作為人類運力補充的最佳出行方式，今天無人駕駛每公里的運營成本已經比人類司機更低了嗎？

面對智駕網的這一提問，小馬智行CTO樓天城表示，小馬智行正式發布的第七代Robotaxi一定能實現。

2025年上海車展，小馬智行Robotaxi家族車型來到了第七代，與之配套的是L4級自動駕駛系統方案。

小馬智行計劃在今年規模化量產這一車型，目標是在短期內實現千輛級車隊規模，并逐步向萬輛邁進。

L4自動駕駛在安全、成本與商業化落地三個方面能確立一個全新范示嗎？

01.

技術突破：從成本下探到全場景安全冗余

第七代Robotaxi的核心突破在于「車規級硬件普及」與「成本結構優化」。

據小馬智行披露的信息，新一代自動駕駛系統采用100%車規級零部件，硬件套件成本較前代下降70%，其中車載計算單元成本降幅達80%，激光雷達成本降低了68%。

這一成果得益于平臺化設計思路——通過高度集成的傳感器方案（包括9顆激光雷達、14顆攝像頭及多類冗余傳感器）和自研的域控制器，系統實現了對650米范圍內環境的高精度感知，并支持雨雪霧等極端天氣下的全天候運行。

▲全球首個基于車規級芯片實現L4級全場景自動駕駛域控制器

樓天城在采訪中強調：「成本下降是L4自動駕駛商業化的關鍵轉折點。」

他解釋稱，第六代系統仍然依賴定制化硬件，而第七代系統通過采用理想、蔚來等車企的成熟供應鏈，大幅降低硬件成本。此外，平臺化設計使同一套系統可適配不同車型，目前已孵化的三款Robotaxi（、北汽極狐、廣汽埃安霸王龍）均已進入路測階段，真正實現「發布即落地」。

在安全層面，第七代系統構建了「L4安全金字塔」：基于PonyWorld世界模型的感知與決策能力、車規級域控制器的硬件可靠性，以及覆蓋20余項冗余設計的故障應對體系。

樓天城以飛機類比稱：「即使單個零部件失效，冗余系統也能自主完成車道穿越或緊急停車，這是生存底線。」

目前，小馬智行的L4車隊已積累50萬小時全無人駕駛運營記錄，事故率較人類駕駛低10倍。

02.

量產與商業化：昆侖計劃背后的規模化邏輯

小馬智行聯合創始人、CEO 彭軍在發布會上表示：「2025年是Robotaxi量產元年，也是小馬智行Robotaxi量產計劃——昆侖計劃成果落地的一年。」

小馬智行推出的「昆侖計劃」始于2023年，以高寒測試地「昆侖山口」命名，旨在驗證車輛在極端環境下的可靠性。

昆侖計劃的首批車型將于今年下半年投入運營，目標是在短期內實現千輛級車隊規模，并逐步向萬輛邁進。

量產化的另一支柱是與車企深度合作，小馬智行已與、北汽、廣汽成立了合資公司，通過前裝量產模式降低邊際成本。

其中與豐田聯合開發的鉑智4X Robotaxi已進入路測，與北汽和廣汽合作的車型則針對不同場景需求設計，極狐阿爾法T5側重城市通勤，霸王龍則適配高速場景。

彭軍表示，第七代自動駕駛系統的平臺化設計亮點，使其具有極強的車型適配能力。「通過平臺化能力和高度集成與通用性，我們已經用這代系統孵化了三臺Robotaxi，今天在集體發布的同時，他們已經在各地開始路測。未來，第七代自動駕駛系統還會用在我們的自動駕駛卡車上。」

在商業化策略上，小馬智行采取混合運營模式：既通過自有APP和小程序提供服務，也與如祺出行、高德等平臺合作導流。

樓天城透露，當前單車日均接單量約為15單，未來隨著車隊規模擴大，單量可提升至千單級別。他特別提到的一個典型案例是，北京某用戶每天午間租用Robotaxi作為「移動休息艙」。

「這證明自動駕駛不僅能替代出行，更能創造新需求。」

03.

