作为补充人类能力的最佳旅行方式，每公里无人驾驶的运营成本是否低于当今的人类驾驶员？
面对Zhijia.com的这个问题，Little Pony Intelligence CTO Lou Tiancheng表示，Little Pony Intelligence正式发布的第七代机器人肯定会实现。
在2025年上海汽车展上，小马智能的Robotaxi家族模型已经到达第七代，并伴随着L4级自动驾驶系统解决方案。
小马情报公司计划今年大量生产这种模式，目的是在短期内实现1,000辆车队，并逐渐朝着10,000辆车迈进。
L4自动驾驶可以在三个方面建立新的演示：安全性，成本和商业化？
01。
技术突破：从降低成本到全景安全冗余
第七代机器人的核心突破在于“汽车级硬件的普及”和“成本结构优化”。
根据Pony Ma Zhixing披露的信息，新一代的自动驾驶系统使用100％的汽车级组件，硬件工具包的成本比上一代低70％，其中车载计算单元的成本降低了80％，而LIDAR的成本降低了68％。
这项成就要归功于平台设计的想法 - 通过高度集成的传感器解决方案（包括9个激光光射，14台相机和多个冗余传感器）和自开发的域控制器，该系统可以在650米内对环境的高度精神感知，并在诸如雨水，雪和Fog之类的极端天气中支持全天候操作。
世界上第一个基于汽车级芯片的L4级全景自动驾驶域控制器
在采访中，娄·天昌（Lou Tiancheng）强调：“降低成本是L4自动驾驶商业化的关键转折点。”
他解释说，第六代系统仍然依赖定制的硬件，而第七代系统通过采用理想和NIO等汽车公司的成熟供应链来大大降低硬件成本。此外，基于平台的设计使相同的系统能够适应不同的模型。已经孵育的三个机器人（丰田白金4X，Baic Alpha T5和Gac Aion Tyrannosaurus Rex）都进入了道路测试阶段，真正实现了“释放和着陆”。
在安全级别上，第七代系统已经建立了“ L4安全金字塔”：基于Ponyworld World模型，汽车级域控制器的硬件可靠性以及涵盖20多个冗余设计的故障响应系统的认知和决策能力。
Loutiancheng使用了与飞机的类比：“即使单个组件失败，冗余系统也可以独立完成车道越过或紧急停车，这是生存的底线。”
目前，Pony Intelligence的L4 Fleet积累了500,000小时的完全无人驾驶驾驶记录，事故率是人类驾驶的10倍。
02。
大规模生产和商业化：昆伦计划背后的规模逻辑
Pony Intelligence的联合创始人兼首席执行官Peng Jun在新闻发布会上表示：“ 2025年是Robotaxi大规模生产的第一年，也是Pony Intelligence的大规模生产计划的结果，Kunlun项目已实施。”
小马小马（Pony Pony）发起的“ Kunlun项目”始于2023年，并以经过高度测试的“ Kunlun Pass”命名，旨在验证极端环境中车辆的可靠性。
Kunlun计划的第一批模型将在今年下半年进行。目的是在短期内实现一千级车辆的车队尺寸，并逐渐朝着数万辆车迈进。
批量生产的另一支柱是与汽车公司进行深入的合作。 Pony Intelligence已与Toyota，BAIC和GAC建立了合资企业，通过前置安装质量生产模式降低了边际成本。
其中，与丰田联合开发的Bozhi 4X Robotaxi进入了道路测试，与BAIC和GAC共同开发的型号是为不同的场景需求而设计的。狐狸的Alpha T5专注于城市通勤，而Troannosaurus Rex则适用于高速场景。
彭·朱约（Peng Jun）说，第七代自动驾驶系统的平台设计亮点使其非常有能力适应模型。 “通过平台功能以及高集成和多功能性，我们已经与这一代系统孵化了三个机器人。今天，他们在共同发布的同时，在各个地方开始进行道路测试。将来，第七代自动驾驶系统也将在我们的自动卡车上使用。”
在商业化策略方面，Pony SmartWatch采用了混合操作模型：不仅通过其自己的应用程序和迷你程序提供服务，而且还可以与Ruqi Travel，Gaode和其他平台合作以转移流量。
Lou Tiancheng透露，当前的自行车每日平均订单量约为15个订单。将来，随着车队量表的扩大，订单量可以增加到千分之一。他特别提到的一个典型案例是，北京的用户每天在午餐时每天租用Robotaxi作为“移动休息舱”。
