Robotaxi成本战打响：小马智行23万新车能否改写行业格局？

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当Robotaxi（无人驾驶出租车）车队规模突破千辆大关，小马智行似乎已触摸到盈利的曙光。然而，这个赛道正变得愈发拥挤——特斯拉、小鹏汽车等车企加速入局，甚至部分大模型公司也试图以技术优势切入。面对这场马拉松式的竞争，小马智行技术掌舵人楼天城指出：自动驾驶领域需要长期积累，任何新玩家都无法速成。针对大模型玩家的潜在威胁，他直言：'仅靠单一模型难以撼动市场格局。'

文 |王潇

编辑 |李欢欢

运营 |步鸟

Robotaxi的制造成本，正在经历革命性下降。

在2026北京国际车展上，小马智行抛出重磅消息：2027款Robotaxi整车成本将控制在23万元以内，这一价格甚至低于国产特斯拉Model 3的入门版本。要知道，早期Robotaxi单车成本曾突破百万元大关，即便当前行业主流成本仍维持在50万元左右。高昂的传感器、高算力芯片以及线控底盘等核心部件，叠加小规模生产带来的成本劣势，始终制约着商业化进程。

此次成本突破具有里程碑意义——小马智行通过技术革新将L4级自动驾驶从'科技奢侈品'变为'日常消费品'，为行业盈利开辟了新路径。公司创始人彭军揭秘降本逻辑：规模效应带来传感器集采议价权、产业链成熟推动零部件价格下探、技术架构优化减少冗余设计，以及与车企深度合作实现定制化开发。

▲2026北京国际车展小马智行展台，科技感十足的展车吸引众多观众驻足。图 / 视觉中国

商业化破局始终是无人驾驶领域的核心命题。小马智行给出的解决方案是'密度经济'：2026年2月，第七代Robotaxi在深圳实现单车月度运营盈利转正，三个月后广州车队也达成同样目标。彭军将这一突破归因于车辆密度提升——当每平方公里部署车辆超过10台时，乘客平均等待时间缩短至3分钟以内，空驶率下降40%，收入天花板随之抬升。截至2026年4月，小马智行已在全国运营超1400台Robotaxi，累计服务用户突破百万人次，并计划年底前在全球20余座城市部署3000台以上车辆。

在扩张乘用车业务的同时，小马智行将触角伸向城配物流领域。车展首日发布的业内首款全车规全冗余L4级无人轻卡，标志着其商业版图的重要延伸。创始人楼天城表示：'Robotaxi与无人轻卡在技术架构上高度同源，我们选择直接切入最具商业价值的场景。'

这款无人轻卡搭载与乘用车同源的自动驾驶系统，但针对物流场景进行了专项优化：通过多传感器融合技术提升复杂路况感知能力，采用强化学习算法优化装卸货流程，并配备远程监控系统确保运营安全。据2025年财报显示，小马智行Robotruck业务（含重卡）收入达2.84亿元，是Robotaxi业务的2.4倍，轻卡业务的加入成功串联起干线运输与末端配送，构建起完整的智慧物流链条。

▲小马智行首款L4级无人轻卡发布现场，技术人员演示远程监控系统。图 / 小马智行官方

面对特斯拉、小鹏等新入局者，楼天城保持冷静判断：'物理世界的AI应用具有特殊性，技术扩散需要时间积累。但一旦突破临界点，将形成难以逾越的竞争壁垒。'他以手机行业类比：'诺基亚到苹果的转变用了十年，自动驾驶的替代周期可能更长，但颠覆性也将更彻底。'

车展后，楼天城与徽声在线等媒体展开深度对话，以下为精选问答（有删改）：

无人驾驶轻卡：

Robotaxi的天然延伸

问：当前多家企业推出前装量产无人车，小马智行如何实现轻卡的技术突破？

楼天城：我们发现轻卡与Robotaxi在运营场景上高度重叠——都面临城市复杂路况、人机混行等挑战。通过共享80%以上的技术模块，包括感知算法、决策规划等，我们能够快速实现技术迁移。这款轻卡严格按照车规级标准开发，配备双冗余制动系统、独立电源管理等安全设计，确保在物流场景中的可靠性。

