无人出租车盈利前景依然堪忧

出品丨虎嗅智库

作者丨徐梓宸

头图丨视觉中国

近日，6年融资200亿的Argo AI传出即将关闭的消息，使得专注于L4级自动驾驶企业站在了风口浪尖。

不仅在国外，国内原本专注于L4级自动驾驶企业在近两年也纷纷调整了自身业务策略，不再聚焦在无人出租车这一场景。虎嗅智库认为，高级别自动驾驶企业做出业务上的调整原因有两方面。一方面，专注于高级别自动驾驶企业估值过高，融资出现困难，现金流难以维持高研发投入；另一方面，无人出租场景短期内难以看到规模化投放的可能，盈利遥遥无期。

根据虎嗅智库发布的《2022年自动驾驶场景商业价值指数报告》中的排名结果，无人出租场景2022年的商业价值得分为3.9分（满分10分），在7个场景中位列第5。得分落后的主要原因在于目前我国不完全具备无人出租车规模化落地的外在条件。

然而，如果假设无人出租车当前所有的外部条件已经成熟、无论是政策法规、基础设施、技术水平、通讯条件已经能够支持大规模的L4无人车落地，无人出租车是否具有较高的商业价值？在网约车巨头面临持续亏损的商业困境下，无人出租车能否通过创新技术实现“降维打击”？

基于以上思考，虎嗅智库发布了《即使规模化落地，RoboTaxi企业仍将面临盈利困局》研究报告，在本报告中通过搭建单车经济性测算模型的方法来验证无人出租车商业模式盈利条件。

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• 无人出租车企业动作频繁引关注，但规模化落地仍然为时尚早

2021年11月，小马智行和百度Apollo旗下萝卜快跑获得了北京市自动驾驶出行服务商业化试点许可，被允许在北京市高级别自动驾驶示范区亦庄地区开展收费商业运行。今年4月，小马智行宣布获得了广州市2022年的100个出租车运力指标，将在广州市南沙区提供出租车服务，意味着RoboTaxi将被纳入统一的出租车运行监管体系，按出租车收费标准定价。 同时，百度萝卜快跑等获得了无人化出行服务商业试点许可，允许运营方在“主驾无人”的情况下进行商业运营。

然而，虎嗅智库认为，RoboTaxi商业化仍然面临诸多阻碍，规模化落地为时尚早。

• 在政策法规上，除智能网联示范区的相关支持政策外，仍然缺少有关自动驾驶汽车公开上路的规定。在没有明确牌照要求、路权归属、事故责任划分、保险政策之前，RoboTaxi并不具备规模商业化条件。

• 在技术条件上，车路协同的智能改造成本高，现阶段还没有实现全道路覆盖，5G通讯技术暂时不能够实现广泛成熟应用。虽然科技企业不断地累积道路里程，迭代算法，但是现阶段自动驾驶系统仍不能处理所有的道路状况。

• 在社会环境上，RoboTaxi实现大规模普及后，网约车和出租车司机就业岗位可能会受到影响。 我国网约车司机数量约有3000万人，如何合理解决大量网约车司机可能面临的失业问题也是行业所面临的严峻挑战之一。

• 在商业模式上，RoboTaxi仍然处于早期萌芽阶段。多数RoboTaxi业务定位模糊，与传统网约车相比缺乏足够的市场竞争力。

• 即使规模化落地，RoboTaxi盈利前景依然堪忧

虎嗅智库认为，在无人出租车规模化落地后，能够影响商业盈利的有以下三点重要因素：

• 市场定位：市场定位决定了无人出租车所提供的服务内容和收费标准。本次测算中，智库将无人出租车分别定位于市面网约车的快车服务和专车服务。

• 自动驾驶套件成本：相比于传统网约车，自动驾驶套件成本属于额外成本。 在本次测算中，智库将自动驾驶套件成本分别假设为25万、15万、5万。

• 安全员人车比：目前大多RoboTaxi均配置了车内安全员（包含副驾安全员）。虎嗅智库判断未来安全员人车比会逐渐减小。在本次测算中，我们假设安全员人车比分别为1：1、1：2、1：5、1：10。

基于上述三点因素，并结合实际的日常运营维护费用，虎嗅智库测算出在不同条件下盈利所需的订单数。具体测算结果如下：

图：ROBOTAXI快车(左)/专车(右)业务盈利所需日均订单量（单/天）

来源：虎嗅智库

根据测算结果，虎嗅智库得出三点结论：

• 规模化运营后，RoboTaxi有能力实现盈利，商业底层逻辑可以跑通。

• 专车业务从经济性角度来说更有利于RoboTaxi业务发展，但是如何提供有效溢价增值服务来保证专车订单率是企业需要思考的问题。

• 安全员是影响盈利性的关键因素，人车比在1：5以下的时候RoboTaxi才有盈利空间。 

• RoboTaxi企业的破局之路在哪？

即使规模化落地，在不考虑充分市场竞争的情况下，无人出租车业务盈利依然难点重重。加之，在资本回归理性后，企业融资愈发艰难，这对于企业现金流是极大考验。面对两难的局面，虎嗅智库认为，RoboTaxi企业有以下三种可实施的业务策略。

第一, 多场景协同布局, “不要把鸡蛋放在一个篮子”

移动出行市场确实具有想象空间，但这并不意味着科技企业要把自己绑定在一个赛道，干线运输、末端运输、港口运输、无人矿山、无人环卫等均是当前主流的自动驾驶应用场景，科技企业应当充分利用自身在自动驾驶技术上的经验积累，跨赛道多样化布局来降低企业自身的运营风险。根据虎嗅智库发布的自动驾驶场景商业价值指数，2025年干线运输将成为最具有商业价值的应用场景。

第二，形成战略联盟，提供智慧交通解决方案

在政策、法规、技术、市场等外部环境仍不健全的情况下，无人出租车暂时不具备商业化能力，伴随着资本市场更加“冷静”的投资策略，科技企业亟须寻找可以有效变现的商业模式以度过 “空白期”。虎嗅智库认为，专注于单车智能的企业应当从“被动等待”转向”主动发展”，积极与智慧交通产业链企业寻求合作机会，形成战略联盟，利用各自技术上的经验积累和独特优势协同发展，共同建设智慧交通系统。这样做的好处一方面可以将自有经验和技术短期变现，反哺企业的研发投入，另一方面也可以持续积累车路协同的相关经验，为后期商业化打下基础。

第三，发挥无人出租车优势，思考数据衍生价值

自动驾驶AI发展的“燃料”即是数据。随着技术的发展，市场对于高质量数据需求会进一步扩大。无人出租车在运营过程中有机会收集大量的道路行驶数据、险情数据、事故数据等，这些数据对于优化自动驾驶算法有着极其重要的作用。因此，科技企业在专注于自动驾驶商业化的过程中，也应当持续思考数据背后所能产生的价值以及基于数据能够衍生出的商业模式。

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