价值数十亿美元的无人驾驶出租车市场：为什么中国人工智能可能很快就会在德国道路上为我们开车——图片来源：Xpert.Digital
试点项目陷阱：为什么德国汽车工业错过了无人驾驶出租车的启动信号
价值数十亿美元的无人驾驶出租车市场：为什么中国人工智能可能很快就会在德国道路上为我们开车？
官僚主义而非创新：德国如何在自动驾驶领域阻碍自身发展
当无人驾驶出租车在美国和中国的街头日益普及并进入量产阶段时，德国却深陷官僚主义的泥潭，无休止的试点项目和结构转型问题层出不穷。继相机、计算机和太阳能产业之后，德国是否正面临失去下一个关键技术的危机？这正是前黑森州州长、现任经济学教授罗兰·科赫在一篇尖锐的经济政策分析文章中发出的警告。.
他的论点是：我们在国际竞争中失利并非因为工程师缺乏创造力，而是因为现行体制反应迟缓，过于注重完美无瑕的监管而忽视了快速创新，并低估了真实驾驶数据的重要性。下文将详细探讨科赫的分析，并将其与Waymo、百度和小鹏汽车等公司的当前市场数据进行比较，揭示其中的经济利害关系，以及德国可以采取哪些具体措施来扭转局面。.
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自动驾驶的悲剧：德国是否正在失去其下一个关键技术？
引发本次分析的文章作者是罗兰·科赫教授（Roland Koch），他曾任黑森州州长（基民盟，1999-2010），并自2020年11月起担任路德维希·艾哈德基金会主席。科赫教授既非技术专家，也非汽车行业高管，而是一位经验丰富的经济政策专家，在政府、监管和商业的交汇点拥有数十年的实践经验。他任教于法兰克福金融管理学院，担任监管环境下的管理实践教授，同时也是法兰克福德国及全球监管能力中心的联合主任。这样的背景塑造了他的视角：他的论述并非基于工程师的身份，而是基于对制度和政治障碍的切身经历。因此，他为路德维希·艾哈德基金会撰写的评论不应被视为技术分析，而应被视为以监管政策为重点的经济政策诊断。这种背景分析对于公正的批判至关重要。.
从摄像头到无人出租车：这种模式不断重演。
科赫首先回顾了历史，乍看之下似乎颇具争议，但仔细分析后却揭示了一个真实的观察：德国在相机技术、计算机产业、太阳能领域分别输给了日本、美国和中国——如今，自动驾驶领域又面临着新的挑战。的确，这些案例之间的相似之处令人震惊。在上述所有案例中，最初的技术专长都来自德国：徕卡代表着世界一流的光学精度，尼克斯多夫计算机公司在20世纪80年代初开发了欧洲最强大的IT架构之一，而SMA太阳能公司则是光伏系统逆变器技术的先驱之一。然而，这些优势最终都无法长期维持，因为其他国家发展速度更快、投资力度更大，并且提供了更有针对性的政府支持。.
这种并行性是否完全成立，需要进行深入的澄清。每个行业落后都有其自身的具体原因。消费相机生产转移到日本与日本在20世纪70年代和80年代的工业出口攻势密切相关。尼克斯多夫计算机公司的衰落很大程度上归因于其错误的战略以及IBM兼容PC带来的快速平台转型。太阳能组件生产转移到中国，是因为前所未有的政府补贴将生产成本降低到欧洲制造商若不缴纳高额进口关税就无法生存的水平。自动驾驶遵循不同的逻辑：在这里，关键不在于生产成本，而在于构建软件密集型平台经济并持续利用监管框架的能力。尽管如此，科赫描述的模式揭示了一个贯穿不同技术世代的结构性问题——这种模式应该得到认真对待。.
系列发布会：一切其实始于广州
科赫分析的具体触发因素真实存在且有据可查。2026年5月，中国制造商小鹏汽车在广州正式开始量产其首款无人驾驶出租车。这款名为GX的车型专为L4级自动驾驶而设计，基于其自主研发的全栈技术平台——从芯片、软件到车辆本身。其技术方案令人瞩目：小鹏汽车放弃了昂贵的激光雷达传感器和高清地图，转而采用纯摄像头系统，该系统搭载四颗自主研发的图灵人工智能芯片，总算力高达3000 TOPS。端到端的VLA 2.0模型能够实现低于80毫秒的反应时间。载客试运营计划于2026年下半年启动，完全无人驾驶（无需安全员）运营预计将于2027年初开始。.
