用 Model Y 跑 Robotaxi，特斯拉按下商业化启动键
特斯拉的 Robotaxi，终于驶入公众视野。
6 月 22 日，首批以 Robotaxi 形式运营的 Model Y 车型在奥斯汀正式上线，面向公众提供打车服务，并按照每单 4.2 美元（约合人民币 30 元）的固定价格收费。
不过，这场试运营仍处于高度受控的「小规模验证」阶段，具备一些限制条件：
数量限制：首批投放不到 20 辆；
区域限制：仅在奥斯汀南部特定地理围栏内运行，覆盖区域约 30 平方英里；
时段限制：运营时段为每天 06:00 至 00:00，恶劣天气时暂停服务；
人群限制：仅开放给约20 名受邀用户，后续视安全表现逐步放开；
监管限制：车内副驾位坐着安全员，远程操控团队持续监控。
在这盘 Robotaxi 棋局中，马斯克采取了「大胆设想、小心落子」的行事风格。
马斯克曾在社媒上表明，由于监管问题，试运营日期随时有跳票可能。事实如此，就在试点前一周，六位德州民主党议员曾联合致信，要求将上线时间延后至 9 月。但特斯拉还是选择顶住监管压力，按计划进行。
据悉，试运营首日，特斯拉 Robotaxi 已完成约 112 次行程，累计行驶约 499 英里。马斯克对此表现非常满意，专门在社媒上对 AI 团队予以称赞。
尽管第一步落子极为谨慎，马斯克对后续扩张却展现出极强信心，计划在数月内将车队规模提升至 1000 辆，年内业务拓展至旧金山、洛杉矶、圣安东尼奥及加州其他区域。
无论如何，全球 Robotaxi 领域最具颠覆性的玩家终于下场，所有人都在期待，特斯拉完全打破常规的思路，到底能不能解好 Robotaxi 这道题？
01、当 Model Y 成为 Robotaxi
这次投入试运营阶段的为 2025 款 Model Y，外观与普通版车型无异，仅增加了 Robotaxi 的特殊标识。
马斯克曾表示，测试车辆均未经过特殊改款，相当于从产线下来就直接开上路。
这相当于特斯拉的 FSD 摊牌了，在业内习惯性将 L4 与 L2+两条技术路线区隔开时，FSD 已经上演了一场从 L2+到 L4 的技术跃迁。
这里的潜台词是，搭载新版 FSD 的 Model Y，或已具备全无人驾驶的「出厂设定」。
更令人兴奋的故事或将发生在 28 日，届时首辆实现「全无人驾驶」的 Model Y 将直接从工厂激活 FSD 后，自动开往车主家门口。相当于，特斯拉新车交付环节都已不需要用户到场。
某种程度上，窥探 FSD 真实实力的窗口又扩大了些。我们尝试从冰山之下的底层基建上看待特斯拉做 Robotaxi 这件事。
据悉，试运营 Model Y 车型已搭载下一代 FSD，模型参数量是现有模型的 4.5 倍，目前算法仍在优化阶段，预计今年晚些时候可以正式推送。
实际上，目前搭载在 Model Y 车型上的 FSD 版本已经初显威力，该版本仍基于 HW4.0 打造，但在业内火拼的「车位到车位」赛道，FSD 不仅率先通关，还能做到无需预学路线、不受停车场景限制，真正实现「上车即走、点对点直达」。
支撑特斯拉技术凶猛迭代的，是其重金押注的 AI 基座：
今天，国内外智驾玩家同样掀起 AI 军备竞赛，像小鹏斥资打造的世界模型基座，依托 10 EFLOPS 算力训练，参数量高达 720 亿，视频数据量年底将扩张至 2 亿 Clips。
但特斯拉豪掷百亿美金打造的 Dojo 超算中心，按照 2024 年底目标，云端算力已经达到了 100EFLOPS。
更凶悍的武器已在路上：
比如 HW5.0 芯片，采用 3nm 制程工艺，AI 算力约为 2000–2500 TOPS，较现款 HW4（500 TOPS）跃升 4-5 倍，预计明年全面铺开。以及定位为比 Dojo 1.0 更高效、更低成本的 Dojo 2.0 也取得显著进展，预计在 2026 年推出。
一个硬核事实是，特斯拉 Model Y 版 Robotaxi 的确能在算法加持下，用 8 颗摄像头组成的传感器与 Waymo 等「Robotaxi 老将」在硬碰硬，但目前可能仅局限于纯技术层面。
Robotaxi 的战场远不止于代码与传感器。当特斯拉试图将这项技术推向商业运营的深水区，尤其采用传闻中「自有车队+车主共享」混合模式时，真正的挑战才浮出水面。
