（文|观察者网 张广凯）
自动驾驶行业习惯于用“算法”来讲故事——谁的端到端方案更丝滑，谁的VLA参数量更大，谁展示的demo最惊艳。
但时间来到2026年，另一个更具体、也更接近商业现实的词开始频繁出现：量产。
刚刚结束的WAIC 2026上，享道出行宣布与上汽集团启动Robotaxi量产定制车项目，新车计划于2027年亮相。文远知行则把前装量产Robotaxi GXR带到展台。
再往前看，几个月前的北京车展上，曹操出行已经发布了与吉利深度定制的原生Robotaxi车型Eva Cab，小鹏也以GX为原型下线了首辆L4级前装Robotaxi车辆。
作为一项在技术上仍未完全成熟的技术，自动驾驶行业最核心的竞争力固然在于更大更强的模型。但我们也看到，短短几个月内，这个行业的头部玩家却不约而同地把越来越多的注意力投向工厂、供应链和运营网络。
这不是巧合，而是一个信号：Robotaxi正在从一场算法竞赛，变成一场系统工程竞赛。先发者的优势正在被动摇，而主机厂正在抢夺更大话语权。
依托于曹操出行，吉利正在成为下注Robotaxi最重的主机厂之一。围绕这背后的动机和逻辑，本次WAIC期间，我们跟曹操出行RoboX事业部CTO赵宸辉聊了聊。
算法的护城河正在“改道”
自动驾驶行业长期存在两条路线：从第一天起就死磕L4的“纯血派”，和从L2级别辅助驾驶一路升级上来的“渐进派”。
第一类公司从L4起步，依靠专用车辆、激光雷达和自建测试车队，试图直接跨越到无人驾驶。Waymo、文远知行和小马智行通常被归入这一阵营。
第二类公司从辅助驾驶出发，借助量产车队积累数据，再逐步提高系统能力。特斯拉和小鹏是其中最典型的代表。
很长时间里，这两条路线被描述成一场非此即彼的技术战争，一些“纯血派”坚信，L 4与L2路线之间存在巨大鸿沟，L4企业长期积累起的算法优势是L2企业难以跨越的护城河。
对此，赵宸辉认为，L4与L2之间的关键区别在于安全冗余。在遇到无法应对的路况时，L2辅助驾驶允许系统退出，交由人类驾驶员接管，其主要定位是为人类服务，可以把更多精力放在人机交互和舒适度的优化；相反，L4路线希望完全避免人类介入，需要算法和硬件层面都有充足的冗余和兜底，在紧急情况下不是退出，而是要确保能够安全停车。
从这个意义上讲，从L2到L4无异于重做一套方案。
但是赵宸辉也指出，无论L4还是L2路线，其本质都是追求更好的算法泛化性。在规则算法时代，L4企业的确在局部场景下花费了更多精力去设计了更精细的规则，从而实现更优的效果。然而，随着大模型、端到端技术路线的演进，两者之间的边界正在变得模糊。
当模型黑箱替代人工规则，数据越来越成为泛化性的核心来源。
量产车路线拥有庞大的数据入口，数以百万计的车辆每天在真实道路上运行，使企业能够以较低的边际成本采集大量场景。L4公司虽然拥有更高质量的专用数据，但仅靠有限的测试车队已经难以覆盖所有长尾问题，也越来越依赖仿真数据和世界模型推演。
随着技术工具逐渐趋同，范式不再是决定性因素，竞争开始更多地落到数据质量、模型能力和工程执行上。
作为曹操出行智驾方案的合作伙伴，千里智驾CEO陈奇讲的更加直白。他在WAIC期间强调，同样是端到端模型，过去的范式也会面临淘汰。
陈奇直言，“当前端到端模型多基于模仿学习，难以跨越L3/L4的鸿沟”，“虽然驾驶专业知识是强化了，对车道线和常规驾驶场景也有了认知积累，但智力水平相当于人类的婴幼儿时期”。
在陈奇看来，原生的智驾基座模型将带来全新的范式，“不存在所谓的L2模型或L4模型，本质上应该是同一套技术架构，在持续不断进化”。
换句话说，算法仍然是自动驾驶最重要的护城河，但是护城河的“河道”正在改变。随着算法范式不断演进，先行者的优势正变得脆弱，技术层面的竞争格局还相当开放。
事实上，当下AI大模型行业的竞争正在给自动驾驶提供一个参考视角：人们曾以为大模型是一个“赢家通吃”的赛场，但如今却发现跟随的成本并没有那么高昂。
赵宸辉甚至预言，如果自动驾驶迎来“GPT时刻”，将是对曹操出行这类晚入局玩家的最大利好。
盈利逻辑把竞争拉回车间
当算法越来越难独自构成完整的壁垒，商业效率势必将被重新审视。
长期以来，Robotaxi企业的车队运营首先是服务于技术验证和数据收集，盈利并非一个需要追求的目标。
这种思路在车辆成本上体现得十分直观。
早期Robotaxi通常是在量产乘用车基础上改装而成。车辆出厂后，需要重新安装激光雷达、摄像头、计算平台和线控设备，一些早期方案仅自动驾驶套件就价值数十万元，整车成本更高。
甚至，这些车辆往往还是基于售价动辄40-50万元以上的豪华车型改装。
赵宸辉指出，自动驾驶的实现效果，不仅取决于算法本身，也要依赖算法与车辆硬件的配合。例如，当算法给出一个转向角度的指令，车辆转向系统能否足够快速、准确地响应，也会影响到实际执行效果。这都对车辆成本提出了挑战。
