重返自动驾驶赛道,它们还能“上桌吃饭”吗?

他们中途散场的原因，相信“前人之述备矣”，是战略性退场，还是被商业压力所累，更或是怪自己“来时不逢春”，我们不去过多考究。

如今，我们立足于当下，着眼于行业发展。历经技术沉淀、政策松绑与商业验证后，如今的自动驾驶行业已从技术试错阶段，稳步迈入规模化落地的关键期，技术、商业化、生态三大核心维度取得了实质性突破。

技术层面，AI大模型驱动的端到端架构成为主流，逐步替代了此前碎片化的规则驱动模式，对长尾场景的泛化能力大幅提升，同时激光雷达等核心硬件成本持续下探，单车智能与车路云一体化互补发展，逐步解决了场景适配难、研发成本高的行业痛点。

政策端，全球多国开始为自动驾驶“松绑”。欧美大幅提升无方向盘自动驾驶车部署上限，中国也对L3级车型路权在逐渐放宽，自动驾驶地方性立法立法与智能网联基建配套同步推进，为落地扫清制度障碍和提供基建红利。

全球的自动驾驶商业化落地也实现从单点测试到规模运营的跨越。在海外，Robotaxi一直被放置在重要发展位置，现已逐步实现大区域常态化运营；国内Robotaxi商业化同样取得阶段性成果，北京、上海、广州、武汉等城市已突破"区域限制"，实现从示范区到跨区域联动的运营网络升级，部分企业更在特定区域开展全无人商业化收费服务。此外，低速无人配送、无人环卫、无人矿区、无人港口等低风险场景也率先实现商业变现，验证了自动驾驶的真实商业价值……

产业链生态也告别单打独斗，形成车企、科技公司、出行平台、基建方的协同共生格局，生态赋能产业发展。

如今的行业，已不再是从前那个“蹒跚学步的幼童”，而是一个“充满活力与朝气的青年”。

完善的政策体系、活跃的资本运作、日益发展的技术、成熟的产业链，正加速推动行业的底层逻辑发生改变。自动驾驶已不再是资本烧钱的概念赛道，而是有清晰落地路径、明确盈利预期的实体产业。这正是Motional、通用、Uber等玩家重返赛场的核心原因。

意料之中的是，回归者们并没有打无准备之仗。

意料之外的却是，这场回归，玩家们并非重走老路，而是依托行业新基础的开启了全新的精准布局。

一方面，回归者们在撤退期间并未真正“离场”，而是以一种更隐蔽、更聚焦的方式积蓄能量。另一方面，部分回归者也开始重新校准自己在产业链上的生态位，完成角色身份的转变。

例如在暂停自动驾驶业务一段时间以后，Cruise这一次的重启显得克制。新团队由特斯拉Autopilot前负责人斯特林·安德森领衔，方向从运营车队转向服务个人消费者——以L3级系统为核心，嵌入量产车型，先从高速、可控路况开始，逐步扩展能力。此次重启还伴随着人才策略的调整。GM 正积极招募曾在 Cruise 任职的技术人员，以利用他们在全无人驾驶研发中的经验。

曾在2023到2025年初暂缓robotaxi项目的小鹏汽车，期间也将主要精力集中在量产车型的研发、生产及市场推广上，Robotaxi项目相关工作处于低调筹备状态。

2025年10月，小鹏内部在正式重启Robotaxi项目，开启了内部转岗，同时计划聘用业内知名L4级别公司人才，以迎接2026年L4级别车型的量产。

再次入局Robotaxi，小鹏汽车也选择轻装上阵。此前，小鹏汽车的思路是造一台全新的Robotaxi，如今是基于在研的车型试运营，再正式商业运营。结合此前小鹏在量产车上做Robotaxi的落地尝试经验，这次，小鹏的想法也做了进一步升级，即在车型上提前部署能支持L4级别自动驾驶能力的硬件，使之既可以支持L2、L3，也可以支持L4，这样一来减少了资源浪费和消耗，不用再为Robotaxi重新设计一款新的车型。

至于后续小鹏汽车Robotaxi的商业运营模式，小鹏方面也透露在初步测试阶段会自己运营Robotaxi，如果出现测试不通过等情况，小鹏汽车再去寻求合作方，一起探讨如何实现Robotaxi商业化。

