9月3日，Cybercab正式亮相，并披露Robotaxi累计行驶里程突破100万英里。据追风交易台，高盛和巴克莱并未因此明显提高预期：Cybercab的成本优势较为明确，却没有解决特斯拉Robotaxi当前最大的两项问题——车队规模仍小、扩张速度仍慢。
高盛测算，若Cybercab规模化成本达到2万至3万美元，较部分竞争对手5万至10万美元的前期车辆成本，每英里可形成约0.05至0.30美元的成本优势；但该行认为，近中期决定Robotaxi经济性的关键仍是自动驾驶软件能否支撑跨区域扩张。
巴克莱则指出，Cybercab发布前，特斯拉在奥斯汀的Robotaxi车队仍不足100辆，此次发布会也没有给出新的增长或财务目标。
这也是两家投行对发布会保持谨慎的核心原因：车辆成本下降可以改善单车经济性，但如果车队无法快速扩张，成本优势就难以转化为收入和利润。 因此，后续最值得观察的并非Cybercab的产品参数，而是量产成本能否兑现、Robotaxi车队能否快速扩容，以及特斯拉能否将现有运营从奥斯汀进一步复制到更多城市。
Cybercab主打低成本，硬件方案进一步简化
Cybercab是一款双座无人驾驶车辆，不配备方向盘和踏板，也是特斯拉首次在Robotaxi车队中使用专用目的型车辆，此前主要采用Model Y。
在制造端，Cybercab采用特斯拉此前披露的“拆箱式”制造工艺，公司称该工艺最多可降低50%的生产成本。车辆搭载干阴极4680电芯，设计寿命达到50万英里，并采用48V电气架构、线控转向和线控制动。
自动驾驶硬件则延续特斯拉的纯视觉路线，配置8颗外置摄像头和1颗车内摄像头，不依赖激光雷达。特斯拉同时加入影音娱乐及无障碍设计，并发布乘客指南和合规指南。
目前，Cybercab的实际运营规模仍有限。据德克萨斯州政府备案文件，该州已有45辆Cybercab完成注册。高盛提醒，这些车辆未必全部处于商业运营状态，部分可能仍用于测试或配备安全监控员。
单车成本占优，车队扩张仍是瓶颈
高盛认为，如果特斯拉能够将Cybercab的规模化成本控制在2万至3万美元，相较竞争对手5万至10万美元的前期车辆成本，其每英里成本优势可能达到0.05至0.30美元，低成本车辆将成为特斯拉进入Robotaxi市场的重要竞争优势。
但高盛同时指出，近中期真正决定Robotaxi业务经济性的并不是车辆成本，而是软件能力。特斯拉更具通用性的AI方案能否支持车辆在更多地域运行，并以较低边际成本快速复制，将直接决定业务的收入空间和单位经济性。
巴克莱也认为，特斯拉的潜在优势在于低成本专用车辆，以及无需依赖高精地图的技术路线，这意味着一旦自动驾驶软件成熟，理论上可以更快扩张至新的运营区域。
问题在于，特斯拉目前的扩张速度仍偏慢。指出，Cybercab发布前，特斯拉在奥斯汀的Robotaxi运营车队规模不足100辆。因此，Cybercab投入运营后能否加快车队扩张、将更多测试区域转化为正式服务，将成为下一阶段的核心观察指标。
FSD安全数据改善，但欧洲数据可比性有限
特斯拉近期公布的FSD（有监督）数据显示，自动驾驶系统在北美的使用范围和部分安全指标持续改善。高盛梳理发现，搭载HW4的FSD（有监督）里程中，约60%发生在高速公路、40%发生在城市道路，城市道路占比持续提升。
安全数据方面，使用FSD（有监督）的HW4车辆，自动紧急制动触发次数减少约75%至85%，轻微及重大碰撞事故减少约40%至90%，表现明显优于未使用主动安全功能的车辆。
欧洲数据同样显示出改善，但高盛认为与北美数据存在可比性限制。欧洲FSD里程约55%发生在高速公路、45%发生在城市道路，大多数场景下自动紧急制动触发次数减少约70%至95%，但部分本地道路的触发次数反而高于未使用FSD的特斯拉用户。
更重要的是，欧洲数据主要由经过特斯拉专项培训的工程操作员采集，其操作方式与普通消费者存在差异，因此不能简单与北美数据横向比较。特斯拉今年4月在荷兰获得首个欧洲FSD临时批准，此后又有4个欧盟国家给予临时批准，欧盟范围内更广泛的审批投票最早可能于10月举行。
Robotaxi事故率改善，规模化仍待验证
Robotaxi自身的安全记录也在改善。高盛结合NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）2026年1月至7月中旬的碰撞数据，以及特斯拉披露的奥斯汀、达拉斯和休斯顿全无人驾驶里程测算，特斯拉Robotaxi平均每行驶5万至7万英里发生1起事故，不论责任归属。
值得注意的是，特斯拉在2026年1月至3月以及7月上半月均未录得全无人驾驶车辆事故。高盛指出，特斯拉今年1月才正式启动全无人驾驶载客服务，因此更早的数据并未纳入统计。
不过，目前Robotaxi的运营规模仍然较小，现有事故数据还不足以说明其在大规模运营下的安全表现。随着车队规模扩大，能否在行驶里程大幅增加的情况下继续保持较低的事故率，将成为检验特斯拉无人驾驶技术能否真正商业化的关键。
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