文 | 奇数场

美国当地时间 2 月 4 日，Uber CEO Dara Khosrowshahi 在发布 2025 年第四季度财报时表示，根据在自动驾驶汽车领域所看到的，Uber 比以往任何时候都更加确信这是一个价值数万亿美元的机遇。

到 2026 年底，Uber 预计将在全球多达 15 个城市提供自动驾驶汽车出行服务（AV trips），涵盖美国和其他国家，到 2029 年成为全球最大的自动驾驶汽车出行服务提供商。

2026 年，距离彼时共享汽车的一阵喧嚣，正好是第十年。而今年，又恰好被认为是 Robotaxi 元年。出行服务的赛道上，好似又完成了一次接力。

就在美国当地时间 2 月 2 日，Waymo 宣布完成 160 亿美元融资，公司估值在投后达到了 1260 亿美元。Waymo 官方指出，这标志着大规模自动驾驶时代，已经到来。

另一边，特斯拉也断腕一搏，向自动驾驶吹起全力进击的号角。

从盛极一时，到一地鸡毛，曾经的共享汽车可谓是披着汽车产业新四化之一的共享化高调开场，但却没能逃脱商业模式的桎梏，黯然离场。

Robotaxi 作为自动驾驶在出行场景上的商业化落地，重资产，高度依赖周转率，这个和共享汽车的显著共性使得这两者被拿来做比照，更进一步地说，试图用共享汽车的失败，照见 Robotaxi 的潜在风险。

当年盛况

当下，全球范围内各龙头的 Robotaxi 业务如火如荼。彼时，共享汽车也可谓一场豪门盛宴，几乎所有世界级的主机厂和租赁巨头都重金入局。

欧洲大陆上，戴姆勒、宝马、大众等车企是这一模式最早的也是投入最大的推动者，他们试图通过分时租赁消化产能并抢占入口。Car2Go 作为行业的标志性品牌，首创了随取随还的模式，曾扩展至全球 20 多个国家，但随后与宝马业务合并为 ShareNow，退出北美市场，欧洲业务也出售给了 Stellantis。

北美大陆的通用和福特更加直接，快速试错，快速止损，当发现财务模型跑不通的时候，选择了迅速切断。Maven 曾是通用旗下一个非常有野心的项目，甚至推出了针对零工经济司机的周租服务。然而，2020 年，通用宣布永久停止 Maven 的运营，将资源重新集中到自动驾驶和电动化上。

国内市场则堪称全球最大的试验场，以上汽 EVCARD、首汽 GoFun 为代表，前者背靠上汽，曾是全球最大的电动汽车分时租赁品牌，后者拥有大量油车、电车，一度占据国内市场份额第一。但最后，两家都不得不经历极大规模的业务收缩和转型。

而这场大浪淘沙的尾声，相比于这些急转型的车企，传统租赁公司和部分欧洲集团反而表现出更强的韧性。Stellantis 旗下的 Free2Move 依旧是市场上的收割者，在收购 ShareNow 后，成为全球较大的共享出行平台之一，目前仍在持续运营中。共享汽车的鼻祖 Zipcar，被 Avis 收购以后作为传统租赁业务的补充一直存在，虽然增长放缓，但因为运营模式相对保守，主打定点取还，减少了调度压力，反而比随取随还的模式活得更久。

足以见得，即使拥有顶级的造车能力和雄厚的资本，这些巨头依然没跑通共享汽车的单车经济模型。几乎全球汽车工业的半壁江山，都给共享汽车交过这笔学费。

这个现实也成为对新秀 Robotaxi 最直观的拷问，如果共享汽车连一辆十万块钱的普通汽车都跑不回本，你凭什么可能？

就在几天前，Dara Khosrowshahi 直言，仅靠网约车，赢不了 Robotaxi 之战。

两个物种

在 Robotaxi 和共享汽车这两种模式中，用户和那台车之间都处在一种 exclusive 的关系中。这营造出一个共同的表象，用户都不用买车也能用车，都是按次或者按时间付费，都享受去陌生人化。

与此同时，车辆的所有权都归属于 B 端，库存在本质上都表现为时间，所以拥有一个一致的核心的财务目标，即对抗闲置。

但一旦由表及里去看，它们是两个不同的物种。

共享汽车交付的是车辆在一段时间内的独家控制权，Robotaxi 只交付车辆在一段时间内提供的位移服务。

从这里开始，车在两者中扮演的角色就开始分化。前者中，车是产品，是四个轮子加发动机，也是冰箱彩电大沙发。后者中，车是履约的工具，而且车被精准限定在交通工具的定位上。

