2025 年上海車展，小馬智行以 “向新而行” 為主題，攜第七代車規(guī)級自動駕駛軟硬件系統(tǒng)方案的全球首發(fā)，以及三款量產(chǎn)車型登場，正式為 Robotaxi 規(guī)?；涞氐恼鞒汤_了帷幕。
自去年 11 月成功登頂 “全球 Robotaxi 第一股” 后，小馬智行此次再度強勢出擊，這一舉措不僅有力地鞏固了其在行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)軍地位，更憑借突破性的技術(shù)、大刀闊斧的成本優(yōu)化，以及極具前瞻性的安全創(chuàng)新，為 L4 級自動駕駛行業(yè)打造出新的發(fā)展標(biāo)桿。?
量產(chǎn)突破：成本、車規(guī)與平臺化的創(chuàng)新融合?
小馬智行精心謀劃、籌備兩年之久的 “昆侖計劃”，是自身發(fā)展歷程中的一項重大創(chuàng)舉。在這一計劃的推進過程中，小馬智行與豐田、北汽、廣汽三家汽車行業(yè)巨頭建立了深度合作關(guān)系，通過緊密協(xié)作，成功打通了第七代 Robotaxi 從最初的研發(fā)構(gòu)思，到最終實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)的全鏈條流程。
這一系列車型一經(jīng)推出，便展現(xiàn)出市場競爭力，其核心優(yōu)勢集中體現(xiàn)在三個具有開創(chuàng)性意義的關(guān)鍵突破上：一是實現(xiàn)了 100% 采用車規(guī)級零部件，二是達成了 70% 的成本顯著下降，三是創(chuàng)新推出了極具前瞻性的平臺化適配設(shè)計。?
在車規(guī)級標(biāo)準(zhǔn)的全面應(yīng)用方面，小馬智行走在了行業(yè)的最前沿，成為當(dāng)之無愧的開拓者。從汽車內(nèi)部最為基礎(chǔ)的線束、連接器，到技術(shù)含量頗高的固態(tài)激光雷達，再到對自動駕駛系統(tǒng)性能起著關(guān)鍵作用的英偉達 Orin-X 芯片，小馬智行的研發(fā)團隊通過對軟件算法進行深度優(yōu)化，以及在系統(tǒng)工程方面進行大膽創(chuàng)新，攻克了長期以來一直困擾 L4 級自動駕駛硬件可靠性的難題。以新一代域控制器為例，它具備諸多令人矚目的特性。
首先，擁有長達 10 年 60 萬公里的超長設(shè)計壽命，這意味著在車輛的整個生命周期內(nèi)，該域控制器能夠持續(xù)穩(wěn)定地工作，為自動駕駛系統(tǒng)提供可靠的支持。
其次，采用全嵌入式架構(gòu)，這種架構(gòu)設(shè)計使得域控制器在同等算力的條件下，實現(xiàn)了計算效率提升至原來的 3 倍，極大地提高了系統(tǒng)的運行速度和響應(yīng)能力。
全球首個基于車規(guī)級芯片實現(xiàn)L4級全場景自動駕駛域控制器
與此同時，其體積、重量和功耗均降低超過 50%，這不僅使得車輛的空間利用更加高效，還能有效降低能源消耗，提高車輛的續(xù)航里程。更為重要的是，成本更是大幅下降 80%，這一顯著的成本優(yōu)勢，使得原本因硬件成本高昂而阻礙自動駕駛技術(shù)普及的難題得到了有效解決，為行業(yè)的規(guī)模化量產(chǎn)注入了強大的動力，使得更多的消費者有望享受到先進的自動駕駛技術(shù)帶來的便利。?
