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1、起起点点眺眺望望，育育穗穗待待实实年年月月Robotaxi商业化白皮书3目录第一章Robotaxi 商业化阶段研判：五重挑战，三阶渐进第二章中国特色的 Robotaxi 商业化运营模式：生态发展，区域各进第三章Robotaxi 运营服务发展：运营体验赋能，助推模式落地052333PART01Robotaxi商业化阶段研判：五重挑战，三阶渐进Robotaxi商业化白皮书5Robotaxi即自动驾驶出租车，作为自动驾驶技术落地 和智能化的特点势必对出行方式带来巨大变革；其牵的核心场景，通过对共享出行服务的全面体验升级， 引的产业链变化亦将蕴含巨大想象空间，推动行业整优化了有人车时代的安全隐患和用车
2、痛点，其无人化 体走向万亿级规模。 0101 Robotaxi发展演变与定义出行方式发展私家车共享出行Robotaxi自动驾驶整车研发制造定制专用网约车(PBV)Robotaxi车辆 (L4自动驾驶)移动出行出行服务运营无人车辆运营智能空间资料来源：罗兰贝格1.1 Robotaxi 行业挑战Robotaxi有望在远期变革人类出行方式，现已临近商业化前夕，痛点问题的渐进式解决将推动商业化的落地。Robotaxi的概念已经历市场的多年探讨与摸索，目前更随自动驾驶技术的场景突破成为热点，进入商业化尝试的加速阶段，从路测到划区域试点运营，从不允许载人出行到常规载客出行，从免费试乘到常态化收费运营，从车
3、内有安全员到限定条件下无人化，从企业的单点尝试到形成战略联盟，从完全市场化摸索到逐步政策支持下合规化，Robotaxi商业化探索从技术、资本、生态、模式、政策等多维度全面开花。当前，Robotaxi的商业化探索进程以城市为单位，如雨后春笋般积极开展，30多个城市自2021年先后布局了相关产业及其商业化尝试，部分一二线先行城市已经取得了商业落地的阶段成果。 02然而，商业化的整体推进节奏仍受多方因素限制，面临多方面挑战。技术上的长尾问题、持续的高额研发成本和资本投入、配套运营服务的亟待开发、产业发展协同政策及监管法规的有待完善，以及用户教育尚未形成等问题均需要更进一步的解决方案，因而制约着Rob
4、otaxi达成完全无人化、运营规模化及可持续的6 Robotaxi商业化白皮书商业化。然而，资本市场的持续投入和关注，以及产 当前，行业玩家的商业化尝试尚未形成明确方向，开业玩家针对各项挑战的逐步突破，使Robotaxi的商业 展商业化的条件也未形成定论。在商业化摸索初期，化进程开始进入快车道。罗兰贝格总结出涵盖成本、技术、服务、监管和市场接受度等五大亟待突破的关键挑战。 0302 部分城市Robotaxi商业化探索长沙2021.09Robotaxi允许向公众收费，开展主驾有安全员的商业化运行广州2022.06举办智能网联汽车自动驾驶混行试点首发活动深圳2022.07发布国内首部规范智能网联汽
5、车管理的法规条例北京2022.07允许主驾无安全员副驾有安全员的Robotaxi在指定区域开展载客运营重庆、武汉2022.08允许车上完全无人的Robotaxi在公共道路上开展商业化运营上海2022.09开放中心城区Robotaxi道路测试资料来源：罗兰贝格03 Robotaxi商业化面临的挑战成本挑战研发投入巨大自动驾驶软硬件成本高安全员人成本短期无法减少技术挑战技术尚未成熟L4长尾场景待解决基础设施建设不完善监管挑战Robotaxi政策法规尚需完善商业化安全责任需要明确挑战技术、运营标准待落地服务挑战运营经验不足配套产业链尚未建立市场接受度挑战用户教育不足市场对安全问题存有担忧资料来源：罗
