腾讯打开入口，Robotaxi 进入「系统化」比拼下半场

Robotaxi，正在真正「破圈」。

过去十年里，它更像是一种科技体验。靠着「未来感」吸引极客群体在限定区域预约试乘，离普通人的日常生活始终隔着一层玻璃。

最近这层玻璃碎了。

如果你现在站在北上广深街头，已经很容易在车流里看到一辆 Robotaxi，而且不是测试车，是真正在接订单、跑行程赚钱。

规模扩大背后，一个关键变量在改变：流量入口打开了。

3 月 13 日，小马智行与文远知行的叫车入口，出现在腾讯「出行服务」微信小程序里。

广州地区用户无需切换 APP，也不用提前注册，直接在微信里就能呼叫 Robotaxi 并完成支付。后续，这个入口还会在腾讯地图上线。

这件事看起来只是一个入口变化，但可能会带来两个直接结果：

第一，Robotaxi 玩家的用户触达成本大幅下降，微信海量用户的流量池，很可能会直接转化为订单增量。

第二，Robotaxi 的规模化节奏会明显加快，千量级玩家开始向万台级车队目标进击。

你能看到，Robotaxi 从「科技体验」，走向「日常出行」，最关键的一道门被推开了。

01、Robotaxi 做到「好用」，还差什么？

流量入口打开后，Robotaxi 进入大众日常还有一道门槛：好用。

这个「好用」和 L2 辅助驾驶完全不是一个标准。L2 的评价逻辑很简单，系统开起来像不像一个老司机，比如能不能在人车混行场景里丝滑博弈、加减速是否平顺、变道是否果断。

只要开起来像个成熟司机，体验就算不错。

但如果把这套标准直接套到 L4 Robotaxi 上，其实远远不够。

Robotaxi 不是一个软件、功能，它是一整套出行服务。

这也是为什么，特斯拉 Robotaxi 刚上线，就被 Waymo、Cruise 泼冷水：特斯拉会造车，但不一定懂运营。

他们并不认为，特斯拉仅凭优越的 FSD，可以处理好关于 Robotaxi 的一大摊子事儿，包括海量用户入口、跨城市的调度与运维、售后服务等等。

特斯拉奥斯汀的运营现状的确说服力不够，一个尴尬点是，有特斯拉铁粉连试 38 次，打不到一辆全无人运行的 Robotaxi，因为目前投放的「全无人版」车还太少，并且运营时间还像「快闪」一样，只在光线、天气完美的特定几个小时内上线。

显然，这还不是 Robotaxi 的正确打开方式。

一台 Robotaxi 要真正做到「好用」，一定和乘客打一台网约车一样，从打开用车软件开始，到等车、乘车、下车，都极度方便、舒适，甚至因为智能化加持，体验要比网约车更好。

这需要在运营及调度等细节上准备得极为充分，而国内 Robotaxi 玩家们显然比特斯拉，考虑得更为细致。

举两个例子：

第一个，上车点必须好找。

Robotaxi 用户，或者说大众在打车这件事上最顾虑一点，找不到车，特别是在机场、高铁站、商业区这种复杂环境。

如果定位不准、上车点混乱，体验会非常差。

为了解决这个问题，小马智行和腾讯做了一件很实用的事情，用腾讯位置服务做精确上下车点定位。通过更细粒度的地图坐标，Robotaxi 可以把车停在更准确的位置，用户找车的难度就会明显降低。

这是一个很小的细节，但在真实运营里非常重要。

第二个，保证通行效率。

Robotaxi 需要做到和网约车一样，确保高效。用户不会因为它是无人驾驶，就接受更慢的行车速度、不合理的交通路线，效率，才关系到 Robotaxi 的真正实用性。

就像大家赶时间打车时，倾向于选择出租车老师傅，因为他们懂本地路况，知道哪里容易拥堵，哪条线红绿灯太多，哪里可以抄近路。

而 Robotaxi 想要看齐，更需要在地图能力上精益求精。

目前文远知行、小马智行，都是基于腾讯提供的高质量、高鲜活度、全国覆盖的地图数据，训练出更懂国内本土路况的智驾司机。这些数据是动态的，包含实时路况、红绿灯状态与倒计时信息，使得系统可以提前规划速度与路线，避开拥堵路段。

在这点上，Robotaxi 相当于变相得学习「城市经验」，从「能跑」进阶到「好用」。

这些看似琐碎的问题，却恰恰决定了用户在关掉「科技滤镜」后，是否愿意再为 Robotaxi 第二次买单。

02、Robotaxi 进入黄金时代，还得拼系统能力

从疯狂吸金，到经历泡沫质疑，当下的 Robotaxi 行业，其实是进入一个理性回归周期。

有两个趋势很明显：

一是车队规模快速扩大。

从开城到出海，包括萝卜快跑、小马智行、文远知行在内的 Robotaxi 玩家们动作频繁。国内不止一线城市，二三线城市的部分区域都出现了 Robotaxi 测试运营的身影，而海外，中东、东南亚、欧洲地区也在逐渐铺开。

