最近在地平线生态大会上，地平线智驾一号位苏菁提到了一个观点：

“通过统一的开发范式、统一的传感器配置、统一的 ODD 区域去打通 L2 到 L4，最终通过海量的数据积累让L2和L4的系统实现一样的安全、高效、丝滑的体验。”

用时下流行的话说就是，用L2的架构和传感器去实现L4。按照苏菁的逻辑，这种逻辑下没有L2和L4的概念，只是同一架构下的两种商业形态。

如果这个逻辑成立，那么L4级Robotaxi企业的壁垒将会一夜崩塌。

一直以来，L4级Robotaxi公司一直引以为傲的护城河是，通过限定ODD区域，以及重传感器带来的安全冗余。包括硬件带来的兜底冗余，以及软件带来的架构冗余。

矛盾的核心点在于，辅助驾驶和Robotaxi可以使用同一套架构吗？

在全球市场，这一矛盾更知名的对位方是特斯拉和Waymo。

Waymo的核心逻辑是通过“高精地图+重传感器+重规则+ODD”的方式构筑更加安全，可控的强运营模式，但也带来成本高，难复制，难扩张的问题。

特斯拉则通过统一辅助驾驶和Robotaxi的底层技术范式和传感器形成更加灵活且低成本的部署，但短期内安全性远不如Waymo。

Waymo为了拿到很好的 MPI，需要做很多很多其他额外的工作，包括搭载超豪华的传感器，HD Map 去解决静态缺陷问题，把 ODD 画得足够小，让整个 hard case 可控等，要做很多这样的事情，还要做很多其他辛苦的工作，把系统部署上去。

苏菁认为，这个逻辑不成立，商业逻辑上跑不通。

特斯拉的主张和苏菁一致，通过低成本数据驱动得方式来获得高体验。而Waymo派一直对外输出的观点是，Robotaxi和辅助驾驶是两回事，然后通过L2和L4的逻辑来这增加神秘感。

此前，特斯拉一直在孤军奋战，全球的Robotaxi玩家大部分还是遵循Waymo派的思路：重感知，划分ODD（设计运行域）。

苏菁认为，新的端到端范式到来以后，方法论终于统一了，沿着当前路径再做最多两到三年的工作，就有极大的机会把 MPI 干到 5 万、10 万的水平，同时还能保持类人，而且在所有区域里可自动泛化。

同时能以极低的部署成本和几乎无限制的扩张速度落地一个 L4 系统。而且它会以乘用车和 Robotaxi 的双模式去部署。

苏菁表示，“我一直不同意为什么 Robotaxi 就只能是 Robotaxi 呢？我也想用 L4 驾驶一辆乘用车，为什么不能？我认为每个人都想用合理价钱买一辆这样的车。无论是大玩具也好，是第二空间也好，还是个人能拥有的一个最贵的机器也好，它有自己独特的价值所在。”

在这个逻辑下，所谓的L3也只是过渡而已，因为L3本质上就是在L2++的基础上限定运行区域通过更多的传感器和工程能力提高安全上限。

一旦这个逻辑成立，那对重感知的Robotaxi玩家将会是重大打击。那也就意味着其经营多年的优势将会荡然无存。

一段式端到端技术范式下，越来越多的玩家开始加入到特斯拉的阵营。年中，地平线和哈啰Robotaxi签约战略合作。并且未来几年将会在Robotaxi领域重点发力。

今年以来，Momenta和元戎也都在通过同样的方式杀入Robotaxi。

千里科技和吉利集团签署战略框架，计划在全球范围10座城市启动商业运营服务，目标是每座城市车辆部署规模达到1000辆。

如此一来，Robotaxi的竞争方式将发生巨大变化。核心将会变成更多数据积累，而不是更多传感器构建的安全冗余能力。在这个逻辑下，最有竞争力的选手将会是数据的拥有者和使用者，也就是主机厂和对应的算法公司。

有趣的是，尽管二者各执一词，但各自都在疯狂扩张。

有外媒报道，截止2025年12月，Waymo的Robotaxi服务目前在全美部署了2500辆车，而特斯拉也在疯狂扩张中，特斯拉Robotaxi的注册量在短短4个月内，从不足百台迅速超过1000台。

摩根士丹利近期的一份报告指出，NHTSA数据估算，Waymo平均无事故里程约为36万英里，而特斯拉Robotaxi在奥斯汀的数据约为5万英里。

规则和高精地图本质上是人力和传感器的堆砌；而数据驱动本质上是拿到规模化收益的架构；

二者的不同特性决定了，特斯拉随数据积累的成长速度比Waymo快很多，当交点到来的时刻，就是Waymo体系全面崩塌的时刻。

也许这一天永远不会到来。但统一派对此充满信心。苏箐说，希望通过3-5年让L2辅助驾驶具备和L4级Robotaxi一样的安全体验。

最后再说一个小道消息，据说Waymo已经在往特斯拉数据驱动的方向转了。