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Physical AI 中國篇 — 百度 Apollo、Pony.ai、WeRide 與機器人成本顛覆

中國 AV 與人形機器人賽道——百度 Apollo Go、Pony.ai、WeRide、Unitree——是美國投資人低估的基準維度。

Physical AI 基準測試系列第 112 篇 — Physical AI 中國篇：百度 Apollo Go、Pony.ai、WeRide、宇樹科技，以及為何中國 AV 與人形機器人的加速賽道是美國投資人低估的基準維度

中國在 Physical AI 競賽中不是旁注，而是平行賽道——同時運行、在多個維度達到可比規模，且具有與美國賽道根本不同的結構特徵。百度 Apollo Go 是美國以外唯一一項與 Waymo 規模可比的商業無人駕駛叫車服務。中國人形機器人公司正在以低於所有美國競爭對手三到十倍的成本出貨功能性原型。中國的政策環境——集中式許可、政府採購偏好、在數十個城市部署的 V2X 基礎設施——代表著美國沒有直接對應物的結構性順風。

這對 Physical AI 基準系列的意義不在於地緣政治，而在於競爭校準。如果你在追蹤 Waymo 的脫離率、Tesla Dojo 的訓練吞吐量和 Optimus 的量產爬升，卻沒有同時追蹤百度 Apollo Go 的乘車量、Pony.ai 的累積 AV 里程，以及宇樹科技的 G1 成本結構，你就是在用不完整的儀器丈量這場競賽。基準測試有中國這個維度。本文對此進行梳理。

第一節 — 中國 AV 政策：結構性順風

理解中國 Physical AI 賽道的起點是政策環境。中國中央政府在「中國製造 2025」及後續產業規劃中，明確將自動駕駛汽車和智慧交通列為戰略性產業。這不是願景表述——它轉化為以美國無法直接對應的方式加速 AV 賽道的具體機制。

政策維度	詳情	對 AV 賽道的影響
國家戰略	「中國製造 2025」及後續規劃明確將 AV 和智慧交通列為戰略性產業	政府補貼、有利的許可條件，以及對國內 AV 公司的採購偏好
智慧城市基礎設施	中國已在數十個試點城市部署 V2X（車聯基礎設施通訊）；交通號誌、路口和路側感測器向車輛廣播資料	中國 AV 可利用路側智能補充車載感知——這是 Waymo 和 Tesla 在美國城市不具備的結構性優勢
許可速度	北京、上海、武漢、深圳、重慶均已發放無人駕駛 AV 許可；中國的集中式審批體系允許比美國各州逐一審批更快的推廣速度	在中國的地域擴張速度快於美國對應公司
電動車整合	中國是全球最大的電動車市場；AV 公司採用寧德時代電池、比亞迪平台和吉利/上汽電動車，硬體成本遠低於美國	較低的車輛成本基線帶來更好的 AV 單位經濟效益
資料法規	中國資料法要求資料在地化（道路資料不得出境）；限制與美國 AI 訓練管道的合作	隔離中國 AV 資料；Waymo 和 Tesla 無法使用中國道路資料改進全球模型

V2X 基礎設施這一點值得特別關注。當中國 AV 通過裝有 V2X 廣播硬體的路口時，交通燈相位、路側感測器採集的鄰近車輛位置，以及前方道路條件資料都會直接傳輸到車輛的車載電腦。而 Waymo 和 Tesla 必須完全依靠車載感測——攝影機、光達、雷達和自身地圖——來獲得這些資訊。在 V2X 覆蓋區域運行的中國 AV 具備感知融合優勢，而這並非其車載硬體的功勞，而是其周圍基礎設施的功勞。

第二節 — 百度 Apollo Go：中國的 Waymo 對應物

百度 Apollo Go 是美國以外最成熟的無人駕駛商業叫車服務。了解其當前規模和發展軌跡，對於校準中國 AV 賽道相對於 Waymo 的實際位置至關重要。

指標	百度 Apollo Go（預估 2026 年中）	備注
商業無人駕駛服務	是——在北京、武漢、重慶、深圳全自動駕駛運營（預估）	美國以外最大規模無人駕駛商業車隊之一
每週乘車次數（預估）	各城市合計每週數萬次（預估）	低於 Waymo 每週 15 萬次以上，但規模可觀；百度公布累計乘車資料
第七代車輛	Apollo RT6——專為 Robotaxi 打造；百度公開製造成本每輛約 37,000 美元	遠低於 Waymo Gen 5 基於 I-PACE 的車輛；成本優勢具結構性
感測器架構	光達 + 攝影機 + 雷達；RT6 將感測器整合到車身	已實現專用整合；與 Waymo Gen 6 方向類似
車隊規模	多個城市共計數百輛（預估）	持續增長；確切車隊規模未持續公開
監管狀態	在多個城市的核准區域擁有完全無人駕駛許可（無需安全員）	按地理城市數量計算，在多個城市實現無人駕駛商業化（預估超過 Waymo）
收入模式	透過 Apollo Go App 按次計費；與地方政府合作	部分城市低於 Uber 和滴滴定價；試點區域有補貼（預估）

