WAIC深觀察|2026年，Robotaxi開始“卷”造車了

（文|觀察者網 張廣凱）

自動駕駛行業習慣于用“算法”來講故事——誰的端到端方案更絲滑，誰的VLA參數量更大，誰展示的demo最驚艷。

但時間來到2026年，另一個更具體、也更接近商業現實的詞開始頻繁出現：量產。

剛剛結束的WAIC 2026上，享道出行宣布與上汽集團啟動Robotaxi量產定制車項目，新車計劃于2027年亮相。文遠知行則把前裝量產Robotaxi GXR帶到展臺。

再往前看，幾個月前的北京車展上，曹操出行已經發布了與吉利深度定制的原生Robotaxi車型Eva Cab，小鵬也以GX為原型下線了首輛L4級前裝Robotaxi車輛。

作為一項在技術上仍未完全成熟的技術，自動駕駛行業最核心的競爭力固然在于更大更強的模型。但我們也看到，短短幾個月內，這個行業的頭部玩家卻不約而同地把越來越多的注意力投向工廠、供應鏈和運營網絡。

這不是巧合，而是一個信號：Robotaxi正在從一場算法競賽，變成一場系統工程競賽。先發者的優勢正在被動搖，而主機廠正在搶奪更大話語權。

依托于曹操出行，吉利正在成為下注Robotaxi最重的主機廠之一。圍繞這背后的動機和邏輯，本次WAIC期間，我們跟曹操出行RoboX事業部CTO趙宸輝聊了聊。

算法的護城河正在“改道”

自動駕駛行業長期存在兩條路線：從第一天起就死磕L4的“純血派”，和從L2級別輔助駕駛一路升級上來的“漸進派”。

第一類公司從L4起步，依靠專用車輛、激光雷達和自建測試車隊，試圖直接跨越到無人駕駛。Waymo、文遠知行和小馬智行通常被歸入這一陣營。

第二類公司從輔助駕駛出發，借助量產車隊積累數據，再逐步提高系統能力。特斯拉和小鵬是其中最典型的代表。

很長時間里，這兩條路線被描述成一場非此即彼的技術戰爭，一些“純血派”堅信，L 4與L2路線之間存在巨大鴻溝，L4企業長期積累起的算法優勢是L2企業難以跨越的護城河。

對此，趙宸輝認為，L4與L2之間的關鍵區別在于安全冗余。在遇到無法應對的路況時，L2輔助駕駛允許系統退出，交由人類駕駛員接管，其主要定位是為人類服務，可以把更多精力放在人機交互和舒適度的優化；相反，L4路線希望完全避免人類介入，需要算法和硬件層面都有充足的冗余和兜底，在緊急情況下不是退出，而是要確保能夠安全停車。

從這個意義上講，從L2到L4無異于重做一套方案。

但是趙宸輝也指出，無論L4還是L2路線，其本質都是追求更好的算法泛化性。在規則算法時代，L4企業的確在局部場景下花費了更多精力去設計了更精細的規則，從而實現更優的效果。然而，隨著大模型、端到端技術路線的演進，兩者之間的邊界正在變得模糊。

當模型黑箱替代人工規則，數據越來越成為泛化性的核心來源。

量產車路線擁有龐大的數據入口，數以百萬計的車輛每天在真實道路上運行，使企業能夠以較低的邊際成本采集大量場景。L4公司雖然擁有更高質量的專用數據，但僅靠有限的測試車隊已經難以覆蓋所有長尾問題，也越來越依賴仿真數據和世界模型推演。

隨著技術工具逐漸趨同，范式不再是決定性因素，競爭開始更多地落到數據質量、模型能力和工程執行上。

作為曹操出行智駕方案的合作伙伴，千里智駕CEO陳奇講的更加直白。他在WAIC期間強調，同樣是端到端模型，過去的范式也會面臨淘汰。

陳奇直言，“當前端到端模型多基于模仿學習，難以跨越L3/L4的鴻溝”，“雖然駕駛專業知識是強化了，對車道線和常規駕駛場景也有了認知積累，但智力水平相當于人類的嬰幼兒時期”。