6、兰贝格Robotaxi商业化白皮书71) 成本挑战在当前商业化前期，整体符合自动驾驶技术要求的汽车制造成本及在安全和监管要求下的运营成本使得提供Robotaxi的单位服务成本远高于有人驾驶的网约车和其他出行方式，这对整体产品落地和实际大规模应用造成根本性阻碍。随着自动驾驶技术的进步和算法的迭代，无人车运营的数据积累、造车成本和运营服务成本均将呈下降趋势，为Robotaxi大规模商业化提供经济效益支撑。 04当前，造车成本仍是Robotaxi最大的资本投入。现阶段的自动驾驶为了确保安全性，在车端部署冗余传感器系统、高精度地图及相应的软件系统和自动驾驶套件，根据车辆需要进行大规模的改装，不仅大大增
7、加了自动驾驶车辆的制造成本，也使行业参与者付出大量的时间成本一辆改装车的成本在百万级的水平，而单台车的改装及调试普遍需要耗费两个月以上；未来，计算芯片、激光雷达、毫米波雷达、摄像头、IMU（惯性测量单位）及其他通信模块等硬件的国产化替代在L4级别多场景的自动驾驶算法等软件的大规模应用分摊前期投入的情况下，车辆的软硬件成本将迅速下降。自动驾驶车辆通过后装改造需要大量的成本投入，在改造时间上花费大量精力。由于目前的后装需要主机厂和自动驾驶技术公司研发团队进行融合和沟通，受限于当前技术瓶颈，很多自动驾驶的软件和套件在道路安全、功能安全、信息安全等方面无法达到车规要求，导致双方的解决流程冗长且方案复杂
8、，车辆无法做到快速规模化复制。未来需要通过将车辆前装，将自动驾驶方案更早地嵌入生产流程中，实现Robotaxi的整车制造，实现快速复制，使其工业化量产规模效应体现，自动驾驶整车制造成本由此将大幅下降。根据L4级别自动驾驶落地节奏及监管要求，安全员成本在未来一段时间内不容忽视。鉴于安全员的人工成本依旧存在，运营成本难以实现真正下降。现阶段存在的安全员角色是商业化早期受制于安全要求的产物，由于政策的制约、自动驾驶技术水平的限制、路况的不确定性等因素，运营车辆将出现不可预测的问题，需要随时有人接管，因此需要安全员的角色为Robotaxi和乘客保驾护航。现阶段安全员成本是Robotaxi运营成本中占比
9、最大的一项，相比于有人驾04 2025年私家车与Robotaxi出行成本结构资料来源：罗兰贝格8 Robotaxi商业化白皮书驶的网约车，并未节省人工成本，Robotaxi无人化的优越性并未有所体现。但可以观察到的是，随着各地对自动驾驶政策的放开，安全员的角色逐步弱化，由原先主驾有安全员到副驾有安全员，再到后排有安全员，甚至在深圳、重庆、武汉已经允许开展全车无人的常态化试运营。未来，随着Robotaxi不确定性场景的减少，安全员将从车端向后台转化，进行安全监管和兜底，实现后台化远程监管。Robotaxi的运营成本将逐步与有人驾驶网约车打平，而后伴随规模化、精细化运营，自动驾驶的综合服务成本将日
10、益优化，而网约车司机的人工成本又将不断提高，Robotaxi的运营效率和经济性将愈加凸显。消费者调研显示，近七成受访者出于安全考量，更信赖有安全员的Robotaxi。 05Robotaxi的远期成本节降空间不仅仅是简单的造车成本和安全员成本的降低，更是考虑城市出行网络优化带来的行业整体性运营成本节降。Robotaxi作为一种出行方式，未来将通过数字化运营平台与城市其他出行方式一同纳入城市交通智慧化管理体系，通过算法统筹城市运力调度和多种交通工具协同，将大大提高城市交通管理效率和居民出行便捷性。通过智慧交通管理体系和数据共享，实现路线合理规划和车辆错峰调配，减少交通拥堵，降低车辆空驶率，缩短派单
