随着不断的创新研发和技术迭代，自动驾驶经过较长时间的发展已经逐步趋于成熟。
中信证券杨泽原、丁奇在研报中表示，基于L4无人驾驶技术的自动驾驶出租车Robotaxi目前正处于发展的初期阶段，随着无人驾驶和共享出行的进一步渗透，行业增长前景将更为广阔，预计未来全球市场空间将会达数千亿元。
上述券商认为，Robotaxi的迅速崛起将会推动自动驾驶乃至整个智能网联的发展，可以重点关注自动驾驶板块股票，如四维图新、中科创达、德赛西威、千方科技等。
运营情况：海外Waymo领跑，国内核心厂商入局
目前全球自动驾驶出租车RoboTaxi最活跃的地区是美国，这里有Waymo、Uber、Lyft、BotRide 和xTaxi等公司在开展示范运营。
其中，Waymo是RoboTaxi商业试运营最早、道路测试的时间最长和估值最高（超千亿美元）的公司，被认为是全球自动驾驶技术领域领头羊。
美国“车队”在数量和规模上存在明显优势，但近年来国内Robotaxi厂商文远知行、百度、滴滴、Momenta等发展迅速，结合中国出行市场发展潜力巨大的背景，未来中国有望在自动驾驶出租车实现弯道超车。
分别来看，文远知行是中国首家得到全球汽车制造商投资的L4级自动驾驶初创企业，也是国内最早实现全对外开放robotaxi运营服务的厂商。
目前文远知行的Robotaxi在广州黄埔区144平方公里的城市开放道路面向全公众开放，无人驾驶车队已经超过100辆，其中40辆用作Robotaxi，60辆进行专项测试。
上述企业的快速成长与其采取的“铁三角”商业模式紧密相关，即提供AI算法和自动驾驶解决方案的公司、主机厂、网约车或出租车平台共同发力。
百度自2014年成立无人驾驶项目组，并在2019年6月一次性获得45张“载人测试”自动驾驶牌照，正式开启大规模Robotaxi测试。目前百度无人驾驶车队在沧州和长沙共计60辆。
滴滴自2016年开始组建自动驾驶研发团队，截止目前，滴滴已经获得北京、上海、 苏州、美国加州等地路测资格，并在去年9月获得上海颁发的首批载人示范应用牌照。2020年6月27日，滴滴出行首次在上海面向公众开放自动驾驶服务。
相比其他厂商，滴滴在自动驾驶领域的起步较晚，但其优势在于场景和数据。
自动驾驶技术的研发需要大量路测和交通数据，滴滴平台上数百万网约车生成的数据正好可以成为其数据来源。另外，滴滴作为国内最大的出行平台，能够将自动驾驶网约车服务与用户的出行场景进行无缝衔接，成为人们日常出行的切实补充。
Momenta则定位于打造自动驾驶大脑，其核心技术是基于深度学习的环境感知，高精度地图，驾驶决策算法，产品包括不同级别的自动驾驶方案以及衍生出的大数据服务。2020年6月17日，Momenta获颁苏州第一块Robotaxi示范应用牌照。
商业模式：短期改造成本高，长期大幅节约运营成本
Robotaxi 与传统网约车相比明显优势在于节省了人力成本，但短期来看车辆无人化的技术改造是一项高成本的投入，Robotaxi 盈利的关键时间点便在于自动驾驶汽车改装成本低于人力成本的时刻。
从人力成本节约的盈利点来看，Robotaxi能够产生巨大的经济效益。据文远知行数据，目前出租车司机人力成本占整体成本近60%，这意味着用无人驾驶技术替代司机将节约 60%的成本。另外，很多城市出现较大的出租车司机缺口，日本出租车司机平均年龄60岁左右，广州的出租车司机缺口约5000人，Robotaxi能很好地解决这一问题。
从改造成本投入的角度来看，Robotaxi的前期资本投入相对较高，这导致Robotaxi的短期的盈利变现存在困难，但其长期的盈利预期向好。
此外，自动驾驶汽车零部件成本的下降更增添了其未来盈利的可能性。2016年一台激光雷达的成本高达10万元，这让许多自动驾驶汽车制造商望而生畏。但目前激光雷达、毫米波雷达、视觉摄像头的混合方案是自动驾驶的主流方案，激光雷达降价便是其中的主要原因。
此外，计算单元、冷却系统、车辆改装费用等改造成本也在下降。随着成本下降，预计自动驾驶出租车的附加成本低于司机人力成本将只是时间问题。
总体来看，未来随着人们出行需求的日益提升，Robotaxi将会迎来更为广阔的发展前景，预计未来全球市场空间将会达数千亿元。
根据工信部数据，预计2020年全球RoboTaxi车队的规模会达到1万辆，2025年会达到50万辆，其中完全无安全员的RoboTaxi会在车辆和行人都比较少的局部区域开始上路示范运营。
据Allied Market Research估计，2023年全球无人驾驶技术在RoboTaxi的市场规模为10.3亿美元，到2030年，全球Robotaxi市场每年价值将超386.1亿美元，CAGR高达 67.8%。
由于中国市场具有人口基数大、城市集中度高和出行场景需求旺盛的特点，其Robotaxi市场增速或将高于全球平均水平，达到全球领先地位。
风险因素
自动驾驶技术发展速度不及预期：自动驾驶技术发展尚有很多瓶颈等待突破，测试过程中也会产生许多新的问题亟需解决，迭代耗费的时长可能高于预计时间，整体技术的发展速度可能不及预期。
汽车销量增速放缓：受新冠疫情的影响整体宏观经济下行，对消费信心和可支配收入影响加大，或将到时汽车销量不达预期。
自动驾驶政策法规出台速度不及预期：自动驾驶由于安全性等考虑，放开对自动驾驶管理的法律法规出台需经过多方评估论证，或将导致政策出台时间可能不达预期。