Uber CEO 科斯罗萨西的曾提出质疑，造自动驾驶汽车与运营高效、弹性的出行网络，是两种截然不同的能力基因。潜在问题包括：
调度困境： 如何避免车主车队分布不均导致用车冲突？Uber 能动态调节司机供给，特斯拉的「兼职车队」能否响应实时需求波动？
服务断层： 当车辆故障、事故纠纷或特殊乘客需求出现，特斯拉是否有成熟的线下支持网络与服务流程？
特斯拉擅长的前者是「造车逻辑」，而 Robotaxi 其实是「服务逻辑」。
今天走在商业化前列的 Waymo、文远知行、小马智行给出的方法论是建立「技术-运营-造车」的铁三角关系，通过成熟出行平台的经验，来处理供需匹配、车辆调度、乘客服务等异常问题。
但特斯拉选择一人包揽三角，其实是把 Waymo、Uber 的蛋糕都抢了。但这样的代价是特斯拉必须从零搭建一套从未验证过的运营体系。
从现有信息看，特斯拉其实也在认真干这件事：
一是开发 Tesla Network 平台，核心支持车主灵活加入/退出车队、设定服务区域，并实现车辆调度与乘客交互功能；
二是打造智能自清洁系统。从公布视频看，该系统具备自动消杀、深度清洁、自动送洗功能。
但由于这些功能都未落地，尚不能评判特斯拉 Robotaxi 的真实运营能力。但可以确定，当特斯拉 Robotaxi 驶出测试场，直面真实用户、复杂路况与严苛的商业效率考核时，它需要补的课还有很多。
02、特斯拉 Robotaxi，从 0 到 1 还有点难
特斯拉 Robotaxi 要跨过的第一道门槛，不是运营难题，而是政策破冰。
先回忆下特斯拉最初发布的 Robotaxi 形态，是一款无方向盘、无脚踏板、无制动系统的极具未来主义审美的特殊车型——Cybercab。但这款车在去年 10 月发布会上亮相后，就鲜少在公开道路露面。
据悉，德州工厂在今年 3 月开始了 Cybercab 的铸件生产，车辆制造线正在逐步搭建中，计划是明年进入量产阶段。
由此，在车未备好的情况下，特斯拉选择启动 Model Y 版 Robotaxi，实际是想通过熟悉选项通过安全监管，并加速 FSD 的实战验证，这样后续推出 Cybercab 这一新物种时能更快获得公众信任。
事实证明，特斯拉在这件事上的顾虑是对的。
Model Y 版 Robotaxi 尽管与普通版本基本无异，但在监管上遭遇的阻力依然不小。
就像这次首运营点选在特斯拉大本营——德州奥斯汀，其实已经是特斯拉 Robotaxi 测试的「理想沙盒」。
实际上，德州已经是全美少数对无人驾驶测试较宽容的州之一，允许完全无人驾驶汽车上路（无方向盘、无司机），在加州还需要车辆局逐条批准测试路线，审批流程严格。
但即便如此，地方层级的政治压力依然来到了特斯拉面前，此前 6 位德州民主议员联名致信特斯拉，要求推迟 Robotaxi 测试与部署时间到 9 月，理由包括安全顾虑、影响现有工作岗位、缺乏公众知情权和社区参与等，议员们认定当前 Robotaxi 测试还缺乏透明度。
而之所以推迟到 9 月，是由于 9 月将生效新方案，要求自动驾驶企业申请运营许可并提交《急救人员互动计划》，这或将削弱现有宽松环境，届时特斯拉或将受到更多监管约束。
回顾马斯克对于 Robotaxi 的畅想，Robotaxi 是一种新型城市交通模式的探索，它出行费用低廉，可以做到每英里 0.2 美元，不会产生人为驾驶事故，甚至能重构城市空间使用。
目前来看，现实离马斯克画的「饼」还有很远，单定价上，特斯拉的 Robotaxi 就还存在较大差距，目前试运营收费大约在每英里 1 美元。
只能说，按照特斯拉不加装激光雷达等冗余传感器、Cybercab 无制动措施等技术构想，要度过 Robotaxi 从 0-1 的启动期，注定是一个充满挑战的过程。
毕竟，Robotaxi 本身就象征着无人驾驶最难形态，它在道路复杂度、用户体验以及高并发调度上要求极高。
今天跑出来的玩家，如 Waymo、萝卜快跑等，通常采用高成本多传感器方案（如激光雷达+毫米波雷达+摄像头）来确保安全冗余，并构建了较成熟的车队运营体系，但扩张速度上依然要受到各地监管的严格限制。
相较之下，从商业化实践来看，作为无人驾驶的另一种范式——RoboBus（无人驾驶小巴），其商业化落地路径则更为顺畅。