11、时间，达到城市交通的最优化运行。随着整个城市出行效率的优化，未来当单位Robotaxi 的运力有所增加时，数字化运营平台输出的单位服务成本也将得到优化，出行行业整体成本将有所下降。05 消费者调研-对安全员的态度问题：由于技术成熟尚需时间，现阶段的Robotaxi在车内仍需配备安全员。您对安全员持怎样的态度？现阶段安全员是重要的安全保障，且可以解决车内服务需求，更愿意乘坐配有安全员的Robotaxi更加注重自动驾驶本身，对是否配有安全员都能接受现阶段安全员是法规要求，即便多多少少会带来乘坐体验的损失，但我能够接受安全员大大削减了搭乘Robotaxi的体验，我宁愿选择乘坐有驾驶员的传统车66%1
12、6%9%8%N=564资料来源：如祺出行消费者调研，罗兰贝格Robotaxi商业化白皮书92) 技术挑战技术达到安全稳定是实现Robotaxi商业化的基础条件，在很大程度上影响政策开放和实际商业化落地节奏 。作为L4 级别自动驾驶技术的重要落地场景，Robotaxi的商业化和技术成熟将保持较高同步性，甚至将先于技术的完全成熟而逐步落地。然而，目前的自动驾驶技术在感知和算法层面仍有提升空间，驾驶状态不稳定的情况时有出现。技术层面实现安全高效稳定尚有难关要过。技术层面在感知系统、人工智能芯片等软硬件上仍有较大的提升空间。“安全第一”是自动驾驶的核心理念和价值观，自动驾驶技术未来需达到整车级安全、自
13、动驾驶安全、算法和数据链路安全，最终形成“单车智能+车路协同”的双重保障。在软硬件系统和解决方案的提升方面，包括车载操作系统、环境感知、高精地图与定位、预测决策与规划、控制与执行、车路协同等各系统模块均需突破技术缺陷，以得到更好的升级和迭代，从而在复杂变化的交通环境中检测和跟踪交通参与者，辨认速度和朝向等信息，为车辆规划安全、高效、舒适的行驶路径，使Robotaxi成为能够提前预判稳定驾驶的“老司机”。长尾场景相关问题的真正解决决定了Robotaxi商业化的落地速度。目前Robotaxi基本可以实现“单车智能”和90%以上场景的自动驾驶，但变化多样和不确定性极强的长尾场景是算法提升和打磨的难点
14、，依然需要大量的时间进行里程积累和数据沉淀。Robotaxi的最终落地需要和其他交通工具并行在道路上，面临各种突如其来的状况和应对复杂路况，如极端天气、暴雨暴雪、检盲区突然冒出的障碍物、非规则路况、人车混流复杂的路口、前车加塞等，需要Robotaxi像有人驾驶一样做出快速反应。而现阶段由于Robotaxi的运营受限于相对固定的区域中，收集到的场景数据有限，需要通过不断扩大运行区域，增加运营车辆规模，以获取更多复杂和未知的场景以积累和打磨算法。技术挑战的突破意味着高级别自动驾驶的逐渐成熟，对于Robotaxi能够平稳运营的场景解决和补充是关键，衡量技术成熟的指标主要包括接管率、事故率和接管里程等
15、。接管率（总行驶次数中人工/远程介入次数的占比）及事故率与消费者体验感知相关，是评判Robotaxi单趟运行的重要指标。若需达到商业化落地的标准，接管率应低于0.02%，即行驶1万次仅有2次被接管，而在目前的路测和小规模试运营阶段中，受不同玩家的干预介入逻辑、所在城市、道路条件状况、测试时间等因素影响，数据偏差较大，可比性较低；此外，事故率需在0%的水平，但由于目前全车无人Robotaxi的运营数量较少，且多为主驾或副驾设有安全员，发生事故的情况极低，其数据参考意义较小，需要通过在更多场景、更复杂路况的测试运营后方有公允结论。再者，接管里程数（每两次干预之间行驶的平均里程数，技术本身的稳定性）
