特斯拉干掉方向盤，中美自動駕駛終極對決｜車圈

新能源、自動駕駛、人工智能、芯片技術快速發展，汽車行業正迎來前所未有的變革。

關注汽車行業最新動態，深入剖析市場趨勢，零態LT特推出《車圈》欄目，以專業的視角，關注全球汽車行業最新動態、各大車企的新品發布、技術革新以及市場表現，通過對汽車行業進行深度解讀，揭示背后的商業邏輯和市場規律，以及它們如何改變汽車行業的格局，以及它們將如何影響人類的出行方式。

本文是該欄目24篇，聚焦特斯拉取消方向盤之后，中美自動駕駛誰能在商業模式上，率先跑通閉環。

2026年2月，特斯拉Cybercab在美國得州超級工廠下線，這款無方向盤、無踏板、無后視鏡的科幻出租車瞬間引爆全球自動駕駛領域。

馬斯克更是放話稱，今年4月量產，價格低于3萬美元，運營成本每英里僅0.2美元（約合人民幣1.4元），比傳統網約車便宜80%，甚至低于公交人均成本。

與此同時，中國的蘿卜快跑、小馬智行等企業也在加速推進L4級無人駕駛出租車商業化，甚至在部分城市實現了無安全員運營。

特斯拉押注純視覺+L5級完全無人駕駛；中國選擇激光雷達+漸進式規模化，兩種路線無絕對優劣，但最終勝負手在于，誰能先跑通商業閉環，用賺到的錢反哺技術迭代，形成技術-成本-規模的正循環。

一、中美無人駕駛路線之爭

進入白熱化階段

Cybercab的設計，徹底顛覆了傳統汽車的邏輯。

外觀是雙門雙座+鷗翼門，取消后視鏡，風阻系數極低，專為共享出行優化（特斯拉統計，稱網約車91%場景載客不超過兩人）。內飾是無方向盤、無踏板、無手剎，僅一塊21英寸中控屏，乘客只能通過屏幕交互。

新一代FSD（完全自動駕駛）系統，靠8顆500萬像素攝像頭+4D毫米波雷達+超聲波傳感器實現360度感知，最遠探測250米。線控底盤三重冗余，一套系統失效，另外兩套立即接管。

馬斯克的算盤很精，成本方面通過Unboxed（開箱）制造工藝，將車身模塊化裝配，結構件從Model Y的200個縮減到80個，再加上一體化壓鑄、取消涂裝車間等操作，把單車成本壓到2.5萬美元以內（約合人民幣17.3萬元）。

根據天眼查媒體綜合信息顯示，Cybercab一天能跑十幾個小時，無需司機工資、不會疲勞駕駛、不會繞路，運營效率遠超傳統網約車。大規模量產和運營，能收集海量道路數據，不斷優化FSD算法，形成數據越多→算法越準→車輛越安全→用戶越多的正向循環。

相比于特斯拉，中國自動駕駛路線則選擇了與特斯拉完全不同的路線：激光雷達+漸進式規模化。

以蘿卜快跑為例，硬件是激光雷達+攝像頭+毫米波雷達多重傳感器融合，確保在各種天氣和光照條件下都能看得清。保留方向盤和踏板，作為最后一道防線，符合國內L4級自動駕駛車輛必須具備最小風險策略的法規要求。運營模式是先在限定區域內運行（如北京亦莊、上海浦東），逐步擴大范圍，讓公眾慢慢接受自動駕駛。

邏輯很清晰，一是合規先行，國內法規明確要求自動駕駛車輛必須保留人工接管裝置，不允許完全無方向盤、無踏板的車輛上路運營。二是安全優先，通過監管降低安全風險，保護公眾利益。三是快速迭代，通過規模化部署，反哺算法優化，提升技術可靠性。

中國的優勢在于：一是有政策支持，工信部發放首批L3級自動駕駛車型準入許可，北京、重慶發放專用號牌，小鵬汽車在廣州啟動常態化L3道路測試。有場景開放，武漢、北京、深圳、東莞等城市已開放大面積路測區域，蘿卜快跑甚至在迪拜、阿布扎比等全球22個城市運營。最后是成本可控，雖然激光雷達等硬件成本較高，但中國車企通過規模化采購和本土供應鏈，正在逐步降低成本。

