自動駕駛出租車這一聽起來很遙遠的概念，似乎正距離我們的生活越來越近。

9 月 22 日，小馬智行宣布曹操出行及吉利汽車創(chuàng)新研究院智能駕駛中心達成戰(zhàn)略合作，共同打造智能駕駛開放運營平臺，并選擇在蘇州落地運營自動駕駛出行服務。

此前，小馬智行與曹操出行就已經達成合作在落地運營自動駕駛出行服務。

據了解，8 月 2 日小馬智行宣布與曹操出行達成合作，將小馬智行自動駕駛出行服務引入更大規(guī)模出行平臺，推動自動駕駛出租車服務在城市出行場景的規(guī)模化落地應用。

早在今年 7 月份，小馬智行在南沙常態(tài)化運行三年多的自動駕駛出行服務 PonyPilot+ 正式投入使用。

作為自動駕駛的頭部企業(yè)之一，小馬智行在嘗試自動駕駛技術商業(yè)化這條充滿不確定性的道路上又邁出了值得紀念的一步。

深耕 L4 級別自動駕駛技術的小馬智行，由于目前大部分企業(yè)選擇 L2 級別進行研發(fā)與應用，小馬智行剛切入賽道就選擇研究 L4 級別的舉動，曾經也在商業(yè)變現上備受資本質疑。

Wind 數據顯示，截至今年 8 月，無人駕駛概念股共有 82 只，其中有 35 只公布了今年上半年的業(yè)績預告，有 15 家尚未實現盈利。

行業(yè)層面上看，自動駕駛是汽車行業(yè)的新方向，然而，自動駕駛技術也會在未來短時間內成為壓垮車企的關鍵稻草。

目前，按 SAE 標準自動駕駛分為 L0-L5 共六個級別，L1-L3 屬于輔助駕駛，當達到 L4-L5 時，車輛完全由系統控制。

當前在 L4 級別自動駕駛技術商用領域中，市場最常見的落地場景是 Robotaxi 以及智慧物流的自動駕駛卡車 Robotruck。

商業(yè)化角度上看，Robotaxi 是無人駕駛最被市場看好的領域。據 IHS 預測，到 2030 年中國共享出行的市場規(guī)模將達到 2.25 萬億元，其中 Robotaxi 占比將達到 60%，規(guī)模將達到 1.3 萬億元。

據 36 氪研究院《中國自動駕駛行業(yè)研究報告》顯示，目前中國自動駕駛市場參與者主要有以中興為代表的通訊設備廠商、長安汽車；比亞迪為代表的傳統車企、小鵬；蔚來等造車新勢力、阿里；滴滴等互聯網 / 科技公司、小馬智行；文遠知行等單車智能公司以及百度華為為首的全棧能力公司。

在自動駕駛領域，百度是國內頭部企業(yè)，Apollo 平臺覆蓋全產業(yè)鏈，目前已經發(fā)布了十個版本，逐步完成了從封閉場景循跡自動駕駛到簡單城市路況自動駕駛，從限定區(qū)域視覺高速自動駕駛飯無人駕駛，以及最新的產教融合賦能自動駕駛教育。

Robotaxi 領域，百度 Apollo 從 2019 年開啟 Robotaxi 無人化研發(fā)，目前已經在全球多個城市開放道路和半開放路段用折扣優(yōu)惠，體驗券，乘坐體驗者自愿付費等形式啟動商業(yè)化探索。

和小馬智行性質類似的另一家 L4 級自動駕駛科技公司文遠知行 WeRide，擁有自研自動駕駛技術和全棧式軟硬件解決方案。在國內市場中，文遠知行的主要優(yōu)勢體現在傳感器交叉驗證；前置激光雷達；360 度全覆蓋；實時數據同步等。

36 氪研究院整理數據預測，未來我國自動駕駛行業(yè)市場空間廣闊，隨著車端，路端，云端智能布局持續(xù)完善，以及自動駕駛滲透率提升和市場機制的形成，加上產業(yè)鏈日漸成熟，預計 2030 年中國智慧交通市場規(guī)模將達到 10.6 萬億元。

此外報告還提到，在未來智慧出行背景下，自動駕駛跨界合作將會成為一大趨勢，整車企業(yè)、核心零部件供應商，自動駕駛解決方案提供商，運營服務商，金融機構，地方政府，保險機構等多組織將共同參與開發(fā)和應用商業(yè)化場景的自動駕駛產品。

這意味著未來自動駕駛 / 智慧交通市場將會是一個多行業(yè)參與入局的領域。種種信息看來，在未來自動駕駛行業(yè)都會是一個廣闊的市場。然而放眼當下，自動駕駛技術似乎處在 " 外火內虛 " 的處境。

尤其是整個行業(yè)都處在燒錢研發(fā)卻尚未形成合理的商業(yè)模式，盡管是小馬智行和百度 Apollo，都只能算是商業(yè)化嘗試，并不足以與巨額的成本相提并論。

除此之外，近年來新能源汽車的輔助駕駛功能導致交通事故頻發(fā)：蔚來汽車半個月連續(xù)出現了兩起事故，其中一起是蔚來 ES8 汽車啟用領航狀態(tài)后，追尾前車，造成嚴重損毀。今年 8 月份，寧波一輛小鵬 P7 的事故視頻在網絡上瘋傳，每次事故的慘烈場面都會加深消費者對自動駕駛技術的質疑。

由此可見，到自動駕駛技術大規(guī)模應用于出租車市場，還需要非常長的周期。

在這期間，車企們一方面得持續(xù)深耕自動駕駛技術，確保技術應用足夠安全可靠；另一方面需要在用戶端對自動駕駛技術建立起信賴度。很明顯，這兩條路都注定不好走。