在成本控制領(lǐng)域，小馬智行通過持續(xù)不斷地進行技術(shù)迭代，小馬智行實現(xiàn)了自動駕駛套件成本的斷崖式下降。具體數(shù)據(jù)顯示，車載計算單元成本下降了 80%，激光雷達成本下降了 68%，在這兩項關(guān)鍵硬件成本大幅降低的綜合作用下，硬件總成本相較于前代產(chǎn)品降低了 70%。
這一成本優(yōu)勢與全面應(yīng)用的車規(guī)級標(biāo)準(zhǔn)完美結(jié)合，使得 Robotaxi 首次在經(jīng)濟層面具備了與傳統(tǒng)出行方式競爭的實力。這一轉(zhuǎn)變意義非凡，它標(biāo)志著自動駕駛商業(yè)化進程成功邁入了關(guān)鍵的 “盈虧平衡點”，為后續(xù)大規(guī)模普及自動駕駛技術(shù)奠定了堅實的經(jīng)濟基礎(chǔ)，使得自動駕駛從過去高高在上的科技概念，逐漸走向普通消費者的日常生活，成為一種切實可行的出行選擇。?
平臺化設(shè)計賦予了第七代系統(tǒng)強大的適配能力，使其成為一款具有廣泛適用性和高度靈活性的自動駕駛解決方案。同一套系統(tǒng)已成功應(yīng)用于豐田鉑智 4X、北汽極狐阿爾法 T5、廣汽埃安霸王龍三款各具特色的車型，并且小馬智行還制定了將該系統(tǒng)拓展至自動駕駛卡車領(lǐng)域的長遠規(guī)劃。這種 “一核多端” 的創(chuàng)新模式，具有諸多顯著優(yōu)勢。
一方面，大幅降低了研發(fā)成本，避免了針對不同車型分別進行研發(fā)所帶來的資源浪費和重復(fù)投入。通過共享核心技術(shù)和平臺，企業(yè)可以將更多的資源集中投入到技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化上，提高研發(fā)效率。另一方面，顯著加速了技術(shù)落地的速度，真正實現(xiàn)了 “發(fā)布即落地” 的高效推進。不同車型可以基于同一平臺快速進行適配和優(yōu)化，縮短了從技術(shù)研發(fā)到產(chǎn)品上市的周期，使企業(yè)能夠更快地響應(yīng)市場需求，推出符合消費者期望的產(chǎn)品，極大地提升了企業(yè)的市場競爭力，在激烈的市場競爭中搶占先機。?
安全體系：技術(shù)護城河的深度構(gòu)建?
在技術(shù)創(chuàng)新的層面，小馬智行精心構(gòu)建了一套堅如磐石的 L4 級自動駕駛 “安全金字塔”，其核心構(gòu)成要素包括 “PonyWorld 世界模型、L4 無人駕駛車規(guī)級域控制器、安全冗余系統(tǒng)”。
這套強大的安全體系背后，是小馬智行的 Robotaxi 車隊在長達 50 萬小時的全場景、全天候、全無人運營過程中積累的海量寶貴數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)猶如一座蘊藏著無盡智慧的寶庫，充分體現(xiàn)了三重技術(shù)壁壘之間緊密協(xié)同、相互支撐的強大作用。?
PonyWorld 世界模型作為整個技術(shù)體系的基石，在保障自動駕駛安全方面發(fā)揮著至關(guān)重要且不可替代的作用。它通過多種先進的技術(shù)手段，生成極為豐富的場景數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種復(fù)雜多變的交通場景，包括但不限于不同天氣條件下的道路狀況、各種交通流量下的車輛行駛情況、以及各種突發(fā)狀況下的應(yīng)急場景等。
同時，PonyWorld 世界模型還能夠進行高逼真的仿真模擬，在虛擬環(huán)境中重現(xiàn)真實世界的駕駛場景，讓車載模型在模擬環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。此外，它還開展多維度的評估分析，從不同角度對駕駛場景和決策進行評估，以確保車載模型能夠深入理解復(fù)雜多變的駕駛意圖和交通情境。與傳統(tǒng)依賴模仿學(xué)習(xí)的方式截然不同，基于強化學(xué)習(xí)的 PonyWorld 世界模型賦予了系統(tǒng)超越人類駕駛的能力。
例如，在現(xiàn)實交通中可能出現(xiàn)的 “紙箱中隱藏小動物” 這類極為復(fù)雜且難以預(yù)測的長尾場景下，傳統(tǒng)的自動駕駛系統(tǒng)可能會因為缺乏對這種特殊場景的經(jīng)驗而陷入困境，無法做出準(zhǔn)確的決策。而基于 PonyWorld 世界模型的系統(tǒng)，能夠憑借其強大的數(shù)據(jù)分析和決策能力，在短短數(shù)秒內(nèi)做出精準(zhǔn)決策，迅速判斷出最佳的行駛路徑，有效避免潛在危險，確保行車安全，為乘客提供了更加可靠的出行保障。?