在陳奇看來，原生的智駕基座模型將帶來全新的范式，“不存在所謂的L2模型或L4模型，本質上應該是同一套技術架構，在持續不斷進化”。

換句話說，算法仍然是自動駕駛最重要的護城河，但是護城河的“河道”正在改變。隨著算法范式不斷演進，先行者的優勢正變得脆弱，技術層面的競爭格局還相當開放。

事實上，當下AI大模型行業的競爭正在給自動駕駛提供一個參考視角：人們曾以為大模型是一個“贏家通吃”的賽場，但如今卻發現跟隨的成本并沒有那么高昂。

趙宸輝甚至預言，如果自動駕駛迎來“GPT時刻”，將是對曹操出行這類晚入局玩家的最大利好。

盈利邏輯把競爭拉回車間

當算法越來越難獨自構成完整的壁壘，商業效率勢必將被重新審視。

長期以來，Robotaxi企業的車隊運營首先是服務于技術驗證和數據收集，盈利并非一個需要追求的目標。

這種思路在車輛成本上體現得十分直觀。

早期Robotaxi通常是在量產乘用車基礎上改裝而成。車輛出廠后，需要重新安裝激光雷達、攝像頭、計算平臺和線控設備，一些早期方案僅自動駕駛套件就價值數十萬元，整車成本更高。

甚至，這些車輛往往還是基于售價動輒40-50萬元以上的豪華車型改裝。

趙宸輝指出，自動駕駛的實現效果，不僅取決于算法本身，也要依賴算法與車輛硬件的配合。例如，當算法給出一個轉向角度的指令，車輛轉向系統能否足夠快速、準確地響應，也會影響到實際執行效果。這都對車輛成本提出了挑戰。

隨著傳感器國產化、計算平臺集成度提高以及供應鏈逐漸成熟，國內新一代Robotaxi的成本已經進入20萬元級別。但是國信證券曾測算，在單車成本約25萬元、日均20單、客單價20元、遠程運營人車比達到1:10，且不計入算法研發和車輛保險的情況下，Robotaxi才可以實現運營層面的盈虧平衡，這仍然是一個非常脆弱的水平。

因此，即使不考慮技術本身的成熟度，Robotaxi也必須要繼續降低車輛成本才有可能通向大規模商業化運營。

趙宸輝把Robotaxi的賬本拆成三個層面：車輛本身的全生命周期成本（TCO），車隊調度產生的空駛成本，以及進入一座城市后必須承擔的運維、能源和基礎設施成本。

其中最容易通過工程手段直接改變的，是車輛。

曹操出行已經發布了定制化的Robotaxi車型“Eva Cab”。按照趙宸輝的描述，這輛車從一開始就不是為私人車主設計的。

最直觀的體現是方向盤采用可插拔設計，在政策允許后可以拆除。前排娛樂屏、副駕駛豪華座椅等主要服務于私家車的配置被削減，這都有助于進一步降低車輛BOM成本。

但需要注意的是，Robotaxi車型絕不只是做“減法”，還要做“加法”。

例如，一輛家用車每天可能只開關幾次車門，而一輛網約車可能開關上百次。從座椅、車門、空調到內飾材料，如何經受高頻使用的考驗？

車身結構、電子電氣架構等更是直接關系到安全。以Eva Cab為例，其轉向、制動、電源、計算平臺都采用了多重冗余配置，并且配備傳感器自清潔、線控雙冗余等系統，這都意味著額外的成本。

