无人驾驶的下一门生意，可能藏在自驾游里|甲子光年
无人驾驶的下一门生意，可能藏在自驾游里|甲子光年
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智能汽车与出行
萝卜快跑打开的不只是新生意。
作者｜田思奇
编辑｜栗子
自驾游最迷人的地方，是自由安排行程，随时可以停下来看看海。
可这份自由也伴随着繁琐。出发前要赶到租车门店排队、验车、领钥匙；一路上盯着导航和路况，分神不得；到了景区门口，绕着停车场一圈圈找空位；行程结束，还得把车开回指定网点交车。
如今在海南，自驾游有了新的选择：想看海的游客打开
App，选好用车时间和上车地点，系统就近匹配一辆无人车。接到任务的车辆自行驶出站点前往约定位置；乘客完成身份核验，推门上车
，
行李往车上一放
。几点出发、先去哪里、在哪片海多停一会儿，还是由自己决定；行程结束，乘客下车离开，车辆自行完成归还，不必再有人绕回门店，找车位交车。
从取车、驾驶、停车
到还车，整段旅程都不用游客亲自操心。
百度Apollo与神州租车推出的L4级无人驾驶租车服务，正把这种体验带入旅游公路。作为全球首创的无人驾驶自驾游产品
，该线路
会陆续
串联海口、文昌、琼海、万宁、陵水、三亚一众文旅地标，并且把无人驾驶的应用边界，从城市里的点对点通勤，推到了绵延数百公里的海岸线上。
传统自驾游中由驾驶者承担的工作，成为一项可以购买的商业服务。
这一变化恰好发生在全球
Robotaxi行业加速扩张的阶段。
2026
年
2
月，
Waymo
完成
160
亿美元融资，投后估值达到
1260
亿美元；
10
月又获得
50
亿美元债务融资，服务网络扩展至美国第
15
座城市。特斯拉也在推进
Cybercab
的
运营
。
国际能源署
2026年
5
月发布的《全球电动汽车展望
2026
》显示，
2025
年全球
Robotaxi
车队规模增长超过一倍，达到约
8000
辆，分布在约
20
座城市，中国和美国是商业化部署的主要市场。
资本投入、车队扩张和国际布局的背后，是全球企业对下一代智能出行产业主导权的争夺。
Robotaxi不仅是
L4
技术规模化落地的重要载体，也集中体现了一家企业在人工智能、智能汽车、先进制造和商业运营上的综合实力。
萝卜快跑正沿着三个方向推进：以无人驾驶自驾游开拓文旅消费增量，以海外运营拓展全球市场、参与国际竞争，并通过端到端自动驾驶
技术
、
Apollo World世界模型持续完善
L4
技术体系。三条线索彼此联动，构成萝卜快跑冲击下一阶段行业制高点的完整路径。
1.从一次驾驶到完整旅程，
萝卜快跑如何打开L4商业化新增量
无人驾
驶自驾游，并不是城市
Robotaxi 的简单延伸。
「甲子光年」认为，这一变化的挑战集中在三个层面。
首先是任务管理：
车辆需要连续完成多目的地行程，临时改线还要兼顾通行范围、停靠条件和后续衔接；
其次是道路环境：
旅游公路横跨城市、沿海、村镇和景区，不同道路与交通场景需要系统适应和验证；
第三是运营保障：
长时间、分散化用车，对车辆补能、维护、调度和异常处置提出了更高要求，需要形成完整的无人化运营体系。
萝卜快跑能够创新推出这类产品，依赖的是长期积累的
L4技术和运营能力。百度从
2013
年开始布局无人驾驶，
2021
年推出萝卜快跑，逐步形成覆盖算法、硬件、车辆和运营的全栈技术体系。
截至目前，萝卜快跑已累计完成超过
2300万单出行订单，业务覆盖全球
28
座城市，自动驾驶总里程超过
3.5
亿公里，其中全无人驾驶里程超过
2.4
亿公里。
这些积累不只体现在订单规模上。车辆在不同道路环境中持续运行，让系统接触到更丰富的交通参与者和复杂场景，也让企业在车辆管理、远程支持和服务组织方面沉淀下
成熟经验。
车辆产品的进化
同样关键。
第六代无人驾驶车辆
Apollo RT6采用面向全无人驾驶的专用设计，通过硬件集成和多重安全冗余保障车辆运行，并依托设计优化与量产方案控制部署成本。
早在
2025年
9
月，百度
Apollo
就与神州租车推出面向公众的无人驾驶
自驾游
服务，支持在线预约、身份验证、自主解锁，自动播放并推荐景点或旅游场景，全流程的支持从取车到还车的自动化等。用户可以按小时或天租用车辆，在获准的运营范围内自主安排出行。
这一方向有着可观的市场基础。文化和旅游部数据显示，
2026年前三季度，国内居民出游
53.07
亿人次，同比增长
6.2%
