也上线了Robotaxi业务。

小马智行在各个城市开展Robotaxi运营已有数年。在满足技术安全的基础上，Robotaxi商业化的突破离不开两个因素，一是成本，二是规模。

早期，一辆Robotaxi之所以成本高昂，很大程度上是因为它搭载的自动驾驶套件，这套系统包括激光雷达等多种传感器设备以及自动驾驶计算平台。其中，一颗激光雷达的价格在过去就可能达到几万甚至十几万元。

如今的情况则大为不同。小马智行联合创始人、CFO王皓俊曾在接受媒体采访时表示，技术优化直接推动小马智行第七代Robotaxi车型的自动驾驶套件成本较第六代车型下降70%，其中车载计算单元成本降低80%，激光雷达成本降低68%。

可以说，小马智行陆续在广州、深圳两地实现单车运营盈利转正，与去年11月第七代Robotaxi的规模化投放直接相关。

规模也是一个绕不开的话题。Robotaxi想要盈利，就需要足够多的车，足够多的乘客和足够多的订单。

当前Robotaxi在一座城市的订单量仍然受制于覆盖范围、车辆密度和上下车点密度。不难想象，如果乘客等待的时间太久，或者能够上下车的停靠点少，他们就没有足够强烈的意愿去使用Robotaxi。

Robotaxi想要盈利，就需要足够多的车，足够多的乘客和足够多的订单

而运营范围和运力一旦扩大，效果便立竿见影。今年春节期间，小马智行在北京、上海、广州、深圳的Robotaxi业务实行白天运营不打烊，截至除夕当天，小马智行在深圳的Robotaxi在2026年内的付费订单量就超过了2025年全年总和。

小马智行方面告诉盐财经，截至2025年12月底，小马智行Robotaxi车队总规模达1159辆。中国一线城市的网约车数量大约在10万到20万之间，与这个数字相比，Robotaxi的规模仍然十分有限，但变化显然正在发生。

从模仿人类到超越人类

自动驾驶和过去人们常见的互联网创业不同，在看到商业化的曙光之前，人们需要先跨越一道技术门槛——不是那种简单的工程问题，而是人类历史上从未解决过的难题。在它被完全攻克之前，没有人确切地知道，自动驾驶究竟是可以被实现的，还是只是一种单纯的想象。

2016年12月，小马智行在美国硅谷成立。CEO彭军和CTO楼天城曾经都是百度的员工，彭军本科毕业于清华，并在斯坦福大学拿下博士学位；楼天成是清华姚班的首批学生，连续十一年居于 TCO（国际编程比赛）选手总积分榜第一，江湖人称“楼教主”。

2016年12月，彭军和楼天城创立小马智行，公司的“第一间办公室”是彭军家里的餐厅

小马智行成立那一年，谷歌旗下的AlphaGo打败了人类世界围棋冠军，世界看到了AI的巨大潜力，也带来自动驾驶的投资热潮。彭军和楼天成意识到，出来创业会比在“大厂”里更快实现自动驾驶。

2016到2017年，是自动驾驶行业的一个重要时期，除了大量创业公司冒头之外，几乎所有的科技巨头都推出了自己的无人驾驶计划。

那时，这项技术被认为很快就会到来，百度在2015年投入自动驾驶，预计2018年底就可以商用化；Waymo则预计，2017年自动驾驶车辆就可以上路。

然而，技术的实际发展要落后于预期，自动驾驶就像一座山峰，它矗立在那里，人们能够看到它，却不知道应该如何攀顶。

行业的黑暗时刻随之而来。2018年，Uber自动驾驶测试车撞死了一名行人。之后，越来越多企业不再追求一步到位，将重心转向更容易商业化的辅助驾驶，另一些曾经的明星企业被收购或倒闭，成为自动驾驶浪潮里的泡沫，彻底消失。

在全球自动驾驶赛道的玩家中，小马智行是少有的从始至终坚持L4的企业。

美国汽车工程师协会将自动驾驶分为L0到L5的六级体系。如今，市面上大多数新能源车企的辅助驾驶系统都是L2，而L4指的是特定区域内的完全自动驾驶，真正由系统驾驶车辆，车内不需要司机。

美国汽车工程师协会将自动驾驶分为L0到L5的六级体系

楼天成曾表示，2019年之后，L4公司的技术进展无法再被外界感知。当时，小马智行和整个行业都面临着MPI无法再突破的瓶颈。MPI（Miles Per Intervention）是自动驾驶行业中的一个重要指标，指的是系统平均行驶多少距离才需要人类接管一次，这个数据直接指向了自动驾驶的安全性。

根据晚点latepost的报道，2019年底到2020年初，小马的百公里接管次数已非常低，工程师坐十几趟车，一次接管都遇不到。这反而让团队陷入了“无处优化”的迷茫，毕竟和L2不同，L4追求的是“万无一失”。

突破瓶颈的方式，是彻底转换技术路线。

过去，自动驾驶系统主要通过“向人类学习”的方式进行训练：工程师收集大量传感器数据，并记录人类司机的驾驶轨迹，让算法在输入同样的道路信息后，能够输出类似人类司机的驾驶决策。

但模仿的能力存在上限，即使完美模仿了人类优秀司机的驾驶行为，也远达不到L4级别的要求。模仿人类司机，只能学会“怎么开”，却学不会“为什么这么开”。这种“知其然不知其所以然”的学习方式，使得系统难以在所有复杂场景下做出正确决策，而0.01%的失效都会发生严重驾驶问题，这同样不符合L4对于超高安全性的要求。