由于 RoboBus 通常运行在封闭园区，或开放但低复杂度的城市慢速路段或专用道中，能够以较低速度和更强路线可控性降低技术挑战门槛。
代表玩家有 PIX Moving，它从 RoboBus 这一垂直形态突破，以更高的可控性换取更快的商业验证节奏。
一方面，PIX Moving 没有贸然挑战城市公开道路的大型自动驾驶法规，而是选择低速、短途、封闭/半封闭场景先入为主。
在很多国家地区，低速自动驾驶车辆（≤30km/h）被划分到「非机动车或特殊用途车」范畴，法规包容度更高。
另一方面，其主要面向 B 端市场，比如在科技园区、景区、校园、机场等场景下提供接驳、通勤服务，绕开了 Robotaxi 面临的严格牌照限制。
当然，快速落地的核心原因，在于 PIX Moving 的 RoboBus 易于融入现有交通生态与生活场景，精准解决了高频、刚性的短途出行痛点。
实践证明，这的确是一种更灵活、务实的方式。
03、从想象到落地，一种轻型商业化范本
如今仍留在牌桌上的 Robotaxi 玩家，主基调已经明确：全球化布局。
Waymo 在扩展奥斯汀、亚特兰大等城市后，计划在日本启动测试；
文远知行、小马智行继进入中东市场后，也开始进军欧洲；
萝卜快跑预计年底落地新加坡、马来西亚，已在香港完成超 1.4 万公里测试……
但全球化的本质，并不仅仅是地图上「打点」，而是对技术成熟度、运营体系和成本结构的全方位考验。
一个 L4 产品能否真正复制出低成本、高频次的通勤体验？早期的安全员配备如何优化？路权与政策如何高效落地？每进入一座新城市，这些问题都必须被重新回答一遍。
而在这些挑战面前，相比于需要在开放道路中灵活应对复杂交通流的 Robotaxi，RoboBus 由于风控范围更小，也天然具备更清晰的监管和成本模型，更容易「模块化」地在不同城市快速复制，正逐渐显现出作为「场景楔子」的优势。
一个直接例证是，PIX Moving 以 RoboBus 为主的产品，目前已经驶入全球 30+个国家和地区，包括欧洲、东南亚、中东、美洲。
当然，特斯拉也有类似构想。
在今年 Cybercab 发布会上，除了强调两座无踏板、无方向盘的 Robotaxi 之外，马斯克还展示了一款更具未来感的 Cybervan（RoboBus）：可容纳 20 人，依托 FSD 系统实现完全自动驾驶。
据测算，Cybervan 的运营成本未来或将低至每英里 0.05–0.10 美元，远低于 Cybercab。
但不同于 PIX Moving 已跑通的商业路径，Cybervan 的量产规划仍排在 Cybercab 之后，时间上预计要到 2027 年。
从落地进度与产品逻辑来看，PIX Moving 眼下已经快了一大截。
这主要得益于它的两个核心能力：低成本与高柔性。
一是打破「高筑墙」的重资产造车范式。
PIX Moving 采用 3D 打印 + AI 生成设计，摒弃传统模具与装配流程，能将零部件数量减少 70%、模具成本降低 90%，制造周期缩短至数月内，大幅提升定制效率与交付速度。
二是采用模块化架构，做到多场景快速适配。
其「滑板底盘 + 功能舱体」设计，使车辆可灵活配置于接驳、巡逻、休闲、零售等场景。例如在接驳类 RoboBus 中，PIX 配备动态悬挂系统，提升乘坐舒适度。
这种架构也天然适配不同市场的文化与使用环境，比如中东地区舱体配备空调系统和沙漠地形悬挂，适应极端气候，日本地区舱体采用右舵布局并集成电子后视镜等。
而在商业落地策略上，PIX Moving 普遍采用低门槛试点策略：试点阶段免费或低价开放，验证效果后再模板化快速复制，从点状渗透到区域性拓展。
由此，PIX Moving 已打通从研发、设计、制造到部署、运维的完整商业链路，在全球化方向上形成了差异化且可持续的商业模型。
实际上，无论是 Robotaxi 还是 RoboBus 的竞技，实则是技术路径与商业逻辑的双重博弈。
PIX Moving 已经提供一条思路，即可持续的自动驾驶商业化，不依赖技术堆砌，而在于能否以低成本、高柔性的方式，解决真实场景中的微小需求。
正如其理念中写到：「不是取代人类，而是和城市共生；不是炫技，而是让 AI 真正融入生活。」
当 RoboBus 悄然穿行于校园、景区、机场时，这种对人们出行方式「轻盈的改变」，或许才是技术落地的终极答案。
