这一支拥有四十辆蓝色东风日产轩逸的运营车队，与广州标准出租车一样的蓝色车身，增加的是其在车身上搭载的激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS 等多个传感器硬件，以及一套隐藏在车尾箱下的强大计算单元。
负责Robotaxi运营的文远粤行，成立于2019年8月，是中国最早对公众全开放的Robotaxi服务，是L4级自动驾驶出行公司文远知行与华南最大的出租车公司、广州公交集团旗下的广州市白云出租汽车集团有限公司，以及科学城（广州）投资集团有限公司组建合资公司。
何谓“L4级自动驾驶”？简单地理解，就是在限定区域内，自动驾驶系统已经能实现全部场景的操作。
2月14日，文远粤行Robotaxi试运营首月（即2019年12月）报告发布，这是中国首份L4级自动驾驶出租车Robotaxi的试运营报告。在广州市黄埔区、广州开发区中心区内144.65km²的限定运营范围内，8396个出行订单，零安全事故，94.2%的五星好评，日均出行服务270.8次，每单平均服务里程为4.9公里。
而白云出租的传统出租车在12月份的每单平均服务里程为7.17公里，其中包含有高速、机场等长距离订单，文远知行COO、文远粤行CEO张力还透露，“Robotaxi每辆车日均完成14单，股东白云出租车觉得这已经非常接近于一辆普通的出租车，在普通日子里面的订单数”。
文远粤行Robo-Taxi试运营报告节选
AI技术公司与主机厂/一级供应商、出行服务平台战略合作，这种被称为“铁三角”的合作模式，在这些数据里得到了很好的验证。
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“拿掉”安全员成关键
路测范围从小到大，车队从少到多，路测公里从短变长，安全，始终是自动驾驶的关键。保障安全的成本，成了最大的发展空间。
从自动驾驶本身“车”的成本来看，传感器的成本下降趋势明显，“随着后面的技术研发，算法的提升，另外最主要包括跟主机厂合作，以及利用主机厂的采购能力和溢价能力，以及未来量产的可能性，其实传感器的成本还会大幅度下降”，但这种优势更多是建立在规模化的基础上，文远知行的部分成本优势依赖于采购量，张力坦言，“从L4的自动驾驶技术来讲，它还是不适用于未来To C的模式，更多是放在出行公司To B的模式里”。
从运营的成本来说，安全员的设置，是向无人驾驶过渡的“保险”。
国内交通法规要求安全员必须“在场”，张力也强调Robotaxi运营过程中，一切以安全为首要考虑。但每辆Robotaxi上配备一名安全员，与传统的出租车人车比相同，在出行公司成本中占比过半的人力成本则无法降低，更是难以解决自动驾驶切中“缺少司机”这一出行市场的痛点。
降低人车比，也就成为行业的着力点。文远知行作为自动驾驶全栈解决方案提供商，自研的硬件解决方案、算法和软件系统，配合业内主流的多传感器融合，超过一百万的路测里程，以一套强通用性的算法实现全场景、全天候的覆盖，技术难关上的阻力相对较小。
早在2018年，文远知行已经实现了穿越隧道和暴雨下行驶，长尾场景的解决无疑使得自动驾驶安全性大大提高。“从技术角度上来讲，在某一些区域里面，实际上我们是可以逐步地去拿掉安全员”，张力口中的“拿掉”并不是一蹴而就的过程，“这并不是绝对地看，车辆的安全员是有还是没有，我们会根据不同特定的场景之下，和特定的时间去分配”。
技术、供应链、政策、成本是Robotaxi实现商业化缺一不可的条件。
但暂时来看，Robotaxi的区域性试验落地，一切仍是进行时，难谈盈利和成熟的产品形态。张力更看重的是“接受”，一方面是市民的接受，“当然我们运营的时候，也不排除有很多人会薅羊毛，但是这属于好事，说明大家还是愿意去尝试新事物”；另一方面是政策的接受，Robotaxi突出的政策依赖性，行业目前仅有在广州、长沙落地运营，在相对稳健的政策环境下，“安全员”仍然不可或缺。
而张力保守提出的“2022年实现无人驾驶出租车的运营”这一目标，更多是迈向商业化和规模化的另一个节点开端。
类比于现有的出行公司， Robotaxi的运营区域化和本土化特征突出。近期，文远知行宣布其Robotaxi打车软件WeRide Go接入羊城通App，通过广州市民最重要的出行软件之一的羊城通App引流，整合到本地的出行平台。
正如张力提起的业内说法：“车企未来看出行，出行未来看无人驾驶”，文远知行“铁三角”的商业模式协调起唇齿相关的三者，“我们积极与当地的主机厂合作，利用本地的出行资源，为本地市民服务，把税收和产值留给本地政府，是多赢的合作方式，强本地化的特色有利于未来复制到更多城市”。可以预想，“文远X行”更像是文远知行的“前方触角”，触及深入到各个区域，“圈地”显示其野心。
对于Robotaxi的运营，文远粤行与文远知行显然有不同的定位。
每天多达TB量级的数据被上传到高速处理平台上，是实打实的真实场景的路测数据。同样是对数据的处理，文远粤行重运营，关注具体的运营中如何协调和维护运力，“数据能够告诉你该怎么样去做好路径的规划、用户的管理、车辆的管理等等这些方面”。
而文远知行则重技术，作为技术支持的后盾，关心数据指向的长尾场景，“长尾场景里面通过这种学习，能够知道怎么处理，通过更多的数据积累，知道怎样去举一反三，实现自学习的方式，能够运用到更多的状况的处理，实际上这是一家无人驾驶公司技术实力方面的体现”。
这往往就涉及一个指标——人工接管次数。张力解释道，文远知行不限制安全员的接管次数，后续工程团队会判断每一次接管属于过于保守还是系统无法处理，“安全员接管完之后，他会延续开一段距离，系统会记录这段距离的轨迹和处理方法，工程师会把安全员开的和系统开的做比对”，实际的落地运营带来的现实多样，是算法提升的难得机会。
在打造技术和合作模式优势之外，文远知行从硅谷到广州的“迁移”实际也是看准了大湾区的区域优势。
以广州为代表的国内南方地区主要的场景，“气候上，凸显高温、高湿、台风、暴雨；地理环境上，多河流意味着很多过江桥或者过江隧道，多山带来隧道和层叠的立交桥”，赋予每一公里的测试更高价值。“在国内和美国同样跑一英里之间的差异，可能有20倍到30倍的差距，可能遇到美国大概6倍的行人和自行车，5倍的换道变线，这对我们而言是非常有价值的。”
从产业的角度来看，广州有相对完善的汽车产业链，包括像广汽、东风日产、小鹏汽车等，和鼓励创新的营商环境，赋能给文远知行这种初创企业更多发展可能性。今年1月，花城创投首先宣布完成对文远知行的投资，张力也表示，融资将会是今年的重要工作之一。
疫情之下，“无接触配送”成为热点，百度Apollo运用到清洁消毒和物流配送场景，市场教育作用突出，但无论是政策环境还是技术环境，载人的无人驾驶并没有准备好。
自动驾驶并不仅仅是“单车智能”为基础，还有和“车路协同”的结合，当中包括电信运营商在5G通讯的建设、造车企业的参与；更长远来看，无人的车内形成的“第三空间”，如娱乐设施等相关配套进入，这些都将是以科技企业为龙头的整体生态。
