2025國內自動駕駛走到分岔口，誰先踩上千億跑道？

據彭博社消息，Waymo再啟新一輪融資。此輪融資金額或在150億美元，投后估值將直指1100億美元，大約7810億元人民幣。

資本押注的邏輯清晰可見：作為全球最早的多城市實現常態(tài)化全無人付費服務的運營商之一，Waymo超1400萬次的累計載客量、2500輛的龐大車隊以及超過3.5億美元的年化營收運行率，初步驗證了從技術、運營到商業(yè)收入的閉環(huán)可能性。谷歌CEO桑達爾·皮查伊甚至預測，Waymo最快在2027年將對母公司Alphabet的財務狀況做出“實質性”貢獻。

然而，高估值所依賴的“可靠性”邏輯，在短短五天后便遭到了公開拷問。 12月22日，Waymo的無人車隊在舊金山路口發(fā)生“集體趴窩”，交通堵塞嚴重，有乘客被困車內數十分鐘。

這場突發(fā)的技術故障，如同一盆冰水，澆在了資本燃起的烈火之上。

它提醒著整個行業(yè)即使是最頂級的領跑者，在應對真實世界復雜、殘酷且難以窮盡的“長尾問題”時，依然脆弱。可靠性不僅是單車技術的完美，更是龐大車隊作為一個整體，在城市復雜系統這個“有機體”中協同運行的極限壓力測試。

這次事件與高估值的并置，構成了自動駕駛行業(yè)當下最真實的寫照：一面是資本基于未來市場空間的宏大敘事和樂觀預期，另一面則是技術工程化、規(guī)模化進程中必須啃下的硬骨頭。它像一面鏡子，不僅映照出國內自動駕駛企業(yè)在運營規(guī)模與營收體量上的客觀差距，更凸顯了所有玩家在通往“可靠規(guī)模化”這一終極目標道路上，所面臨的共通的、布滿荊棘的鴻溝。

視線轉回國內，自動駕駛的中場戰(zhàn)事已悄然變奏。曾經被并稱為“雙子星”的文遠知行與小馬智行，市值差距已悄然拉開至兩倍以上；百度“蘿卜快跑”背靠集團生態(tài)持續(xù)深耕，并將戰(zhàn)果推向海外；滴滴自動駕駛則依托其出行帝國的場景與數據，穩(wěn)步推進。

中國的L4級玩家們，正手握迥異的牌組，在生存與盈利的第一性原理驅動下，講述著不同的故事。但在仰望Waymo千億估值的同時，一個更迫切的問題是：誰又能率先交出貨真價實的規(guī)模化盈利答卷？

01、開局一張牌，結局全靠打

在暫未出現一家整體盈利“贏家”的自動駕駛牌桌上，生存是第一要義，而技術是生存的第一道門檻。

綜合國內L4級玩家，《新立場》將其歸納為了四套有較大差異的“牌組”，每一套都暗含著對成本、安全、規(guī)模與速度的不同優(yōu)先級押注。

百度的“蘿卜快跑”與小馬智行，二者代表了兩種不同的“工程化”哲學，但近期都共同指向了降本這一核心命題。

其中百度走的是算法驅動的“規(guī)模換效率”。手握自動駕駛大模型、高安全冗余硬件和車路云協同的長期積淀，其第六代無人車RT6宣稱通過“10重安全冗余”實現低于10??的系統失效概率，“蘿卜快跑”近期選擇從多傳感器融合堅決轉向純視覺方案。

截至2025年11月，其全球累計訂單量超1700萬單，服務22城，這套“規(guī)模換效率”的打法在訂單量上已跑至全球前列，為其技術轉型提供了數據底氣。然而，這條路的險峻在于不依賴激光雷達的“視覺”，能否僅依靠更聰明的“AI大腦”，在復雜程度冠絕全球的中國城市街道上，達到甚至超越多傳感器融合方案的安全性？

相較而言，小馬智行則更偏向于高規(guī)格傳感器下的“平衡”。 小馬智行緊握“安全與工程牌”，其第七代系統在總成本較前代下降70%的基礎上，仍搭載高達34個傳感器，實現360°無盲區(qū)覆蓋與超遠距檢測。這條路與Waymo初期的邏輯相似。其成果是在廣州核心區(qū)域，實現了以日均299元營收覆蓋單車硬性成本的“單車盈虧平衡”。

不過高昂的“入場券”帶來了沉重的資產折舊壓力，其商業(yè)模式能否在消費水平、路況復雜度迥異的其他城市成功復制，仍需觀察。

兩條路徑的對比，本質上是“革命”與“演進”之別。百度賭的是算法突破能引發(fā)成本結構的質變，從而顛覆游戲規(guī)則；小馬信的是在既有工程框架內持續(xù)優(yōu)化，以安全穩(wěn)健換取商業(yè)化的步步為營。兩者都直指盈利要害，但前者賭的是未來，后者押的是現在。