車規(guī)級域控制器與安全冗余系統(tǒng)則從硬件設(shè)施層面為自動駕駛安全筑起了一道堅不可摧的防線。車規(guī)級域控制器作為全球首款基于車規(guī)級芯片的全場景解決方案，通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行精心優(yōu)化，實現(xiàn)了性能的飛躍提升。它能夠更加高效地處理來自車輛各個傳感器的數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地做出決策，為自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供了強大的計算支持。
安全冗余系統(tǒng)采用多重冗余架構(gòu)，具備超過 20 項安全冗余設(shè)計、超 1000 項檢測設(shè)計，以及多重降級策略。這意味著在面對單點失效等突發(fā)狀況時，車輛依然能夠確保安全運行。以高速場景為例，當(dāng)車輛零部件突發(fā)故障，例如某個關(guān)鍵傳感器失靈或者某個控制模塊出現(xiàn)故障時，冗余系統(tǒng)能夠迅速響應(yīng)，自動切換到備用的傳感器或控制模塊，繼續(xù)維持車輛的正常行駛。
同時，它還能夠自主完成一系列復(fù)雜操作，如車道穿越，在確保安全的前提下，引導(dǎo)車輛轉(zhuǎn)移到安全的車道上，避免與其他車輛發(fā)生碰撞；應(yīng)急停車，當(dāng)車輛無法繼續(xù)正常行駛時，冗余系統(tǒng)能夠控制車輛平穩(wěn)地?？吭诼愤叞踩恢?，保障乘客的生命安全和車輛的安全行駛，最大限度地降低事故風(fēng)險。?
行業(yè)洞察：Robotaxi 的商業(yè)化與技術(shù)思考?
在發(fā)布會后的問答環(huán)節(jié)中，小馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樓天城憑借其深厚的行業(yè)經(jīng)驗、敏銳的市場洞察力以及對技術(shù)發(fā)展趨勢的深刻理解，對行業(yè)內(nèi)的諸多熱點問題進行了深入剖析。?
小馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樓天城
針對 L3 與 L4 的差異這一行業(yè)焦點問題，樓天城以其專業(yè)的視角明確指出，L3 在很大程度上仍保留著 L2 的 “模仿學(xué)習(xí)” 痕跡。L3 級自動駕駛雖然在一定程度上減輕了駕駛員的負擔(dān)，例如在一些路況較為簡單、交通規(guī)則明確的場景下，車輛能夠自動完成一些駕駛操作，如自適應(yīng)巡航、自動跟車等。但當(dāng)面對復(fù)雜多變的交通場景時，L3 級自動駕駛系統(tǒng)仍難以完全擺脫對人類干預(yù)的依賴。
例如，在遇到道路施工、交通信號異?；蛘咄话l(fā)的交通事故等情況時，L3 級自動駕駛系統(tǒng)往往無法做出準(zhǔn)確的判斷和決策，需要駕駛員及時接管車輛。而 L4 追求的是近乎完美的 “安全滿分線”，這一目標(biāo)必須通過強化學(xué)習(xí)與世界模型的深度融合才能實現(xiàn)。L4 級自動駕駛系統(tǒng)能夠通過對大量復(fù)雜場景數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，不斷優(yōu)化自身的決策算法，從而在各種極端和復(fù)雜的交通場景下都能做出準(zhǔn)確、安全的決策，確保車輛的安全行駛。
因此，L3 與 L4 之間存在著本質(zhì)性的技術(shù)鴻溝。這一觀點猶如撥云見日，清晰地闡述了 L4 技術(shù)的獨特性與先進性，為行業(yè)內(nèi)對自動駕駛技術(shù)的深入研究與發(fā)展方向提供了重要的參考依據(jù)，有助于推動行業(yè)內(nèi)對不同級別自動駕駛技術(shù)的正確認識和合理發(fā)展。?
