WAIC 2026观察｜自动驾驶进入规模化运营与数据共享对账时刻

7月19日，2026世界人工智能大会（WAIC）高级别自动驾驶创新发展论坛在上海举行。活动聚集了多家来自整车、芯片、出行运营、数据服务的头部企业及科研机构代表，就自动驾驶大模型、数据共享应用、安全管理体系等行业核心议题展开交流。

WAIC走到2026年，自动驾驶早已不是新鲜话题。但作为物理AI领域率先走向规模化落地的应用系统，自动驾驶的商业化推进，对AI赋能实体经济、带动智能网联汽车产业升级有重要意义。在这一背景下，当WAIC 2026“高级别自动驾驶创新发展论坛”的讨论内容从技术路线切换到商业落地时，依然吸引了现场观众的目光。

当天，出行科技与服务公司如祺出行COO韩锋作为Robotaxi运营平台代表，抛出一连串来自产业一线的观察和判断。他直言，在自动驾驶规模化落地过程中，技术决定了能不能安全上路，而运营则决定这项服务能跑多远。同时，围绕真实物理世界数据紧缺的挑战，他提出，将数据共享机制分成两层，包括基础公共数据共享机制以及Corner Case高价值极端场景数据流通机制，以多种方式推动不同企业间的数据协同，进而解决行业公共安全提升和企业技术创新的难题。

自动驾驶：“跑得远”比“跑起来”更难

在圆桌上，韩锋直言，技术决定Robotaxi能不能安全上路，运营决定这项服务能跑多远。

他给出的经验数据是，小规模试跑阶段，重点主要解决单车技术问题。但当车队规模从几百辆扩张到千辆、万辆级别，调度效率、远程云控、充换电维保体系、安全兜底机制、成本管控……每一个环节都可能成为卡点，这些都是运营需要解决的问题。

这一结论来自如祺出行的实践经验。这家公司在2022年推出开放式Robotaxi运营科技平台，并率先于全球实现有人驾驶网约车与Robotaxi服务商业化混合运营。数据显示，目前如祺出行运营Robotaxi车辆超600辆，已进入广州、深圳、横琴粤澳深度合作区等核心区域。该公司在2025年7月启动“Robotaxi+”战略，提出未来5年扩展至100城、与合作伙伴共建超万辆规模车队的目标；同时将推动10亿级投资计划，建成覆盖100个核心城市的Robotaxi三级运维网络，形成可支撑每年10万辆Robotaxi线下运维的综合能力。

在韩锋看来，Robotaxi本质上是出行服务，出行平台在网约车时代积累的精细化运营经验，正是规模化落地的核心能力。这一判断在现场引发共鸣，有自动驾驶技术公司的参会者会后坦言，投资人如今追问的已不是“谁先上路”，而是“单车成本什么时候打平”。

破解规模化运营难题，如祺出行给出的方案是“开放式运营平台”。韩锋透露，该平台已接入多家头部自动驾驶公司的车辆，面对不同品牌、不同技术架构带来的兼容性挑战，平台通过高通用性、高适配性的架构实现快速接入与统一管理。同时，这一平台也能接入政府监管平台，实时同步车端状态、监管状态、行驶轨迹等核心数据的功能，“让监管看得见、管得着”。

有业内人士表示，随着自动驾驶车队规模不断扩大，监管方亟需可追溯、可监控、可兜底的技术接口，如祺出行的开放平台恰好契合这一需求。对于整个行业而言，开放平台模式也可能是Robotaxi规模化落地早期的成本最优解，企业无需自建运营体系和监管对接体系，有效降低了行业整体运营成本，并提升Robotaxi规模化落地的效率。

数据共享：以分层机制兼顾公共安全与技术创新

本届论坛最受热议的议题是自动驾驶数据资产流通，数据孤岛、场景样本稀缺、合规确权三重痛点制约行业迭代效率。在论坛当天，智能汽车创新发展平台（上海）携手如祺出行等5家机构，共同发起了“自动驾驶数据区域共享应用倡议”，核心词是推动数据共享、强化合规保障、构建产业生态。

有业内人士指出，这一倡议发布，意味着自动驾驶行业开始向着解决数据共享的行业难题走出协同破局的关键一步。

针对行业长期存在的企业数据竞争壁垒，韩锋提出了一种创新的分层数据流通架构。他提出，数据共享不能局限企业竞争视角，需搭建两层流通体系，兼顾公共安全与技术创新。其中，第一层为行业基础公共数据共享，目标是推动自动驾驶产业长期发展。具体而言，企业通过数据共享联手推动行业技术进步、降低安全风险，这是自动驾驶行业长期发展的基础。第二层为长尾极端场景（Corner Case）数据流通，不同企业场景积累各有侧重，依托隐私计算、可信数据空间技术搭建激励机制，可实现高价值罕见场景数据在不同企业中有序流转，集中攻克行业共性技术短板。

业内分析人士指出，这种创新数据共享框架，跳出了“数据换数据”的企业单一竞争思维，转而提出行业公共基础设施的建设思路，有望为自动驾驶乃至具身智能等物理AI领域提供新的发展思路。

从行业倡议落回企业实践，如祺出行的AI数据服务布局提供了可参照的样本。

据韩锋介绍，如祺出行基于出行场景优势，正构建面向复杂物理世界的全链路AI数据能力，目前已形成覆盖数据采集、标注和合成的产品矩阵，沉淀感知数据、行为数据、合成数据及多模态训练数据集等高质量数据资产，在全国布局三大服务交付基地，可面向不同行业提供端到端一站式服务，项目交付准确率超98%。依托常态化运营的Robotaxi及智能驾驶数据采集车，如祺出行持续以低成本、合规积累真实出行场景数据。据了解，该公司已在广州、上海、重庆、沈阳等地部署超300辆采集车，累计获取千万级高价值场景片段。

数据资产化的前提是合规。韩锋强调，如祺出行已搭建覆盖“采集-处理-应用”全流程的合规工具链，并开放给合作伙伴及主机厂使用。

在自动驾驶数据监管框架日趋清晰、多地推进数据跨境流动与区域共享试点的背景下，这套工具链的价值在于确保数据在合规框架内流转。韩锋将其描述为“真实数据源不断输入，高质量合规数据服务稳定输出”的飞轮效应。这本质上也是数据资产化商业模式的一次落地验证。