騰訊打開入口，Robotaxi 進入「系統化」比拼下半場

Robotaxi，正在真正「破圈」。

過去十年裏，它更像是一種科技體驗。靠着「未來感」吸引極客羣體在限定區域預約試乘，離普通人的日常生活始終隔着一層玻璃。

最近這層玻璃碎了。

如果你現在站在北上廣深街頭，已經很容易在車流裏看到一輛 Robotaxi，而且不是測試車，是真正在接訂單、跑行程賺錢。

規模擴大背後，一個關鍵變量在改變：流量入口打開了。

3 月 13 日，小馬智行與文遠知行的叫車入口，出現在騰訊「出行服務」微信小程序裏。

廣州地區用户無需切換 APP，也不用提前註冊，直接在微信裏就能呼叫 Robotaxi 並完成支付。後續，這個入口還會在騰訊地圖上線。

這件事看起來只是一個入口變化，但可能會帶來兩個直接結果：

第一，Robotaxi 玩家的用户觸達成本大幅下降，微信海量用户的流量池，很可能會直接轉化為訂單增量。

第二，Robotaxi 的規模化節奏會明顯加快，千量級玩家開始向萬台級車隊目標進擊。

你能看到，Robotaxi 從「科技體驗」，走向「日常出行」，最關鍵的一道門被推開了。

01、Robotaxi 做到「好用」，還差什麼？

流量入口打開後，Robotaxi 進入大眾日常還有一道門檻：好用。

這個「好用」和 L2 輔助駕駛完全不是一個標準。L2 的評價邏輯很簡單，系統開起來像不像一個老司機，比如能不能在人車混行場景裏絲滑博弈、加減速是否平順、變道是否果斷。

只要開起來像個成熟司機，體驗就算不錯。

但如果把這套標準直接套到 L4 Robotaxi 上，其實遠遠不夠。

Robotaxi 不是一個軟件、功能，它是一整套出行服務。

這也是為什麼，特斯拉 Robotaxi 剛上線，就被 Waymo、Cruise 潑冷水：特斯拉會造車，但不一定懂運營。

他們並不認為，特斯拉僅憑優越的 FSD，可以處理好關於 Robotaxi 的一大攤子事兒，包括海量用户入口、跨城市的調度與運維、售後服務等等。

特斯拉奧斯汀的運營現狀的確説服力不夠，一個尷尬點是，有特斯拉鐵粉連試 38 次，打不到一輛全無人運行的 Robotaxi，因為目前投放的「全無人版」車還太少，並且運營時間還像「快閃」一樣，只在光線、天氣完美的特定幾個小時內上線。

顯然，這還不是 Robotaxi 的正確打開方式。

一台 Robotaxi 要真正做到「好用」，一定和乘客打一台網約車一樣，從打開用車軟件開始，到等車、乘車、下車，都極度方便、舒適，甚至因為智能化加持，體驗要比網約車更好。

這需要在運營及調度等細節上準備得極為充分，而國內 Robotaxi 玩家們顯然比特斯拉，考慮得更為細緻。

舉兩個例子：

第一個，上車點必須好找。

Robotaxi 用户，或者説大眾在打車這件事上最顧慮一點，找不到車，特別是在機場、高鐵站、商業區這種複雜環境。

如果定位不準、上車點混亂，體驗會非常差。

為了解決這個問題，小馬智行和騰訊做了一件很實用的事情，用騰訊位置服務做精確上下車點定位。通過更細粒度的地圖座標，Robotaxi 可以把車停在更準確的位置，用户找車的難度就會明顯降低。

這是一個很小的細節，但在真實運營裏非常重要。

第二個，保證通行效率。

Robotaxi 需要做到和網約車一樣，確保高效。用户不會因為它是無人駕駛，就接受更慢的行車速度、不合理的交通路線，效率，才關係到 Robotaxi 的真正實用性。

就像大家趕時間打車時，傾向於選擇出租車老師傅，因為他們懂本地路況，知道哪裏容易擁堵，哪條線紅綠燈太多，哪裏可以抄近路。

而 Robotaxi 想要看齊，更需要在地圖能力上精益求精。

目前文遠知行、小馬智行，都是基於騰訊提供的高質量、高鮮活度、全國覆蓋的地圖數據，訓練出更懂國內本土路況的智駕司機。這些數據是動態的，包含實時路況、紅綠燈狀態與倒計時信息，使得系統可以提前規劃速度與路線，避開擁堵路段。

在這點上，Robotaxi 相當於變相得學習「城市經驗」，從「能跑」進階到「好用」。

這些看似瑣碎的問題，卻恰恰決定了用户在關掉「科技濾鏡」後，是否願意再為 Robotaxi 第二次買單。

02、Robotaxi 進入黃金時代，還得拼系統能力

從瘋狂吸金，到經歷泡沫質疑，當下的 Robotaxi 行業，其實是進入一個理性迴歸週期。

有兩個趨勢很明顯：

一是車隊規模快速擴大。

從開城到出海，包括蘿蔔快跑、小馬智行、文遠知行在內的 Robotaxi 玩家們動作頻繁。國內不止一線城市，二三線城市的部分區域都出現了 Robotaxi 測試運營的身影，而海外，中東、東南亞、歐洲地區也在逐漸鋪開。

