为什么自动驾驶首先是商业，然后才是技术？

自动驾驶这几年，最大的变化并不是技术又跃迁了多少，而是行业终于开始认真算账了。

过去很长一段时间，自动驾驶讨论的核心是“能不能做到”“算法够不够先进”“场景是不是足够复杂”，但现在，真正决定生死的问题变成了另一套逻辑：跑不跑得起，赚不赚钱，能不能规模复制。当补贴退场、示范项目降温，自动驾驶开始进入一个更现实、也更残酷的阶段——商业化不是锦上添花，而是唯一出路。

这也是为什么我们看到，最先跑出来的自动驾驶，并不在最复杂的城市道路，而是在看起来“不那么性感”的场景里。

Robotaxi、城市无人物流、末端配送、干线物流，这些方向有一个共同点：它们首先是生意，其次才是技术。路线相对固定、需求长期存在、对成本高度敏感，一旦系统稳定，就可以反复复制。规模一旦起来，所有关于算法、算力和硬件的投入，才有被摊薄的可能。

真正推动自动驾驶走向商业化的，并不是“更像人一样开车”，而是“比人更稳定、更便宜、更能持续工作”。

地平线创始人兼CEO余凯博士

因此，也有像地平线这样的供应商开始不局限于整车制造领域，而是越来越重视面向自动驾驶各细分领域，比如物流、矿山，或者Robotaxi的服务商。正如地平线创始人兼CEO余凯博士表示，这些场景化服务的背后都有地平线关键技术支持，涵盖芯片、工具链，包括刚发布的HSD Together算法服务模式。

算力成本决定自动驾驶能不能规模复制

在这个过程中，一个绕不开的现实是：算力成本，正在成为自动驾驶商业化的第一道门槛。过去很多L4方案的问题，并不在于技术不可行，而在于系统成本长期失控。算力冗余过高、硬件价格不可控、芯片与算法割裂，最终导致一个结果——技术成立，生意不成立。

而现在正在发生的变化是，自动驾驶开始围绕“够用、稳定、可量产”重新设计技术底座。算力不再一味堆高，而是服务于明确场景；算法不再追求炫技，而是优先考虑长期运行的可靠性；系统也不再是一次性交付，而是可以持续迭代的生产工具。

这套思路，在无人物流领域体现得尤为明显。

无人物流和干线运输，正在改写经济模型

城市无人物流之所以最早跑通商业模式，本质上是因为它更像一个工业问题，而不是消费体验问题。客户关心的不是“你开得多聪明”，而是“能不能把货准时送到、成本能不能降下来、系统稳不稳定”。

行深智能创始人、董事长、CEO安向京

当无人车可以真正替代部分人力，当方案实现全栈本土化、供应稳定、部署成本可控，商业化就不再依赖补贴，而是自然产生订单。

这时，自动驾驶第一次从“技术展示”，变成了“生产力工具”。

在干线物流领域，变化则更加激进。一个非常重要的转折点是，自动驾驶不再只是往传统卡车上“加系统”，而是开始反向影响车辆本身的设计逻辑。当驾驶舱不再是必需品，车辆的价值结构就会被彻底重写：载货空间更大、有效载重更高、单车运输效率和毛利同步提升。

这意味着，自动驾驶的价值不只是省一个司机，而是直接改变整个物流行业的经济模型。一旦这种模型跑通，自动驾驶就不再是成本中心，而是利润的放大器。

Robotaxi运营效率的账才是规模化关键

相比之下，Robotaxi的商业化路径反而更考验耐心。真正的难点从来不在“能不能在城市里跑”，而在于运营效率能不能算得过账。一台车每天跑多久、空驶率能不能压下来、系统维护和升级的长期成本高不高，这些才是决定Robotaxi能否规模化的关键。

也正因为如此，Robotaxi的竞争正在从“谁覆盖的城市更多”，转向“谁的系统更像一套成熟的运营平台”。当算法、算力和调度系统被整体优化，Robotaxi才有可能从示范项目，变成可复制的商业模式。

可持续比前沿技术更有胜算

放在更大的视角看，自动驾驶正在经历一条非常清晰的路线转变：从技术驱动，走向价值驱动。

行业已经逐渐形成共识。技术不再是唯一卖点，真正重要的是能不能降低客户的总成本；算法再先进，如果无法长期稳定供货和演进，也无法支撑规模化；单点突破的时代正在过去，平台化、生态化能力决定了上限。

自动驾驶的竞争，已经不再是“谁的方案最前沿”，而是“谁能用最低的系统成本，解决最真实、最长期的生产问题”。

所以可以预见，自动驾驶不会以一种一夜爆发的方式改变世界。它更像一块一块被吃下来的市场：先是物流、再是干线、再是固定运营场景，最后才是更复杂的城市出行。用真实运营数据反哺系统，用现金流支撑技术演进。

最终跑出来的，不一定是最会讲故事的公司，而是最早把账算清楚、并且长期算得下去的那一批人。