避開歐美紅海，深耕中東沙漠：蘿卜快跑的差異化出海能走多遠？

出品I下海fallsea

撰文I胡不知

2026年1月6日，迪拜酋長國的陽光穿透薄霧，落在蘿卜快跑一體化運營基地的藍色頂棚上。當天，這家百度旗下的自動駕駛出行平臺，從迪拜道路與交通管理局（RTA）手中接過了全無人駕駛測試許可——這是迪拜首個且唯一的此類許可，意味著蘿卜快跑的無人車可在指定區域脫離安全員，僅靠云端監控完成公開道路測試。

對蘿卜快跑而言，這是海外擴張的里程碑；但放在全球自動駕駛競爭坐標系中，這更像是一場“差異化突圍”的序幕。當Waymo在舊金山的街頭與傳統出租車搶單，特斯拉的Robotaxi車隊在德州奧斯汀加速集結，蘿卜快跑選擇了一條避開歐美紅海、深耕新興市場的出海路徑。

然而，中東的政策紅利背后，是極端高溫對傳感器的烤驗；歐洲的細分場景機遇之下，是GDPR數據法規的嚴苛束縛；即便是已實現商業化的阿布扎比市場，也難逃用戶對無安全員車輛的信任危機。這場出海攻堅，蘿卜快跑不僅要解決技術本地化的“水土不服”，還要在Waymo、特斯拉的夾擊下撕開市場缺口，更要跨越全球自動駕駛法規的“碎片化”鴻溝。

中國自動駕駛的出海敘事，正在蘿卜快跑的車輪下被重新書寫。但這條通往全球的道路，遠比武漢、重慶的測試路段更加復雜。

中東先聲

蘿卜快跑的海外擴張，選擇從中東市場撕開第一道口子，絕非偶然。

從行業邏輯來看，自動駕駛企業的出海選擇，本質是對“政策友好度”與“市場潛力”的雙重考量。中東地區恰好踩中了這兩個關鍵點：迪拜推出的“2030智能交通戰略”明確提出，要讓25%的出行實現無人化，為此不僅開放了測試區域，還提供了資金補貼與簡化審批等一系列優惠政策；阿布扎比則直接將智能交通納入國家戰略，通過與海外企業合作快速補齊技術短板。對亟需海外商業化驗證的蘿卜快跑而言，這樣的政策土壤堪稱“黃金試煉場”。

事實也證明了這一選擇的正確性。2025年3月與迪拜RTA簽署戰略協議后，蘿卜快跑僅用4個月就拿到了001號自動駕駛測試牌照；9月成為迪拜世界自動駕駛交通大會唯一試乘車隊，進一步鞏固了官方合作關系；2026年1月，全無人測試許可與一體化運營基地同步落地，完成了從“測試”到“準運營”的關鍵跨越。在阿布扎比，進展更為迅速，2025年11月就獲得了全無人商業化運營許可，成為中國自動駕駛企業海外商業化的首個案例。

但這片看似平坦的政策沃土，實則暗藏場景適配的“暗礁”。中東地區的極端環境，正在對蘿卜快跑的技術體系提出嚴峻考驗。

最直接的挑戰來自高溫。迪拜夏季地表溫度常突破50℃，部分沙漠邊緣區域甚至可達60℃。這樣的極端環境下，無人車的核心部件面臨雙重壓力：一方面，激光雷達、攝像頭等傳感器的散熱系統容易失效，導致感知精度下降——在高溫暴曬下，攝像頭鏡頭可能出現光暈失真，激光雷達的點云數據也可能出現漂移；另一方面，動力電池的穩定性會大幅降低，不僅續航里程縮水，還可能引發安全隱患。為了應對這一問題，蘿卜快跑不得不對海外版無人車進行針對性改裝，比如為傳感器加裝獨立散熱模塊，優化電池包的熱管理系統，但這無疑增加了車輛的制造成本與重量。

更隱蔽的挑戰，在于交通場景的復雜性。中東地區的道路雖然寬敞，但交通規則的執行彈性極大，行人與車輛混行、隨意變道、闖紅燈等場景屢見不鮮。有去過迪拜測試的行業人士透露，當地部分駕駛員的駕駛習慣較為激進，常常會突然切入無人車的行駛路線，這對無人車的決策響應速度提出了極高要求。而蘿卜快跑在國內市場積累的算法模型，大多基于相對規范的交通環境，面對這種“非標準化”場景，難免出現應對不足的問題。