文遠知行與滴滴則跳出了“重資產Robotaxi網絡”的沉重敘事，選擇了“在戰(zhàn)爭中學習戰(zhàn)爭”，押注于“數據與場景”的復利效應。

文遠更像一個“自動駕駛解決方案的軍火商”。其與博世聯合推出的L2+/L4通用“一段式”方案，旨在以“一套算法，多場景落地”的模式，快速復制到RoboBus、無人環(huán)衛(wèi)車等B端場景，并出海至中東等地。不同場景貢獻的即期現金流，能有效對沖Robotaxi的長期投入風險，形成業(yè)務彈性。這種策略的核心在于，利用海量、多樣化的行車數據反哺算法，實現快速迭代。

滴滴的路徑更為獨特且難以復制。它不急于另起爐灶，而是基于每天數以千萬計的真實出行訂單構成的“場景數據庫”，通過“混合派單”模式，讓自動駕駛服務自然融入現有生態(tài)。這使其能以最低的邊際成本完成數據積累、算法驗證和用戶教育，實現商業(yè)化的平滑啟動。

眼下來看，這兩種路徑也各有隱憂。文遠的“寬廣場景”意味著資源可能分散，難以在任一領域構筑絕對壁壘，且“一套算法通吃”的理想面臨巨大的工程適配挑戰(zhàn)；滴滴的“生態(tài)融合”則使其商業(yè)進展高度內斂，對外披露有限，且如何從海量人駕數據中高效提煉出對自動駕駛進化真正有效的“知識”，是一個比單純技術研發(fā)更復雜的系統工程。

四條路徑，四種生存哲學，共同反映出中國自動駕駛行業(yè)在資本寒冬與技術長跑中的多元化探索。技術路線只是定了基調，真正的考驗在于，如何將手中的牌，在復雜交織的市場牌局中，打出一張令人信服的“盈利成績單”。畢竟這場牌局，已進入需要亮出底牌的階段。

02、誰能先摸到千億門檻？

2025年，自動駕駛行業(yè)進入了“單元經濟模型”（UE）的驗證年。各家交出的“盈利”消息，猶如一件件初具雛形的“新衣”，但材質、合身度與耐久性卻大相徑庭。

從盈利驗證深度和已公開呈現的財務健康度來看，小馬智行算是走在了前面。以廣州為重心，圍繞珠江新城-廣州塔-白云機場-廣州南站這條高價值、高穩(wěn)定性的“黃金走廊”進行深度運營，小馬智行通過“極致降本”與“場景深耕” 的結合，率先在廣州實現“單位經濟模型（UE）轉正”。

目前小馬的Robotaxi車隊規(guī)模已達961輛，其中有667輛是今年6月啟動的第七代車型。而此次盈利的功臣正是第七代車型。整車套件成本較前代大降70%，擁有10年/60萬公里的設計壽命，這讓其299元的日均營收已能覆蓋所有直接運營成本。

據今年Q3數據，毛利率更高的Robotaxi業(yè)務收入占比提升至26.3%，帶動整體毛利率同比翻倍。其中技術授權業(yè)務收入達6100萬元，為Robotaxi的持續(xù)擴張?zhí)峁┝藢氋F的現金流，形成了 “B端技術變現反哺C端運營擴張” 的良性循環(huán)。

相比于小馬智行回答了“一輛Robotaxi能否賺錢”的問題，蘿卜快跑則回答的是“一個地區(qū)的Robotaxi網絡能否整體趨近盈利”。

百度將武漢作為蘿卜快跑“城市級”運營沙盤，覆蓋超3000平方公里，覆蓋約770萬人口。李彥宏所稱的“部分地區(qū)正向單位經濟效益”，被普遍認為在武漢得以實現。其核心邏輯是憑借超2.4億公里數據與全球22城的網絡效應，攤薄研發(fā)與運營成本。2025年Q3單季310萬訂單、212%的同比增長，是這種規(guī)模效應的直接體現。

同樣，相比小馬智行已完成的作業(yè)，文遠知行也正描繪高潛力的“單車盈利藍圖”。

官方基于純無人運營牌照和利用率預測的商業(yè)模型測算后表示，文遠將在阿布扎比“實現單車盈虧平衡”。作為全球首個非美國的城市級純無人運營案例，文遠正驗證其商業(yè)模式在高潛力海外市場的可行性。

目前，文遠知行業(yè)務版圖擴展至全球11個國家的30個城市，且這種布局并非盲目撒網，而是有著明確的戰(zhàn)略意圖：例如與Uber合作快速打開中東市場，既能獲取早期收入，更能積累應對高溫、狹窄街道、復雜交通參與者等多樣化場景的寶貴數據，以此訓練算法的通用性。

從結果看，這種“以戰(zhàn)養(yǎng)戰(zhàn)”模式已驅動其收入快速激增761.0%，三季度其核心業(yè)務Robotaxi營收達3530萬元，增長勢頭迅猛。同時，公司盈利能力顯著改善，毛利潤5630萬元同比增長1123.9%，毛利率攀升至32.9%（同比提升26.4個百分點），凈虧損同比收窄70.5%，商業(yè)化落地成效持續(xù)凸顯。