RT6 的成本數字——百度自行披露的每輛製造成本 37,000 美元——是此表中最重要的資料點。Waymo Gen 5 基於捷豹 I-PACE 電動 SUV，零售價超過 70,000 美元，還不包括感測器和計算硬體的成本。RT6 作為專為 Apollo Go 運營模式從頭設計的 Robotaxi，能夠實現 37,000 美元的成本結構，正是因為百度及其製造合作夥伴專門為此打造了這輛車——沒有豪華車平台，沒有增加成本卻不增加 Robotaxi 價值的零售功能。

第三節 — Pony.ai 與 WeRide：已上市的 AV 挑戰者

百度 Apollo Go 是規模最可見的中國 AV 運營商，但並非唯一一家。Pony.ai 和 WeRide 均於 2024 年在那斯達克完成上市，在維持核心中國業務的同時獲得美國市場資本。它們作為在美上市的中國 AV 公司，具有獨特的風險特徵，值得與底層技術問題分開理解。

公司	現況	主要指標（預估 2026 年中）
Pony.ai	那斯達克上市（2024 年底 IPO）；在北京、上海、廣州、深圳運營；在美國加州有業務	累計 AV 里程：超過 3,000 萬英里（已披露）；中國無人駕駛商業服務；加州測試許可；中美雙重運營帶來監管複雜性
WeRide	那斯達克上市（2024 年 IPO）；全球超過 30 個城市運營（預估）；AV 巴士（Robobus）、Robotaxi 和自動清掃車產品	產品組合比純 Robotaxi 更多元；Robobus 是獨特的商業細分；在中東（阿布達比）和歐洲有業務（預估）
比較優勢	兩者車輛成本均低於美國 AV 公司；採用中國電動車平台；在中國獲得政府支持	美國上市提供資本獲取管道，但也帶來出口管制風險
中美風險	兩者均面臨因 PCAOB 審計存取問題（中美審計爭議持續中）而產生的潛在退市風險；出口管制限制技術轉讓	在美上市中國 AV 公司面臨監管懸念

Pony.ai 超過 3,000 萬英里的累計 AV 里程（已披露）是一個有意義的資料點。Waymo 近期披露突破 5,000 萬全自動英里。差距是真實存在的——Waymo 運營時間更長、密度更高——但 Pony.ai 的累計里程在同一數量級，而非相差幾個數量級。對於大多數美國投資人尚未密切追蹤的公司而言，這種可比性意義重大。

PCAOB 監管懸念是影響兩家公司估值的實質性風險。這一風險具有結構性，無法靠運營卓越性解決，為美國資本市場對這些公司的估值相對於美國本土 AV 運營商設置了天花板。

第四節 — 中國人形機器人：宇樹科技、優必選與成本顛覆

中國 Physical AI 賽道中人形機器人的維度，是成本顛覆論點最為具體和可量化的地方。宇樹科技已披露其人形機器人的零售價格，比所有美國對應產品低三到十倍。這不是估算——價格已在公司官網和產品公告中公開。

公司	產品	價格點（預估）	核心能力
宇樹科技	H1（雙足，研究/商業）、G1（低成本雙足）、B2（四足）	G1：約 16,000 美元（已披露）；H1：約 90,000 美元（已披露）	以遠低於美國競品的成本實現雙足行走；G1 售價 16,000 美元，大幅低於所有美國人形機器人
優必選機器人	Walker X、Walker S（商業人形）	未公開披露（預估 10 萬美元以上）	更先進的操控能力；部署於包括富士康工廠在內的商業環境（預估）
傅利葉智能	GR-2（用於康復及通用場景的人形機器人）	約 65,000 美元（已披露）	醫療康復專注加通用機器人；歐洲分銷
Agility Robotics（美國，供比較）	Digit	約 250,000 美元（預估）	亞馬遜倉庫部署
Figure AI（美國，供比較）	Figure 02	未披露（預估 10 萬至 20 萬美元）	寶馬工廠試點
成本影響	中國人形機器人售價 16,000 至 90,000 美元，比美國的 10 萬至 25 萬美元（預估）低 3 至 10 倍	若中國機器人達到可比能力，成本優勢將驅動商業部署採用

宇樹 G1 售價 16,000 美元是此表中最具顛覆性的資料點。在這個價格下，人形機器人從需要多年回收期分析的資本設備，轉變為與高端工業工具可比的採購決策。能夠為機器人助手支付 16,000 美元的製造業操作場景，比需要每台 250,000 美元資本承諾的市場大得多。

