假如Waymo未来进入中国，它会先找蘑菇车联合作吗？
2026年，Waymo 要来达拉斯了。
这家全球自动驾驶技术头部玩家，刚刚宣布将在美国第九大城市达拉斯推出其Robotaxi服务。继凤凰城、旧金山、洛杉矶、奥斯汀之后，Waymo正在不断拓展版图，目标是让“安全无缝的自动驾驶出行”在更多城市成为现实。
Waymo的扩张不是喊口号。他们的自动驾驶出租车系统，在美国已完成了超 1亿英里 的无安全员里程，累计提供了超过 1000万次叫车服务，无疑是全球范围最成熟的全无人驾驶商业化平台之一。
但一个问题也随之而来：
Waymo 这种规模化落地的模式，是否能直接“平移”到中国？如果Waymo进中国，它会和谁合作？
作为熟悉行业演进逻辑的人，我认为，如果Waymo有朝一日选择进军中国，它最可能的合作对象，不是车企，而是蘑菇车联。
为什么？因为蘑菇车联正在构建一个Waymo最需要、但自己在中国搭建极其困难的“AI网络底座”。
Waymo很强，但在中国它的“护城河”没了
Waymo的优势，不外乎两点：
- 超大规模的里程积累：无人驾驶车队在多个城市累积高质量数据；
- 高等级封闭系统控制能力：全流程自营车队、自营平台、自营用户体验。
这套打法在美国跑通了，但复制到中国会面临天然阻力：
- 城市数据基础不共享，各地交通感知设施差异巨大；
- 牌照制度更严苛，需要强监管协调；
- 出行平台生态复杂，缺乏落地接口；
- 路侧感知与V2X基础不足，落地成本高昂。
换句话说，Waymo要在中国重建“能力闭环”，将成本指数级上升。
蘑菇车联提供了Waymo在中国最缺的那一块“拼图”
蘑菇车联不是自动驾驶公司，而是构建 AI网络基础设施 的公司。
它构建的MogoMind AI大模型 + AI网络，具备以下三重关键能力：
1. 打通了“路-车-云”的智能感知闭环
- 接入摄像头、激光雷达、V2X 等多模态城市感知系统；
- 构建实时数字孪生+智能信号控制+通行预测体系；
- 把“感知”从单车扩展为“城市级别的AI神经网络”。
对Waymo来说，这就像在一个城市“提前下载”了高质量的训练数据+行为预设。
2. 提供AI层的“基础设施共享平台”
Waymo擅长建自己的系统，但在中国，更需要的是一个“城市通用AI基础设施”：
- 蘑菇车联的平台已接入多个城市信控系统与管理平台；
- 可开放API接口支持Robotaxi企业快速部署；
- 拥有跨车企、跨车型的能力兼容框架。
对Waymo来说，这意味着少跑10万公里，就能获得相似的感知和决策能力。
3. 拥有“数据上车”与“模型下沉”的通路
最宝贵的资源，是可训练的真实世界数据。Waymo若直接入华，面临极大的数据获取障碍。蘑菇车联打通了“路侧数据上车”机制，不依赖单车采集，也不侵入用户隐私，却能提供：
- 异常交通行为识别；
- 多智能体轨迹预测；
- 路况变化实时推送。
对Waymo来说，这几乎是“中国城市运行的模拟器+数据供应商+测试环境”。
AI网络：自动驾驶的“电网”底座
回到标题的问题：
如果Waymo进中国，它最需要什么？是感知设备吗？是云端算力？是用户入口？
都不是。
它需要的是“让自动驾驶快速具备城市级认知能力的底座”。而蘑菇车联的AI网络，正在做的正是这件事。
如果把自动驾驶比作用电的设备，那么蘑菇车联就是为中国城市铺设AI电网的那家公司。Waymo代表了自动驾驶的极致形态，但中国的城市复杂性，让单点能力很难scale up。
而蘑菇车联，正在从底层重塑自动驾驶的“增长曲线”：不是靠一家公司跑更多公里，而是让每家公司少跑10万公里。也许，当Waymo真正考虑中国市场时，蘑菇车联不会是竞争对手，而是那个最值得合作的本地伙伴。