但趙宸輝強調，Eva Cab相比于同行仍然將具備顯著的成本優勢。

怎么做到的？曹操采取了基于全生命周期的系統性解法。

趙宸輝指出，車輛全生命的耗材成本，不僅取決于單一零部件成本，也要考慮到更換的便利性等因素，這是在全車設計層面能夠優化之處。

而曹操一直堅持的換電路線，也能夠直接延長Robotaxi每天的有效運營時間，帶來TCO成本的降低。

可以說，當算法不再是絕對的壁壘，當商業化落地的時間日益臨近，單車成本和全生命周期持有成本的競爭，日益成為重要的“勝負手”。于是，我們看到2026年的Robotaxi行業，企業紛紛開始“卷造車”。

享道與上汽啟動量產定制車項目，小鵬把L4系統直接送入整車產線，文遠知行推動GXR規模交付，背后都是同一種邏輯：Robotaxi要從少量示范運營走向大規模部署，就必須先成為一種可以穩定制造、維護和復制的工業產品。

趙宸輝進一步指出，“卷造車”同樣帶來了某種“后發優勢”：一些從2015年前后進入行業的公司已經迭代到第六代或第七代車型，早期車輛無法承擔最新軟件和傳感器方案，會快速變成需要處理掉的資產。

先入局者投入的真金白銀，未必總能轉化為相應的壁壘，這是任何一個高速發展的行業都存在的詛咒。

下一場競爭，不只發生在方向盤后面，也發生在工廠和資產負債表上。

焦慮的主機廠，看到第二次機會

趙宸輝的樂觀背后，一體化是一個重要前提。

無論是從全車設計層面降低零部件成本，還是建立昂貴的換電網絡，曹操出行的底氣都來自其大股東吉利。其智駕方案合作伙伴千里科技，同樣與吉利緊密綁定。而千里科技董事長印奇，同時還握有“大模型六小龍”之一的階躍星辰。

可以說，吉利正在成為中國Robotaxi行業一體化布局最完整的玩家之一。

在趙宸輝看來，這種“一體化”帶來的車輛成本優勢，絕不是隨便一家自動駕駛公司找個主機廠合作就能復制的。

原因不外乎溝通成本和利益博弈：單是從零建一條專屬產線，投入就是十幾億元量級，大多數自動駕駛公司既拿不出這筆錢，也不愿冒這個險。而主機廠作為代工方，更是著眼于利潤，不愿做虧本買賣。最終結果往往在現成的乘用車產線上“改一改”，做不出真正從運營場景倒推出來的設計。

更何況，L2時代的主機廠和方案供應商之間，就已經暴露出激烈的“靈魂”之爭，而L4顯然會比L2更讓主機廠焦慮。

Robotaxi的擁躉長期描繪一種理想的運營模式：私人車主可以在不用車時，把車輛接入無人出租車網絡，讓資產自動產生收入。

這種設想顯然是社會資源利用率的極大提升，但效率的另一面，恐怕也意味著汽車保有量的顯著下降。

趙宸輝指出，現實顯然不會像設想中的那么極端：事故發生后，車主、平臺和自動駕駛系統供應商如何分配責任？車內持續運行的安全監控如何處理私人隱私？當大量車主在早晚高峰同時需要使用自己的車輛時，平臺又如何保證運力？

但對主機廠來說，命運是注定的：要么躬身入局，要么被時代拋棄。

這是2026年國內Robotaxi開始“卷”造車背后的一層重要敘事：L2時代未能抓住“靈魂”的傳統主機廠們，看到了搭上時代列車的第二次機會。

不過，所謂“一體化”的紅利究竟能夠兌現多少，仍然需要打上一個問號。無論L4與L2有多大差異，有一點是共通的：在技術和供應鏈的共振中，技術仍然是決定性因素。

技術的范式在變，但所謂的供應鏈優勢同樣會被“新勢力”們顛覆。傳統企業的衰落，從來不是因為沒有看到未來，而是自身早已失去了轉身的力氣。主機廠們不僅需要布局的完整，更需要證明自己仍有創新的活力。

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