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      特斯拉干掉方向盤,中美自動駕駛終極對決|車圈

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      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?;?。

      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?;渴穑床杆惴▋灮?,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?;?,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?;瘍瀯?。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?;瘧谩?/p>

      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?;e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?;剞D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?!闭h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?,F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?;耐黄啤?/p>

      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?;?strong>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

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