。交通运输部提出，到
2030
年形成约
6
万公里精品自驾旅游公路主骨架，并完善租车、充电、停车接驳等配套设施，为无人驾驶进入文旅市场提供了条件。
更值得关注的是，
旅游场景能够跑出一套不同于城市通勤的新商业模式。
面向游客，收入可以从按次接送，延伸到按小时、按天的整车租赁，承接连续、多目的地的用车需求；面向酒店、景区和租车平台，无人驾驶可以与住宿套餐、景区联票、智慧导览、主题线路打包组合，进入更广泛的旅游消费环节。
进一步看，无人驾驶还有机会成为目的地交通网络的一部分。海南万宁正在推进的文旅示范项目，计划通过区域微循环连接酒店、民宿、冲浪俱乐部等消费场所；投入运营的木兰湾
Space Z驿站，则把休憩补给、文旅服务和新能源充电结合在一起。车辆、接驳线路与沿途设施相互配合，有望把分散的旅游资源连成一张更便捷的交通网络。
「甲子光年」认为，这项创新更深层的商业价值，在于改变无人驾驶的收入结构与产业角色。
从单次运力销售到整段旅程服务，从面向乘客收费到与酒店、景区和租车平台合作，
Robotaxi不再局限于替代驾驶员，而是开始参与旅游产品的设计与服务组织。
随着应用场景增加，同一套驾驶能力有机会支撑更多产品、服务更多消费需求，让长期技术投入获得新的商业化出口。
2.从海南到伦敦，
萝卜快跑如何参与全球竞争
Robotaxi
的竞争，已经成为全球科技巨头争夺自动驾驶产业主导权的重要战场。
它并不只是一门出租车生意。一辆能够在开放道路上实现全无人驾驶的汽车，背后需要算法、感知硬件、车辆工程、安全冗余、云端调度和运营体系的深度协同。
从技术研发到产品制造，再到规模化运营，
Robotaxi几乎集中了自动驾驶产业最核心的能力，也因此成为检验一家企业能否将
AI
技术带入物理世界的重要标尺。
全球头部企业正在加速争夺这一高地。
Waymo持续扩大美国市场，
2026
年把服务延伸至拉斯维加斯机场、酒店和大型体育场馆，并计划
2027
年在东京启动全无人商业服务。
从世界范围来看
，萝卜快跑与
Waymo分别是中国和美国
Robotaxi
产业的领先代表，在全无人驾驶规模化运营和国际市场拓展方面均已走在行业前列。两家企业在全球市场的竞争，也标志着中国无人驾驶技术正从国内商业化探索走向国际舞台，与全球头部企业同台竞技。
中东是萝卜快跑较早实现全无人商业运营突破的区域。
2026年
1
月，萝卜快跑获得迪拜全无人驾驶测试许可，并启用海外首个无人驾驶运营中心。
3月
30
日，迪拜全无人驾驶商业运营正式启动，公众可以通过
Apollo Go App
使用服务。
中国香港和伦敦的突破，更多体现在右舵左行环境的适配。 2026
年
7
月
23
日，萝卜快跑获得香港首个全无人驾驶测试牌照，获准在机场岛开展车内无安全员的公开道路测试；
这是全球首次在
"右舵左行
"
交通体系中开展全无人驾驶公开道路测试，标志着中国无人车率先突破右舵市场。
同月，它与当地出行平台合作在伦敦启动公开道路测试，并计划
2027 年起推进面向公众的服务。右舵市场覆盖全球
70
多个国家和地区、约占全球三分之一份额，伦敦是其中的战略高地。
与此同时，萝卜快跑也在向更多欧亚市场推进。
2025年
10
月，萝卜快跑与瑞士邮政巴士合作推出
AmiGo
服务；
2026
年
6
月获得瑞士联邦公路局许可后，启动当地道路测试，并计划进一步推进全无人运营。同年
7
月，萝卜快跑与哈萨克斯坦企业
Turlov Private Holding
签署战略合作协议，探索将无人驾驶出行服务引入当地。
萝卜快跑的全球竞争力，也获得了外部评价的认可。
2026年
6
月，海外研究机构
Autonomy AI
发布的全球无人驾驶之路指数中，萝卜快跑以
81.7
分位列
Robotaxi
榜单第一，超过
Waymo
和特斯拉。
更深层的竞争，指向全球自动驾驶产业的话语权。不同市场的交通规则、监管要求和运营条件各不相同，企业在技术适配之外，还需建立覆盖车辆管理、安全保障、服务响应和本地合作的完整体系。
萝卜快跑在商业运营、道路测试和公共交通合作中的实践，正在探索一套既能跨市场复制、又能适应当地需求的
L4商业化模式；随着
L4
从道路测试进入公众运营，车辆安全如何评估、运营责任如何划分、服务规范如何建立，都将影响未来格局。
通过参与不同市场的运营实践和监管协作，它正从技术与服务的提供者，逐步成为产业生态和规则建设的参与者。