到这一步，仍不足以区分二者成败命运。

真正的分水岭建立在人这个关键因素上，并且体现在一个非常具体的物理动作上，即谁在负责移动空车。于是，二者的用户行为机制和调度机制明显不同。

当车辆的控制权交付给用户以后，用户除了驾驶，也可能在休息，在等人，在办事，车辆有一部分时间在闲置。但 Robotaxi 中用户只能选择起点、终点，享受到的只有被送达这件服务。

在那些闲置的每一秒中，企业始终在承担着折旧。

一旦把车辆的控制权交付给用户，车辆的使用效率也就由用户在决定，企业无权干预这台车是不是在闲置，在让这台车创造出最大的价值上，他们是无力的。但当控制权掌握在企业手中时，车辆会自然地被要求快周转、少空驶。

因此，共享汽车和 Robotaxi 在单车收入函数上就产生了分化，一个是占用时长函数，一个是可调度流量函数。控制单车收入的主动权，从一开始就不在共享汽车企业手里。

不仅如此，共享汽车的车辆如果没有被租出去，就是一块静止的金属疙瘩。它无法感知需求，也无法寻找需求，调度能力几乎为零。这产生了极高的摩擦成本，要么让用户自己来找车，要么雇人把车挪到热点区。

Robotaxi 的车辆则是流动的，具有自我调度的能力，可以像水一样流向需求高地。Robotaxi 将调度从一个昂贵的、人力的、外部的动作，内化为了一个零边际成本的、软件的、内部的动作，系统可以优化路径，优化高峰调度。这彻底改变了资产的周转效率上限。

车作为交通工具，在两种模式中的单车效率显著不同。

如果说到这一步尚且属于汽车分时租赁和网约车之间的博弈，那么，Robotaxi 对人在结构上所做的技术性移除，就是一个根本性的变革。

规模艺术

导致共享汽车失败的核心原因之一就在于资产太重，回报太慢，很多企业根本没熬到规模形成。

2017 年年初，时任环球车享汽车租赁有限公司总经理的曹光宇曾说，" 如果我们的经济效益要是出来，必须得走到一定的规模。" 该公司正是上汽旗下的汽车租赁公司。无独有偶，当时力帆控股副总裁兼盼达用车 CEO 高钰也指出，" 分时租赁也好，共享汽车也好，离不开商业的本质，所以必须依靠规模效应、时间效应。"

然而天不遂人愿。

共享汽车要求用户必须持有驾照，必须清醒且身体健康，必须承担驾驶责任，门槛极高。这注定它只能服务于有能力开车但没车的小众补充市场。

不仅如此，在用户使用体验上，取车、还车位置不确定，缺停车位，用车前检查还存在责任转移的嫌疑，并且用户的高学习成本过高。

因此，共享汽车只能在偶发的需求场景中成立，没有办法进入高频出行主场。

Robotaxi 的门槛相较极低，不需要人来驾驶，用户只需要有一个人即可，老人、小孩、盲人皆可，用户几乎不需要承担任何劳动和责任。因此，它服务的是全人类的出行需求，使用场景是即时的、相对高频的，其市场规模 TAM 远高于共享汽车。

TAM 直接约束了共享汽车周转率的天花板。共享汽车之所以在很多二线城市失败，就是因为当地的 TAM 太小。

Dara Khosrowshahi 指出，尽管 Uber 目前尚未在旧金山提供 Robotaxi 服务，" 但自动驾驶汽车供应量的增加推动了整个市场的增长。" 虽然通过铺设规模能够反向激活 TAM，但这之间有一个阈值。没有足够大的 TAM，盲目铺设规模只会拉低周转率。

很多企业当时为了抢占市场，早期投放几千辆车，结果，当地有驾照且愿意租车的人并没有那么多，单车周转率骤降，单车收入无法覆盖折旧。

截至 2016 年底，环球车享在全国运行的车辆就超过 8400 辆，入驻 23 个城市，包括 6 个省会城市，分时租赁会员超 33 万人，而车辆平均每天使用时长为 2.8 小时以上。

即使一开始就铺开了巨大的规模，共享汽车却依旧无法在高峰期提供足够的运力，导致它连高价值时段都没吃透。所谓的高价值时段，就是那些订单密度高，路径可预测，用户复购稳定的时段，比如通勤、机场摆渡等。

Robotaxi 反而由于多方原因，集中在限定区域、高价值时段，这恰恰在一定程度上避免了重蹈覆辙，不可谓是一种集中兵力打歼灭战的策略。

目前，Waymo 投入运营车辆约 2500 辆，文远知行 Robotaxi 车队规模为 1023 辆，小马智行 Robotaxi 车队共 250 多辆。萝卜快跑未明确透露其车队规模，预测已超过 1000 台。