后来，小马智行团队开始尝试另一种训练方式：用自研的世界模型来做强化学习。强化学习的好处在于具有可解释的中间结果，例如驾驶意图、决策和其他隐变量。自动驾驶系统可以在构建的世界模型中不断自我学习训练，并不断超越。

小马智行的Robotaxi车型在已开放自动驾驶道路上开展“无人化”测试

这一技术路线的转变，被楼天成总结为，从learning by watching到learning by practicing。

在人工智能的发展史上，这样的路径并不陌生，AlphaGo系列的第三代版本AlphaGo Zero就是完全通过自我博弈而达到了超人的水平。

事实证明，在许多复杂决策问题中，强化学习往往比模仿拥有更强的能力，甚至可以突破人类的天花板。

“L4级自动驾驶系统的安全水平达到人类驾驶水平的10倍以上。”小马智行方面如此告诉盐财经。

从硅谷到南沙，驶向更宽广的世界

在自动驾驶的发展过程中，技术进展一度慢于市场最初的预期，但与此同时，国内地方政府的支持却走在了前面。

十年前，彭军与楼天成两位技术精英的“结合”，不仅吸引了诸多投资人的目光，也引起了地方政府的关注。

广州南沙就是最早关注到这支团队的地方之一。

2017年，时任广州南沙区委书记蔡朝林在出行硅谷时，就考察了小马智行的美国办公室。

“当时南沙区领导向我们承诺，只要过来，南沙全区803平方公里可以向小马智行开放自动驾驶测试运营。”小马智行相关负责人对盐财经表示。

当时，国内还没有自动驾驶测试牌照全国性的管理办法，自动驾驶汽车怎么上路，怎么测试，都是不小的难题。南沙迈出第一步，当地政府和企业一同研究，出台了相关法规，推动自动驾驶路测的合法化。

小马智行自动驾驶乘用车和卡车行驶在南沙港快速路

2018年4月，南沙发布《广州市南沙区关于推进智能网联汽车道路测试有关工作的指导意见(试行)》，成为全国较早开展自动驾驶示范运营的区域之一。

华南的雨水比加州更多，路况也更加复杂。在上路后的两个多月的时间里，小马智行的自动驾驶车在广州南沙经历了数百公里的严格测试，包括拥挤路段、特殊场景、恶劣天气、突发情况等。

而总部位于硅谷的Waymo，因为把测试区域限定在了环境相似且路况简单的地方，导致扩展区域时遇到了问题。“小马如果不是在美国做了半年，而是做了 5 年才来国内，恐怕来了会痛苦很多。”楼天城曾这样说。

除了道路测试，Robotaxi的商业化运营也离不开南沙政策的支持。

广州市南沙区工信局相关负责人告诉盐财经，自2017年引进小马智行以来，南沙区持续将支持智能网联汽车产业高质量发展作为重点任务，在道路测试、示范应用、示范运营及车路协同等方面加大政策开放与产业引导力度，逐步形成在全市具有领先优势的发展态势。

其中的一大表现是政策创新持续领先。

2022年9月，《南沙区全域开放智能网联汽车测试道路分级的通知》印发，南沙成为全国首批、广州市首个实现全域开放测试的行政区。2023年，《南沙区智能网联汽车（自动驾驶）无人商业化混行试点工作方案》推出，南沙在广州市率先允许主驾驶位无安全员的车辆开展商业化运营，为Robotaxi的商业落地提供了制度保障。2024年，南沙自贸片区又率先打造国内首例集载人无人机、无人车、无人船联动联运的全空间无人体系示范体验场景。

此外，作为粤港澳大湾区地理几何中心，南沙自贸片区已形成超千亿级的汽车产业集群，为小马智行在自动驾驶技术与汽车的融合研发、测试等方面提供了丰富产业资源和应用场景。

南沙成为全国首批、广州市首个实现全域开放测试的行政区/图源：视觉中国

基于南沙政府的开放创新，如今，南沙普通市民可以像呼叫网约车一样，在日常生活中使用Robotaxi。小马智行的用户运营数据显示，在南沙，有超过60%的用户乘坐小马智行的自动驾驶车时，是往返于住处、办公场地以及一些重要的地铁站。

但在真正实现“大规模商业化”之前，智能驾驶仍然需要面对更多技术之外的问题。

比如就业结构的变化，随着无人驾驶等场景的落地，传统驾驶员群体将面临直接的职业替代压力；类似的问题还包括交通事故责任认定，保险理赔等配套法规不完善，现行的《道路交通安全法》仍以人类驾驶为前提。

今年全国两会期间，彭军建议建立分层级的总量控制机制，将自动驾驶车辆的投放比例控制在全国出行及物流行业总量的1%—2%以内，以此作为全国性的“安全阀”，特定城市可适度放宽比例。

彭军还建议实施“岗位置换”工程，建立自动驾驶投放量与新就业岗位增量的挂钩机制，也就是说，要求企业在投放自动驾驶车辆的同时创造相应数量的新岗位；并针对受影响的传统驾驶员设立专项基金，开展定向技能培训，以实现就业结构的平滑过渡。

放在更漫长的历史尺度中，人类似乎从石器时代开始，就一直在寻找更省力的方式，逐渐地，工具代替了体力，机器代替了劳动，算法代替了决策。从蒸汽到电力，再到互联网，每当一种技术面世就会沿着自己的轨道前行，无法停止。