问：为何选择轻卡而非更小车型作为突破口？

楼天城：市场数据是关键决策依据。轻卡占城市物流车辆总数的60%以上，日均运输里程是微型车的3倍。从技术延伸性看，轻卡场景复杂度介于乘用车与重卡之间，是验证自动驾驶技术的理想平台。

▲小马智行创始人兼CTO楼天城在技术研讨会现场。图 / 小马智行官方

问：布局城配物流需要解决哪些特殊技术问题？

楼天城：物流场景对'确定性'要求更高。例如，工厂到仓库的固定路线需要极致的路径优化，装卸货区的狭窄空间要求厘米级定位精度。我们开发了专用导航算法，结合高精地图与实时感知，将定位误差控制在10厘米以内。商业层面，客户最关注的是效率提升——我们的系统使单车日均配送量提升40%，人力成本降低60%。

针对用户反馈的Robotaxi高峰时段效率问题，楼天城透露：'过去半年我们重点优化了博弈算法，使车辆在拥堵路段的决策速度提升30%。现在广州、深圳的中心城区，我们的车在早晚高峰的接单率已达到92%，用户满意度显著提升。'

问：Robotaxi全面普及还需要多久？

楼天城：这取决于三个维度：技术成熟度、用户接受度、政策支持度。我们正在通过'渐进式渗透'策略加速这个过程——先在特定区域提供服务，逐步扩大运营范围；通过真实数据反馈优化系统，提升安全性；同时与政府合作推动法规完善。预计到2030年，一线城市核心区域将实现Robotaxi常态化运营。

▲小马智行丰田铂智4X Robotaxi在深圳CBD进行全无人路测。图 / 小马智行官方

AI驱动研发：

自动驾驶的新范式

问：世界模型2.0如何重构自动驾驶研发流程？

楼天城：传统研发是'数据采集-标注-模型训练'的线性流程，世界模型2.0实现了闭环迭代。它能够自动生成极端场景数据，识别系统薄弱环节，并生成优化方案。例如，在处理'鬼探头'场景时，模型会模拟不同角度、速度的行人出现方式，训练系统做出最优决策。目前，世界模型已覆盖95%以上的真实世界场景，且仍在持续进化。

针对精度问题，楼天城解释：'世界模型的终极目标是让AI司机的表现与人类老司机无异。我们不仅关注极端场景处理能力，更注重概率分布的匹配——例如，模型预测前方车辆变道的概率应与真实世界完全一致。'

问：物理AI与自动驾驶有何本质区别？

楼天城：物理AI是具身智能的训练场，自动驾驶是其最早落地的应用形态。与传统AI不同，物理AI需要理解并遵守物理定律——比如车辆动力学、摩擦力等。我们的世界模型2.0已内置基础物理引擎，能够模拟不同天气、路况下的车辆行为，这为开发更通用的具身智能奠定了基础。

回顾自动驾驶十年发展，楼天城认为最大认知突破在于世界模型：'2020年我们提出这个概念时，行业普遍质疑。但到2024年，所有头部企业都在布局世界模型。这就像从'手工编程'到'机器学习'的转变——当AI开始自己编写代码时，研发效率将呈指数级提升。'

▲世界模型精度飞轮示意图，展示AI自主优化流程。图 / 小马智行官方

问：如何看待大模型公司的潜在竞争？

楼天城：自动驾驶是系统工程，基础模型只是起点。从模型到产品需要经过硬件适配、系统集成、运营维护等数十个环节，每个环节都需要深厚积累。例如，我们的无人轻卡需要与车企联合开发线控底盘，与物流企业对接调度系统，这些都不是单一模型能解决的。新玩家进入门槛依然很高，但行业整体将因此受益——大模型公司推动的基础研究，最终会反哺整个自动驾驶生态。

问：AI在自动驾驶领域的下一个突破点是什么？

楼天城：两个方向：一是理解物理世界的底层逻辑，比如通过AI发现新的物理定律；二是从'辅助研发'到'自主决策'的跃迁——未来AI可能负责制定技术路线、管理研发团队，甚至参与商业战略制定。当AI具备社会属性时，人类需要重新定义自身角色。

▲2026北京国际车展小马智行展台，观众体验自动驾驶模拟器。图 / 视觉中国

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