“这证明自动驾驶不仅可以取代旅行，而且还可以创造新的需求。”
03。
安全范式：L4和L2之间的本质区别
Lou Tiancheng在采访中反复强调，L4和L2的技术途径存在根本差异。 L2依赖于模仿学习，即通过复制人类驾驶行为优化系统，而L4采用强化学习，要求机器独立理解驾驶逻辑。
“ L2的极限是'停车场到停车场'，但它永远无法穿越人类的天花板； L4的目标是'停车场责任接管所有情况'，安全标准必须超过人类。” （有关详细信息，请参见“《”）
这种差异直接反映在硬件和软件体系结构中。 L4系统需要处理极端情况（例如“幽灵调查”，避免救护车等），而L2受到成本和设计目标的限制，通常会避免长尾问题。
Lou Tiancheng举了一个例子：“在遇到飞行纸箱时，L4需要判断其风险并在毫秒内做出决定，而L2可能会直接刹车，这将导致事故。”此外，L4的OTA升级遵循“成熟度正在部署”的原则，以避免将半生产产品推向市场，这与L2的“优化迭代”逻辑完全不同。
关于最近讨论的L3大规模生产，Lou Tiancheng谨慎：“ L3试图在L2和L4之间找到妥协，但它仍然具有L2的强烈阴影。真正的无人驾驶驾驶必须完全摆脱对人类干预的依赖。”
04。
市场竞争：专注于一线城市和海外布局
小马情报公司的当前市场战略着重于高价值区域。
目前，它的机器人服务涵盖了北京，上海，广州和深圳的四个一线城市，并计划逐渐扩展到中东，欧洲，日本和韩国。
Lou Tiancheng解释说：“一线城市具有高度的政策支持和密集的旅行需求，这是验证商业模式的理想测试地点。海外布局需要提前3 - 5年以应对未来的增长窗口。”
为了回应竞争对手，卢天昌直言不讳地说：“ Waymo的硬件非自动问题尚未解决，特斯拉尚未'上列出'。”
他认为，L4的核心障碍在于长期的技术积累，而不是短期资本投资。 “即使新玩家今天开始研究和发展，要达到当前小马的水平也需要5年。”
在与汽车公司的合作方面，小马马选择“双向授权”：不仅向汽车公司出口L4技术，而且还使用其供应链和制造能力来实现自己的产品的大规模生产。与GAC Aion合作开发的霸王龙Robotaxi采用了完全冗余的底盘设计，为后续的L4模型认证奠定了基础。
05。
自动驾驶和AGI的真空挑战
Loutiancheng将自主驾驶视为“ AI代理的最佳实施情况”，但对AGI的商业化（通用人工智能）持谨慎态度。 “ AGI将经历类似于自动驾驶的真空时期 - 早期演示是惊人的，但是长期的商业化需要在长尾问题上突破。”他承认，资本市场的耐心有限，许多公司可能陷入“看不到进步”的阶段。
在此阶段，Robotaxi是否可以选择具有巨大资本的人形机器人轨道？
小马马已经明确表示没有计划制造机器人：“这不是因为该技术不是通用的，而是因为我认为自主驾驶是机器人领域中最容易实施的事情。如果您甚至不能这样做，就没有办法谈论其他事情。”
Lou Tiancheng认为，体现的情报需要更长的时间来stung，就像Agi一样，它将经历与自动驾驶相同的真空时期。
他认为，今天体现的情报的地位与2018年的自动驾驶的状态非常相似。“我非常想念那个时间，当时我只需要进行演示。”
“在此期间，每个人的心态都相对平静，这有助于团队在那个真空时期生存。”他承认，现在由智能体现的许多演讲非常酷，但是真正的商业化需要考虑许多长尾问题。
只有在这个缓慢的真空周期中幸存下来，才有可能衡量其真正的商业价值。
现在，许多机器人公司面临的这些挑战已成为自动驾驶所遇到的事情。
关于行业政策，Loutiancheng认为，更严格的监督是一个积极的信号。 “工业和信息技术部关于L2的法规为L4提供了差异化的竞争空间。”他透露，小马马正在积极参与各个地方的自主驾驶法规的制定，从而促进了责任认可和保险系统的改善。
作为一名坚持L4路线的球员，在Lou Tiancheng的角度来看：“ L4是一场长途比赛，腿部肌肉（技术路线）决定您是否可以达到终点线。Sprinter（L2）可能是第一个是第一个的胜利，但真正的胜利属于那些坚持强化学习Paradigm的人。”
在自动驾驶卡桌上，小马情报智能筹集了议价筹码，以及小马智能的第七代机器人的批量生产能力是否真的使每公里的无人驾驶驾驶成本高于人类驾驶员的运营成本，市场都在等待看到这个世界上第一个Robotaxi股票的表现”。
[关注智能汽车，关注zhijia.com视频帐户]
