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小马智行第七代Robotaxi,在深圳盈利了

2026-03-02 14:06:28来源:盖世汽车 关键词:自动驾驶第七代Robotaxi阅读量:3608

导读:小马智行第七代Robotaxi在深圳实现盈利,首要因素在于硬件成本的大幅优化与核心技术的迭代。据悉,该车型实现了从“实验性改装”向“前装量产”的转型。
  3月2日,小马智行正式宣布,其第七代Robotaxi于2026年2月在深圳实现月度单车运营盈利转正。这是自动驾驶行业多年积累之后一次具有标志性意义的突破。
 
  早在2025年11月,小马智行已率先在广州完成同一目标,此番在深圳再度达成,意味着这套商业逻辑已在两座超大城市得到复制验证。
 
  单车运营盈利转正(UE转正)是衡量Robotaxi商业化进程的核心指标。它指单辆车的日均收入能够覆盖其直接运营成本,包括车辆与自动驾驶套件折旧、电力消耗、日常维保、云端远程协助、保险及地勤人力等支出。
 
  这一指标的达成,标志着自动驾驶正从依赖融资的研发试点,转向具备自我造血能力的规模化运营阶段。
 
  技术的迭代与成本的压降
 
  小马智行第七代Robotaxi在深圳实现盈利,首要因素在于硬件成本的大幅优化与核心技术的迭代。据悉,该车型实现了从“实验性改装”向“前装量产”的转型。
 
  在成本控制方面,第七代车型采用了100%车规级零部件,其自动驾驶套件的物料成本(BOM)较上一代降低了约70%。这种量级成本压降,使得单车折旧在运营成本中的占比显著下降。与此同时,该车型设计寿命达到60万公里,通过长周期的折旧分摊,进一步优化了财务结构。
 
  技术层面上,第七代Robotaxi搭载了包括9颗激光雷达、14颗摄像头在内的34个传感器,实现了360°盲区覆盖及最远650米的感知距离。资料现实,该车队统一配置了禾赛科技生产的AT128激光雷达,其高分辨率感知能力确保了车辆在深圳高湿度、复杂交通流环境下的稳定运行。
 
  此外,依托自研的PonyWorld世界模型,车辆的安全性已达到人类驾驶员的10倍,这直接导致其商业保险费用较传统出租车降低了约50%,有效压缩了固定运营成本。
 
  除硬件外,用户体验的升级也直接拉动了市场需求。通过虚拟司机技术对行车路径与加减速频率的精准控制,该车型显著降低了行车颠簸感。车内配置的语音交互、温控调节及副驾驶位开放,提升了车辆作为移动空间的服务溢价,为订单量的稳定增长奠定了基础。
 
  运营效率的提升与规模效应的扩大
 
  运营范围的迅速扩张与效率的精细化提升,是小马智行在深圳实现盈利的另一大支撑。小马智行在深圳的运营范围已从最初的21.7平方公里,逐步扩展至2025年底的167.4平方公里。
 
  运营范围的广域化直接带动了订单密度的增加。数据显示,截至2026年2月28日,小马智行第七代Robotaxi在深圳当月单车日均净收入达到338元,日均订单量达23单。
 
  在2026年春节期间,受旅游及探亲需求驱动,单车日均订单一度冲至26单,远高于2025年全国Robotaxi日均15单的行业平均水平。
 
  在运营管理上,小马智行通过AI赋能提升了人力效能,其远程协助人员与车辆的配比已降至1:30。此外,小马智行启动了“轻资产”合作模式,通过与广汽、丰田及深圳西湖集团等伙伴共建车队,将自身的资金压力转化为技术授权与服务分成收益。
 
  截至2025年底,小马智行在深圳投放的第七代Robotaxi规模已扩至千辆,规模化效应将进一步分摊后台管理与技术研发成本。
 
  同时,深圳完善的智能网联基础设施为盈利提供了保障。通过接入深圳智能网联汽车云控平台,车辆实现了“车-路-云”协同,直接提升了车辆的周转效率。
 
  小马智行在广深两座一线城市的连续盈利,对长期处于“亏损质疑”中的自动驾驶行业具有示范意义。其证明了L4级自动驾驶不仅在技术上跨越了城市场景的挑战,在财务上也具备了可持续运营的经济模型。
 
  小马智行创始人兼CEO彭军表示,“在深圳实现Robotaxi单位经济模型(UE)转正,是对公司技术成熟度和商业化战略的重要验证。在中国两座一线城市相继达成这一目标,证明自动驾驶出行不仅在技术层面可行,也已经具备规模化运营的经济可持续性。”
 
  根据市场预测,小马智行计划在2026年将套件成本再降20%,车队规模目标指向3000辆。若在2030年达成10万辆的运营规模,Robotaxi有望占据一线城市出行市场5%以上的份额。这一趋势将加速传统出行平台向智能出行平台的转型,并带动传感器、域控制器等供应链环节的放量。
 
  然而,尽管单车盈利取得突破,企业整体的盈利仍面临挑战。根据同花顺金融及小马智行财报显示,小马智行在2025年第三季度营收虽录得2540万美元,同比增长72%,但净亏损仍达6160万美元。
 
  这表明,在实现单车盈利后,其仍需通过进一步的规模化扩张来覆盖庞大的研发与行政开支。此外,跨区域法规的差异、恶劣天气下的长尾效应处理以及用户数据的隐私保护,仍是行业需长期面对的课题。
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