中金 | Robotaxi：L4自动驾驶技术的重要探索|算法_新浪财经

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Robotaxi直接探索L4级别高阶无人驾驶。过去近10年，行业投融资表现几度浮沉，背后折射出市场对其商业化落地的担忧。得益于地方政策与产业端的共同催化，Robotaxi近期受到了广泛的关注。我们认为，短期来看，政策和降本路径的探索有望催化产业扩张效应；长期来看，Robotaxi商业化需要技术、成本、生态、监管多位一体的推动。沙利文预计至2030年，中国L4及以上无人驾驶渗透率有望达9.5%，Robotaxi市场规模有望达4,888亿元人民币，潜在市场空间广阔。

技术、成本、生态、监管，多维积极变化有望加速Robotaxi产业发展：

► 技术：端到端技术加速算法迭代。当前Robotaxi算法仍是基于“模块化+规则驱动”的传统路线，存在信息传递损失与长尾场景有效性下降的弊端；特斯拉端到端自动驾驶技术的提出，有望弥补这两方面不足。我们认为“端到端+数据驱动”算法引入Robotaxi领域后，有望增强其corner case处理能力，有助于扩大Robotaxi可应对场景和运营范围。

► 成本：三大降本路径有望推动产业长期可持续发展。1）改装转前装，节省改装成本；2）激光雷达等硬件成本下降；3）“去安全员”摊薄安全成本支出。百度今年5月宣布RT6售价仅为20.46万元，较上一代车型48万元的成本大幅下降，初步验证降本可行性。

► 生态：三方合作模式行之有效，消费者接纳程度逐渐提升。供给侧看，“技术—整车—平台”三方主体各扬所长、增强合力，业已成为主流合作模式。需求侧看，消费者对Robotaxi的认知与接纳程度不断提升。

► 监管：政策积极引导智能网联制度建设。监管需要持续验证技术安全性并对事故权责做出清晰划分，2023年以来我国监管加速智能网联制度建设。路测方面，我国试点稳扎稳打，已由“扩大路测试点”转向“推动商业落地”。上海、广州、武汉等多个城市放开了24小时运营，深圳宝安开启国内首个一线城市中心城区的无人化Robotaxi商业运营。政策方面，深圳、武汉、广州、北京等多座城市开启立法工作，在产品准入、商业运营、数据流通、权责划分、基础设施建设等多个方面深化探索，智能网联汽车运营制度环境趋于完善。

风险

商业化探索不及预期，算法技术突破遇阻，成本下降不及预期，安全风险，政策支持力度减弱。

Robotaxi市场缘何几度浮沉？

Robotaxi直面L4自动驾驶技术，中美引领行业进步

Robotaxi直接探索L4级别高阶无人驾驶。Robotaxi即无人出租车，是自动驾驶技术在出租场景的重要应用。与乘用车场景不同，出租场景天生具有“人车分离”的属性，我们认为这促使了Robotaxi直接探索L4级别高度无人驾驶。

一方面，乘用车的驾驶员具备驾驶能力，在算法能力不足时可以主动介入，容错率较高，使得自动驾驶算法能够在不断完善中由低阶向高阶渐进式演进；而出租服务的消费者不一定具有驾驶能力，这对Robotaxi算法的感知、决策能力提出了较高要求。另一方面，Robotaxi的“人车分离”意味着权责明晰，在交通事故中不会出现驾驶人与智驾算法之间权责不清的情况，因而能比乘用车场景更早推进L4级别自动驾驶技术。

资料来源：萝卜快跑官微，萝卜快跑APP，中金公司研究部

展望长期，Robotaxi潜在的市场空间较为广阔。美国NHSTA曾发布调查报告[1]，人为因素是导致交通事故的主要原因，94%的事故是由于驾驶员注意力不集中、速度过快、判断失误、疲劳驾驶等因素引起的。自动驾驶技术能够规避人类特有的风险因素，减少道路伤亡情况，是Waymo、Cruise等公司所致力于实现的愿景。Frost&Sullivan预测，至2030年，中国L4及以上自动驾驶渗透率有望达9.5%，Robotaxi市场规模有望达4,888亿元人民币，具有广阔的想象空间。