Robotaxi 运营的艺术就在于让规模的扩张速度，始终略微滞后于 TAM 的释放速度，以保持高周转率。

此外，TAM 和周转率之间存在一个起步门槛。只有当 TAM 达到一定密度时，维持高周转率所需的接驾空驶才会降到可接受范围。只有在高密度 TAM 的区域，才有可能诞生高周转率的商业模型。比如，如果两个订单之间相隔 10 公里，车辆就要为了接下一单空跑 20 分钟。如果两个订单之间相隔仅 500 米，车刚放下客，转个弯就能接下一个。

目前，全球 Robotaxi 的选址呈现出四个黄金共性。要么选择气候和路网更简单的城市，要么进入开了政策绿灯的特定区域，要么开辟地标级的文旅娱乐场景，除此之外，便是具有高价值的出行密度和支付能力的城市。

这些城市人口稠密，打车难，打车贵，比如旧金山、纽约、北京、上海、伦敦等，是自动驾驶从验证技术转向验证商业模式后的必争之地。因此，尽管旧金山地形复杂，多山又多雾，但 Waymo 和 Zoox 都还必须咬紧这里，就是因为这里的用户付费意愿最高。

值得一提的是，即使 TAM 很大，如果 Waymo、特斯拉、萝卜快跑等同时在一个城市投放了 10 万辆 Robotaxi，导致供给过剩，那么大家的周转率都会跌破盈亏平衡线。

榨干机器

共享汽车的先驱们，已经给 Robotaxi 后来者提供了一个预警。如果没有根本性的技术变革，仅仅依靠现有的规模和堆资金，是无法解决资产效率低下的核心难题的。

因此，自动驾驶技术的出现和日趋成熟，加之汽车形态的流变，让越来越多的企业在 Robotaxi 上前赴后继。

当机器在驾驶，机器在调度，机器在负责充电、清洁和维保，甚至车辆能随场景需求转变形态，车辆将作为一种生产设备，被尽可能地 " 榨干 "。

人在开车的时候，驾驶质量不可控，系统对效率没有控制权。Robotaxi 实现高效出行，不仅在于它消除了人类驾驶的生理束缚，比如疲劳驾驶、情绪干扰等，核心逻辑更在于它将驾驶行为从人类司机的局部最优解转变为系统的全局最优解。

从每个人只看自己眼前的路，转接到上帝视角，通过系统调度，实现车与车、车与路协同配合，把通行效率推向物理极限。比如，减少堵车时间，缩短等红灯时间，降低事故发生率等。

目前，Uber 通过与 Waymo 合作，在美国奥斯汀、亚特兰大、凤凰城提供 Robotaxi 服务。Uber 表示，在亚特兰大和奥斯汀等城市，Waymo 的 Robotaxi 已经被证明比大多数 Uber 司机更高效。

资产效率的逻辑是填充率。单车利用率就是靠一个又一个订单填出来的。自动驾驶技术的变革，带来的结果是从周转率的优化，到利用率的提高。

共享汽车曾以为自己是高频刚需，结果发现除了上下班高峰，大部分时间车是闲置的，单车利用率极低。仅仅给用户提供方便的车辆，并没能创造出新的出行需求。

Robotaxi 和共享汽车一样，也面临着恐怖的峰谷效应，早晚高峰车不够用，平峰期车又闲置。它显然并没有改变人的出行规律，下午 3 点打车的人少，就是少，不管是人开，还是机器开。

正如 Dara Khosrowshahi 所说，Robotaxi 面临的一个重大问题是，在一天中出行需求较低的时段，这些车辆该如何处理？当初，共享汽车就没有解决这个问题，如果 Robotaxi 不能解决平峰期的使用率问题，它的回本周期将被无限拉长。

这也是为什么对于初期市场验证期来说，日均单量才是唯一的存活指标，比跑了多少时长要更敏感。

在这个阶段，聚焦高价值时段、缩短运营时间反而是一种明智的战术选择，要追求的是把单位模型打正，做技术和运营闭环的验证。强制车辆在平峰期扫街，很可能跑得越多，亏得越多。

同时，不管是通勤、摆渡，还是接送孩子等场景，Robotaxi 早期用户往往对价格不敏感。如果在一天中最黄金的 3 个小时、在需求最密集的机场、高铁站、CBD，Robotaxi 能证明自己比传统网约车更高效、体验更好，那么商业逻辑的最小可行性产品就验证成功了。

如果对于闲置期，Robotaxi 能做到的只是降低挪车成本，那共享汽车踩过的坑依旧有可能在前面等着它。

Dara Khosrowshahi 指出，鉴于大多数城市共享出行需求波动性很大，像 Uber 这样打造 Robotaxi 和人工驾驶车辆相结合的 " 混合 " 网络，是大多数市场的最佳选择。

不仅如此，Uber 的解决之道更在于，利用送外卖和货运业务。同时提供网约车和配送服务，意味着 Uber 旗下的 Robotaxi 可以根据需求的变化在两者之间切换。