然而，为了进行客观的评估，区分批量生产和大众市场至关重要。小鹏汽车仍处于商业运营的早期阶段。该公司计划在2027年实现完全自动驾驶，并力争在中长期内达到10万辆的产量。因此，实际的产业规模化生产仍有待实现。尽管如此，这一步的象征意义却十分巨大：中国已经证明，它已经完成了从研发阶段到批量生产的过渡——而且这是一款自动驾驶水平极高的汽车，在德国目前还无法获得监管部门的批准。.
Waymo 和百度：它们在用户数量上的领先优势有多大
比起小鹏汽车的系列发布，对现有自动驾驶出租车供应商的考察更能清晰地揭示美国和中国在该领域的领先优势。Alphabet旗下子公司、全球自动驾驶出租车技术领导者Waymo，每周已提供约25万次无需安全员的付费乘车服务。该服务已在旧金山、洛杉矶、凤凰城、亚特兰大和奥斯汀投入商业运营，并于2026年初进军迈阿密，计划到2026年底在美国十个城市开展业务。2025年11月，Waymo获准在美国高速公路上实现无人驾驶。在国际市场，该公司正将目光投向伦敦和东京。.
在中国，无人驾驶出租车生态系统的发展轨迹有所不同，但规模却与之相当。百度旗下的Apollo Go平台在2025年第三季度完成了310万次完全无人驾驶出行，目前已在中国约20个城市投入运营。其同比增长率从第二季度的148%加速至2025年第三季度的212%。自2025年2月起，Apollo Go已在中国全境实现无人驾驶运营。除了百度之外，拥有300多辆无人驾驶出租车的Pony.ai和WeRide也是其他重要的市场参与者。据Counterpoint Research预测，到2035年，全球无人驾驶出租车市场规模将达到1680亿美元，车队规模将达到360万辆。其他预测则更为乐观：麦肯锡估计，到2035年，欧盟和美国的无人驾驶出租车市场规模总和将高达4000亿欧元。.
另一方面，欧洲和德国的制造商缺乏类似的、无需安全驾驶员的商业服务——他们仍在进行测试项目。百度与美国出行服务公司Lyft合作，计划从2026年开始在德国和英国推出自动驾驶出租车服务。反过来，这意味着未来在柏林叫一辆使用中国软件、通过美国平台进行交易、在德国道路上行驶的自动驾驶出租车可能成为现实——而整个价值链中没有任何德国公司参与。.
德国数据概览：差距可衡量之处
这一发现得到了独立研究数据的证实。汽车管理中心（CCI 2025）的《互联汽车创新》研究得出了一个细致入微但总体上清晰的结论：在L2级和L2+级驾驶辅助系统中，中国制造商已经超越了德国同行。到2024年，中国制造商在该领域的全球创新占比将超过70%，而德国公司仅占14%。德国制造商在L3级和L4级系统方面仍然保持领先地位，但中国汽车管理中心预测，到2028年左右，中国供应商的创新能力将超过德国同行。根据Alvarez & Marsal的一项研究，德国汽车行业的竞争力指数在2025年降至7分，而前一年为18分，在所有受调查行业中得分最低。近四分之一的受访决策者认为自身面临的竞争形势严峻或非常严峻。.
此次积压的软件问题尤其令人深思。大众汽车的软件子公司CARIAD成立于2020年，拥有约6000名员工，旨在成为集团数字化转型的中坚力量，但最终却成为德国转型模式失败的象征。大量的软件问题导致重要车型的发布被推迟数年；例如，保时捷电动Macan和奥迪的几款车型都被推迟了三年。2025年10月，大众汽车首席执行官奥利弗·布鲁姆实施了一项彻底的战略调整：CARIAD被转型为外部合作伙伴的协调中心，不再完全依赖内部研发。2025年3月，CARIAD裁员约30%。此外，2024年12月，混沌计算机俱乐部（Chaos Computer Club）的一份报告披露，约80万辆大众集团电动汽车的敏感位置数据被毫无保护地存储在亚马逊云存储系统中长达数月之久。数据泄露事件是 CARIAD 历史上又一个痛苦的篇章，严重损害了人们对该公司 IT 专业能力的本已脆弱的信任。.
