近日，摩根士丹利發(fā)布最新研究報告，認為自動駕駛出租車(Robotaxi)在經(jīng)歷十余年的波折后，終于迎來商業(yè)化拐點。在生成式人工智能的飛躍、大模型訓(xùn)練能力的成熟、資本密集押注以及地緣的戰(zhàn)略競賽推動下，Robotaxi正在從實驗室駛?cè)氍F(xiàn)實世界。

報告中提到：“未來幾年，傳統(tǒng)有方向盤汽車可能會像2006年的黑莓手機一樣迅速過時。”

這不再是一場單純的技術(shù)革命，隨之而來的則是一次“城市基礎(chǔ)設(shè)施重構(gòu)”的深層變革。

一、Robotaxi真的要來了?

Adam Jonas 領(lǐng)導(dǎo)的摩根士丹利分析師團隊在報告中指出，當(dāng)前三大趨勢正在加速Robotaxi的成熟：

生成式AI加速認知能力提升：大模型具備更強的語義理解、空間感知與決策能力，彌補了傳統(tǒng)CV技術(shù)在復(fù)雜路況中的不足;

資本從試點轉(zhuǎn)向規(guī)�；�：Waymo、Cruise在美國、中國的蘿卜快跑、小馬智行都在多個城市進行有規(guī)模的試運營;

地緣下的戰(zhàn)略性AI投入：無人駕駛已成為“科技主權(quán)”的關(guān)鍵組成部分，成為各國AI能力的展示窗口。

但這場看似屬于自動駕駛公司的競爭，真正要大規(guī)模落地，卻對“城市系統(tǒng)”提出了更高的要求。Robotaxi的真正拐點，不是車載傳感器，不是算法，不是AI模型，而是承接這些車輛的城市系統(tǒng)。

雖然Robotaxi技術(shù)本身正逐步突破，但“自動駕駛車輛事故頻發(fā)”，依然暴露了一個核心問題：自動駕駛車輛在城市中仍缺乏感知協(xié)同、環(huán)境數(shù)據(jù)，以及系統(tǒng)級調(diào)度能力。

這不是單車智能的問題，而是“城市不夠智能”。就像智能手機的普及需要4G網(wǎng)絡(luò)的鋪設(shè)，Robotaxi的真正上路，同樣依賴一個覆蓋廣泛、響應(yīng)實時、可感知、可控制的AI網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

這也是為什么我們必須重新理解“自動駕駛”——它不再是單點算法，而是一整套支撐AI與物理世界實時互動的“智能城市基礎(chǔ)設(shè)施”。

二、為什么自動駕駛不僅要“腦子”，還要“身體”

傳統(tǒng)的自動駕駛模型依賴單車感知，主要依托車載攝像頭、激光雷達與毫米波雷達采集環(huán)境數(shù)據(jù)。雖然技術(shù)日益成熟，但在動態(tài)、開放、不可預(yù)測的城市空間中仍面臨三大核心技術(shù)瓶頸：

感知盲區(qū)與數(shù)據(jù)遮擋問題：由于城市中存在大量不可預(yù)見的遮擋物(如施工圍欄、大貨車、臨時擺放物體)，單車感知模型往往無法準確判斷動態(tài)環(huán)境的變化，容易誤判路況或錯過突發(fā)事件。

邊界條件識別能力不足：自動駕駛系統(tǒng)在面對非結(jié)構(gòu)化環(huán)境(如施工區(qū)域、臨時改道、異常交通事件)時，難以在缺乏語義標(biāo)注的情況下進行有效應(yīng)對。

協(xié)同能力缺失，孤車作戰(zhàn)：Robotaxi 車隊即使規(guī)模部署，在無外部感知和協(xié)同調(diào)度支持下，依舊像“無網(wǎng)WiFi”狀態(tài)，個體智能不等于系統(tǒng)穩(wěn)定。

為Robotaxi時代鋪設(shè)AI地基

作為城市AI網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的先行者，蘑菇車聯(lián)不只是單純的讓L4級別的自動駕駛車輛跑起來，或提供自動駕駛方案，而是在打造一個系統(tǒng)級、可部署、可運營的“AI網(wǎng)絡(luò)”平臺，讓所有智能體都能實現(xiàn)與世界實時交互。

其AI網(wǎng)絡(luò)由三部分構(gòu)成：

多模態(tài)數(shù)據(jù)感知層：基于路口、道路部署的攝像頭、雷達等傳感器，實時采集環(huán)境與交通狀態(tài)數(shù)據(jù);

MogoMind大模型中樞：具備感知、認知、決策、推理能力的大模型，理解交通語言，完成秒級推理和多車聯(lián)動判斷;

智能調(diào)度執(zhí)行：連接信號燈、路側(cè)單元、車載系統(tǒng)，實現(xiàn)區(qū)域級別的AI協(xié)同決策與落地執(zhí)行。

這意味著，在蘑菇車聯(lián)部署AI網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域內(nèi)，每一輛Robotaxi都不是“孤膽英雄”，而是接入了一個全天候協(xié)同運行的智能交通系統(tǒng)。

四、從Robotaxi，到“AI城市操作系統(tǒng)”

事實上，Robotaxi不是終點，而是AI城市的起點。當(dāng)路端、云端、車端及未來越來越多的智能體被AI網(wǎng)絡(luò)連接起來，一個更具系統(tǒng)智能、資源效率、運行可控性的“城市操作系統(tǒng)”開始顯現(xiàn)。

目前，蘑菇車聯(lián)的AI網(wǎng)絡(luò)已在全國多個城市部署：在北京亦莊、上海嘉定、浙江桐鄉(xiāng)、海南�？诘冉ǔ啥鄠�數(shù)字孿生實時路口;在F1賽事中完成高密度、多人流區(qū)域的接駁調(diào)度等。

從這些落地案例中可以看出，蘑菇車聯(lián)AI網(wǎng)絡(luò)不僅僅是自動駕駛的補丁，更是一種新型的城市運行邏輯。

摩根士丹利的報告是一個信號，自動駕駛商業(yè)化正在成為不可逆的趨勢，但我們也應(yīng)該看到，未來的比拼不在模型，而在部署;不在單點突破，而在系統(tǒng)落地。

蘑菇車聯(lián)所代表的“物理AI”路徑，為Robotaxi提供了真正可持續(xù)、可規(guī)�；�運行的土壤。

所以，與其等待AI下凡，不如先把城市修成它能落腳的地方。

(新媒體責(zé)編：wa12)