這種場景適配的短板，在國內市場已經有所暴露。2025年9月，央廣網曾報道，武漢市民頻繁投訴蘿卜快跑無人車“無故僵停”“轉彎停滯”，甚至在早晚高峰因車速過慢加劇擁堵。有武漢網約車司機表示，遇到蘿卜快跑都會主動超車，“它識別到障礙物就一直等，不會超車也不會壓線，有時候堵了半天，發現源頭就是它”。蘿卜快跑官方給出的解釋是，車輛檢測到安全隱患時會主動停車保障安全，但這一說法難以平息公眾的質疑。

國內的復雜場景尚且如此，海外市場的挑戰更是有過之而無不及。有第三方調研數據顯示，72%的用戶明確拒絕乘坐無安全員的無人車，核心顧慮就是技術可靠性。在中東市場，由于自動駕駛技術的普及度較低，用戶的信任門檻更高。蘿卜快跑若想實現規模化運營，不僅要解決高溫環境下的技術適配問題，還要通過持續的安全運營積累用戶信任，而這無疑需要漫長的時間周期。

值得注意的是，蘿卜快跑在中東的布局正在形成“雙核心協同”格局。迪拜的全無人測試與阿布扎比的商業化運營形成互補，前者負責技術驗證，后者負責商業落地。這種布局既能通過商業化運營獲取真實用戶數據，反哺算法迭代，又能借助測試區域的寬松政策，探索更復雜的場景。但要實現1000輛車隊的規模化部署目標，蘿卜快跑還需解決本地化運營的一系列問題，比如車輛維護人員的培養、應急處置體系的搭建等。

全球競逐

蘿卜快跑的出海，絕非在新興市場的“單打獨斗”，而是直接闖入了Waymo與特斯拉主導的全球自動駕駛“三國殺”戰局。

美國ARK Invest創始人Cathie Wood的判斷頗具代表性：當前全球真正具備規模化自動駕駛能力的企業，只有三家——Waymo、特斯拉和蘿卜快跑。這一判斷的核心依據，是三家企業在技術路線、運營規模與商業化進度上的領先性。但三者的出海策略與核心競爭力，卻呈現出截然不同的特征，形成了“三條賽道”的競爭格局。

自動駕駛技術的核心矛盾，始終是“安全冗余”與“成本效率”的平衡。三家企業的技術路線選擇，正是對這一矛盾的不同解法。

Waymo走的是“極致安全冗余”路線。其無人車采用“激光雷達+高清攝像頭+4D毫米波雷達”的全棧冗余方案，配合高精度地圖構建的“數字孿生”系統，能夠生成高精度的三維環境模型，即便是在暴雨、濃霧等惡劣天氣下，也能保持較高的感知精度。第三方數據顯示，Waymo無人車的平均無事故行駛里程達36萬英里，事故率比人類駕駛員低90%。但這種方案的代價是高昂的成本——Waymo的定制化無人車單車硬件成本超過20萬美元，是普通乘用車的5倍以上，而且高精度地圖的制作與更新成本極高，限制了其在新興市場的擴張速度。

特斯拉則反其道而行之，選擇了“純視覺+數據飛輪”的路線。其無人車僅依靠12顆高清攝像頭收集視覺信息，通過Dojo超算芯片處理海量數據實現算法迭代，徹底摒棄了激光雷達。這種方案的核心優勢是成本控制，摩根士丹利測算，特斯拉Robotaxi的每英里運營成本僅0.81美元，比Waymo低40%。但純視覺路線的短板也極為明顯，在低能見度場景中，視覺信息容易失真，導致決策可靠性下降。2025年特斯拉在德州奧斯汀的試運營中，就多次出現因感知誤差導致的“急剎車”與“路線偏離”問題，甚至引發了NHTSA的調查。

蘿卜快跑則選擇了“中間路線”——“多傳感器融合+車路協同”的融合方案。其無人車配備了激光雷達、攝像頭與毫米波雷達，保障基礎感知能力，同時通過車路協同技術（V2X），借助路側設備補充車輛的感知盲區，提升復雜場景的應對能力。這種方案兼顧了安全與成本，蘿卜快跑第六代無人車的成本已降至20.46萬元，較前代下降60%，具備了規模化部署的基礎。但在技術迭代速度上，蘿卜快跑的純視覺算法落后于特斯拉；在全棧冗余的安全性上，又不及Waymo。

