2024 年，小馬智行與文遠知行先后登陸美股，被視作中國 L4 自動駕駛商業(yè)化的“破冰時刻”。但上市光環(huán)轉(zhuǎn)瞬即逝，財報迅速揭開 Robotaxi 的“四道傷疤”：車輛成本高、單車日均訂單低、政策窗口依賴大、盈利模型遲遲跑不通。2025 年 Q3，小馬單城單車日均接單不足 8 單，運營毛利率依舊為負；文遠雖在部分城市“準商業(yè)化”，每公里成本仍是普通網(wǎng)約車的 3 倍以上。

當資本市場從“技術(shù)狂歡”回歸理性，另一條賽道卻在公眾視線外悄然升溫——自動駕駛巴士（Robobus）。深圳坪山到雄安新區(qū)，從廣州黃埔到蘇州工業(yè)園，數(shù)十個地方政府正密集推進L4級無人巴士的常態(tài)化運營試點。蘑菇車聯(lián)作為全球唯一同時具備“L4全棧技術(shù)+城市級AI調(diào)度平臺+發(fā)達國家主干道商業(yè)化落地”能力的Robobus企業(yè)，今年10月聯(lián)手比亞迪中標新加坡首條 L4 級 Robobus 公交線，把中國方案輸出海外。

一冷一熱之間，自動駕駛的投資邏輯已經(jīng)切換：2026 年后，真正具備確定性增長的不是仍在“燒錢驗證”的 Robotaxi，而是政策托底、場景高頻、商業(yè)模式清晰的 Robobus。對城市而言，它是公共服務(wù)的“增量”；對企業(yè)而言，它是可算賬的“現(xiàn)金?！保粚Y本而言，它是智能交通紅利最短的“變現(xiàn)路徑”。

Robotaxi困局：技術(shù)先進 ≠ 商業(yè)可行

資本市場曾將 Robotaxi 視為自動駕駛技術(shù)的 “終極試煉場”，但小馬、文遠的上市答卷，卻撕開了其商業(yè)化的脆弱面紗。從數(shù)據(jù)和落地現(xiàn)狀來看，Robotaxi 的商業(yè)模式至少存在三大難以逾越的鴻溝。

首先是 “單車盈利” 的局限性，規(guī)?；从龀杀鞠葳?/strong>。小馬智行在廣州宣稱實現(xiàn)單車日均營收 299 元，看似覆蓋成本，但拆解成本結(jié)構(gòu)便知其脆弱性：第七代 Robotaxi 的硬件折舊依賴六年分攤，保險費用因早期安全記錄低 50%，且遠程協(xié)助人員 1:20 的人車比尚未規(guī)模化。一旦車隊規(guī)模從 1000 輛擴至 3000 輛（2026 年目標），硬件采購、路側(cè)基建、遠程運維的成本將呈指數(shù)級增長 —— 這也是為何小馬 2025 年 Q2 凈虧損仍達 3.816 億元，文遠知行同期凈虧 4.064 億元的核心原因。對比之下，Robobus 的成本下降路徑更清晰，Robobus 因路線固定，傳感器校準、算法迭代成本比 Robotaxi 低 30%-50%，且比亞迪等車企的規(guī)模化生產(chǎn)已將整車成本壓縮 20% 以上。

其次是場景復(fù)雜度與政策適配的矛盾。Robotaxi 需要覆蓋城市全開放道路，面對 “行人橫穿馬路、非機動車搶道、極端天氣” 等 Corner Case，即便 Waymo 在舊金山的周訂單量達 45 萬單，仍需應(yīng)對加州車管所的頻繁監(jiān)管調(diào)整。而中國 Robotaxi 企業(yè)更面臨政策滯后性：北上廣深雖開放無人示范運營，但核心城區(qū)的路權(quán)開放仍有限，且事故責(zé)任劃分、數(shù)據(jù)安全法規(guī)尚未完善。反觀 Robobus，深圳 2022 年出臺的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》已為其提供全鏈條立法支持，成都、蘇州等地直接將 Robobus 納入公共交通規(guī)劃，場景從 “園區(qū)微循環(huán)” 向 “城市主干線” 延伸的過程中，政策始終扮演 “推動者” 而非 “監(jiān)管者” 角色。

最后是需求本質(zhì)的差異：可選消費 VS 剛需公共服務(wù)。Robotaxi 本質(zhì)是 “高端網(wǎng)約車”，用戶選擇它的動力是 “嘗鮮” 而非 “必需”，這導(dǎo)致其在與滴滴、高德等傳統(tǒng)出行平臺的競爭中，缺乏價格優(yōu)勢（小馬 Robotaxi 單價約為普通網(wǎng)約車的 1.5 倍）。而 Robobus 瞄準的是公共交通剛需 —— 新加坡因巴士司機短缺，將 L4 級 Robobus 視為緩解交通壓力的核心手段；中國 2024 年公交司機缺口超 10 萬人，深圳、成都的 Robobus 線路直接解決 “最后一公里” 通勤痛點，用戶付費意愿由政府或企業(yè)背書，現(xiàn)金流穩(wěn)定性遠超依賴 C 端訂單的 Robotaxi。