16、则反映了单车自动驾驶技术的行驶稳定性和安全性。根据加州交通管理局(DMV)发布的2021年数据，接管里程表现最优的前10家企业中，有5家中国企业，但其仍有较大的提升空间，尚需软硬件的迭代升级和性能提高，以及构建完善的接管策略和安全退出机制。除基础的接管率、事故率和接管里程等指标分析外，还需关注Robotaxi与有人车同时上路的情况下，道路每小时通行车辆数、周边其他车辆通过情况、平均电耗等数据指标，以评估Robotaxi对整体交通效率、交通公平性及能源体系的影响。例如，是否造成道路拥堵，是否影响周边车辆的行驶路线，是否足够绿色环保等。当通过商业化测试证明Robotaxi的安全性、可靠性、稳定性，
17、以及有效解决打车难等出行痛点，方可在技术层面得到有效论证，进行大规模的运力铺开和商业落地。除了自动驾驶技术本身的进步和迭代升级，Robotaxi的商业化落地还需加强通信端、路端、云端等基础设施建设，形成车路协同。车路协同以路侧系统和车载系统为基础，通过无线通讯实现车路信息交互和共享，发挥路侧的感知功能，与车辆进行协同感知定位，以减少交通安全事故，提高交通效率，是推动高级别自动驾驶的必要系统。车路协同的发展将建立高效、安全的道路交通系统，在基础设施层面为Robotaxi提供支撑，推动其商业化进程10 Robotaxi商业化白皮书3) 服务挑战Robotaxi的运营是全局性工程，随着商业化进程开展
18、，与之配套的平台运营、资产管理、车辆服务运营、用户体验也需要加码，以探索符合商业发展的运营模式和合作方式。由于现阶段落地城市数量及落地车队规模有限、市场化社会力量参与不足、技术和运营端数据尚未形成有效联动等原因，Robotaxi的商业化服务仍处于早期待开发状态。由于目前技术尚未完全成熟且运行里程和场景积累有限，平台运营在运力调度和突发状况应对等方面需较多数据积累。现阶段以出行服务运营商或地方运营商为主体进行模式的探索，主要难点和探索包括：由于车队规模尚小且L4级别技术尚在探索阶段，回收的路测数据不足以支持运营平台形成完善的架构体系，包括在运力调度、派单策略等方面需要大量的数据积累和算法迭代；目
19、前，较多出行服务运营商将有人车和无人车聚合到同一平台进行混合运营1，如果用户所在区域可以提供Robotaxi服务，用户可以从呼叫界面自主选择有人车或自动驾驶车辆，平台需要有高效混合派单2能力；现阶段安全员扮演的角色较为重要，因而其从主驾转到副驾再到后排的培训及遇到故障快速处理和应变能力等方面需要更完善的解决方案；对于Robotaxi的远程监管体系也随着车队规模的扩大而逐步建立，未来做到无人化时可以精准、高效地进行远程监控和介入；当前自动驾驶技术的芯片存储能力有限，导致采集的运营数据经过清洗后可利用性较低，数据如何回收采集和高效利用仍需探索；自动驾驶安全事故的责任划分尚未在各个城市完全明确，对于
20、自动驾驶事故的处理尚存在模糊边界。未来一段时间内的运营服务平台将多样化发展，随着运营规模的扩大和数据的积累，不同区域将建立符合当地要求和市场环境的运营服务模式。随着车队规模扩大，需要大量的资产进行车辆购置和持有，在资产管理模式和资金提供上面临难题。在资产的持有模式上，现阶段通过政府、主机厂、自动驾驶技术公司或平台以自持或合资持有的方式进行；未来随着车辆规模扩张，资金压力和持有风险将加大，预计将产生更有效的资产持有方案，包括租赁模式、融资模式及不同社会力量将参与其中。目前，自动驾驶相关的保险产品仍在开发阶段，伴随保险对 象由驾驶人转变为车，将带来保险相关生态的改变。未来Robotaxi将与网约车
