国内 Robotaxi 进入量产与商业化加速期。
萝卜快跑构建高冗余“车-路-云”融合体系，强化全局感知与远程容灾能力。其 自动驾驶系统以 Apollo 平台为基础，整合高精地图、多模态传感器、AI 算法与云端 协同优化，实现人、车、路的高效协同。高精地图能够提供精确定位依据，辅助环境 感知；毫米波雷达和激光雷达分别提供中远距和精细空间定位，具备全天候抗干扰能 力与构建高密度点云图像的能力。同时我们认为，萝卜快跑或依托百度的云仿真平台， 持续训练感知与规划模型，提升系统在“长尾问题”下的适应性。
小马智行以 1016 TOPS 算力平台构建全场景 L4 级认知闭环。其第七代 Robotaxi 平台集成四颗 NVIDIA Orin-X 芯片，为多传感器异构融合与大规模神经网络推理提 供支撑。感知系统采用全面冗余设计，部署 14 颗高分辨率摄像头（含远距+近距）、 9 颗 128 线激光雷达与 4 颗毫米波雷达，具备在雨雪、强光、夜间等恶劣条件下稳定 感知能力。算法层基于自研 BEV 感知算法，提升时空建模能力和动态障碍物预测精 度。小马智行还建立“虚拟司机+世界模型”体系，虚拟司机作为策略层的行为生成 模块，世界模型基于自监督训练模拟现实驾驶环境，可在闭环数据体系中实现每周 100 亿英里等效仿真训练，从而压缩现实测试成本并提升泛化能力。
文远知行依托 WeRide One 实现跨车型部署，强化算力压缩与多场景适应能力。 WeRide One 以自研自动驾驶全栈式软件算法为核心，涵盖自动驾驶模块化硬件解决 方案及自动驾驶云架构平台，适用于不同场景与车型。平台基于 Sensor Suite 5.6 部署超 20 颗传感器，包括高性能激光雷达、高清高动态相机、RTK 高精度组合惯导 模块，能够实现高精度定位与 360°无盲区感知。其路径规划采用将传统自动驾驶算 法架构与端到端 AI 大模型相结合的混合架构，提供更高适配性、可靠性与安全性。 同时，WeRide 在 GXR 上搭载八重全冗余系统、八大冗余智能底盘，全方位守护安全 底线。
中国 Robotaxi 政策体系逐步完善，形成以测试规范、场景开放与安全监管为核 心的推进路径。国家层面通过 2021 年三部委发布的《智能网联汽车道路测试与示范 应用管理规范（试行）》明确自动驾驶车辆上路测试条件，为技术验证提供制度基础。 地方层面，北京、杭州等地相继立法，开放城市全域或景区、商圈等特定场景，加快 从测试走向示范运营，探索可持续商业模式。同时，工信部等部门出台数据安全相关 规定，明确乘客信息保护与运营数据合规要求，为产业发展筑牢安全底线。
Robotaxi 国内成本加速下行。核心部件如激光雷达已实现国产替代，价格大幅 下降，如感知部件激光雷达、毫米波雷达、摄像头等。以激光雷达为例，截至 2025 年 6 月激光雷达成本相比 2024 年降幅超 50%，单价已下降至一千多元。零部件成本 的大幅优化也推动了高阶智能辅助驾驶成本显著下行，亿欧智库预计2025年城市NOA 单车硬件总价低于一万元，高速 NOA 则有望低于四千元。
Robotaxi 成本也受益于智能驾驶供应链成本的优化。小马智行第七代 Robotaxi 硬件总成本已从 2017 年第一代的 100 万元降低至 27 万元，未来三年有望再降低 30- 40%。百度萝卜快跑第六代无人车整车成本相比于第五代下降 60%，价格约为 20.46 万元。文远知行 Robotaxi 车辆已实现不同产品共用 90%的零部件能力，公司预计下 一代 Robotaxi 成本能够再降低 20%-30%。整体来看，成本端的多重改善将共同推动 Robotaxi 成本加速下降，为其商业化落地奠定坚实基础。