在商業(yè)化路徑的探索上，小馬智行經(jīng)過深思熟慮，做出了聚焦于北上廣深四大一線城市的戰(zhàn)略決策。
這四座城市不僅擁有龐大的人口基數(shù)和密集的交通流量，為 Robotaxi 的運營提供了廣闊的市場空間。以北京為例，作為中國的首都和重要的經(jīng)濟、文化中心，每天的出行需求極為龐大，大量的居民通勤、商務(wù)出行以及旅游出行等，都為 Robotaxi 的應(yīng)用提供了豐富的場景和潛在的客戶群體。而且，這四座城市發(fā)達的基礎(chǔ)設(shè)施和較高的科技接受度也有利于新技術(shù)的推廣應(yīng)用。
城市中完善的道路網(wǎng)絡(luò)、先進的通信設(shè)施以及居民對新鮮事物的積極態(tài)度，都為 Robotaxi 的順利運營創(chuàng)造了有利條件。通過在這四大城市進行高密度運營，小馬智行能夠更好地優(yōu)化服務(wù)流程，提升服務(wù)質(zhì)量，進而提高盈利能力。例如，通過對運營數(shù)據(jù)的實時分析，優(yōu)化車輛的調(diào)度策略，提高車輛的利用率，減少乘客的等待時間，從而提升乘客的滿意度。盡管從商業(yè)運營的角度來看，開城數(shù)量與盈利周期之間存在一定矛盾，開城數(shù)量的增加可能會導(dǎo)致資源分散，例如人力、物力和財力的分散投入，從而延長盈利周期。
但不同城市間的駕駛場景具有較高的泛化性，這使得小馬智行在某一城市積累的技術(shù)和運營經(jīng)驗?zāi)軌蚩焖購?fù)制到其他城市，有效降低了市場拓展的難度和成本。例如，在上?？偨Y(jié)出的針對早晚高峰交通擁堵的應(yīng)對策略，同樣可以應(yīng)用于北京、廣州和深圳等城市。
此外，公司還制定了 “高質(zhì)量服務(wù) + 合理定價” 的策略，以塑造差異化競爭優(yōu)勢。在當(dāng)前競爭激烈的出行市場中，單純依靠低價競爭往往難以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，因為低價可能會導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量下降，影響用戶體驗。
小馬智行通過提供高品質(zhì)的服務(wù)，滿足消費者對出行舒適性、安全性和便捷性的更高要求，例如提供更加舒適的車內(nèi)環(huán)境、更加精準(zhǔn)的導(dǎo)航服務(wù)以及更加安全可靠的自動駕駛技術(shù)。同時制定合理的價格體系，既能保證企業(yè)的盈利空間，又能讓消費者感受到物有所值，從而成功避免陷入低價內(nèi)卷的困境，走出一條獨具特色的商業(yè)化發(fā)展道路，為企業(yè)的長期穩(wěn)定發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。?