21、实现混合运营，对于两类不同车型的混合管理也是Robotaxi资产管理方需要探索的难点。为保障Robotaxi的可持续高效运作，需要优秀的车辆服务运营进行配套，而现阶段各项配套尚不完善，体系尚未建立。现阶段自动驾驶套件仍需后装的背景下，本地运营商也需参与线控改装和数据标定环节，对其技术理解提出了一定要求；未来随前装量产，改装和标定环节将移至前端生产端，本地运营商的标定和校准能力在运营后车辆服务中的必要性开始体现。随着车队数量增加，充电、维修、保养、清洁等环节也需要相应配套，这将非常考验运营商对场地的管理和高效服务方案的设计。由于商业化早期运行网络较小，社会参与活跃度不足，运营服务方案的落地仍需探
22、索和磨合。在用户服务端，Robotaxi需要对标有人车的乘坐体验，优化空间较大且需要满足未来更多的用户需求和服务。目前，有人车体验相对完善，除司乘矛盾和空间私密性外，其他方面均优于Robotaxi。此外，由于车辆数量少、接驾时间长、行驶速度慢、运行途中可能出现未知问题等原因，导致许多用户对于自动驾驶体验感较差，Robotaxi在等待时长、运行稳定性上有较大的提升空间。同时，Robotaxi在用户安全保障方面也需要有完整的应急机制和策略方案等配套，做到可以提供与有人车一般无差别或体验更好的出行服务。在有人车可以提供的安全确认、监管、客服、驾驶平稳等能力板块上，Robotaxi存在一定差距。未来，
23、除满足1. 混合运营：将Robotaxi和有人车纳入统一平台进行运营管理；2. 混合派单：对于同一行程可以调派有人车或Robotaxi。新能源汽车消费者洞察报告Robotaxi商业化白皮书11用户基本的出行需求外，办公、娱乐、社交等在移动过程中的车内需求均要有相应的增值配套服务进行丰富和扩充，以满足用户端的多样化增量需求。4) 监管挑战在政策监管力度上，Robotaxi因技术先进但尚未成熟，是出行行业中受到最严格管控的出行方式之一。在技术尚未稳定以致无法在复杂路面流畅运行的背景下，当前政策态度求稳，无法得到快速开放和支持，在牌照发放、运营区域、运行时段等方面进行相应限制，自动驾驶产业协同相应配
24、套政策仍待完善。现阶段较多的商业化落地以城市为单位，进行相关的政策开放、补贴扶持和监督监管，自动驾驶技术进步及Robotaxi商业化进程与政策支撑共同摸索前进。0606 政府对出行行业的监管程度ROBOTAXI资料来源：罗兰贝格对于推进自动驾驶技术的落地和产业化，政策整体持大力支持态度，配套政策标准不断完善，各部委对于自动驾驶的落地均正有序积极推进。根据2022年8月交通运输部发布的自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）（ 征求意见稿），在保障运输安全的前提下，鼓励在特定场景使用自动驾驶汽车从事出租汽车、公交车客运和普通货物运输。该举措不仅是交通运输监管部门在自动驾驶商业化落地上的积极表态，同时
25、对运输经营者、车辆、人员、安全保障、监督管理提出了明确要求，对自动驾驶商业化的条件基础进行了规范。在道路测试方面，全国有30多个城市积极布局。自智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）发布后，北京、上海、广州、深圳等一线城市陆续公开发布自动驾驶、远程驾驶、无人化测试通知或相应牌照，开展自动驾驶道路测试探索。随后，超过30个城市明确开展自动驾驶相关测试和产业布局，自动驾驶测试在全国各地多点开花。在无人化试点探索和常态化收费开展方面，北京、武汉、重庆走在前列。2022年4月，北京率先开放全国首个“主驾无人、副驾驶配备安全员”的Robotaxi商业化试点，在经开区核心区60平方公里范围内投入3