二、直接破格路線VS漸進式路線

特斯拉沒有方向盤的車，核心商業邏輯是數據飛輪：車輛越多，數據越多，算法越準，安全性越高，用戶越多，車輛越多。這是一個典型的（梅特卡夫定律）網絡效應模型，但你必須先有“車輛越多”這個起點。

特斯拉的算盤打得精，用極致的成本革命（Unboxed制造工藝將結構件從200個縮減到80個）和硬件減法（取消激光雷達、毫米波雷達），一旦規模鋪開，Cybercab就是一臺移動印鈔機。

馬斯克的目標很明確：打造自己的自動駕駛出行網絡，讓私家車無用論成為現實。

但美國的豁免監管模式，本質上是把技術風險轉嫁給了商業不確定性。美國聯邦層面直到2025年4月才出臺新規，允許自動駕駛汽車申請跳過部分安全規定，且豁免申請流程和審批標準尚無明確時間表。

特斯拉Cybercab雖然量產下線，但要獲得聯邦豁免、合法開展大規模商業化運營，仍面臨監管不確定性。這意味著，特斯拉可能面臨一種尷尬局面：車造出來了，法律不讓跑；或者只能小范圍跑，數據飛輪轉不起來。

更棘手的是責任認定。完全無人工干預的自動駕駛車輛一旦發生事故，責任將完全歸屬車企或運營商，這不僅帶來巨大法律風險，還可能摧毀公眾信任。

這就是美國路線的商業悖論：用監管包容換取技術創新空間，賭的是AI能力在幾年內超越人類。一旦成功，Cybercab的成本結構將碾壓所有對手，商業模式是降維打擊；但如果技術達不到預期，或者監管豁免遲遲拿不到，量產時間一再推遲，燒掉的錢就收不回來。這是一場高風險高回報的躍遷式創新，符合硅谷Move Fast and Break Things的文化基因，但風險敞口極大。

與此同時，中國正在用另一種方式破解同一個難題：不是用豁免換空間，而是用場景換數據復利。

天眼查媒體綜合信息顯示，2025年7月28日，蘿卜快跑在上海浦東新區正式開放運營全國首個無方向盤L4級Robotaxi服務。這比特斯拉Cybercab下線早了半年多。更重要的是，蘿卜快跑的漸進式路線已經跑出了真金白銀的數據復利。

蘿卜快跑目前落地全球22個城市，包括迪拜、阿布扎比等海外市場。在2026年世界政府峰會（WGS）上，迪拜王儲謝赫·哈姆丹親自體驗了蘿卜快跑自動駕駛汽車。北京大學武漢人工智能研究院的調研數據顯示，面向1727名乘客的實證研究表明，約95%的乘客明確表示將繼續使用，超七成用戶期待其成為未來主要出行模式。

這些數據的價值被嚴重低估了。

特斯拉Cybercab的目標是比坐公交還便宜，但蘿卜快跑已經在武漢、北京、深圳、東莞等城市的街頭跑了相當一段時間。這些車輛看起來和普通出租車沒什么兩樣—方向盤、踏板、后視鏡一樣不少，后排還多了一塊給乘客切歌調空調的屏幕。

但這種保留人工接口的設計，不是技術落后的標志，而是（精益創業理論中的最小可行產品MVP思維），在法規允許范圍內最大化數據獲取，同時保持安全冗余。

可以明確的是，蘿卜快跑的硬件配置成本高，但換來了安全冗余。激光雷達、攝像頭、毫米波雷達多重傳感器融合，確保在各種天氣和光照條件下都能看得清。遠程安全員一個人盯著幾輛車，雖然人力成本比完全無人貴，但換來了合規性和公眾信任度。這種人機協同模式，讓蘿卜快跑能夠在法規框架內快速規模化，積累真實道路數據。

數據規模的復利效應，正在悄然改變競爭格局。

根據弗若斯特沙利文預測，以及天眼查媒體綜合信息顯示，到2030年全球Robotaxi市場規模將達666億美元，其中中國份額過半。這個預測的背后，是中國漸進式路線的規模化優勢。多位行業專家指出，中國無人駕駛產業發展正處于奇點時刻，亟須通過政策創新、場景開放和制度重構，推動從測試驗證邁向規模化應用。