Dara Khosrowshahi 表示，" 将配送和货运纳入我们的物流生态系统，使我们有机会以比其他任何人都更高的结构性利用率来实际使用这些车辆。" 他认为，配送服务可能是实现 Robotaxi 经济效益的关键。

Uber 第四季度财报显示，其网约车业务营收达 82 亿美元，外卖业务营收 49 亿美元，同比增长 30%，增速高于前者 11 个百分点。

一盆冷水

言及至此，共享汽车的运营逻辑是租赁，是去司机化的短时租车的生意。而 Robotaxi 是一种系统化运力，车辆不再是一个消费品，而是一台用来生产位移的机器，而且是能被算法连续调用的机器。

一旦车辆被视为产能单元，整个城市的交通就变成了一个巨大的数学优化题，它自动进入了规模经济和网络优化的逻辑。它的终极 KPI 就是这台车在城市网络中能创造多少载客里程。

从共享汽车到 Robotaxi，决定盈亏的主变量已经发生置换，经济模型也就随之换代了，二者在经济属性上分道扬镳。

因此，如果要用共享汽车的失败作为 Robotaxi 的风险参照，除非 Robotaxi 被迫退化为无人短时租车。比如，车辆长时间人工接管，大量远程驾驶，无法持续派单；比如，需要一人监控 1 – 2 辆车，高频人工调度；比如，在夜间和非高峰无法运营。

谁在负责移动空车，这个看似微小的差异，导致了两者在供需匹配效率和市场天花板上的指数级偏离。

Robotaxi 的经济模型本质是用高昂的固定资产技术投入去置换昂贵的变动人力成本和低效的资产闲置损耗。它能否成功的唯一关键就在于单量能否跑赢巨额车辆折旧。

2025 年，Waymo 年订单量已达 1500 万，在美国六大都市区单周订单超 40 万单，过去一年单周订单量提高了两倍之多，累计订单量已突破 2000 万。截至 2025 年 10 月 31 日，萝卜快跑累计订单量突破 1700 万，单周全无人订单量超 25 万。此外，文远知行透露，其 Robotaxi 阿布扎比车队即将实现单车盈亏平衡。

当作为一种系统化运力，Robotaxi 单车收入上限取决于城市需求密度、调度效率，以及城市通行效率。

值得一提的是，在早期验证阶段，Robotaxi 的 TAM 是网约车的技术替代版。在任何城市里，Robotaxi 的第一性 TAM 都必然锚定在有人今天已经在打车的那部分需求。

但是，如果只是替代网约车，那么 Robotaxi 的 TAM 上限会被出行频率、时间价值、城市路权和拥堵等天花板锁住。仅靠这个阶段的 TAM，根本撑不起 Waymo 和特斯拉们千亿、万亿美元的估值想象。

从长期看，当 Robotaxi 改变了人们的出行决策方式，重塑城市出行结构，这时 TAM 才会发生跃迁。

在 Waymo 刚刚完成的那笔百亿美元的融资中，DST Global 联合创始人 Saurabh Gupta 就表示，" 以 Waymo 为引领的自动驾驶，将对我们的生活和工作方式产生深远影响，包括重塑城市。"Dragoneer 合伙人 Jared Middleman 也高度认可自动驾驶技术和 Waymo 的价值，他说，" 他们蓄势待发，将彻底改变全球各地社区中人和货物的流动方式。"

要实现这个跃迁，必须跨越一个奇点，即 Robotaxi 的每公里综合成本必须击穿私家车的持有成本。当打无人车比自己养车更便宜的那一刻出现时，城市出行结构的重塑才会真正开始，TAM 的封印会被彻底解开。在此之前，它只能在网约车的存量市场里内卷。

然而，大多数 Robotaxi 企业都会卡在第一层，因为在这一层就已经很难。一如 Dara Khosrowshahi 前脚泼出的那盆冷水，"鉴于技术、监管和其他方面的障碍，自动驾驶汽车在未来很多年内可能仍将只占共享出行类别中很小的一部分。"

而第二层中所涉及到的城市治理、路权等，都不是企业能单方面决定的。对 Robotaxi 企业来说，更现实的问题是必须先在替代网约车的这层 TAM 中活下来，才有资格谈下一步。

如果换一种视角，把 Robotaxi 置于空间即服务的语境中，让车辆即使停着也能赚钱，就像起亚 PBV 所畅想的那样，那么，物理位移的上限将有可能被突破。

在回顾早年报道时发现，早在 2017 年年初，滴滴创始人、CEO 程维就指出，未来共享汽车不应再为驾驶员而设计，而是为乘客设计，它将把汽车还原为交通工具而非消费品，并且可以直接在终端使用。

如今，怎么不算是照进了现实呢？