26、0辆主驾无人车辆，开展常态化收费服务，这也是国内首次无人化出行服务从示范运营迈向商业化试点运营。2022年8月，重庆、武汉两地发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，允许“车内无安全员”的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。未来Robotaxi真正无人的实现，除了需要技术的进步与成熟，也需要政策法规的开放和完善。在上路法规及责任归属方面，2022年8月深圳出台的深圳经济特区智能网联汽车管理条例率先做出明确规定。条例中明确了自动驾驶汽车事故的认责，意味着自动驾驶汽车的行业准则、交通事故权责、商业化运营将得到规范，对自动驾驶企业进行商业化落地有极大的利好；从交通事故责任划分上看，其要求有驾驶人的智
27、能网联汽车发生交通事故造成损害，由驾驶人承担赔偿责任。完全自动驾驶的智能网联汽车在无驾驶人期间发生交通事故造成损害，由车辆所有人、管理人承担赔偿责任。该法规的出台，对于Robotaxi单车而言有了责任划分的依据，但由于背后有包括主机厂、自动驾驶技术公司、运营方等众多参与者，在此背景下，事故的发生是基于自动驾驶技术不成熟还是运营平台失误等原因的判定，需要有更多明确的条例和规范出台。12 Robotaxi商业化白皮书除中央和地方政府层面的政策推进，自动驾驶企业及社会各机构也在通过自身努力推动政策规范的落地，推动Robotaxi商业化进程加速。在技术标准的定义上，目前处于比较初级的阶段，暂无明确的行
28、业标准或国家标准，社会层面由百度牵头，联合交通运输部公路科学研究院等机构共同起草Robotaxi技术要求团体标准，在安全、体验、运营、测试等关键领域达成技术共识。在商业化运营方面，2022年9月，由中国汽车工程学会和国家智能网联汽车创新中心发起的Robotaxi商业化运营政策法规研究项目启动会成功召开，将针对Robotaxi发展现状及存在问题、国内外商业化落地政策法规对标、我国Robotaxi商业化落地政策法规框架构建等方面，形成研究报告和面向相关政府部门提交的专报，为相关部门决策提供参考，推动商业化落地政策法规的研究和出台。07 消费者调研-对Robotaxi的认知度ROBOTAXI18%/
29、31%ROBOTAXI31%ROBOTAXI13%ROBOTAXI6%N=564资料来源：如祺出行消费者调研，罗兰贝格5) 市场接受度挑战目前，在技术不够成熟和政策限制的大环境下，Robotaxi的市场认知和接受度普遍较低，主要源于两个层面，一是触达的场景有限，用户市场培育不足，二是技术尚未得到大规模验证，民众对于自动驾驶安全存在顾虑。目前，Robotaxi运行区域有限、可行驶线路固定，仅能触达到试点区域内的居民，用户普遍对其认知度不高。由于现有的出行方式基本可以满足用户出行需求，已常态化运营的Robotaxi在有安全员的情况下使用户无法得到差异化感知，用户的接受度和积极性有限；另外，Robo
30、taxi在运行时常出现问题被迫中止行程或出于安全考量行驶速度较慢，用户的使用体验也是褒贬不一。同时，伦理层面存在AI与自动驾驶的道德困境问题，如在面对撞击事件时做出利于车上乘客还是被撞击者的判断，需要算法背负跳脱商业逻辑层面的责任，这些问题也使得市场和民众对Robotaxi的接受仍需一个循序渐进的过程。根据针对一二线城市的消费者调研，仅有18%的受访者体验过Robotaxi，而大部分受访者对于其已进入试运营感知不深。07罗兰贝格全球消费者调研显示，自动驾驶的安全因素被全球大多数国家消费者认为是最重要的考量，中国消费者对安全问题格外关注。因此，自动驾驶技术突破瓶颈，安全性得到市场论证，会极大提高
