4月24日,在2026(第十九届)北京国际汽车展览会上,小马智行创始人兼CEO彭军宣布2027版全无人Robotaxi(自动驾驶出租车)整车总成本下探至23万元以内,并正式发布L4级无人驾驶轻卡。

 

车展期间,彭军接受新京报贝壳财经等媒体采访时表示,随着收入增加、成本下降,主要城市 UE (单位经济效益)都能转正。Robotaxi对换电需求不高,下一阶段行业竞争焦点是规模化。

 

获客不会成为最大瓶颈,海外单车盈利更好

 

记者:新一代车成本降至23万元以内,降幅主要来自哪些方面?

 

彭军: 几个方面:一是规模效应,采购量大自然便宜;二是产业链成熟,例如雷达厂商有年降;三是技术提升,使用更优架构实现同样功能;四是与车厂合作更紧密,比如模具阶段就预留开口,避免后续挖洞增加成本。由很多精细环节共同优化而来。

 

记者:广州、深圳 UE(单位经济效益)率先转正,原因是什么?北京、上海等其他城市要实现 UE 转正,需要突破哪些障碍?

 

彭军: 核心是收入与成本。各城市单车成本结构相近,但收入与密度高度相关。广州、深圳车辆密度较高,密度高则打车时间短、空载少。收费只在实际载客段,所以效率提升看密度。各城市单公里收费差别不大,甚至二线城市也没低多少——因为以人开车为参照。最大的变量就是密度。今天我们发布的 2027 版车型成本又有大幅下降。收入增加、成本下降,主要城市 UE 都能转正。

 

记者:上量后,更倾向与滴滴等平台合作,还是自建运营平台?

 

彭军: 我们有很多合作伙伴,包括腾讯、高德、支付宝等,同时也在建自有网络。目前自有网络已有不少流量,获客不会成为最大瓶颈。

 

记者:小马智行海外运营模式与内地有何区别?海外未来是否会成为营收重要板块?

 

彭军: 海外市场是我们的另一重心。国内外策略略有不同:国内是垂直一体化,深度参与获客、自动驾驶、车辆、清洗、后台回复等各环节;海外更多与当地合作伙伴合作,比如 Uber、Bolt 及各家出租车公司,以合作为主。海外需求很大,欧洲、中东、韩国、新加坡等地需求旺盛。未来几年,国际与国内营收将并重。目前还是以国内为主,海外体量小,但增长更快。

 

记者:全无人驾驶在不同城市推进过程中,差异点在哪?实现盈利需要多大规模的车队?

 

彭军: 城市间差异不大。通过世界模型学习,车辆自主学习能力很强。即使新城市像欧洲大转盘很多,只要把场景放进世界模型训练,就能很快掌握。国内城市更相似。海外落地差异更多在法规、运营支持和用户习惯上,技术差异相对较低。关于盈利规模,以中国一、二线城市打车收入和运营成本为参考,我们做过预期。海外单车盈利更好。

 

监管更规范是好事,竞争焦点是规模化

 

记者:商用领域换电是否优于充电?Robotaxi 常态化运营后,终极补能方式是什么?

 

彭军: 运营车不会 24 小时跑,我们已在做波峰波谷充电优化。车辆续航都在 300 公里以上,基本能跑一整天,再回到补能中心集中补能。而且我们是二三十辆车一起回来、一起充电,由专人插拔枪、清洗和检查。将来这些也可由机器人完成。换电的逻辑是波谷充电、波峰换电,但自动驾驶对这点需求没那么高。

 

记者:近期武汉“萝卜快跑”事件引发关注,是否会导致 Robotaxi 监管收紧?小马智行下一阶段重点是什么?

 

彭军: 任何行业发展中出现事件都很正常。从监管看,长期一定是好事——这是一个直接关系人员安全的行业,规范的标准能保障安全与健康发展。关键在于用更好的技术和监管手段避免类似事件,这对行业健康至关重要。整体上,监管更规范是好事。下一阶段,我们仍围绕大规模落地,包括 Robotaxi,以及今天发布的轻卡、重卡。技术和运营逻辑一致,重心是生产更多、更好、更耐久、更便宜的车辆,投放到更多市场。

 

记者:T3 出行在港股递表,此前曹操、如祺也在港股上市,募资主要投向 Robotaxi。这么多出行平台上市,会否造成资本审美疲劳?下一阶段 Robotaxi 的竞争焦点是什么?

 

彭军: 就像世界模型一样,大家都可以说,但最终要交出成绩。关键是验证有多少车真正在路上跑。能规模化全无人的挑战非常高,能做到的很少。这些平台看到了趋势,但有没有技术和运营能力做到规模化,是巨大挑战。半年一年后总要交成绩。下一阶段竞争焦点,就是规模化。

 

记者:业内对 L3 能否跳过有争议,小马智行怎么看?

 

彭军: 说到底只有两类:要么车负责,要么人负责。安全谁负责是唯一选择,功能多强大是次要的。安全事故后的第一责任人,要么是司机(辅助驾驶),不管车多强大,永远是人负责;要么车负责。不说技术,法律上也界定不清。

 

如果摄像头和雷达的数据融合出错,技术水平还需提高

 

记者:行业对世界模型的讨论还停留在测试阶段,小马智行有没有部署到真实车辆决策中?

 

彭军: 世界模型更多是让车辆学习,再把学习能力部署到车上。大家都会讲世界模型,但挑战至少有两个:一是仿真度,如果与真实世界不一样,练了也是白练;二是精度,此世界模型非彼世界模型。我们的尺子是毫米精度,可以量准厘米。我们已经深耕五六年,在仿真度和精度上都很高,真正能用世界模型提升车辆能力。

 

端到端是车上的一种方式,但为防止黑盒效应,不会完全端到端,必须有中间结果验证。世界模型是训练方法,物理 AI 必须通过环境不断学习。开车也是如此。

 

记者:马斯克曾提过“信雷达还是信摄像头”。当传感器数据不一致或冲突时,怎么应对?

 

彭军: 这是伪命题。摄像头数据错了信谁的?摄像头也要融合,多个摄像头之间也要融合。融合错误本身就是伪命题。不存在每个传感器之间有错信谁的问题。摄像头和雷达的数据是连续的流,不是单独一帧的融合,而是持续融合。这一帧没看到车,半秒后就看到了。它在不断升级,不是单点判断。如果融合出错,技术水平还需提高。

 

记者:自动驾驶过程是否有回溯机制?

 

彭军: 所有行为都有记录,360 度传感器的数据都会存。不出问题可能丢弃,但一旦有任何问题,哪怕不是安全问题,都会存下来回放。视事件严重程度。比较严重的会一直存;一直直线行驶的数据会被丢弃。

 

记者:代工厂帮车企做车,运行数据归运营商还是车厂?

 

彭军: 目前自动驾驶运行数据,车辆拥有方是第一拥有者,之后怎么安排都可以。比如 ADAS 系统,人是第一责任人,但刹车失灵还是要找车厂。车辆拥有方是第一持有方,也可以把数据给别人。

 

记者:这对软件服务商来说是否会有损失?需要争夺数据吗?

 

彭军: 需要争夺。既然是代工,就要和代工方商量好,数据很重要,那就约定所有数据归自己。这是一个商业行为。

 

新京报贝壳财经记者 陈维城

编辑 陶野

校对 张彦君