近日，摩根士丹利发布最新研究报告，认为自动驾驶出租车（Robotaxi）在经历十余年的波折后，终于迎来商业化拐点。在生成式人工智能的飞跃、大模型训练能力的成熟、资本密集押注以及地缘的战略竞赛推动下，Robotaxi正在从实验室驶入现实世界。

报告中提到：“未来几年，传统有方向盘汽车可能会像2006年的黑莓手机一样迅速过时。”

这不再是一场单纯的技术革命，随之而来的则是一次“城市基础设施重构”的深层变革。

一、Robotaxi真的要来了？

Adam Jonas 领导的摩根士丹利分析师团队在报告中指出，当前三大趋势正在加速Robotaxi的成熟：

生成式AI加速认知能力提升：大模型具备更强的语义理解、空间感知与决策能力，弥补了传统CV技术在复杂路况中的不足；

资本从试点转向规模化：Waymo、Cruise在美国、中国的萝卜快跑、小马智行都在多个城市进行有规模的试运营；

地缘下的战略性AI投入：无人驾驶已成为“科技主权”的关键组成部分，成为各国AI能力的展示窗口。

但这场看似属于自动驾驶公司的竞争，真正要大规模落地，却对“城市系统”提出了更高的要求。Robotaxi的真正拐点，不是车载传感器，不是算法，不是AI模型，而是承接这些车辆的城市系统。

虽然Robotaxi技术本身正逐步突破，但“自动驾驶车辆事故频发”，依然暴露了一个核心问题：自动驾驶车辆在城市中仍缺乏感知协同、环境数据，以及系统级调度能力。

这不是单车智能的问题，而是“城市不够智能”。就像智能手机的普及需要4G网络的铺设，Robotaxi的真正上路，同样依赖一个覆盖广泛、响应实时、可感知、可控制的AI网络系统。

这也是为什么我们必须重新理解“自动驾驶”——它不再是单点算法，而是一整套支撑AI与物理世界实时互动的“智能城市基础设施”。

二、为什么自动驾驶不仅要“脑子”，还要“身体”

传统的自动驾驶模型依赖单车感知，主要依托车载摄像头、激光雷达与毫米波雷达采集环境数据。虽然技术日益成熟，但在动态、开放、不可预测的城市空间中仍面临三大核心技术瓶颈：

感知盲区与数据遮挡问题：由于城市中存在大量不可预见的遮挡物（如施工围栏、大货车、临时摆放物体），单车感知模型往往无法准确判断动态环境的变化，容易误判路况或错过突发事件。

边界条件识别能力不足：自动驾驶系统在面对非结构化环境（如施工区域、临时改道、异常交通事件）时，难以在缺乏语义标注的情况下进行有效应对。

协同能力缺失，孤车作战：Robotaxi 车队即使规模部署，在无外部感知和协同调度支持下，依旧像“无网WiFi”状态，个体智能不等于系统稳定。

为Robotaxi时代铺设AI地基

作为城市AI网络建设的先行者，蘑菇车联不只是单纯的让L4级别的自动驾驶车辆跑起来，或提供自动驾驶方案，而是在打造一个系统级、可部署、可运营的“AI网络”平台，让所有智能体都能实现与世界实时交互。

其AI网络由三部分构成：

多模态数据感知层：基于路口、道路部署的摄像头、雷达等传感器，实时采集环境与交通状态数据；

MogoMind大模型中枢：具备感知、认知、决策、推理能力的大模型，理解交通语言，完成秒级推理和多车联动判断；

智能调度执行：连接信号灯、路侧单元、车载系统，实现区域级别的AI协同决策与落地执行。

这意味着，在蘑菇车联部署AI网络的区域内，每一辆Robotaxi都不是“孤胆英雄”，而是接入了一个全天候协同运行的智能交通系统。

四、从Robotaxi，到“AI城市操作系统”

事实上，Robotaxi不是终点，而是AI城市的起点。当路端、云端、车端及未来越来越多的智能体被AI网络连接起来，一个更具系统智能、资源效率、运行可控性的“城市操作系统”开始显现。

目前，蘑菇车联的AI网络已在全国多个城市部署：在北京亦庄、上海嘉定、浙江桐乡、海南海口等建成多个数字孪生实时路口；在F1赛事中完成高密度、多人流区域的接驳调度等。

从这些落地案例中可以看出，蘑菇车联AI网络不仅仅是自动驾驶的补丁，更是一种新型的城市运行逻辑。

摩根士丹利的报告是一个信号，自动驾驶商业化正在成为不可逆的趋势，但我们也应该看到，未来的比拼不在模型，而在部署；不在单点突破，而在系统落地。

蘑菇车联所代表的“物理AI”路径，为Robotaxi提供了真正可持续、可规模化运行的土壤。

所以，与其等待AI下凡，不如先把城市修成它能落脚的地方。

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