文章核心观点 - L4级自动驾驶（Robotaxi）的技术发展已进入超越人类理解的阶段，其决策逻辑与L2级辅助驾驶有本质区别，L2模仿人类而L4必须超越人类[5][6] - 小马智行发布的第七代自动驾驶系统实现了100%车规级零部件，成本下降70%，并基于世界模型技术使安全性达到人类驾驶的10倍[8][9] - 公司认为实现L4级自动驾驶面向个人用户的时间将晚于2020年代，目前技术降维至量产车仍面临挑战，而具身智能领域正经历类似自动驾驶早期的真空期[22][24][26] 技术路线与模型应用 - 世界模型技术在机器学习领域有30年历史，小马智行已使用近6年，L4公司普遍采用强化学习模式进行技术演进[12] - 自Transformer出现后，公司开始整合从感知到执行的模块，并于2023年8月将感知、预测、规控三大模块打通为统一端到端模型，该模型在L4车辆中扮演冗余系统角色[15] - 视觉语言模型（VLA）被视为“全科大夫”，其跨领域通用性不适合L4对极端场景安全性的深度优化需求，在L4应用上帮助有限[17] 商业化与成本控制 - 小马智行Robotaxi车队已累计运行至少50万小时，覆盖市中心及高快速路场景，第七代系统的使命是实现降本与量产[29][30][33] - 降本两大里程碑为“去掉人”和“实现车规化量产硬件”，公司强调云代驾方案成本极高，相当于购买并折旧十辆普通车辆的总和，因此从未采用该逻辑[33][34] - 尽管成本下降70%，第七代Robotaxi定价将在合理范围内相对较高，公司认为AI应提供高质量服务而非追求最低价格[34] 行业发展趋势 - L2级辅助驾驶技术已逐渐“平权”，行业向L3进阶是合理趋势，但L3做法仍延续L2思路，无法渐进至L4，L4的安全及格线接近满分，L2目前远未达到该标准[19][21] - 自动驾驶被视为智能体（Agent）领域中最前沿的应用，Robotaxi是当前最好落地的场景，若无法在此领域突破则难以参与行业竞争[28] - 具身智能与机器人领域与自动驾驶存在技术通用性，但商业化需解决长尾问题，目前状态类似自动驾驶2018年阶段，需经历真空期才能衡量商业价值[23][24][26]