安全范式：L4與L2的本質分野

樓天城在采訪中多次強調，L4與L2在技術路線上存在根本差異。L2依賴模仿學習（Imitation Learning），即通過復制人類駕駛行為優化系統，而L4采用強化學習（Reinforcement Learning），要求機器自主理解駕駛邏輯。

「L2的極限是‘車位到車位’，但永遠無法跨越人類接管的天花板；L4的目標是‘全場景責任接管’，安全標準必須超越人類。」（詳見《樓天城復盤小馬智行闖蕩無人區8年的智駕之路》）

這一差異直接體現在硬件與軟件架構上，L4系統需應對極端場景（如“鬼探頭”、救護車避讓等），而L2受限于成本與設計目標，往往回避長尾問題。

樓天城舉例說：「遇到飛起的紙箱，L4需在毫秒內判斷其風險并決策，而L2可能直接急剎，反而引發事故。」此外，L4的OTA升級遵循「成熟即部署」原則，避免將半成品推向市場，這與L2的「迭代中優化」邏輯截然不同。

對于近期行業熱議的L3量產，樓天城態度謹慎：「L3試圖在L2與L4之間尋找折衷，但仍帶有強烈的L2影子。真正的無人駕駛必須徹底擺脫對人類介入的依賴。」

04.

市場競爭：聚焦一線城市與出海布局

小馬智行的當前的市場策略主要聚焦于高價值區域。

目前，其Robotaxi服務已覆蓋北上廣深四大一線城市，并計劃逐步擴展至中東、歐洲、日韓等地。

樓天城解釋：「一線城市政策支持度高、出行需求密集，是驗證商業模式的理想試驗場。海外布局則需提前3-5年鋪墊，以應對未來的增長窗口。」

針對競爭對手，樓天城直言不諱：「Waymo的硬件非車規化問題尚未解決，而特斯拉尚未‘上牌桌’。」

他認為，L4的核心壁壘在于長期技術積累，而非短期資本投入。「即便新玩家從今天開始研發，也需要5年時間才能達到小馬當前的水平。」

在與車企的合作方面，小馬智行選擇「雙向賦能」：既向車企輸出L4技術，也借助其供應鏈與制造能力實現自身產品的量產，其與廣汽埃安合作開發的霸王龍Robotaxi采用全冗余底盤設計，為后續L4車型認證奠定了基礎。

05.

自動駕駛與AGI的真空期挑戰

樓天城將自動駕駛視為「AI Agent的最佳落地場景」，但對AGI（通用人工智能）的商業化持審慎態度。「AGI將經歷與自動駕駛類似的真空期——前期Demo驚艷，但長期商業化需要突破長尾問題。」他坦言，資本市場的耐心有限，許多企業可能倒在「看不到進展」的階段。

在這個階段，Robotaxi進入資本大熱的人形機器人賽道是不是一個選擇呢？

小馬智行明確表示沒有做機器人的計劃：「不是因為技術不通用，而是因為我覺得自動駕駛是機器人領域最容易落地的東西。如果連這點都做不到，其他也無從談起。」

樓天城認為，具身智能需要蜇伏更長的時間，和AGI一樣，都會經歷和自動駕駛一樣的真空期。

在他看來，具身智能今天的狀態和自動駕駛2018年的狀態非常像，「我非常懷念那個時候，那時只要做做Demo就行了。」

「那段時間，大家的心態平比較淡一些，這幫助團隊撐過了那段真空期。」他坦言，如今具身智能做的很多展示都很炫酷，但真正的商業化需要考慮很多長尾問題。

而只有撐過這段進展緩慢的真空期，才有可能衡量其真實的商業價值。

目前眾多機器人公司面臨的這些挑戰都是自動駕駛曾經遭遇過的。

對于行業政策，樓天城認為監管趨嚴是正向信號。「工信部對L2的規范恰恰為L4提供了差異化競爭空間。」他透露，小馬智行正積極參與各地自動駕駛法規制定，推動責任認定、保險體系的完善。

作為堅持L4路線不動搖的玩家，在樓天城看來，「L4是一場長跑，腿部肌肉（技術路線）決定了你能否抵達終點。短跑選手（L2）或許暫時領先，但真正的勝利屬于那些堅持強化學習范式的人。」

在自動駕駛的牌桌上，小馬智行已握緊籌碼，而小馬智行第七代Robotaxi的量產能否真正讓無人駕駛每公里的運營成本低于人類司機，市場正拭目以待這家「全球robotaxi第一股」的表現。