2026年2月，特斯拉Cybercab在美国得州超级工厂下线，这款无方向盘、无踏板、无后视镜的科幻出租车瞬间引爆全球自动驾驶领域。
马斯克更是放话称，今年4月量产，价格低于3万美元，运营成本每英里仅0.2美元（约合人民币1.4元），比传统网约车便宜80%，甚至低于公交人均成本。
与此同时，中国的萝卜快跑、小马智行等企业也在加速推进L4级无人驾驶出租车商业化，甚至在部分城市实现了无安全员运营。
特斯拉押注纯视觉+L5级完全无人驾驶；中国选择激光雷达+渐进式规模化，两种路线无绝对优劣，但最终胜负手在于，谁能先跑通商业闭环，用赚到的钱反哺技术迭代，形成技术-成本-规模的正循环。
中美无人驾驶路线之争
进入白热化阶段
Cybercab的设计，彻底颠覆了传统汽车的逻辑。
外观是双门双座+鸥翼门，取消后视镜，风阻系数极低，专为共享出行优化（特斯拉统计，称网约车91%场景载客不超过两人）。内饰是无方向盘、无踏板、无手刹，仅一块21英寸中控屏，乘客只能通过屏幕交互。
新一代FSD（完全自动驾驶）系统，靠8颗500万像素摄像头+4D毫米波雷达+超声波传感器实现360度感知，最远探测250米。线控底盘三重冗余，一套系统失效，另外两套立即接管。
马斯克的算盘很精，成本方面通过Unboxed（开箱）制造工艺，将车身模块化装配，结构件从Model Y的200个缩减到80个，再加上一体化压铸、取消涂装车间等操作，把单车成本压到2.5万美元以内（约合人民币17.3万元）。
根据天眼查媒体综合信息显示，Cybercab一天能跑十几个小时，无需司机工资、不会疲劳驾驶、不会绕路，运营效率远超传统网约车。大规模量产和运营，能收集海量道路数据，不断优化FSD算法，形成数据越多→算法越准→车辆越安全→用户越多的正向循环。
相比于特斯拉，中国自动驾驶路线则选择了与特斯拉完全不同的路线：激光雷达+渐进式规模化。
以萝卜快跑为例，硬件是激光雷达+摄像头+毫米波雷达多重传感器融合，确保在各种天气和光照条件下都能看得清。保留方向盘和踏板，作为最后一道防线，符合国内L4级自动驾驶车辆必须具备最小风险策略的法规要求。运营模式是先在限定区域内运行（如北京亦庄、上海浦东），逐步扩大范围，让公众慢慢接受自动驾驶。
逻辑很清晰，一是合规先行，国内法规明确要求自动驾驶车辆必须保留人工接管装置，不允许完全无方向盘、无踏板的车辆上路运营。二是安全优先，通过监管降低安全风险，保护公众利益。三是快速迭代，通过规模化部署，反哺算法优化，提升技术可靠性。
中国的优势在于：一是有政策支持，工信部发放首批L3级自动驾驶车型准入许可，北京、重庆发放专用号牌，小鹏汽车在广州启动常态化L3道路测试。有场景开放，武汉、北京、深圳、东莞等城市已开放大面积路测区域，萝卜快跑甚至在迪拜、阿布扎比等全球22个城市运营。最后是成本可控，虽然激光雷达等硬件成本较高，但中国车企通过规模化采购和本土供应链，正在逐步降低成本。
直接破格路线VS渐进式路线
特斯拉没有方向盘的车，核心商业逻辑是数据飞轮：车辆越多，数据越多，算法越准，安全性越高，用户越多，车辆越多。这是一个典型的（梅特卡夫定律）网络效应模型，但你必须先有“车辆越多”这个起点。
特斯拉的算盘打得精，用极致的成本革命（Unboxed制造工艺将结构件从200个缩减到80个）和硬件减法（取消激光雷达、毫米波雷达），一旦规模铺开，Cybercab就是一台移动印钞机。
马斯克的目标很明确：打造自己的自动驾驶出行网络，让私家车无用论成为现实。
但美国的豁免监管模式，本质上是把技术风险转嫁给了商业不确定性。美国联邦层面直到2025年4月才出台新规，允许自动驾驶汽车申请跳过部分安全规定，且豁免申请流程和审批标准尚无明确时间表。
特斯拉Cybercab虽然量产下线，但要获得联邦豁免、合法开展大规模商业化运营，仍面临监管不确定性。这意味着，特斯拉可能面临一种尴尬局面：车造出来了，法律不让跑；或者只能小范围跑，数据飞轮转不起来。
更棘手的是责任认定。完全无人工干预的自动驾驶车辆一旦发生事故，责任将完全归属车企或运营商，这不仅带来巨大法律风险，还可能摧毁公众信任。
这就是美国路线的商业悖论：用监管包容换取技术创新空间，赌的是AI能力在几年内超越人类。一旦成功，Cybercab的成本结构将碾压所有对手，商业模式是降维打击；但如果技术达不到预期，或者监管豁免迟迟拿不到，量产时间一再推迟，烧掉的钱就收不回来。这是一场高风险高回报的跃迁式创新，符合硅谷Move Fast and Break Things的文化基因，但风险敞口极大。
与此同时，中国正在用另一种方式破解同一个难题：不是用豁免换空间，而是用场景换数据复利。
天眼查媒体综合信息显示，2025年7月28日，萝卜快跑在上海浦东新区正式开放运营全国首个无方向盘L4级Robotaxi服务。这比特斯拉Cybercab下线早了半年多。更重要的是，萝卜快跑的渐进式路线已经跑出了真金白银的数据复利。
