十餘年前，特斯拉（Tesla）創辦人馬斯克對自動駕駛未來的描述仍顯得遙不可及。如今，隨着該公司旗下的Robotaxi試點車隊正式在美國奧斯汀啟動，一場深刻改變人類出行方式的嘗試開始落地。這不僅是技術的實驗，更是一場關於商業模式、監管環境、社會接受度的多重考驗。

商業野心與成本邏輯

根據產業觀察機構推估，若技術與政策條件允許，Robotaxi車隊在2040年規模有望擴大至數百萬輛，營收可達數千億美元。這樣的預期並非憑空而來。特斯拉擁有完整的上下游控制權，從整車生產、自研自動駕駛系統到營運平台建設，營塑出高度整合的商業體系。

有別於傳統叫車業者以司機為核心的模式，Robotaxi在取消人力後，其營運成本可大幅下降。當中每英里平均成本被壓低至不足1美元，使其在定價3美元左右時仍能維持極高毛利。尤其在「加盟車主制」下，特斯拉本身不需承擔車輛資本支出，卻可持續收取平台服務與軟件訂閱費用。此種「輕資產擴張」策略，與過去數碼經濟中的Airbnb或Uber邏輯如出一轍。

Robotaxi的計劃並不僅止於「自動車取代人類駕駛」這一層面，其背後更深的野心，是透過平台化邏輯建立交通生態系統。在未來場景中，車主可選擇把個人車輛「上線」至Robotaxi平台，閒置時段為平台載客賺取收入，而特斯拉則抽取一定比例的佣金作為回報。此種模式不但擴大車輛使用效率，也使原本消費型資產，轉化為創造收入的工具，吸引一大批消費者成為平台「加盟者」。若加上特斯拉在自動駕駛軟件的訂閱收入，三重收益結構令其在單一車輛上可重複變現，資產效益顯著放大。

中國發展「平行進程」

在技術選型上，特斯拉與其他自駕競爭者有明顯差異。以Waymo為例，其多以光學雷達為核心建構高精地圖與感知體系，特斯拉則堅持純視覺路線，試圖模擬人類駕駛認知過程，後者成本大幅降低，但對軟件演算法與資料處理能力要求極高，並可能在濃霧、夜間等低能見度場景下面臨挑戰。目前特斯拉FSD（Full Self-Driving）系統仍處於輔助駕駛層級，與真正的無人操作尚有距離。據了解，其硬件升級計劃將於未來兩年內推出，透過更高算力的晶片來支撐L4等級的能力。然而，技術穩定性與真實道路環境的適應性，依然是Robotaxi能否規模化的關鍵門檻。

雖然Robotaxi在美國率先試點，中國市場的節奏同樣不可忽視。百度（09888）與小馬智行等企業已開始「試水」商業化營運，並嘗試以極低單價搶佔市場。中國城市對自動駕駛汽車的接受度與試點支持也相對積極，再加上本土企業在電動車製造成本與感知演算法上已有基礎，構成另一條競爭軸線。市場機構預估，至2030年，中國「自駕的士」車隊規模將遠超美國；若特斯拉有意拓展此一市場，需面對本地政策適應、本地化服務及資料儲存合規等複合挑戰。

無論技術多先進，自動駕駛的大規模落地始終繞不開法律與倫理問題。Robotaxi若涉入事故，責任如何劃分仍未有共識。而一些州份的法例已開始針對無人車營運設定明確要求，如必須申請專門許可證、接受遠端監控等。此外，民眾對AI駕駛決策的信任仍有保留，一旦面對緊急情景的抉擇問題，系統的判斷將成為社會爭議焦點。這些「非工程問題」反而是Robotaxi普及前最難解的課題。

政策與公眾信任存雙重門檻

雖然Robotaxi業務為特斯拉帶來增長的想像空間，但也引發部分市場人士對其估值過度樂觀的擔憂。有觀點認為，投資者把過多希望寄託於尚未成熟的自駕業務，反而忽略目前核心汽車銷售與利潤下滑的壓力。特斯拉近季交付量與盈利下降或對資本市場帶來警示：科技突破值得期待，仍需時間與成本來換取現實價值。

特斯拉的Robotaxi計劃是對未來交通與出行模式的重新定義，這不僅是產品創新，更是制度、社會、商業邏輯的整體重構。倘若其技術得以克服安全挑戰、制度能與時俱進，並獲消費者真正信任，一個屬於自動駕駛的時代或將來臨。

然而，在此之前，一切仍屬高懸的理想。走出實驗室、穿越法規迷霧，Robotaxi的真實故事才剛剛開始。

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曾啟邦 (Rex)

作者為 AlgoBot聯合創辦人