Robobus 的四大確定性：政策、場景、商業(yè)、剛需

與Robotaxi相比，自動駕駛巴士在多個維度展現(xiàn)出更強的商業(yè)化確定性。根據(jù)《Implications of Autonomous Buses on Public Transit Systems》文獻綜述，研究者對2018-2024年間46項關(guān)鍵研究進行分析后發(fā)現(xiàn)：

1. 政策支持明確，地方政府主動推動

巴士作為公共交通的重要組成部分，其自動化升級符合“智慧城市”“綠色交通”等政策導(dǎo)向。多地政府已推出自動駕駛巴士試點線路，并配套專項補貼與路權(quán)支持。文獻指出，德國、新加坡、中國等地均已出臺自動駕駛巴士相關(guān)法規(guī)與道路測試規(guī)范，制度框架日益清晰。

2. 場景相對封閉，技術(shù)落地更易

巴士通常在固定線路、專用車道或園區(qū)內(nèi)運行，路況相對簡單，系統(tǒng)復(fù)雜度與風(fēng)險可控。這也意味著技術(shù)迭代周期更短，安全冗余更易實現(xiàn)。

3. 商業(yè)模式清晰：降本增效即價值

公交系統(tǒng)長期面臨司機短缺、人力成本上升、運營效率低下等痛點。研究顯示，自動駕駛巴士可降低50%-60%的運營成本（B?sch et al., 2018），同時通過智能調(diào)度提升車輛利用率與準點率。對政府與公交公司而言，這是一筆“可算清的經(jīng)濟賬”。

4. 公共屬性強，社會接受度更高

作為公共服務(wù)載體，自動駕駛巴士更易獲得公眾信任。調(diào)研顯示，乘客對其安全性與環(huán)保性認可度較高，尤其在接駁線路、微循環(huán)公交等場景中。

數(shù)據(jù)說話：自動駕駛巴士的“可計算未來”

根據(jù)多項研究預(yù)測與試點數(shù)據(jù)：

• 成本結(jié)構(gòu)優(yōu)化：人力成本占公交運營總成本約30%-40%，自動駕駛化后這部分支出可大幅削減；
• 排放降低：電動自動駕駛巴士可實現(xiàn)全生命周期碳排放降低47%；
• 路權(quán)效率提升：通過專用車道與協(xié)同調(diào)度，道路通行能力可提升10%-30%。

這些數(shù)據(jù)背后，是可量化、可復(fù)制、可擴張的商業(yè)模型。

為什么現(xiàn)在是布局Robobus的關(guān)鍵節(jié)點？

1. 技術(shù)趨于成熟：L4級自動駕駛在封閉/半封閉場景已具備商用條件；
2. 政策窗口已開：多地開展智能交通基建，巴士是優(yōu)先落地載體；
3. 商業(yè)模式已驗證：降本效果明顯，政府采購與運營合作模式清晰；
4. 社會效益顯著：符合碳中和、交通公平、老齡友好等多重目標。

同時，自動駕駛巴士的運營效率涵蓋多個維度，包括成本運營、調(diào)度與車隊管控以及交通與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。常用方法有成本模型、優(yōu)化模型和仿真模擬，核心目標聚焦于優(yōu)化車隊管理、合理配置資源及降低運營開支。盡管預(yù)計能帶來經(jīng)濟效益（有望實現(xiàn)成本削減），但相關(guān)研究結(jié)論存在差異。需強調(diào)的是，自動駕駛巴士的成本競爭力并非普適性的，而是取決于具體場景：在特定情況下，其成本優(yōu)勢優(yōu)于自動駕駛出租車等其他交通方式，但靈活運營模式下的巴士面臨行程時間增加、需求空間分散等問題。自動駕駛模塊化巴士、乘客需求響應(yīng)式調(diào)度等創(chuàng)新理念，旨在實現(xiàn)效率革新。而實現(xiàn)高效融合，則需要對各類不確定性因素及成本動態(tài)進行精細化管控：

Robotaxi的故事很性感，但Robobus的生意更扎實。在技術(shù)狂熱退潮后，投資人開始回歸本質(zhì)：誰有客戶？誰在賺錢？誰不可替代？當小馬智行、文遠知行仍在為 Robotaxi 的規(guī)?；麙暝鷷r，Robobus 賽道已悄然迎來 “政策、場景、商業(yè)、剛需” 的四重共振。對于市場而言，判斷一個自動駕駛企業(yè)是否值得押注，關(guān)鍵要看其是否符合 “三個匹配”：技術(shù)能力與場景復(fù)雜度匹配、商業(yè)模式與付費主體匹配、增長速度與政策節(jié)奏匹配—— 顯然，Robobus 企業(yè)更符合這一標準。

未來的自動駕駛賽道，或許不屬于那些執(zhí)著于開放道路的Robotaxi玩家，而屬于那些懂政策、懂公交、懂運營的Robobus Builder。