在下一代出行体系尚未定型的阶段，中国企业已经有能力与国际头部公司同台竞争，并以实际商业运营，为未来的技术路线、服务模式和行业规范提供来自中国的实践样本。
3.从车端AI Driver到Apollo World：
萝卜快跑如何构筑持续迭代的技术能力
随着萝卜快跑进入更多国家和道路环境，无人驾驶系统面临一个新问题：如何更快发现不同市场中的驾驶难题，并将一个地区积累的经验用于下一个地区？
支撑全球化部署的技术基础之一，是
车端的
AI Driver，
百度
Apollo 于
2024
年发布的
ADFM
，即全球首个支持
L4
级自动驾驶的大模型。
据披露，
萝卜快跑是中国唯一以端到端技术规模化运营
L4无人驾驶的出行平台。
区别于感知、决策、规则分立的传统模块架构，端到端模型直接把摄像头、激光雷达等多模态传感信号转化为转向与加减速动作，感知与决策贯通为一套模型，减少对人工规则的依赖。
要让
AI Driver更快适应复杂路况和不同国家的交通环境，仅依靠实际道路积累的数据还不够。低频、高风险场景难以充分采集，也不适合通过实车反复测试。驾驶模型需要一个能够模拟复杂交通交互、支持反复训练与安全验证的虚拟环境。
2026年11月3日，百度Apollo首次披露面向物理AI的智能体驱动全模态世界模型Apollo World，目前已用于萝卜快跑的全球化测试与验证。
按照百度的比喻，
AI Driver是学习驾驶的
“
学生
”
，
Apollo World
则为其提供训练和考试的虚拟环境。它能够遵循物理规律、响应车辆的驾驶行为并持续演化，让
AI Driver
在可控环境中学习、验证和迭代。
Apollo World
有三项核心能力：
-
智能体驱动：
将车辆、行人等交通参与者建模为能够自主决策和交互的AI智能体；
-
全模态感知：
生成相机、激光雷达等观测数据，让驾驶系统在虚拟环境中完成感知、决策、行动和反馈；
-
任务闭环：
将模拟从单个路口、变道等局部场景扩展到接单、载客、送达等连续出行任务。
同时，百度还提出世界模型
“2+3”
判断标准。
因果性和交互性
是两项基础门槛，要求模型依据当前状态推演未来，并响应外部动作；
物理准确性、持久性和实时性
则是三项进阶指标，分别衡量模拟是否符合物理规律、能否长时间稳定运行，以及能否保持足够低的反馈延迟。这套标准将世界模型的评价重点落在实际训练与验证能力上。
据
了解
，
Apollo World每天最多可生成
10
万公里模拟驾驶里程，支持在虚拟环境中并行构建、反复验证复杂交通场景，提高
长尾问题的测试效率。
Apollo World
支持无人车在虚拟城市中从任意起点驶向任意终点，连续经过不同道路和交通场景，完成从接单、载客到送达的完整出行任务
由此，车端AI Driver、Apollo World与萝卜快跑的规模化运营形成数据飞轮：
车队持续积累不同道路环境中的交通数据，研发团队提取复杂场景，在世界模型中重建和扩展，供驾驶系统反复训练与验证；更新后的系统再回到实际道路接受检验，产生新一轮数据。
「甲子光年」认为，这套机制对于全球化部署尤其重要。不同国家的道路规则、基础设施和交通习惯存在差异，
通过当地数据构建仿真场景，企业可以提前检验系统的适应能力，并将一个市场发现的问题转化为其他市场可复用的训练素材，降低跨区域部署的重复探索成本。
与此同时，无人驾驶自驾游也为萝卜快跑打开了新的产品与场景纵深。从城市通勤到旅游公路，车辆需要适应更丰富的道路类型和连续出行任务；从单次接送到按小时、按天租用，
L4技术也由此进入更丰富的消费场景。
4.结语：三条线索，一个循环
从海南开拓文旅增量，到海外参与全球竞争，再到端到端
AI Driver与
Apollo World
推动技术迭代，萝卜快跑把十余年研发与运营积累，转化成了相互促进的系统性优势：研发沉淀能力，产品验证需求，运营反哺研发。
这个越滚越大的能力雪球，既是它率先跑出新业态的底气，也是中国无人车参与全球顶层竞争的核心资产。
当技术创新能够不断催生新的商业模式，规模化运营又反过来推动技术进步，萝卜快跑的领先便不再局限于单一产品或市场，而是形成了持续扩张和自我强化的能力。
作为中国无人驾驶产业的核心代表，萝卜快跑正在与全球头部企业共同探索下一代出行体系的发展方向，也为中国企业争取全球产业话语权提供了重要支撑。
（
封面图来源：萝卜快跑）
END.
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