监管框架：保护屏障还是创新刹车？
科赫认为，国家作为监管机构是最大的障碍之一，而事实核查也基本支持这一观点。2021年5月，德国成为全球首个通过法律允许L4级自动驾驶汽车在公共道路上正常行驶的国家。相应的《自动驾驶汽车审批和运营条例》（AFGBV）于2022年7月1日生效。这听起来像是开创性的举措，也确实是法律框架中的重要一步。然而，魔鬼藏在细节里：该法律将自动驾驶汽车的使用限制在预先批准的、划定的运营区域内，强制要求配备外部技术监督员作为人为安全保障，并要求对交通违规行为的刑事责任逐案认定。最终形成的法律框架虽然在法律上使创新成为可能，但在经济上却需要耗费大量的官僚精力。.
另一个复杂之处在于双重监管框架。在欧盟，驾驶辅助系统和自动驾驶汽车受两套平行体系的约束：联合国欧洲经济委员会（UNECE）法规（R155、R156、R157）和欧盟人工智能法案。这种同时受国家法律、欧盟法规和国际联合国标准约束的双重负担，造成了美国和中国竞争对手在其国内市场所面临的监管复杂性。虽然中国工业和信息化部（工信部）也制定了将于2027年起强制执行的标准，但根本区别在于政府支持这些系统的方式：欧洲法规将举证责任置于制造商身上，而中国政府和企业通常采取战略伙伴关系，积极提供审批和测试设施。.
然而，对监管框架的片面批评是不公平的。对载人无人驾驶车辆的安全要求是合理且必要的。核心问题不在于是否需要监管，而在于如何监管——也就是说，监管是被视为一个随着技术发展而不断完善的迭代过程，还是被视为获得任何实践经验之前必须满足的前提条件。在这一点上，科赫的观点是正确的：德国选择了第二种方法，这带来了在国际竞争中至关重要的学习曲线。.
数据问题：为什么差距会自我强化
科赫在文章中提出的一个结构性论点，其重要性怎么强调都不为过，那就是数据问题。自动驾驶并非传统的工程产品，并非按照一套完整的规范开发后再出售。它是一个学习系统，通过海量的真实驾驶数据不断提升自身能力。每一公里的行驶都是一次训练。Waymo多年来始终贯彻这一原则：通过早期在美国城市部署大规模测试车队，该公司得以积累海量数据，从而在竞争中脱颖而出，领先于后来者。截至2025年2月，百度Apollo车队的自动驾驶里程已超过1.3亿公里。.
相比之下，德国的数据收集运作在复杂的数据保护、责任法和联邦管辖权网络之下，科赫恰如其分地将其描述为一种阻碍。德国的联邦制意味着运营许可由各个州自行决定——这种拼凑式的体系从结构上阻碍了跨区域运营区域的发展，从而也阻碍了机器学习所需的持续数据流。交通部长会议已表示有意在2026年3月加快从试点到常规运营的过渡，但具体的实施步骤仍未落实。即使是第21届立法期联合执政协议中宣布的自动驾驶示范区域也仍处于规划阶段。这很能说明问题：只要实际经验仍然局限于少数几个已获批准的运营区域，依赖真实世界数据的系统就无法在竞争中迎头赶上。.
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自动驾驶：对德国而言是系统性失败还是政治机遇？
工业文化与饱和产业的逻辑
科赫认为德国汽车行业已经“饱和”，这是他文章中最尖锐也最站不住脚的论点。虽然其基本前提正确，但如果仅仅归咎于老牌制造商的自满情绪，那就远远不够了。问题的核心在于结构性：自动驾驶本质上是一种软件和人工智能产品，需要平台逻辑。然而，德国汽车制造商历来都是以产品和硬件为主的公司，拥有长达数十年的价值链、供应商关系以及基于硬件质量的品牌价值。从产品逻辑转向服务和平台逻辑并非一朝一夕就能完成的战略决策——它需要企业文化、人才、技术架构和商业模式的深刻变革。.