31、消费者对自动驾驶的信心和信赖，加速Robotaxi的商业化步伐。未来，政府和企业也需要作为市场参与的重要角色消除公众担忧，培养公众对技术的信任，并伴随政策完善和权责明确，消除舆论影响，提高民众对Robotaxi的接受度和使用意愿。 08Robotaxi商业化白皮书1308 消费者愿意使用Robotaxi的原因分析55383640363834272830302430272726312529262723212318151019119104789941403842393935363733343029 2633262528282617162220212117757108961013 ROBOTAXI/
32、资料来源：罗兰贝格1.2 Robotaxi 商业化阶段以上五大行业挑战如何及何时解决决定了Robotaxi 为一种面向未来的出行方式和商业模式，不应简单将的商业化节奏。不少市场声音将Robotaxi商业化与高 其与高阶自动驾驶的商业化映射对照。阶自动驾驶划上等号，但罗兰贝格认为，Robotaxi作正本清源，我们应清晰认识到，Robotaxi商业化应该是基于场景化自动驾驶技术和运营能力实现基础上，规模化创新共享出行服务的商业化运营。Robotaxi的商业化是出行服务视角的商业化 。Robotaxi以解决出行问题作为本质，其商业化实现不仅仅依靠成熟的自动驾驶技术，更应明确作用于社会出行效率提升和产
33、业成本经济效益。Robotaxi的商业化需要规模化出行服务运营能力。Robotaxi是基于高效、安全出行服务提供的自动驾驶全局性生态，出行服务的运营将是其中心内容。仅靠自动驾驶单车智能无法实现最终的出行场景，大规模的出行运营和高效的服务统筹同样是不可或缺的重要环节。政策开放度将与Robotaxi的商业化进程共同发展。围绕Robotaxi的商业化运营资质和补贴等商业化扶持都需要监管层面的政策支持，若缺乏明确的政策的指导和监管，市场层面很难健康有序开展商业化尝试。罗兰贝格将Robotaxi的商业化发展分为三个阶段，每一阶段的跨越都伴随着成本、技术、服务、监管和市场接受度等具体要素的相应发展和支撑作
34、用，每一阶段的演进也意味着商业化进程的不断深化。 0909 Robotaxi商业化发展阶段及里程碑0.01.02.03.0-资料来源：罗兰贝格Robotaxi商业化白皮书15五要素并行相互作用，共同推动商业化全进程。技术、成本、运营服务、政策监管、市场接受度等要素在不同发展阶段的重要性和优先级不同，五要素贯穿商业化发展进程，并行影响和推动商业化的实现。其中，技术成熟在商业化前期尤为重要，是实现Robotaxi商业化的门槛和基础条件，通过车辆运营服务过程产生的运营数据反哺技术，帮助加速自动驾驶技术的迭代和提升。降本在商业化中期阶段成为主要任务，在技术基础得到市场验证后，进行车辆和模式的快速大规模
35、复制，通过工业化量产和精细化运营带来行业经济效益的显著提升。政策贯穿商业化全进程，推动市场从摸索走向成熟和合规，引导市场接受度提升。政策的开放和支持对于Robotaxi商业化进程起着至关重要的作用，一切行业商业模式的探索和商业规则的建立都需要政府层面的批准和支持。自动驾驶技术提高与监管侧政策放开相辅相成，算法模型越成熟稳定，政府就越有信心持续放开政策管控及提供政策支持，从而进一步加速模型的训练与演进，并带来民众对自动驾驶的接受度提升。 1010 中国Robotaxi商业化发展阶段特征1）Robotaxi可运行区域面积/一二线城市面积;2）例如，在商业化0.0阶段，运营及服务要素相比于其他要素由
