作者 | 赵栀

编辑 | 趣解商业资讯组

近日，车路云一体化自动驾驶全栈技术与运营服务提供商——蘑菇车联在上海2025世界人工智能大会（WAIC）上发布了MogoMind大模型。

图片来源：微博截图

据蘑菇车联介绍，MogoMind大模型能承担车辆行驶“全能助手”、城市交通“决策中枢”、自动驾驶“隐形基座”三大角色。应用于智能网联汽车、自动驾驶汽车、手机终端等多种应用场景，已在北京、上海、浙江、湖南等地落地实践。

蘑菇车联信息科技有限公司副总裁王凯介绍，MogoMind破解了当前AI行业缺乏物理世界实时感知能力、缺乏全局认知系统的两大瓶颈。

不过，在车路协同领域保持技术领先的蘑菇车联，也同样面临挑战。

1.手握近百亿元项目

目前，自动驾驶领域存在两条路径，“单车智能”即自动驾驶车辆，及“车路协同”。前者致力于让车变得更聪明，后者致力于让汽车和道路一起变得智能。蘑菇车联即为车路协同赛道的佼佼者。

官网介绍，蘑菇车联成立于2017年，专注于构建智能体与物理世界实时交互的AI网络，使智能体可以理解并进入物理世界。公司两大核心业务为AI网络业务和自动驾驶业务。

虽然也涉及自动驾驶汽车，但蘑菇车联对自己的定位是“车路云一体化自动驾驶全栈技术与运营服务提供商”。

图片来源：罐头图库

从产品来看，蘑菇车联主要分为AI数字道路基站、自动驾驶车辆、智慧交通云平台三大类。其中AI数字道路基站、智慧交通云平台以及自动驾驶车辆中的多款产品都是为车路协同服务。

从落地进展来看，蘑菇车联官网公布，其参与了首都副中心“数字通州”建设、国内首个城市级自动驾驶落地项目、西南首个“智能网联+智慧旅游”生态示范区、与国家级高新区共建智能网联产业高地、国内首个开放式5G商用车路云一体化项目等多个项目，已披露的项目总金额超过90亿元。

与多家自动驾驶企业一样，蘑菇车联的创始团队也具有大厂背景。公开资料显示，蘑菇车联的创始人兼CEO朱磊曾任职百度垂直搜索技术委员会主席、滴滴出行副总裁、易车首席技术官，联合创始人万如是朱磊多年同事。

目前，此二人仍在蘑菇车联扮演着重要角色。据“天眼查”平台显示，万如为蘑菇车联信息科技有限公司法定代表人、执行董事和经理，也是蘑菇车联控股股东智道网联科技（深圳）有限公司的董事。朱磊不仅担任智道网联科技（深圳）有限公司董事长和总经理，还通过南京众智益华信息科技合伙企业（有限合伙）间接控股智道网联科技（深圳）有限公司。

图片来源：天眼查

履历丰富的创始团队，让蘑菇车联成立次年就获得了资本的青睐。截至目前，蘑菇车联共获得了5轮融资，投资方包括顺丰控股、腾讯投资、京东集团等，已披露融资金额超过10亿元。2023年5月，完成最新一轮融资后，蘑菇车联的估值达到30亿美元。

2.长跑中的商业化挑战

然而，尽管手握近百亿元项目，蘑菇车联的商业化落地进程依然面临压力。

2025年至今，蘑菇车联官方账号仅公布了两个新项目。一是与日照市的战略合作，共同打造AI网络与自动驾驶融合应用“日照样板”；二是在南京市江宁开发区推出的无人自动驾驶接驳小巴，即将在百家湖硅巷区域开启示范体验专线。而2023年同期，蘑菇车联官方账号公布了4个商业化项目。相较之前全国多点扩张，蘑菇车联的商业化版图似乎在收缩。

图片来源：蘑菇车联公众号

此外，成立至今，蘑菇车联并没有传来实现盈利的消息。

地平线创始人黄畅曾在接受采访时表示，车路协同听上去很美好、技术上也可以实现，但想要实现大规模商业运作却很艰难。这背后责任归属、法律法规、成本分摊等因素，已经超出了技术范畴。

所谓车路协同，智能化的车和道路必不可少，即便撇开智能汽车不谈，仅基础设施改造和运营维护两大支出就是一笔不小的数目。曾有业内人士透露，几年前单个路口的智能化改造费用高达几百万元，如今虽下降到30-60万元之间，但想要铺满全国，仍是一笔天文数字。成本高企是车路协同商业化前景不明朗的重要原因之一。

目前，蘑菇车联的项目多与政府合作，但政府项目审批流程复杂，资金到位慢。这让企业手里的资金没法快速周转，收入也不稳定。要是长期收不回钱，企业就很难有足够资金去投入研发、拓展业务，甚至会影响到日常运营。

据“天眼查”平台显示，蘑菇车联控股股东智道网联科技（深圳）有限公司最近的一笔融资停留在了2023年5月，之后再无融资消息。商业化路径尚未清晰与融资节奏放缓的双重压力，正在对蘑菇车联的发展构成挑战。

图片来源：天眼查

除此以外，当下，不少企业积极布局单车智能赛道。谷歌、华为、百度等科技企业，特斯拉、比亚迪等车企，地平线、仙途智能等创业公司，均在自动驾驶领域取得了成果。单车智能赛道的火热，对车路协同发展形成了双重挤压。一方面，资源争夺加剧，大量资本和人才涌入单车智能领域，导致车路协同在融资、技术人才获取及基建推进上承压。另一方面，产业方向发生偏移，单车智能的快速进展，使部分企业误判仅凭其就能实现自动驾驶目标，进而降低了对车路协同的关注与投入，阻碍了其产业生态的完善。