能力差距的限定條件很重要。價格優勢本身並不足夠——中國機器人必須達到可比的任務執行能力才能替代現有選項。美國競品——Agility Digit、Figure 02、Tesla Optimus——更明確地強調了操控能力，因為倉庫和工廠部署需要它。宇樹的成本優勢是真實的；操控能力的差距是決定成本優勢何時以及是否轉化為工業部署市場份額的變數。

第五節 — 基準：中美 Physical AI 賽道對比

維度	美國（Waymo + Tesla）	中國（百度 + Pony + WeRide + 宇樹）
商業無人駕駛 AV 城市	4–5 個城市（僅美國）	多家公司合計 10 個以上城市（僅中國）（預估）
AV 車輛成本	高——預估 10 萬至 20 萬美元（Waymo Gen 5）；Gen 6 目標降低	較低——Apollo RT6 37,000 美元（已披露）；中國電動車平台優勢
人形機器人成本	10 萬至 25 萬美元以上（預估）	16,000 至 90,000 美元（預估）（宇樹 G1 至優必選）
政策順風	各州分別審批；無聯邦 AV 授權；監管格局複雜	集中式國家支持；許可速度優勢
V2X 基礎設施	美國 V2X 部署有限；無國家標準	在數十個試點城市部署；結構性感知補充優勢
資料量	Tesla：全球 600 萬輛以上車輛；Waymo：5,000 萬英里以上無人駕駛（已披露）	百度：披露乘車量持續增長；Pony.ai：累計 AV 里程 3,000 萬英里以上（已披露）
出口和全球覆蓋	Waymo 僅限美國；Tesla 全球	WeRide 全球 30 個以上城市；Pony 中美兩地；宇樹機器人全球出口
核心風險	中國 AV 和機器人的成本優勢可能比美國監管許可的追趕速度更快	美國出口管制、PCAOB 退市風險、資料在地化、地緣政治脫鉤

此比較中最重要的不對稱性在於車輛成本和人形機器人成本。美國 Physical AI 賽道的車輛成本結構比中國對應物高出 3 至 5 倍（預估）。這一成本差距主要不是設計效率差異的函數——而是中國製造和供應鏈生態系統的結構性成本優勢所致。

第六節 — 結構性優勢與結構性劣勢

結構性優勢：

政策和基礎設施支援： 集中式許可、V2X 部署和政府採購偏好，創造出美國無直接對應物的加速器。
製造成本結構： 中國電動車供應鏈——寧德時代電池、國產電動傳動系統、國內光達供應商——提供比同類美國採購元件低 3 至 10 倍的車輛和機器人成本結構（預估）。
國內市場規模： 中國的都市密度、龐大人口和政府對電動車採用的支持，提供了美國 AV 運營商在美國境內無法獲得的規模測試環境。

結構性劣勢：

出口限制： 美國對先進半導體的出口管制限制了中國 AV 和機器人公司獲取最先進訓練和推理晶片的能力。
資料在地化： 中國道路資料不能用於訓練全球模型，外國公司也無法使用中國道路資料。
對外國運營商的監管不透明： 外國 AV 公司進入中國市場面臨重大障礙。
PCAOB 和退市風險： 在美上市的中國 AV 公司面臨持續中美審計存取爭議的監管懸念。
地緣政治脫鉤： 中美技術脫鉤的大趨勢，對中國 Physical AI 公司的長期規劃視野造成不確定性。

第七節 — 為何這個基準維度被低估

美國投資人對中國 Physical AI 賽道的低估，有其可理解但可糾正的原因。在美國金融媒體中最為可見的公司——Waymo（Alphabet 子公司）、Tesla、Aurora、Mobileye——都在美國。最在規模上具有重要意義的中國 AV 和機器人公司——百度 Apollo Go（未單獨上市）——對只追蹤公開市場申報文件的投資人而言是不可見的。

結果是一個系統性盲點：美國投資人對 Waymo 的單位經濟和 Tesla Optimus 爬升有詳細模型，卻對 Apollo Go 的乘車經濟效益、RT6 車隊單位經濟效益，以及宇樹科技的成本結構和潛在部署軌跡幾乎沒有模型。Physical AI 競賽不只在舊金山和奧斯汀運行——它同時在武漢、深圳、北京和廣州運行，在無人駕駛 AV 維度達到可比規模，在人形機器人維度實現更低成本。

糾正這一盲點並不需要預測中國贏得 Physical AI 競賽，而是需要將中國賽道與美國競爭對手一起納入基準框架——使用相同的指標、相同的可觀測訊號，以及隨著新資料到來同樣的更新意願。中國維度不取代美國維度，而是完善它。

注意： 標有「（預估）」的數字是基於 2026 年中期公開可獲取資訊的方向性估算。中國公司披露的完整性和標準化程度各異；部分數字來源於多個局部資料。本文不構成投資建議。