對于行業(yè)內(nèi)熱議的云代駕、AGI 等話題，樓天城始終保持著清醒的判斷。他指出，云代駕雖然在理論上為解決自動駕駛的某些難題提供了一種思路，例如在遇到一些自動駕駛系統(tǒng)無法處理的極端復(fù)雜場景時，通過遠程操控的方式幫助車輛擺脫困境。
但在實際應(yīng)用中，由于網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性與成本問題難以有效解決，使其難以真正落地。在復(fù)雜的城市交通環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)信號的瞬間中斷或延遲都可能導(dǎo)致嚴重的安全事故。例如，當(dāng)車輛正在高速行駛時，如果云代駕系統(tǒng)突然出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中斷，車輛可能會失去控制，引發(fā)嚴重的交通事故。而且維持云代駕所需的高昂網(wǎng)絡(luò)成本也使其在商業(yè)上缺乏可行性，高昂的網(wǎng)絡(luò)費用會大幅增加運營成本，壓縮企業(yè)的利潤空間。
而對于 AGI（通用人工智能），樓天城認為它將經(jīng)歷與自動駕駛類似的 “真空期”。在發(fā)展初期，AGI 可能會憑借其新穎的概念和一些初步成果吸引大量關(guān)注，例如一些基于 AGI 技術(shù)的智能對話系統(tǒng)能夠進行看似智能的交流。但隨著研究的深入和應(yīng)用的嘗試，會逐漸發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)商業(yè)化面臨著巨大的挑戰(zhàn)。從技術(shù)研發(fā)到產(chǎn)品落地，再到市場接受，每一個環(huán)節(jié)都充滿了不確定性，需要克服諸多技術(shù)難題和市場障礙，這與自動駕駛在發(fā)展過程中所經(jīng)歷的從概念提出到技術(shù)驗證，再到商業(yè)化探索的艱難歷程極為相似。
例如，AGI 在實現(xiàn)對復(fù)雜現(xiàn)實世界的準(zhǔn)確理解和高效決策方面，仍然面臨著諸多技術(shù)瓶頸，同時在市場推廣過程中，也需要克服消費者對新技術(shù)的信任問題和使用習(xí)慣的改變等難題。
這種務(wù)實的態(tài)度，充分彰顯了企業(yè)對技術(shù)落地節(jié)奏的精準(zhǔn)把控，避免盲目跟風(fēng)，專注于自身核心技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，為企業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)，確保企業(yè)在自動駕駛技術(shù)的發(fā)展道路上穩(wěn)步前行，不被一些看似熱門但實際難以落地的技術(shù)概念所誤導(dǎo)。?
未來展望：自動駕駛重塑城市交通?
小馬智行的第七代 Robotaxi 量產(chǎn)，無疑是自動駕駛發(fā)展歷程中的一個具有里程碑意義的重大事件，它標(biāo)志著自動駕駛從長期以來的 “技術(shù)驗證” 階段成功邁入 “規(guī)模應(yīng)用” 的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折。當(dāng)千輛級規(guī)模的 Robotaxi 車隊在城市道路上常態(tài)化運營，自動駕駛將不再僅僅是科技秀場上令人驚嘆的概念展示，而是切實成為提升城市交通效率、重構(gòu)出行生態(tài)的 “新基建”。?
在未來，隨著技術(shù)的不斷進步，成本將持續(xù)下降，安全體系也將不斷完善。Robotaxi 有望在城市公共交通體系中占據(jù)重要地位，成為公共交通的有力補充。它能夠有效緩解城市交通擁堵，例如通過智能的路線規(guī)劃和車輛調(diào)度，減少道路上的空駛車輛，提高道路資源的利用率。
同時，Robotaxi 還能減少人為駕駛導(dǎo)致的交通事故，因為自動駕駛系統(tǒng)能夠更加準(zhǔn)確地遵守交通規(guī)則，避免因駕駛員疲勞、分心等原因引發(fā)的事故，從而提升城市交通的整體安全性和流暢性。此外，Robotaxi 的廣泛應(yīng)用還將帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如智能交通系統(tǒng)的升級，為了更好地支持 Robotaxi 的運營，城市的智能交通系統(tǒng)需要進一步完善，包括更精準(zhǔn)的交通信號控制、更高效的交通數(shù)據(jù)傳輸?shù)?；汽車零部件制造的?chuàng)新，為了滿足自動駕駛技術(shù)的需求，汽車零部件制造商需要研發(fā)和生產(chǎn)更加先進、可靠的傳感器、控制器等零部件，這將推動整個汽車零部件制造行業(yè)的技術(shù)升級和創(chuàng)新發(fā)展，為經(jīng)濟增長注入新的動力。
這場交通革命，不僅將改變?nèi)藗兊某鲂蟹绞?，讓出行變得更加便捷、高效和安全，還將重塑城市的交通格局，推動城市規(guī)劃和建設(shè)向更加智能化、綠色化的方向發(fā)展，預(yù)示著一個智能、高效、安全的未來交通時代正在以不可阻擋之勢加速到來。
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