自动驾驶巴士崛起：蘑菇车联如何打破Robotaxi困局

“物理AI的ChatGPT时刻已经到来——机器开始理解、推理并在现实世界中行动。”在2026年拉斯维加斯CES展会上，黄仁勋的这番宣言伴随着开源自动驾驶模型Alpamayo的发布，点燃了自动驾驶领域的热情。这款具备思维链推理能力的VLA（视觉-语言-行动）模型，被视作L4级自动驾驶落地的关键突破，尤其是在应对交通灯故障等“长尾场景”方面。外界对Robotaxi的规模化应用充满期待。

然而，当行业的目光聚焦于技术突破的高光时刻，自动驾驶商业化的真实图景却呈现出鲜明反差。黄仁勋口中“首批受益者”的Robotaxi赛道，正深陷亏损泥潭难以自拔；而被市场长期忽视的Robobus（自动驾驶巴士），却已凭借更稳健的逻辑率先跑通商业闭环，悄然改写着行业的终局走向。

Robotaxi的财务困境

不论故事多么性感，商业化可行性是当下衡量赛道的唯一标尺。从Robotaxi的行业现状来看，头部企业的亏损态势尚未得到缓解。

根据披露的财务数据，2024年文远知行净亏损达25.17亿元，营业收入仅3.61亿元。小马智行的财务状况同样不容乐观，2024年全年营收约5.38亿元，净亏损则突破19.67亿元，且亏损规模仍在扩大。

Robotaxi这种财务困境，源于场景的极端复杂性和需求的分散性。Robotaxi需要在开放道路上应对无限场景，路况的高度复杂导致研发投入居高不下，持续增加；同时，C端需求高度分散，难以形成稳定客流和规模效应。正如小马智行CEO彭军所言，车队规模需达5万辆才可盈亏持平，但仅这5万辆车的生产成本就超过百亿元。对于任何企业而言，这都是一场赌注巨大的博弈。

Robobus的商业化突破

相比之下，自动驾驶巴士在商业化道路上的阻力要小得多。这种确定性首先来自于对场景的“降维打击”。

自动驾驶巴士的运营场景集中于园区、景区、机场及公交干线等半封闭或固定线路，路况复杂度仅为开放道路的三分之一。由于交通参与者的行为可预测性更高，技术研发难度与安全风险大幅降低，传感器校准、算法迭代成本比Robotaxi低30%-50%。此外，Robobus通过智能调度提升了车辆利用率，成本更为可控。

在这一赛道上，蘑菇车联已率先验证了盈利逻辑的稳定性。不同于Robotaxi依赖零散客流，公共交通需求具备强刚性特征。蘑菇车联旗下的MOGOBUS累计服务超过20万人次，佐证了这种稳定的客流基础与商业确定性。此外，作为智慧城市基建的重要载体，Robobus天然契合国家战略，更容易获得政府采购订单与运营补贴，具备政策优势。

市场前景与行业影响

英国权威机构Fortune Business INSIGHTS测算，全球城市客车市场规模预计2032年将达4320亿美元，仅智能化升级就将催生超千亿美元市场，构成Robobus“存量替代”的坚实地基。

有机构预计，Robobus在2032年市场规模将达405亿-470亿美元，前景不可小觑。在行业尚未受广泛关注的情况下，蘑菇车联等头部企业借此抢占了先机。据爱分析测算，蘑菇车联在可持续盈利能力、运营规模化能力等多个维度均处于领先地位，市占率位居第一。

作为全球唯一同时具备“L4全栈技术+城市级AI调度平台+发达国家主干道商业化落地”能力的自动驾驶巴士企业，蘑菇车联提出了“视觉为主+固态激光雷达”的方案，拥有全球最大的巴士数据集以及独有的路侧数据集，同时全栈自研了端到端自动驾驶系统MOGO AutoPilot，实现了技术代际领先。去年10月，蘑菇车联联手比亚迪中标新加坡首条L4级Robobus公交线，把中国方案输出海外，证明了其技术的影响力。

当行业的重心从极致的技术博弈转向深度的场景价值挖掘，胜负手已然清晰。相比于追求极致单车智能却深陷亏损的Robotaxi，深谙政策律动、契合公交体系、且具备成熟运营基因的自动驾驶巴士玩家，正以更稳健的姿态定义着商业化的终局。

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