与Waymo及其中国竞争对手的对比清晰地揭示了其中的差异。Alphabet给予Waymo长达十余年的时间，使其得以在无需盈利压力的情况下解决问题。谷歌则在一项长期无法带来商业回报的技术上投入了数十亿美元。中国供应商的增长则得益于政府战略和巨额补贴。在这种竞争环境下，德国模式的失败并非源于工程师缺乏意愿，而是由于多层面的系统性缺陷：资本市场对尚未存在的盈利商业模式的规避风险；监管负担限制了实验空间；以及根深蒂固的文化观念，即质量和安全必须优先于市场推广速度。这在许多领域或许是一种优势，但在人工智能系统的竞争中，却成为了系统性的劣势。.
对科赫分析的批评：文本低估了什么
对科赫的贡献进行公正的分析，也必须指出他论点中哪些地方过于简单化或忽略了重要的细节。首先，科赫低估了德国在私家车自动驾驶领域取得的实际进展。梅赛德斯-奔驰和宝马已经在德国高速公路上提供L3级自动驾驶系统——它们是全球首批获得政府批准的此类自动化水平的制造商。汽车管理中心证实，德国制造商在L3和L4级乘用车的创新方面仍然处于领先地位。真正的弱点在于商用无人驾驶出租车业务，而非整个自动驾驶系统领域。.
其次，科赫隐含地假设了美国和中国的成功经验必然可以复制到德国市场。但这并非必然。旧金山、凤凰城和广州在地理、气候、基础设施和监管方面都存在特殊性，使得直接比较变得困难。在柏林运营无人驾驶出租车，由于其历史悠久的街道布局、冬季的冰雪天气以及自行车、电车、行人和汽车交错的复杂交通状况，与在美国这样地势平坦、阳光充足的城市运营相比，面临着截然不同的技术挑战。这并非消极被动的理由，但确实解释了其更为谨慎策略的部分原因。.
第三，科赫的论述倾向于将监管主要视为一个问题，这种观点过于简单化。欧洲数据保护标准也具有诸多优势：它们能够建立用户信任，制定国际标准，并防止不加批判地采用其他国家与自动驾驶系统相关的监控基础设施。相比于一味要求放松管制，对监管框架进行建设性发展将更为有效。.
事实是：试点项目陷阱确实存在。
科赫最精辟、论证最充分的论点是对德国示范项目文化的批判。他观察到，德国的试点项目往往沦为目的本身——产生报告、提升知名度、获得政治合法性，却从未实现规模化推广——这一观点得到了现有数据的证实。2026年2月，德国交通部长会议决定成立一个面向所有联邦州的自动驾驶示范区项目工作组。直到2026年5月，才最终确定了此类示范区的最低要求——包括拥有超过100辆能够提升交通效率的车辆组成的车队。而就在2025年第三季度，百度Apollo Go已经完成了310万次完全无人驾驶行程，并覆盖了20个城市，德国却仍在制定由100辆车辆组成的示范区的标准。.
这并非偶然，也并非组织上的小缺陷。这是系统性方法的结果，这种方法最初将创新限制在受保护的空间内，将影响和可扩展性等问题推迟到以后，而这些问题往往迟迟得不到解决。在洛杉矶、旧金山、上海，以及越来越多的伦敦，整座城市都成为了试验场。这并非鲁莽之举；相反，这是学习系统真正学习的先决条件。一个系统如果只在特定的运行区域内积累经验，那么它的最佳状态也永远只适用于该特定区域。.
经济风险情景：风险何在？
这种滞后带来的经济后果并非抽象概念。据预测，到2035年，全球无人驾驶出租车市场规模将达到1680亿美元；其他预测则认为，仅欧盟和美国市场规模就可能高达2750亿美元，甚至麦肯锡公司预测的4000亿欧元。在这个市场中，那些没有自主平台、软件和车队技术的公司将被迫从第三方供应商购买服务，从而将增值、就业机会和税收拱手让给其他国家。.