还有Uber，2026年1月底，Uber宣布成立“AV Labs”部门，正式重返自动驾驶赛场，放弃了全栈自研，转型为一家纯粹的自动驾驶数据服务商。换言之，它从亲身下场的淘金者，转变为“卖铲子的工具人”。

不仅如此，Uber在期间还参与小马智行、文远知行、Waabi的融资，积极主导自动驾驶投资布局，在日前Waabi的投资中，双方协定Waabi将在Uber平台上部署超25000台Robotaxi。目前其在全球已拥有超20家自动驾驶伙伴，完成了从“自动驾驶公司”到“自动驾驶生态平台”的蜕变。

停摆近两年，遭遇股东结构调整与多轮裁员的Motional，此次回归也彻底摒弃了传统的技术研发路径，转向以AI基础模型为核心的技术架构。

即重新整合模型与端到端架构，舍弃传统多模型独立运行的复杂体系，将多个小型机器学习模型整合为统一的AI基础模型，构建端到端的自动驾驶系统架构。通过Transformer等先进架构，实现环境感知、决策规划等任务的统一处理，提升系统整体效率和泛化能力。同时，保留小型模型工具链，为开发者保留面向特定场景的小型模型，形成“双轨并行”策略。这样既满足大规模部署需求，又兼顾技术灵活性，便于针对不同城市或场景快速适配。

Motional方面表示，AI能力的快速进展让公司看到机会，但系统距离可负担、可泛化、可规模化仍有差距，因此才做出暂停商业动作的决定。

目前，Motional已在拉斯维加斯启动内部试运营，为员工提供配备安全员的Robotaxi服务，收集实际运行数据并优化系统性能。预计在2026年晚些时候与未披露的网约车伙伴合作，向公众开放服务，继续在拉斯维加斯运营并扩大覆盖范围。同时，公司宣布到2026年末将撤下安全员，在拉斯维加斯启动商业化无人驾驶运营。

可以看到，包括Motional在内的回归者或多或少都重新调整了战略路线，在技术与商业化上做出了相应的“妥协”，不再醉心于单一技术的颠覆，而是基于对行业的深刻认知后，从生态、落地部署上做了更为精细也更具现实意义的规划。

“重生”归来的它们，似乎都踌躇满志，但“人不可能再次踏入同一条河流”——这批回归者也是。

这些年来，经历了行业爆发红利，曾经与它们并驾齐驱的一众玩家，甚至以前难以望其项背的追赶者，早已完成从技术试错到规模落地的蜕变，在各赛道筑起了技术、数据、生态的三重护城河。

纵观如今的Robotaxi赛道，Waymo目前已在凤凰城、旧金山等地大规模运营凭45万次周订单的常态化运营形成数据飞轮，刚刚完成160亿美元融资的它，估值在一年多以内实现百亿级到千亿级突破，手握“充足弹药”，计划在2026年将Robotaxi服务拓展至全球20多个城市，目光已投向东京、伦敦等海外市场。

背靠亚马逊的Zoox，是全美唯一一款“为无人驾驶而生”的原生Robotaxi，这种从零出发的架构使其在空间利用、安全冗余和系统响应方面具备一定优势。同时依托亚马逊云服务的基础设施，Zoox能够进行大规模的数据训练和模型优化，拥有着数据与技术协同的优势；此外，其在加州海沃德建立了自主制造工厂可实现年生产1万辆，能为大规模商业化运营提供了基础。

还有特斯拉，已在得克萨斯州奥斯汀和旧金山湾区启动试点服务，车队规模达500辆。2026年，其计划扩大至全美约三分之一至二分之一的区域，目标是到2026年底实现车队规模月均翻倍增长。虽不久前才启动无安全员Robotaxi商用服务，但其可凭借“技术+成本+生态”三重优势，整合车辆制造、充电网络、自动驾驶技术，形成“制造-运营-服务”闭环，同样是牌局上不可忽视的力量。

不仅如此，这些回归者还要面对文远知行、小马智行、萝卜快跑等一众中国企业，凭借产业链优势在成本端形成的压力。

总之，这批回归者“来时不逢春”，此时重新上桌也绝非“多双筷子”的事。

Motional等回归者能否在接受住市场和技术迭代的考验，论证其重新校准的商业化路径无误，将是接下来行业关注的重点。