在人工智能技术蓬勃发展的当下，对话类模型已不再稀缺，市场焦点正从云端的技术探讨转向实际应用中的执行难题。以出行场景为例，用户向智能体发出“明日上午前往机场并顺路送样品至客户公司”的指令，AI虽能规划路线，却无法解决接人、送货以及应对拥堵、安全等现实问题，这凸显了AI产业在落地环节的短板。
曹操出行敏锐捕捉到这一行业痛点，在出行领域率先探索AI与现实世界的融合路径。在2026国际汽车及供应链博览会香港现场，曹操出行正式推出RoboX战略，致力于打造全球领先的物理AI移动科技平台，赋予AI服务现实世界的能力。按照规划，到2030年，曹操出行将累计投放10万辆Robotaxi和10万辆Robovan，构建起庞大的无人运力网络。
RoboX战略并非孤立的新业务尝试，而是曹操出行全面AI转型的关键支撑。今年上半年，曹操出行主动调整业务布局，收缩非核心业务，将资源集中投向自动驾驶、AI运营系统及智能运力网络等领域。通过推动AI能力深度融入产品研发、运营管理和业务体系，加速向AI原生公司转型，为RoboX战略的实施奠定坚实基础。
当前，资本市场对“AI泡沫”的讨论日益热烈，其根源并非模型技术本身。智能体虽擅长规划，却无法完成物理世界的实际操作。例如，它无法为用户打开车门、完成货物签收，也无法独立处理航班延误、客户投诉等突发状况。这些现实问题表明，物理AI的落地面临巨大挑战，需要构建完整的闭环体系。
出行、配送、商旅等行业具有价格、时效、服务边界和责任归属等明确特征。AI只有深度接入这些环节，才能从单纯提供建议转变为创造实际的交易与履约价值。曹操出行凭借吉利控股集团的支持，构建了以“智能定制车+智能驾驶技术+智能运营”为核心的三位一体能力体系，成为全球少数同时具备这三大核心要素的企业，为物理AI在出行场景的落地提供了完整闭环基础。
在RoboX战略框架下，曹操出行将Robotaxi、Robovan和曹操出行Robo OS纳入统一体系。根据不同需求，Robotaxi负责人员移动，Robovan承担货物运输，而Robo OS则负责判断任务路径、调配运力并制定服务标准。这一转变使曹操出行从传统的撮合人和车的平台，升级为判断任务、调度运力、处理异常并承担履约结果的新型平台。
自动驾驶行业的商业化进程已进入关键阶段，技术突破只是第一步，真正的考验在于运营能力。Robotaxi从演示到实际运营，需要解决每日稳定接单、车辆持续在线、异常及时处理等问题，这些因素直接影响成本和用户体验。Waymo、Apollo Go等企业的实践表明，自动驾驶商业化最终取决于能否将车辆、场景、补能、运维和用户服务纳入统一的运营体系。
曹操出行在这一领域具有独特优势。作为一家既拥有真实城市订单、用户、司机和调度服务经验，又背靠吉利造车体系的企业，曹操出行能够将运营需求提前融入车辆设计。例如，其深度参与研发的中国首款原生开发Robotaxi——Eva Cab，计划于2027年量产，2030年累计投放10万辆。这种从车型定义阶段就考虑无人运营成本的做法，为RoboX战略提供了坚实的车辆基础。
在补能和资产管理方面，曹操出行依托吉利生态的换电网络，已接入448座换电站，实现60秒极速换电，维保时间和成本分别下降25%和54%。2025年启用的全球首座绿色智能通行岛，集自动换电、自动清洁、智能调度、自动结算等功能于一体，为RoboX提供了全场景的自动化运营支持。这些举措有效降低了运营成本，提升了资产利用效率。
曹操出行的RoboX战略以“双十万计划”为起点，但规模并非最终目标。无人运力规模的扩大对调度、补能、维保和安全体系提出了更高要求。只有将规模转化为周转效率与成本优势，才能实现可持续的商业化运营。为此，RoboX战略需通过成本结构、场景适配与复制能力三类验证。
在香港这一高密度、高复杂度的市场中，曹操出行将RoboX战略作为国际化首站。香港成熟的交通规则、密集的跨境需求以及严格的运营成本和监管要求，为战略的验证提供了理想场景。如果RoboX能够在此稳定运行，其模式将具备更强的复制性和推广价值。
当AI技术真正应用于出行与配送领域，订单密度、运营效率和系统稳定性成为关键指标。曹操出行的RoboX模式正是基于这些基础指标构建，通过整合车辆、技术、运营和补能资源，形成了可复制的成本模型。这一模式不仅为自动驾驶商业化提供了新思路，也为AI服务现实世界提供了务实路径。