三種技術路線的差異，直接決定了三家企業的出海場景選擇。Waymo聚焦歐美成熟市場的核心城市，依托高精度地圖與極致安全冗余，搶占高端出行市場；特斯拉憑借成本優勢，在全球范圍內激進擴張，試圖通過量產車快速覆蓋市場；蘿卜快跑則在中東等新興市場，借助車路協同技術適配復雜場景，避開與巨頭的直接競爭。

在市場布局上，三家企業呈現出“深耕”與“廣撒”的鮮明分野。

Waymo采取的是“一城一策”的精細化深耕策略。其海外擴張始終聚焦歐美成熟市場，先在鳳凰城、舊金山等城市完成技術驗證與商業化落地，再逐步向其他城市拓展。這種策略的優勢是能夠深度適配單一市場的交通規則與用戶習慣，比如Waymo在舊金山已占據27%的出租車市場份額，市占率逼近Lyft。但缺點是擴張速度緩慢，從一個城市到另一個城市的復制周期長達1-2年，而且跨州運營需要重新申請聯邦NHTSA的準入，流程復雜且耗時。

特斯拉則是“激進廣撒”的策略。2025年6月在德州奧斯汀啟動Robotaxi試運營后，迅速宣布計劃在2025年底將車隊規模擴至1000輛，2026年進軍歐洲，2027年實現全球數十萬輛車隊的運營目標。其核心依托是現有量產車的改造能力——特斯拉的Robotaxi直接基于Model Y車型升級，無需專門的定制化生產，能夠快速完成全球布局。但這種策略的問題在于，不同市場的交通規則與場景差異巨大，特斯拉的算法模型難以快速適配，導致其在新市場的試運營中頻繁出現問題。

蘿卜快跑的策略則是“梯度滲透”——以中東為核心突破區，以香港為右舵市場試點區，以歐洲為高端攻堅區。這種布局既避開了歐美市場的激烈競爭，又能通過新興市場的商業化積累經驗。比如在香港市場，蘿卜快跑通過四度擴大測試區域，積累了右舵車在復雜城市道路的運營經驗，為進軍東南亞、澳大利亞等右舵市場奠定基礎；在歐洲，通過與瑞士郵政旗下的PostBus合作，聚焦偏遠地區公共交通空白的細分場景，避免與Waymo直接競爭。

從運營數據來看，三家企業各有優劣。截至2025年11月，蘿卜快跑的全球出行服務次數超1700萬次，周全無人訂單達25萬，與Waymo同期水平持平；全無人駕駛里程1.4億公里，占全球總里程的58.3%，規模化運營能力領先。但Waymo在歐美成熟市場的品牌認知度與用戶信任度更高，特斯拉則憑借量產車基礎具備成本優勢。這場博弈的關鍵，在于誰能更快地在目標市場實現“技術適配+規模效應+盈利閉環”。

合規闖關

如果說技術適配是自動駕駛企業出海的“硬門檻”，那么合規與政策壁壘就是“隱形絞殺”。全球自動駕駛法規的“碎片化”，讓蘿卜快跑的出海之路布滿了不確定性。

歐盟是合規要求最嚴苛的市場。2026年1月7日發布的《歐盟自動駕駛技術治理框架》顯示，歐盟已建立起以《一般安全法規》《人工智能法》《通用數據保護條例》（GDPR）為核心的全流程監管體系。根據這些法規，自動駕駛屬于“高風險人工智能系統”，企業必須建立持續迭代的風險管理體系，編制詳細的技術文件，確保數據處理的合法性與透明度，同時還要保障系統的網絡安全與可追溯性。

GDPR的約束尤為嚴格。自動駕駛車輛在運行過程中會持續收集車輛位置、環境影像、乘客行為等敏感數據，這些數據的處理必須遵守“合法性、透明性與最小化”原則。比如，蘿卜快跑若要在歐洲運營，必須明確告知用戶數據收集的目的與范圍，限定數據存儲時間，還需保障用戶的“數據可攜權”——即用戶更換服務商時，可自由轉移其數據。更關鍵的是，歐盟要求高風險人工智能系統必須加貼CE標志才能流通，成員國市場監督機構有權對不合規系統采取禁止措施，罰款金額最高可達企業全球營收的4%。