随着传感器国产化、计算平台集成度提高以及供应链逐渐成熟，国内新一代Robotaxi的成本已经进入20万元级别。但是国信证券曾测算，在单车成本约25万元、日均20单、客单价20元、远程运营人车比达到1:10，且不计入算法研发和车辆保险的情况下，Robotaxi才可以实现运营层面的盈亏平衡，这仍然是一个非常脆弱的水平。
因此，即使不考虑技术本身的成熟度，Robotaxi也必须要继续降低车辆成本才有可能通向大规模商业化运营。
赵宸辉把Robotaxi的账本拆成三个层面：车辆本身的全生命周期成本（TCO），车队调度产生的空驶成本，以及进入一座城市后必须承担的运维、能源和基础设施成本。
其中最容易通过工程手段直接改变的，是车辆。
曹操出行已经发布了定制化的Robotaxi车型“Eva Cab”。按照赵宸辉的描述，这辆车从一开始就不是为私人车主设计的。
最直观的体现是方向盘采用可插拔设计，在政策允许后可以拆除。前排娱乐屏、副驾驶豪华座椅等主要服务于私家车的配置被削减，这都有助于进一步降低车辆BOM成本。
但需要注意的是，Robotaxi车型绝不只是做“减法”，还要做“加法”。
例如，一辆家用车每天可能只开关几次车门，而一辆网约车可能开关上百次。从座椅、车门、空调到内饰材料，如何经受高频使用的考验？
车身结构、电子电气架构等更是直接关系到安全。以Eva Cab为例，其转向、制动、电源、计算平台都采用了多重冗余配置，并且配备传感器自清洁、线控双冗余等系统，这都意味着额外的成本。
但赵宸辉强调，Eva Cab相比于同行仍然将具备显著的成本优势。
怎么做到的？曹操采取了基于全生命周期的系统性解法。
赵宸辉指出，车辆全生命的耗材成本，不仅取决于单一零部件成本，也要考虑到更换的便利性等因素，这是在全车设计层面能够优化之处。
而曹操一直坚持的换电路线，也能够直接延长Robotaxi每天的有效运营时间，带来TCO成本的降低。
可以说，当算法不再是绝对的壁垒，当商业化落地的时间日益临近，单车成本和全生命周期持有成本的竞争，日益成为重要的“胜负手”。于是，我们看到2026年的Robotaxi行业，企业纷纷开始“卷造车”。
享道与上汽启动量产定制车项目，小鹏把L4系统直接送入整车产线，文远知行推动GXR规模交付，背后都是同一种逻辑：Robotaxi要从少量示范运营走向大规模部署，就必须先成为一种可以稳定制造、维护和复制的工业产品。
赵宸辉进一步指出，“卷造车”同样带来了某种“后发优势”：一些从2015年前后进入行业的公司已经迭代到第六代或第七代车型，早期车辆无法承担最新软件和传感器方案，会快速变成需要处理掉的资产。
先入局者投入的真金白银，未必总能转化为相应的壁垒，这是任何一个高速发展的行业都存在的诅咒。
下一场竞争，不只发生在方向盘后面，也发生在工厂和资产负债表上。
焦虑的主机厂，看到第二次机会
赵宸辉的乐观背后，一体化是一个重要前提。
无论是从全车设计层面降低零部件成本，还是建立昂贵的换电网络，曹操出行的底气都来自其大股东吉利。其智驾方案合作伙伴千里科技，同样与吉利紧密绑定。而千里科技董事长印奇，同时还握有“大模型六小龙”之一的阶跃星辰。
可以说，吉利正在成为中国Robotaxi行业一体化布局最完整的玩家之一。
在赵宸辉看来，这种“一体化”带来的车辆成本优势，绝不是随便一家自动驾驶公司找个主机厂合作就能复制的。
原因不外乎沟通成本和利益博弈：单是从零建一条专属产线，投入就是十几亿元量级，大多数自动驾驶公司既拿不出这笔钱，也不愿冒这个险。而主机厂作为代工方，更是着眼于利润，不愿做亏本买卖。最终结果往往在现成的乘用车产线上“改一改”，做不出真正从运营场景倒推出来的设计。
更何况，L2时代的主机厂和方案供应商之间，就已经暴露出激烈的“灵魂”之争，而L4显然会比L2更让主机厂焦虑。
Robotaxi的拥趸长期描绘一种理想的运营模式：私人车主可以在不用车时，把车辆接入无人出租车网络，让资产自动产生收入。
这种设想显然是社会资源利用率的极大提升，但效率的另一面，恐怕也意味着汽车保有量的显著下降。
赵宸辉指出，现实显然不会像设想中的那么极端：事故发生后，车主、平台和自动驾驶系统供应商如何分配责任？车内持续运行的安全监控如何处理私人隐私？当大量车主在早晚高峰同时需要使用自己的车辆时，平台又如何保证运力？
但对主机厂来说，命运是注定的：要么躬身入局，要么被时代抛弃。
这是2026年国内Robotaxi开始“卷”造车背后的一层重要叙事：L2时代未能抓住“灵魂”的传统主机厂们，看到了搭上时代列车的第二次机会。
不过，所谓“一体化”的红利究竟能够兑现多少，仍然需要打上一个问号。无论L4与L2有多大差异，有一点是共通的：在技术和供应链的共振中，技术仍然是决定性因素。
技术的范式在变，但所谓的供应链优势同样会被“新势力”们颠覆。传统企业的衰落，从来不是因为没有看到未来，而是自身早已失去了转身的力气。主机厂们不仅需要布局的完整，更需要证明自己仍有创新的活力。
本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。
热门跟贴