萝卜快跑目前落地全球22个城市，包括迪拜、阿布扎比等海外市场。在2026年世界政府峰会（WGS）上，迪拜王储谢赫·哈姆丹亲自体验了萝卜快跑自动驾驶汽车。北京大学武汉人工智能研究院的调研数据显示，面向1727名乘客的实证研究表明，约95%的乘客明确表示将继续使用，超七成用户期待其成为未来主要出行模式。
这些数据的价值被严重低估了。
特斯拉Cybercab的目标是比坐公交还便宜，但萝卜快跑已经在武汉、北京、深圳、东莞等城市的街头跑了相当一段时间。这些车辆看起来和普通出租车没什么两样—方向盘、踏板、后视镜一样不少，后排还多了一块给乘客切歌调空调的屏幕。
但这种保留人工接口的设计，不是技术落后的标志，而是（精益创业理论中的最小可行产品MVP思维），在法规允许范围内最大化数据获取，同时保持安全冗余。
可以明确的是，萝卜快跑的硬件配置成本高，但换来了安全冗余。激光雷达、摄像头、毫米波雷达多重传感器融合，确保在各种天气和光照条件下都能看得清。远程安全员一个人盯着几辆车，虽然人力成本比完全无人贵，但换来了合规性和公众信任度。这种人机协同模式，让萝卜快跑能够在法规框架内快速规模化，积累真实道路数据。
数据规模的复利效应，正在悄然改变竞争格局。
根据弗若斯特沙利文预测，以及天眼查媒体综合信息显示，到2030年全球Robotaxi市场规模将达666亿美元，其中中国份额过半。这个预测的背后，是中国渐进式路线的规模化优势。多位行业专家指出，中国无人驾驶产业发展正处于奇点时刻，亟须通过政策创新、场景开放和制度重构，推动从测试验证迈向规模化应用。
交通运输部科学研究院副院长王先进建议，选择有条件的都市圈建立5～10个区域级的工程验证平台，打造具有全球影响力的自动驾驶应用集群，包括京津冀、长三角、大湾区、成渝，以及极适合做全岛环岛性自动驾驶的海南岛。
这种场景驱动模式，本质上是在用（平台经济学中的双边市场理论）构建生态：一边连接用户，一边连接数据，规模越大，边际成本越低，网络效应越强。
特斯拉赌的是技术爆发力，中国靠的是渐进式规模化积累数据。两种路线无绝对优劣，但有一个关键细节值得注意——2025年12月，工信部正式发放首批L3级自动驾驶车型准入许可，长安深蓝SL03、北汽极狐阿尔法S率先获批。
这标志着中国自动驾驶从测试验证跨入合规商用新阶段。虽然首批许可附加了严格限制（仅能在指定高速公路段、规定车速内运行），但合规商用这四个字，意味着数据飞轮可以合法、持续、规模化地转动。
根据杰弗里·摩尔的跨越鸿沟理论，技术产品从早期采用者到大众市场之间有一道鸿沟，而跨越鸿沟的关键不是技术先进性，而是整体产品的完备性，包括法规合规、用户信任、基础设施、商业模式。
中国渐进式路线正在用合规先行的方式，悄悄填平这道鸿沟。
正循环的建立
最终，自动驾驶的完备是“数据-成本-规模”正循环的建立。
特斯拉Cybercab的0.2美元/英里运营成本目标，确实极具杀伤力。但有一个被忽略的细节：萝卜快跑的运营成本虽然高于Cybercab目标值，但其“车路云一体化”方案正在降低边际成本。
工业和信息化部原副部长王江平指出，“车路云一体化”好处非常多，虽然存在基础设施建设不均衡、标准不统一等问题，但一旦补齐，将形成巨大的协同效应。
这意味着，中国的渐进式路线正在构建一种克里斯·安德森免费经济学中的交叉补贴模型，通过政府主导的新基建投资，即“车路云一体化”基础设施，降低企业的数据获取成本和运营成本，换取规模化和数据积累，更重要的是，数据的质量和多样性。
两种路线终将融合，核心胜负手在于谁先跑通商业闭环。
多位专家指出，从纯技术视角看，L3与L4的边界正在融合。现行L3认证所要求的安全冗余和最小风险处置能力，已非常接近L4。所谓的L3，在工程上更接近于一个运行范围被严格限定的L4。这意味着，中国渐进式路线积累的L3数据和运营经验，可以直接迁移到L4；而特斯拉一旦获得监管豁免，其L4车辆也可以快速下沉到L3场景。
但商业闭环的建立，需要价值网络支持，包括法规、保险、基础设施、用户习惯、供应链。中国正在用政策创新+场景开放的方式，快速构建这个价值网络。
清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜建议，要大大压缩技术扩散的自然演进过程，先让技术用起来，在应用中迭代系统。
科学技术部原副部长李萌指出，自动驾驶产业现在正发展处在奇点时刻，谁先突破，谁就能取得先发优势。这个突破，不是技术突破，而是商业化、规模化的突破。
天眼查媒体综合分析指出，中美两种自动驾驶路线，看似对立，实则是同一商业闭环的不同切口。美国赌的是技术爆发力，中国靠的是渐进式规模化。但有一个共识：两种路线终将融合。真正关键的问题，不是方向盘有没有，而是谁先建立数据-成本-规模的正向飞轮，谁先跑通商业闭环。
在科技的世界里，唯一不变的，就是变化本身，而变化的方向，永远指向那个能建立正循环、产生复利效应的商业模式。
数据飞轮一旦转动，就不会停止。（张淇）
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