CAM分析团队明确指出了风险情景：未来，由美国或中国软件驱动的自动驾驶出租车很可能通过外国出行平台进行交易，并在德国道路上运营。这并非空穴来风，而是百度公司的战略意图。百度与Lyft合作，计划从2026年开始在德国和英国推出自动驾驶出租车服务。Waymo已将伦敦视为其下一个国际市场。这意味着，如果德国不采取行动，其他国家将占据市场——并非通过窃取技术，而是通过提供更好、扩展速度更快的服务，在网络效应和数据飞轮效应迅速创造巨大优势的市场中，这些公司将占据主导地位。.
汽车产业仍然是德国经济的支柱。它直接或间接地创造了数百万个就业岗位，并贡献了相当可观的出口收入。因此，自动驾驶这一关键领域的结构性损失将对企业本身造成深远的影响。毕马威会计师事务所的数据显示，69%的德国汽车企业预计在未来三年内必须对其商业模式、产品和流程进行根本性的调整。现在的问题不再是是否需要调整，而是调整的速度以及调整后的结果如何。.
真正需要改变的是：建设性的观点
科赫在文章结尾呼吁采取一致性而非测试——这本质上是正确的，即使它未能完全解决实施的复杂性。要对必要措施进行公正的评估，需要将德国的实际情况与成功的国际模式进行比较。.
首先，审批框架需要加快并标准化。联邦政府已认识到，必须加快从试点运营到常规运营的过渡。交通部长会议于2026年3月表示，有意减少德国各地运营许可法规的混乱局面。这些都是朝着正确方向迈出的步伐，但现在需要具体的时间表和可衡量的目标来支撑。标准化的审批程序，而不是像科赫所要求的那样逐案评估，是扩大规模的必要条件。.
其次，责任问题是可以解决的，而且必须解决。保险业自身也已认识到，自动驾驶将大幅降低索赔率。责任法之所以滞后，是因为它历来都是针对人类驾驶员制定的。如果能建立一个清晰的法律框架，明确规定车辆制造商或平台运营商在车辆接管驾驶任务后即承担责任，就能创造规划上的确定性，从而吸引私人投资。.
第三，必须确保数据系统化可用。这并非意味着削弱数据保护，而是要创建一个受监管的数据空间，允许车队运营商在特定条件下使用其驾驶数据来训练自动驾驶系统。一些技术中立的解决方案——例如在政府监管下建立匿名化、聚合的数据池——可以在不损害民众基本权利的前提下，部分弥补数据方面的劣势。.
第四，德国需要就价值链中哪些环节必须战略性地保留在国内，哪些环节可以通过国际合作提高效率展开坦诚的讨论。并非所有软件平台都需要在德国开发，但有关数据主权、安全标准和公共交通基础设施的关键基础设施决策必须掌握在德国和欧洲手中。.
结论：总体评价较为公正。
罗兰·科赫对路德维希·艾哈德基金会的贡献，其核心诊断基本正确，并有现有数据充分佐证。德国在商用自动驾驶出租车市场已经落后。尽管其在L3和L4级私家车领域的领先地位依然保持，但独立预测显示，到2028年，这一优势将不复存在。造成这一现象的原因错综复杂，包括监管谨慎、联邦分散、传统工业企业在构建软件密集型平台方面的结构性弱点，以及未能建立机器学习人工智能系统赖以生存的数据基础。.
科赫的分析存在过度简化的风险，他将监管等同于阻碍，并低估了德国制造商在车辆自动化领域取得的真正技术进步。目前还没有其他国家能够将L3级乘用车系统推向市场并获得国际型式认证——这的确是一项成就。但这并非在具有商业价值的自动驾驶服务领域取得的成就，而正是这个市场将在未来十年重塑全球交通运输的技术价值创造格局。.
科赫所描述的悲剧是真实存在的。解决之道并非放弃安全标准，而是要勇于将监管塑造成一个与技术同步发展的动态过程，并拿出政治勇气，将实验阶段转化为日常应用阶段。这并非技术问题，而是政治问题。.
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