同時，文遠計劃2026年將當地Robotaxi車隊擴充至1000臺，2030年實現數十萬輛的全球部署目標。

相比之下，滴滴自動駕駛的盈利邏輯更為內斂和長期，且目前尚未有獨立的盈利驗證。滴滴主要通過“混合派單”將其自動駕駛服務無縫接入現有的龐大網約車生態(tài)，實現最低成本的商業(yè)化冷啟動和運力平滑替代。不可避免，其運營進展的數據對外披露有限，盈利完全依賴于未來技術成熟后對現有生態(tài)效率的根本性提升。目前滴滴自動駕駛業(yè)務仍處于戰(zhàn)略投入期，是典型的“未來時”故事。

然而，將目光投向Waymo的3.5億美元年化營收、2500輛車隊和周訂單45萬單的數據，便能清晰看到差距所在。國內玩家的“單車平衡”或“區(qū)域盈利”，更多是在驗證商業(yè)模型的“可行性”與“健康度”，如同縫制出了一件合身的樣衣。

而Waymo展現的，則是“可持續(xù)性”與初步的“規(guī)模性”，且已經開始嘗試將這件“樣衣”進行批量生產。這中間，隔著從百輛級到千輛級、從單城到多城運營所帶來的指數級增長的管理與運維復雜度。

因此，中國L4級玩家的中場戰(zhàn)事，核心轉變?yōu)椤罢l能率先整合資源，跑通屬于自己的商業(yè)閉環(huán)，”而這場競賽，在2025年呈現出一個愈發(fā)清晰的趨勢：自動駕駛，沒有“獨行俠”。

03、自動駕駛沒有“獨行俠”

站在2025年末這個節(jié)點回望，我們發(fā)現一個有趣的現象：曾經分道揚鑣的技術路徑，其終點正在隱隱重合，一個明顯趨勢是 “路徑收斂”。純粹的技術公司，或者純粹的車企、出行平臺，單獨做 Robotaxi 都會越來越難。單一的技術長板，必須嵌入制造、運營、用戶、數據的完整生態(tài)鏈中，才能撬動通往千億市值的底座。

在這場聯盟競賽中，政策無疑是籠罩于所有玩家頭頂的最大變量，它是一張有時限的“準生證”，直接決定了賽道開放的節(jié)奏與范圍。Waymo在美國多城的全無人運營，是其高估值的根本前提。但“路口趴窩”事件也警示，政策許可只是起點，持續(xù)贏得公眾與城市的“信任許可證”更為關鍵，而一次重大的運營故障就足以讓這張脆弱的許可證打折。

在中國，各地對于自動駕駛的態(tài)度與開放尺度差異顯著，這直接導致了企業(yè)不得不采取“一城一策”的精細化運營策略，也催生了如百度與武漢、小馬與廣州這樣的深度綁定案例。未來的政策走向，將深刻影響不同技術路徑的生死與聯盟組合的形式。

觀察當下的聯盟動態(tài)，可以發(fā)現三種主要融合模式：

1. 技術公司與車企的“制造同盟”：如文遠與博世、Momenta與比亞迪，旨在將自動駕駛能力前置到車輛制造環(huán)節(jié)，解決量產與車規(guī)級可靠性問題；
2. 運營方與地方的“城市同盟”：如百度與武漢、阿波羅與重慶，通過深度參與智能交通新基建，換取長期的測試與運營權，實現數據與場景的壟斷性占有；
3. 生態(tài)平臺與產業(yè)鏈的“資本同盟”：如滴滴廣汽豐田合資公司、騰訊寧德時代等產業(yè)鏈資本在自動駕駛領域的廣泛布局，旨在通過資本紐帶整合從技術、制造到出行的全鏈條資源；

這些聯盟的目的，都是為了在可控的范圍內獲取最多元、最真實的數據，以最快速度迭代算法，從而降低接管率、提升用戶體驗、擴大運營規(guī)模，最終形成堅不可摧的競爭壁壘。

長期來看，行業(yè)路徑將在“收斂”與“分化”中走向動態(tài)平衡：

• 前端技術的收斂：無論初期選擇純視覺還是多融合，最終都會向“以視覺為主、多傳感器協同冗余”的性價比最優(yōu)解靠攏。大模型驅動的端到端技術，將成為提升系統智能上限的通用武器；
• 商業(yè)模式的必然分化：市場終將容納多種形態(tài)的參與者。可能出現 “全國性網絡運營商”（如未來的百度、滴滴），“垂直場景解決方案商”（如專注港口、環(huán)衛(wèi)的文遠部分業(yè)務），以及 “ Tier 1技術供應商”（如向車企提供高級別自動駕駛套件的公司）。不會只有一種贏家通吃。

而最終的競爭，將是圍繞數據生態(tài)和事實標準的競爭。誰定義了城市級混合交通的最優(yōu)運營規(guī)則，誰的算法能最好地理解并預測中國特色的交通行為，誰就將掌握生態(tài)的話語權。

*題圖及文中配圖來源于網絡。