自動駕駛正在褪去“技術狂歡”的外衣，真正進入以極致成本控制和全場景商業化運營為核心的產業下半場。L3與L4之爭、物理AI的爆發、供應鏈的成熟，都在推動行業加速洗牌。

成立十周年的小馬智行，在2026北京車展亮出自己的新底牌：

一是把最新版Robotaxi的整車成本，下探至23萬元以內，比1輛國產特斯拉Model 3低配版本的售價還要低。

二是小馬智行正式殺入萬億級城配市場，發布全球首款全車規、全冗余L4級無人駕駛輕卡。

第三項是技術進展，小馬智行創始人兼CTO樓天城宣布，今年已完成核心AI技術的系統性迭代，即世界模型2.0——這不僅是L4級自動駕駛技術進化的核心底座，也是其應對復雜城市交通環境的戰略級保障。

三個看似獨立的消息，其實串起了一條完整的敘事線：小馬智行的L4級自動駕駛正在從“技術可行”走向“商業可持續”。

01

Robotaxi越過“成本奇點”

Robotaxi行業過去最核心的商業質疑，是“賬算不算得平”——一輛Robotaxi的改裝成本動輒百萬量級，車隊規模擴張意味著虧損同步放大。

而小馬智行給出的23萬元成本，是包含整車、電池、全套 L4 自動駕駛套件的全包價，直接把無人車的準入門檻拉到量產車水平線。

這并不是簡單的降價，而是成本結構從“實驗”到“量產”的質變。據小馬智行CFO王皓俊透露，按六年折舊計算，單車年資產成本不到4萬元，而行業此前的普遍成本是40萬至50萬元。

將一臺Robotaxi的總成本壓至Model 3售價以下，意味著成本結構的差異將直接轉化為商業模式的競爭力——“不用再跟投資人講一個長期才能兌現的故事，單車的賬已經算清楚了”。

這背后，不是簡單壓縮硬件，而是中國智能汽車產業鏈規模化成熟的時代紅利，也是小馬智行多年來通過正向研發對軟硬件系統持續打磨的結果。

小馬智行第七代 Robotaxi 僅用半年就在北京、廣州、深圳落地運營，率先在廣州、深圳實現單車經濟模型轉正；當前車隊規模突破1400臺，用戶破百萬，同比增長近三倍。

按照規劃，2026 年內小馬智行將落地全球超20座城市，車輛總規模沖至 3000 臺，其中豐田鉑智4X Robotaxi將落地千輛，該車型目前已開啟全無人駕駛測試，即將在一線城市投入商業運營。

在小馬智行創始人兼CEO彭軍看來，Robotaxi 下半場早已不是 “能不能開”，而是能不能低成本大規模跑。小馬智行在廣州、深圳的盈利驗證了核心邏輯：車隊密度越高，乘客等待時間越短、空載率越低，運營效率直接拉滿。而 23 萬的成本突破，意味著這套盈利模型可以快速復制到新一線、海外市場，徹底打破 “小眾示范” 的魔咒。

從行業視角看，2026 年已是公認的L4 上量元年，政策完善、供應鏈成熟、算法迭代三重共振，而小馬智行用成本數據證明：L4 商業化的核心壁壘，從來不是單一技術，而是 “正向研發 + 規模效應 + 標準化運營” 的體系能力。

02

切入萬億城配市場

如果說成本23萬元的Robotaxi 是重塑出行格局，那小馬智行首發的 L4 無人輕卡，則是精準切中萬億城配市場的痛點。

這款聯合寧德時代坤勢底盤打造的車型，是業內首款全車規、全冗余的 L4 無人輕卡，從誕生之初就跳過 “試錯階段”，直接按商業化標準設計。

它的核心優勢，是三大能力與 Robotaxi 同源復用：同一套城市復雜路況應對能力、同一套全無人運營體系、同一套車規級智駕套件，技術共享率超 80%，落地即具備規模化能力。

彭軍表示，這款輕卡將全面復用成熟的Robotaxi城市運營和技術能力，車規級硬件套件乃至補能、地勤、遠程協助等全套無人運營體系，幾乎原封不動地平移到輕卡之上，在技術、安全、經濟方面具備跨代際優勢。