一个更直观的指标是，Robotaxi 头部玩家都已跨过千台级门槛，向下一个里程碑——万台发起进击。

二是盈利被反复提及。

头部玩家几轮迭代更新后，单车成本都从百万级下探，用更加可控的成本拉高利润空间，于是，它们的财报中开始出现「单车盈利」、「单城盈利」的关键词。

在资本市场，文远知行、小马智行也在同一天敲响了港交所的钟声。

Robotaxi 终于迎来了它的黄金时代，从一门故事变成了一门生意。

换成全球视角，还能明显看到，中国 Robotaxi 玩家扩张速度会更快。

相比北美的 Waymo 这类老将，国内玩家们作为后来者，无论从扩张势头、盈利周期上，明显后劲更足。

原因很简单，国内 Robotaxi 玩家的系统建设做得非常扎实，也更早把 Robotaxi 当成一项系统工程。

毕竟，从烧钱投入到扭亏为盈，把战线拉得极长的 Robotaxi，不仅需要拼爆发力，更需要拼耐力。

而国内头部 Robotaxi 玩家们之所以耐力久，是因为坚定执行一条方法论：从来不单打独斗。

他们相信合理的产业链分工与协同作战，效果会更好，也是 Robotaxi 从 0-100 的最优解。具体可以分两个阶段：

第一阶段，金三角作战模式决定能不能活。

早期 Robotaxi 企业刚起步，往往都通过「车企 - 自动驾驶企业 - 运营商」这种合作关系快速打开局面，形成造车、技术、运营的三位一体，把一个城市的部分区域，先跑通。

第二阶段，生态协同作战，决定能不能赢。

Robotaxi 的规模化与商业化逐渐有起色，但要求更扎实的系统工程能力，能快速、高效适配好每个城市、区域的 Robotaxi 部署。

这就考验水面之下的基本功，即稳定的云服务能力。

因为规模上来后，数据量的膨胀会对智能化带来更大考验，如何正确、合规处理这些数据，关系到能否训练出一个智能化不断涌现的车端大脑。

这也是为什么很多 Robotaxi 企业开始和云厂商合作。

小马智行正将自有 Robotaxi 业务逐步迁移到腾讯公有云，借助其数据链路、多模态数据湖以及相关 AI 能力，提升整体业务的稳定性，同时降低运营和部署成本。

文远知行在腾讯云的长期支持下，完成了 Robotaxi 业务从早期试点到规模化运营的全过程。

同时，基于自动驾驶云服务，其在合规框架内串联起数据采集、标注、模型训练和 OTA 发布等环节，形成了一套完整的端到端数据闭环。

值得一提的是，除了云，腾讯在地图方面的高质量数据资源，也进一步帮助 Robotaxi 企业进行云端数据仿真测试、算法训练、路况建模等，帮助自动驾驶迭代升级。

至于未来，腾讯在智能座舱大模型和生态方面的积累，也可能会给 Robotaxi 带来新的体验空间。

腾讯在 Robotaxi 产业链中的角色，相当于一个数字化生态伙伴。

一方面，通过云计算、地图数据和智能座舱能力，提供稳定的技术底座；另一方面，又借助位置服务与生态入口能力，帮助 Robotaxi 企业把车队运营、调度效率和用户服务串联起来。

当 Robotaxi 进入深水区，这类横跨技术基础设施与运营体系的能力，价值会愈发凸显。这次微信流量入口打开，已经是一个生态合作的典型案例。

总结来看，Robotaxi 的上半场，是自动驾驶技术的竞争：车对车、算法对算法，比谁的感知更准、决策更快、无人化更早落地。

但当技术逐步走向成熟、能力差距不断缩小之后，下半场的规则已经改变，竞争从单点技术，转向系统能力，相当于系统对系统，生态对生态了。

这一点，其实和过去两年 L2 智能驾驶的发展路径非常像。

智驾渗透率不断提升、算法差距逐渐被拉平之后，行业同样开始盯着水面之下的基建，拼起建设数据闭环，打造基座模型的能力，而车端体验的关注点也从「技术炫酷」，转向「系统稳定、可靠」。

Robotaxi 也是一样。

所以，可以确定，Robotaxi 下半场，无论是先跑到万台车队，还是先跨过整体赢利点的选手，一定是把系统跑得最稳、把生态建设得最扎实的玩家。

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