除了歐盟層面的統一法規，各成員國的政策差異又進一步增加了合規難度。德國創新性地引入了遠程“技術監督員”制度，要求無人車在無人駕駛狀態下，必須由授權人員實時遠程監控并可隨時介入；瑞士的安全認證流程長達18個月，企業需要提交大量的測試數據與安全報告，才能獲得測試許可。蘿卜快跑與瑞士PostBus合作的“AmiGo”服務，從2025年10月簽約到計劃2025年12月啟動測試，僅前期準備就耗時2個月，后續的商業化認證還需等待更長時間。

中東市場的合規挑戰，則集中在“數據本地化”與“責任劃分”上。部分中東國家明確要求，自動駕駛車輛收集的數據必須存儲在本地服務器，禁止向海外傳輸。這意味著蘿卜快跑需要在當地搭建數據中心，增加了運營成本；同時，中東地區的自動駕駛事故責任劃分法規尚未完善，一旦發生事故，企業可能面臨無限連帶風險。有行業律師指出，當前中東多數國家的自動駕駛保險制度仍沿用傳統車險框架，無法覆蓋無人車的特殊風險，這也是蘿卜快跑在中東推進規模化運營的重要障礙。

地緣政治風險則是更隱蔽的“黑天鵝”。當前全球科技領域的競爭加劇，歐美地區的貿易政策變動可能對自動駕駛技術的輸出產生不利影響。比如，美國已將部分高端芯片與傳感器納入出口管制清單，若未來擴大管制范圍，可能影響蘿卜快跑海外車隊的核心部件供應；歐盟也在推動“技術主權”戰略，可能對非歐盟企業的自動駕駛技術設置更高的準入壁壘。

面對這些合規挑戰，蘿卜快跑采取了“本地化合作+合規前置”的策略。在中東，與本地企業AutoGo合作，借助其對本地政策的理解降低合規風險；在歐洲，提前組建專業的合規團隊，按照GDPR要求優化數據處理流程，并參與當地自動駕駛標準的制定。但這些措施只能緩解部分壓力，無法從根本上解決全球法規“碎片化”的問題。對所有自動駕駛企業而言，跨國合規成本都是一筆“必要的沉沒成本”，而這也成為篩選玩家的重要門檻。

中國樣本

蘿卜快跑的出海歷程，不僅是一家企業的商業化探索，更是中國自動駕駛軍團“走出去”的縮影。當前國內自動駕駛市場已形成“三足鼎立”格局，蘿卜快跑、文遠知行、小馬智行均已啟動海外擴張，但蘿卜快跑的進展最為迅速，其優勢與面臨的挑戰，也折射出中國自動駕駛企業出海的共性問題。

與Waymo、特斯拉相比，以蘿卜快跑為代表的中國企業，最大的優勢在于“成本控制”與“商業模式創新”。

在成本控制上，中國企業展現出了極強的供應鏈整合能力。蘿卜快跑的第六代無人車，通過采用國產激光雷達（速騰聚創32線）與芯片（地平線J6），將單車成本降至20.46萬元，較Waymo低80%以上；文遠知行在中東的車隊，通過優化傳感器配置，單車成本也控制在30萬元以內。這種成本優勢，讓中國企業在新興市場具備更強的價格競爭力——蘿卜快跑在阿布扎比的定價約為每公里1.5美元，低于Waymo在舊金山的每公里6美元，也低于當地傳統網約車的價格。

在商業模式上，中國企業創新了“生態共建”的輕資產模式。蘿卜快跑摒棄了Waymo的重資產自營模式，通過與全球出行平臺（Uber、Lyft）、本地公共交通企業（PostBus）的合作，快速獲取用戶基礎與運營場景，降低了市場教育成本與運營風險。比如，蘿卜快跑與Uber的合作，將其無人車接入Uber的全球出行網絡，借助Uber的品牌認知度與用戶流量，快速打開海外市場；與PostBus的合作，則精準切入歐洲偏遠地區的公共交通空白場景，形成差異化競爭優勢。

此外，中國企業在車路協同技術上的積累，也成為出海的重要優勢。與Waymo依賴單車智能的技術路線不同，蘿卜快跑的“單車智能+車路協同”方案，能夠通過路側設備補充車輛感知盲區，更適配新興市場復雜的交通場景。在迪拜的測試中，蘿卜快跑通過與當地路側設備運營商合作，實現了無人車與交通信號燈、路側傳感器的實時通信，大幅提升了交叉路口的通行效率與安全性。