一個更直觀的指標是，Robotaxi 頭部玩家都已跨過千台級門檻，向下一個里程碑——萬台發起進擊。

二是盈利被反覆提及。

頭部玩家幾輪迭代更新後，單車成本都從百萬級下探，用更加可控的成本拉高利潤空間，於是，它們的財報中開始出現「單車盈利」、「單城盈利」的關鍵詞。

在資本市場，文遠知行、小馬智行也在同一天敲響了港交所的鐘聲。

Robotaxi 終於迎來了它的黃金時代，從一門故事變成了一門生意。

換成全球視角，還能明顯看到，中國 Robotaxi 玩家擴張速度會更快。

相比北美的 Waymo 這類老將，國內玩家們作為後來者，無論從擴張勢頭、盈利週期上，明顯後勁更足。

原因很簡單，國內 Robotaxi 玩家的系統建設做得非常紮實，也更早把 Robotaxi 當成一項系統工程。

畢竟，從燒錢投入到扭虧為盈，把戰線拉得極長的 Robotaxi，不僅需要拼爆發力，更需要拼耐力。

而國內頭部 Robotaxi 玩家們之所以耐力久，是因為堅定執行一條方法論：從來不單打獨鬥。

他們相信合理的產業鏈分工與協同作戰，效果會更好，也是 Robotaxi 從 0-100 的最優解。具體可以分兩個階段：

第一階段，金三角作戰模式決定能不能活。

早期 Robotaxi 企業剛起步，往往都通過「車企 - 自動駕駛企業 - 運營商」這種合作關係快速打開局面，形成造車、技術、運營的三位一體，把一個城市的部分區域，先跑通。

第二階段，生態協同作戰，決定能不能贏。

Robotaxi 的規模化與商業化逐漸有起色，但要求更紮實的系統工程能力，能快速、高效適配好每個城市、區域的 Robotaxi 部署。

這就考驗水面之下的基本功，即穩定的雲服務能力。

因為規模上來後，數據量的膨脹會對智能化帶來更大考驗，如何正確、合規處理這些數據，關係到能否訓練出一個智能化不斷湧現的車端大腦。

這也是為什麼很多 Robotaxi 企業開始和雲廠商合作。

小馬智行正將自有 Robotaxi 業務逐步遷移到騰訊公有云，藉助其數據鏈路、多模態數據湖以及相關 AI 能力，提升整體業務的穩定性，同時降低運營和部署成本。

文遠知行在騰訊雲的長期支持下，完成了 Robotaxi 業務從早期試點到規模化運營的全過程。

同時，基於自動駕駛雲服務，其在合規框架內串聯起數據採集、標註、模型訓練和 OTA 發佈等環節，形成了一套完整的端到端數據閉環。

值得一提的是，除了雲，騰訊在地圖方面的高質量數據資源，也進一步幫助 Robotaxi 企業進行雲端數據仿真測試、算法訓練、路況建模等，幫助自動駕駛迭代升級。

至於未來，騰訊在智能座艙大模型和生態方面的積累，也可能會給 Robotaxi 帶來新的體驗空間。

騰訊在 Robotaxi 產業鏈中的角色，相當於一個數字化生態夥伴。

一方面，通過雲計算、地圖數據和智能座艙能力，提供穩定的技術底座；另一方面，又藉助位置服務與生態入口能力，幫助 Robotaxi 企業把車隊運營、調度效率和用户服務串聯起來。

當 Robotaxi 進入深水區，這類橫跨技術基礎設施與運營體系的能力，價值會愈發凸顯。這次微信流量入口打開，已經是一個生態合作的典型案例。

總結來看，Robotaxi 的上半場，是自動駕駛技術的競爭：車對車、算法對算法，比誰的感知更準、決策更快、無人化更早落地。

但當技術逐步走向成熟、能力差距不斷縮小之後，下半場的規則已經改變，競爭從單點技術，轉向系統能力，相當於系統對系統，生態對生態了。

這一點，其實和過去兩年 L2 智能駕駛的發展路徑非常像。

智駕滲透率不斷提升、算法差距逐漸被拉平之後，行業同樣開始盯着水面之下的基建，拼起建設數據閉環，打造基座模型的能力，而車端體驗的關注點也從「技術炫酷」，轉向「系統穩定、可靠」。

Robotaxi 也是一樣。

所以，可以確定，Robotaxi 下半場，無論是先跑到萬台車隊，還是先跨過整體贏利點的選手，一定是把系統跑得最穩、把生態建設得最紮實的玩家。

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