這種同源復用不僅大幅攤薄了研發成本，更放大了規模化運營的邊際效益。

至于為什么要做輕卡而不是無人物流小車？樓天城透露，小馬此前統計過城配市場不同車型的數量，其中輕卡占據的市場份額最大，所以小馬選擇以輕卡入局，將自動駕駛技術，引入新的場景，輕卡的軟件和運營網絡，直接就能復用Robotaxi的能力。

這也是最近的行業趨勢，一個自動駕駛玩家，不再局限于單個商業化場景，而是邁向了多元化。

中國城市配送市場全年規模高達2萬億元，輕卡保有量超784萬輛，卻長期被運力缺口和人工成本所困擾——這個龐大的存量市場，正是無人輕卡真正的瞄準目標。

對物流行業而言，這款輕卡的吸引力很直接：貨箱容積18立方米，單趟運力比主流城配方案提升2.6倍；單公里貨運成本比人工模式下降近50%；設計壽命60萬公里，支持7×24小時不間斷運營。

小馬智行在城配領域開啟攻城略地之時，重卡同樣不甘人后。旗下第四代L4級無人重卡已實現量產下線，單公里貨運成本可節省約29%，并獲批全國首張自動駕駛卡車編隊后車無人化載貨示范許可。

加上與中國外運的深化合作，小馬智行正式構建了“干線物流+城市配送”的全場景物流閉環。一手抓跨省干線大動脈，一手扎進城區配送毛細血管，用成熟的 L4 能力平替人力，既解決行業痛點，又通過技術復用攤薄成本，形成 “出行 + 物流” 雙向增效的生態優勢。

03

世界模型2.0：當AI開始“審查”AI自己

產品爆發的底層，是技術代際升級。樓天城把 AI 駕駛演進分為三階段：模仿學習、強化學習、自主學習，而世界模型 2.0 正是自主學習的核心載體。

2020 年小馬智行率先落地世界模型 1.0，打造 “虛擬駕校” 讓 AI 通過強化學習超越人類。樓天城在發布會上講述了這樣一個轉變：當Robotaxi開得“比人類更好”，“人看不懂”——工程師們不再是總能給出正確改進建議的那一方。

小馬智行給出的解法是：讓AI審視AI自己。這就是小馬智行最新迭代的世界模型2.0。

當車端模型在某個場景持續表現不佳，世界模型2.0能自動識別問題，并指導工程師補充特定場景數據。由此構筑起一個“精度飛輪”：大規模商業運營產生高價值數據→世界模型提升精度→車端模型增強→支撐更大規模車隊部署→產生更多高精度數據。

這事實上也形成一道其他玩家難以復制的結構性護城河：只有在真實世界大規模運營L4無人車隊的公司，才能持續產出這種高價值數據，讓世界模型高效率地提升精度。

安全層面，小馬智行更直接給出行業標準：全系統故障可運行（Fail-Operational）。通過計算平臺、傳感器、底盤的全冗余設計，車輛即便遭遇軟硬件故障，也能安全行駛并靠邊停車，杜絕失控、追尾、堵路風險。這套設計已覆蓋 Robotaxi、無人輕卡、無人重卡全產品線，是 L4 規模化運營的底線保障。

樓天城直言，行業十年最大認知糾偏就是世界模型：早年靠模仿人類駕駛的路徑早已觸頂，當 AI 駕駛能力顯著超越人類，人類已無法評判優劣，只能靠 AI 自我優化。這也解釋了為何 L2 的海量真實數據，對 L4 幾乎無用 ——L4 依賴虛擬合成數據，必須走完世界模型 + 強化學習的完整路徑，沒有捷徑。

在全棧技術持續進化的背后，小馬智行也延續了與關鍵硬件伙伴的深度協同。車展次日，小馬智行發布了與NVIDIA合作打造的新一代自動駕駛域控制器，基于NVIDIA DRIVE Hyperion平臺，綜合算力最高可達4000 FP4 TFLOPS，為多傳感器融合和全場景感知提供了更強的算力支撐。

這也是小馬智行“軟硬件協同”技術路線的延續。

小馬智行在此刻亮出的底牌并不復雜：用成本23萬元的Robotaxi證明L4能賺錢，用無人輕卡打通全場景物流鏈條，再用持續迭代的世界模型構筑數據飛輪。這不只是小馬智行的路線圖，也可能是整個L4自動駕駛行業通往規模化盈利最清晰的路徑之一。