当新加坡陆路交通管理局(LTA)在2025年10月宣布，将首个自动驾驶巴士官方试点项目合约授予蘑菇车联(MOGOX)与比亚迪、MKX Technologies组成的联合体时，全球自动驾驶行业都意识到：Robobus(自动驾驶巴士)赛道的竞争规则，正在被中国企业改写。

这个项目，不仅是新加坡首次将自动驾驶巴士纳入公共交通系统，更标志着中国自动驾驶解决方案从“单一技术输出”迈向“复杂系统出海”的新阶段。蘑菇车联为何能通过新加坡的“技术大考”？今天我们不妨来聊一聊。

技术硬实力：从模型到车辆，构建“全栈通关”能力

新加坡对自动驾驶项目的审核素来以严苛著称，此次试点项目要求Robobus在纬壹科技城191号线路(科创核心区)、滨海湾400号线路(高密度商圈)实现常态化运营，对系统的感知精度、决策稳定性、安全冗余提出极高要求。蘑菇车联能脱颖而出，源于其从模型到系统的“全栈自研”体系。

1.核心模型：MogoMind大模型，打造“物理世界的搜索引擎”

不同于传统Robobus依赖“规则+小模型”的决策方式，蘑菇车联的技术核心是自主研发的MogoMind大模型——这是首个深度理解物理世界的AI大模型，具备“厘米级感知、毫秒级响应”的实时性，以及“无死角”覆盖的全域性。

在技术层面，MogoMind通过六大核心能力支撑Robobus运营：交通流实时全局感知能整合路侧传感器、车载设备的多源数据，构建360度无死角的环境模型；物理信息实时认知理解可识别非常规交通元素，比如新加坡特有的“鱼骨式车道”“双语交通标识”；最优路径实时自主规划则能根据路况动态调整路线，避免因突发施工等导致的拥堵。

更关键的是，MogoMind具备“持续学习”能力，通过Robobus在运营中积累的长尾场景数据，不断优化模型参数。截至2025年，该模型已学习超200万公里的真实道路数据，覆盖中国10个省份的复杂路况，这为其适配新加坡的热带气候、靠左行驶规则提供了坚实基础。

2.算法团队：顶尖产学研合作，多项技术登顶全球榜单

蘑菇车联的算法研发团队，背后是与清华大学、复旦大学、北京大学的深度产学研协同。三方联合攻关的“运动目标分割算法”“跟踪算法CAMO-MOT”，曾先后在SemanticKITTI、nuScenes等全球权威自动驾驶算法榜单中斩获第一。前者是行业公认的3D点云语义分割基准测试，后者则是复杂城市环境下多目标跟踪的“试金石”。

以CAMO-MOT算法为例，其创新的“动态特征关联”技术，能在雨天、逆光等极端环境下，将车辆、行人的跟踪准确率大大提升，远高于行业平均水平。这一能力在新加坡滨海湾商圈的“人车混流”场景中至关重要：当遇到突发状况时，算法能毫秒级锁定目标并预测运动轨迹，为车辆决策留出充足反应时间。

3.整车研发：MOGOBUS巴士，实现“前装量产+安全冗余”

此次用于新加坡项目的MOGOBUS，是蘑菇车联自主研发的全球首款AI驱动前装量产L4级自动驾驶巴士，也是其技术体系的“硬件载体”。这款巴士从设计之初就融入自动驾驶需求，而非传统巴士的“后装改造”：

软件系统：搭载端到端“MogoAutoPilot+MogoMind”系统，让车辆具备超视距感知能力。比如在新加坡的无保护路口，能提前预判横向来车的意图，比传统方案的响应速度快很多。

安全验证：截至2025年，MOGOBUS已在中国累计安全行驶超200万公里，服务超20万人次，还曾为成都大运会、联合国全球环境科学家大会、F1中国大奖赛等国际活动提供接驳服务，其安全性、稳定性经过多重场景验证。

中国方案出海：从“卖产品”到“输出标准”，难度与价值双升级

此次蘑菇车联与比亚迪的联合体，输出的是“软硬件一体化+本地化服务”的完整系统，其难度与行业价值远超传统模式。

1.三大核心难度：适配、合规、协同的“三重挑战”