交通運輸部科學研究院副院長王先進建議，選擇有條件的都市圈建立5～10個區域級的工程驗證平臺，打造具有全球影響力的自動駕駛應用集群，包括京津冀、長三角、大灣區、成渝，以及極適合做全島環島性自動駕駛的海南島。

這種場景驅動模式，本質上是在用（平臺經濟學中的雙邊市場理論）構建生態：一邊連接用戶，一邊連接數據，規模越大，邊際成本越低，網絡效應越強。

特斯拉賭的是技術爆發力，中國靠的是漸進式規模化積累數據。兩種路線無絕對優劣，但有一個關鍵細節值得注意——2025年12月，工信部正式發放首批L3級自動駕駛車型準入許可，長安深藍SL03、北汽極狐阿爾法S率先獲批。

這標志著中國自動駕駛從測試驗證跨入合規商用新階段。雖然首批許可附加了嚴格限制（僅能在指定高速公路段、規定車速內運行），但合規商用這四個字，意味著數據飛輪可以合法、持續、規模化地轉動。

根據杰弗里·摩爾的跨越鴻溝理論，技術產品從早期采用者到大眾市場之間有一道鴻溝，而跨越鴻溝的關鍵不是技術先進性，而是整體產品的完備性，包括法規合規、用戶信任、基礎設施、商業模式。

中國漸進式路線正在用合規先行的方式，悄悄填平這道鴻溝。

三、正循環的建立

最終，自動駕駛的完備是“數據-成本-規模”正循環的建立。

特斯拉Cybercab的0.2美元/英里運營成本目標，確實極具殺傷力。但有一個被忽略的細節：蘿卜快跑的運營成本雖然高于Cybercab目標值，但其“車路云一體化”方案正在降低邊際成本。

工業和信息化部原副部長王江平指出，“車路云一體化”好處非常多，雖然存在基礎設施建設不均衡、標準不統一等問題，但一旦補齊，將形成巨大的協同效應。

這意味著，中國的漸進式路線正在構建一種克里斯·安德森免費經濟學中的交叉補貼模型，通過政府主導的新基建投資，即“車路云一體化”基礎設施，降低企業的數據獲取成本和運營成本，換取規模化和數據積累，更重要的是，數據的質量和多樣性。

兩種路線終將融合，核心勝負手在于誰先跑通商業閉環。

多位專家指出，從純技術視角看，L3與L4的邊界正在融合。現行L3認證所要求的安全冗余和最小風險處置能力，已非常接近L4。所謂的L3，在工程上更接近于一個運行范圍被嚴格限定的L4。這意味著，中國漸進式路線積累的L3數據和運營經驗，可以直接遷移到L4；而特斯拉一旦獲得監管豁免，其L4車輛也可以快速下沉到L3場景。

但商業閉環的建立，需要價值網絡支持，包括法規、保險、基礎設施、用戶習慣、供應鏈。中國正在用政策創新+場景開放的方式，快速構建這個價值網絡。

清華大學人工智能國際治理研究院院長薛瀾建議，要大大壓縮技術擴散的自然演進過程，先讓技術用起來，在應用中迭代系統。

科學技術部原副部長李萌指出，自動駕駛產業現在正發展處在奇點時刻，誰先突破，誰就能取得先發優勢。這個突破，不是技術突破，而是商業化、規模化的突破。

天眼查媒體綜合分析指出，中美兩種自動駕駛路線，看似對立，實則是同一商業閉環的不同切口。美國賭的是技術爆發力，中國靠的是漸進式規模化。但有一個共識：兩種路線終將融合。真正關鍵的問題，不是方向盤有沒有，而是誰先建立數據-成本-規模的正向飛輪，誰先跑通商業閉環。

在科技的世界里，唯一不變的，就是變化本身，而變化的方向，永遠指向那個能建立正循環、產生復利效應的商業模式。

數據飛輪一旦轉動，就不會停止。

作者｜張淇

編輯｜胡展嘉

運營｜陳佳慧

出品｜零態LT（ID：LingTai_LT）

頭圖｜網絡公開用圖