36、于网约车运营经验的积累而成熟程度高资料来源：罗兰贝格16 Robotaxi商业化白皮书目前，中国的Robotaxi发展仍处于商业化测试阶段，由自动驾驶技术公司和出行服务运营商共同尝试运营，通过论证Robotaxi对出行生态的利好，推动政策开放，推进商业化进程。Robotaxi商业化运营牌照的推出是其正式进入商业化进程的标志。商业化1.0是运营政策赋能期，以区域为单位多点探索，力量集中在算法精进和长尾问题的解决上，为下一阶段开展大规模商业化提供技术支撑。商业化2.0是技术成熟期，技术已经得到市场验证，行业大规模量产和降本增效，通过造车成本和运营成本的双线降低，逐步实现与有人车的单位服务成本打平，
37、头部玩家形成盈利预期。商业化3.0是成本效率优势期，Robotaxi通过前面两个阶段的积累和沉淀，盈利模式优化，单位服务成本相比有人车更具竞争力，产业格局越发完善，成为人们普遍使用的出行方式之一。1) 商业化1.0阶段：技术推进政策配套，运营反哺技术进步，为大规模商业化开展提供技术基础该阶段商业化探索主要在一二线重点城市的特定试运行区域内开展。由于技术的不成熟，车内需要有安全员的角色，逐步从主驾有安全员到全车无安全员过渡3；接驾环节受限于感应系统不成熟和道路基础设施不完善，需要设置上下车固定站点；收费将从市民免费搭乘到政府/企业大规模补贴以培养用户习惯，再过渡到常态化收费。这些变化过程的背后是
38、自动驾驶技术解决方案、平台运营服务及政策引导共同推进。商业化1.0阶段主要由提高技术水平、运营反哺技术为主导，以解决长尾场景问题，实现技术层面突破，为大规模开展商业化提供先决条件。通过多方不断增加运行里程和扩张运行区域，采集和识别更多样化和复杂化的场景数据，丰富数据模型，提高算法能力，解决技术上的痛点问题，实现提高自动驾驶安全性和稳定性的目的，在事故率、接管率、接管里程等数据指标上达到商业化要求，为商业化开展提供先决条件。在运营层面，出行服务运营商在商业化1.0阶段作为重要的参与主体，在帮助技术提高和运营模式探索上起到了重要作用，依靠已有的网约车运营经验，尝试Robotaxi的商业化运营，并将
39、采集的数据反馈给自动驾驶技术公司，帮助发现更多的未知场景，帮助算法更新和迭代。商业化1.0阶段有明显的区域性。以城市为单位在技术和运营服务上进行探索，政策层面的推动和支持也以区域先行，由区域内的玩家和政府共同推动。区域内的玩家逐步建立自身先发优势，将政府资源、场地资源、合作伙伴资源等掌握在自己手中，逐步形成区域商业模式雏形。2) 商业化2.0阶段：Robotaxi整车成本和运营成本优化，实现规模化运营在商业化2.0发展阶段，更多的城市参与Robotaxi市场，除一二线城市外，一些低线城市也开始参与其中。Robotaxi的运营区域和面积在商业化成熟期扩大，从城市郊区拓展至城市中心区域，在相对复杂的路况中可以安全运行。车队数量快速扩张，并与区域内其他交通工具共同行驶在城市道路上。商业化2.0阶段技术方案已经成熟，道路基础设施条件逐步完善，早期的固定乘车站点取消，实现任意点到点的运行。安全员的角色在该阶段取消，真正实现无人化，通过平台远程监管介入和解决问题。从民众的认知上，Robotaxi已经通过市场早期教育和出行补贴成为人们越来越接受的出行方式之一，在城市内区域定价策略形成，取消补贴，开展常态化收费。在商业化成熟期，技术