首先是本地化适配难度。新加坡的交通环境与中国存在显著差异：靠左行驶的规则要求Robobus重构转向逻辑、车道保持算法；热带气候的强降雨、高湿度，需对激光雷达、摄像头的硬件进行防腐蚀、防眩光改造；甚至道路标识的双语(英文+马来文)识别、行人的多元文化行为习惯(如东南亚游客的行走节奏)，都需要MogoMind模型进行专项训练。

另一大挑战是多主体协同难度。新加坡项目涉及LTA(交通管理部门)、比亚迪(整车制造)、当地运营公司等多方主体，需要蘑菇车联的系统能与各方平台对接。比如将Robobus的实时运营数据接入LTA的交通管理系统，便于监管部门调控；与比亚迪的车辆控制系统协同，优化动力输出、制动响应。这种跨企业、跨部门的协同，远比单一车辆交付复杂。

2.行业价值：树立“中国方案”的全球标杆

这种复杂系统的出口，其价值远不止“一笔订单”：

对行业而言，此前Waymo、Cruise的海外项目多聚焦Robotaxi(自动驾驶出租车)，且以“封闭测试”为主，而蘑菇车联的Robobus直接切入公共交通运营，意味着中国方案在“大规模、高频次”的公共服务场景中，已具备全球竞争力。

对产业链而言，这带动了“中国智造”的集群出海——此次项目中，比亚迪负责巴士的整车制造，蘑菇车联提供自动驾驶系统，形成“整车+智驾”的中国组合，后续还可能带动国内激光雷达、域控制器等供应商进入新加坡市场，构建完整的出海生态。

全球竞争格局生变：Robobus赛道的“中国打法”

当Waymo、Cruise在Robotaxi领域持续投入，国内同行也致力于高阶智驾功能迭代之际，蘑菇车联独辟蹊径，选择以Robobus为切入点，在全球赛场开辟了一条差异化路径。

1.与国际巨头：避开“单点竞争”，聚焦“场景深耕”

Waymo、Cruise的优势在于Robotaxi的技术积累，但Robobus与Robotaxi的运营逻辑截然不同：Robotaxi面向零散用户，需覆盖海量复杂场景；而Robobus聚焦固定线路的公共交通，场景更可控。

蘑菇车联的“中国打法”恰恰抓住了这一差异：不与国际巨头比拼“全场景自动驾驶”，而是深耕Robobus的垂直场景——通过MogoMind大模型优化固定线路的运营效率，通过MOGOBUS的前装量产降低成本。这种“场景聚焦”策略，让其在资源有限的情况下，快速形成竞争力。

蘑菇车联已在国内运营超200万公里的Robobus线路，积累了丰富的调度、维护经验，能快速响应新加坡的运营需求。

2.与国内同行：从“技术跟风”到“模式引领”

国内部分同行的自动驾驶业务，仍停留在“依赖高算力芯片、追求技术参数”的阶段，却忽视了商业化落地的核心——场景适配与成本控制。而蘑菇车联的优势在于“技术-商业”的闭环：

技术层面：坚持自研算法模型，通过模型剪裁、硬件优化，实现“小算力也能跑L4”。

商业层面：以公共交通为切入点，与地方政府、公交公司合作，获取稳定的运营订单，再通过运营数据反哺技术迭代，形成“研发-落地-优化”的正向循环。

结语：Robobus改写自动驾驶的“赛程规则”

蘑菇车联中标新加坡项目，不仅是一家企业的突破，更预示着全球自动驾驶赛道的“赛程切换”——从过去追求“技术先进性”的单点竞赛，转向“场景适配性、商业可持续性”的系统竞争。

在这场新的竞赛中，中国企业凭借“全栈自研能力”“系统出口经验”“成本控制优势”，正在抢占Robobus赛道的制高点。未来，随着蘑菇车联在新加坡项目的落地，以及MogoMind大模型在更多场景的应用，“中国方案”或许将重新定义全球自动驾驶的竞争格局。

正如新加坡本地媒体在报道中所言：“这个来自中国的联合体，正在用Robobus证明：自动驾驶的未来，不仅需要技术的高度，更需要落地的温度。”