盡管具備諸多優勢，但中國自動駕駛企業出海仍面臨兩大共性挑戰：技術本地化與盈利難題。

技術本地化的核心，是算法對不同交通場景與駕駛習慣的適配。中國企業在國內市場積累的算法模型，大多基于相對規范的交通環境，而海外市場的交通規則、駕駛習慣與道路條件差異巨大。比如，歐洲的環島多、路口復雜，要求無人車具備更強的路徑規劃能力；東南亞的行人與車輛混行場景多，要求傳感器具備更高的識別精度。蘿卜快跑在武漢出現的“僵停”問題，本質就是算法對復雜場景的適配不足，而這一問題在海外市場會更加突出。

盈利難題則是全球自動駕駛企業的共同困境。當前Robotaxi行業仍處于“燒錢”階段，蘿卜快跑在迪拜部署超1000輛全無人車隊，僅初期車輛采購、基地建設、人員培訓的投入就達數億美元；后續的車輛維護、云端監控、應急處置等持續運營成本也居高不下。第三方測算顯示，當前全球Robotaxi的單車月虧損額平均達8600元，要實現盈利，必須達到足夠的運營規模與訂單密度。蘿卜快跑在阿布扎比的商業化運營，目前仍處于“補貼期”，通過低價策略吸引用戶，尚未實現收支平衡。

此外，用戶信任度的培育也是一大挑戰。盡管國內調研顯示，95%的用戶在體驗自動駕駛后愿意復乘，但這一數據是基于“有安全員”或“特定測試區域”的場景。在海外市場，72%的用戶拒絕無安全員車輛，核心顧慮就是技術可靠性。蘿卜快跑要在海外實現規模化運營，必須通過持續的安全運營積累用戶信任，而這需要漫長的時間周期與大量的資金投入。

結語

站在2026年的時間節點回望，自動駕駛的商業化進程已進入“深水區”。全球市場的競爭，不再是“誰能先上路測試”的短跑，而是“誰能實現規模化盈利”的馬拉松。蘿卜快跑的出海攻堅，既是對自身技術與運營能力的考驗，也是對中國自動駕駛產業實力的檢驗。

從短期來看，蘿卜快跑的核心任務是鞏固中東市場的優勢，完成從“測試”到“規模化商業化”的跨越。2026年一季度迪拜的全無人商業化運營啟動，將是關鍵的“大考”——其訂單密度、用戶復購率與運營成本控制能力，將直接決定其在中東市場的后續發展。同時，歐洲市場的細分場景試點也將逐步落地，蘿卜快跑需要通過與PostBus的合作，驗證其在山地、冰雪等復雜環境的技術適配能力。

從中長期來看，全球自動駕駛市場的競爭將呈現“區域化”與“差異化”特征。Waymo可能繼續主導歐美成熟市場的高端出行場景；特斯拉憑借成本優勢，可能在全球范圍內快速覆蓋大眾出行場景；蘿卜快跑等中國企業則有望在新興市場占據領先地位，形成“三足鼎立”的全球格局。而隨著技術的迭代與成本的下降，自動駕駛的應用場景將從Robotaxi拓展至物流運輸、園區接駁等領域，進一步打開市場空間。

對蘿卜快跑而言，要在這場長期主義的賽道中勝出，需要突破三大核心瓶頸：一是技術本地化的迭代速度，能否快速適配不同區域的復雜場景；二是合規與生態掌控能力，能否平衡對合作伙伴的依賴與自身生態的構建；三是成本控制與盈利實現能力，能否通過規模效應降低成本，實現商業化可持續。這三大瓶頸的突破，不僅需要企業自身的技術與運營積累，也需要國內供應鏈的協同支持與政策的引導。

自動駕駛的出海，從來都不是一條容易的道路。它需要企業具備技術的硬實力、運營的軟實力，更需要應對不確定性的韌性。蘿卜快跑在中東的破局，只是這場全球競爭的開始。未來，只有那些能夠精準把握市場需求、快速迭代技術、靈活應對合規挑戰的企業，才能在全球自動駕駛的賽道中最終勝出。而中國自動駕駛企業的出海敘事，也將在這場持續的攻堅中，書寫出更清晰的答案。