图表：2022-30E中国Robotaxi市场空间预测

资料来源：Frost&Sullivan，中金公司研究部

图表：2022-30E全球Robotaxi市场空间预测

资料来源：Frost&Sullivan，中金公司研究部

中美Robotaxi商业化探索引领全球。谷歌Waymo早在2019年就在美国凤凰城上线无安全员内测运营服务，北京也在2020年首次允许无人化自动驾驶测试，并向百度发放了首批5张无人化路测（第一阶段）通知书[2]。我们看到，中美两国率先开启无主驾安全员试验，在全无人化运营方面较其他国家更快，Robotaxi产业进展位居全球前列。

图表：各国Robotaxi商业化进展

资料来源：罗兰贝格，中金公司研究部

2023年以来，两国政策进一步放开，中美第一梯队地位继续稳固。

► 美国：路测方面，加利福尼亚DMV数据显示，2023年加州Robotaxi路测总里程达575万英里（合925万公里），同比增长13%，呈稳步增长之势。政策方面，2023年加利福尼亚CPUC通过决议[3]，允许Waymo等获许可（金麒麟分析师）的Robotaxi公司在旧金山地区“全无人”“全时段（一周7天全天时）”“全城域”地提供Robotaxi收费服务。

► 中国：路测方面，2023年北京、上海、广州三地合计道路测试里程达3,393万公里，同比增长6%，维持2022年的高位水平。政策方面，我国上海、广州、武汉等多个城市也放开了24小时无人驾驶出租车运营，深圳宝安于2024年1月颁发智能网联无人商业化试点许可，开启国内首个一线城市中心城区的无人化Robotaxi商业运营。

图表：美国加利福尼亚Robotaxi路测年里程

资料来源：加利福尼亚DMV历年《Disengagement Report》，中金公司研究部

图表：中国北上广三地智能网联汽车路测年里程

资料来源：北京市历年《自动驾驶车辆道路测试报告》，上海市历年《智能网联汽车发展报告》，广州市历年《智能网联汽车道路测试报告》，中金公司研究部

回顾历史，Robotaxi行业历经两度浮沉

Robotaxi行业投融资表现几度浮沉，背后折射的是市场对其迟迟未能商业化落地的担忧。回顾行业发展历史，我们认为Robotaxi行业经历了两轮“期望膨胀”与“理性回归”。

► 第一轮期望膨胀期（2015-2018年）。2009年Google启动了无人驾驶项目的研究，此后全球对无人驾驶的兴趣升温。2015年前后，Robotaxi初创公司如雨后春笋般密集涌现，Cruise（2013年）、百度L4自动驾驶事业部（2015年）、小马智行（2016年）、AutoX（2016年）、文远知行（2017年）等均在这一时间段内成立。由于Robotaxi直面L4自动驾驶，离想象中的无人驾驶离得更近、科技感更足，引起了资本的广泛兴趣，2015-2018年自动驾驶领域投融资快速增长。

► 第一轮理性回归期（2019-2020年）。但在行业发展早期，Robotaxi厂商虽然吸纳了大量资金投入研发，但是商业闭环难以形成，使得资金风格转向谨慎。2019-2020年间，自动驾驶领域投融资活跃度大幅下降，Drive.ai、Starsky Robotics等公司倒闭，Momenta、文远知行在这期间融资活动放缓。

► 第二轮期望膨胀期（2021年）。造车新势力智能化车型陆续上市，叠加Robotaxi公司延伸能力边界、探索商业化落地路径（如进入L2 ADAS市场或开辟小巴、卡车等业务），行业投融资再度活跃。

► 第二轮理性回归期（2022-2023年）。仍然是由于商业化路径不清晰，资金收紧，行业再度进入阵痛期。例如这一时期，由福特、大众投资的Argo AI破产清算。我们看到自2019年以来自动驾驶初创公司成立数量大幅减少，且历经两轮行业出清，目前行业竞争已集中于头部厂商之间。

图表：2014-19年中国自动驾驶领域投融资情况

资料来源：GlobalX，亿欧研究，中金公司研究部

图表：2020-23年中国自动驾驶领域投融资情况

资料来源：至美研究，中金公司研究部

为什么商业化之路这么难？究其原因，我们认为瓶颈在于技术、成本、生态、监管四个方面。

► 技术上，目前L4自动驾驶技术仍不成熟，长尾场景下的应对能力有限，贸然大范围的商业化运营可能存在安全隐患，动摇公众信任。2023年10月，GM Cruise无人车在加州发生严重交通事故，被收回Robotaxi无人化商业运营牌照[4]。GM Cruise的事故亦使得Waymo的商业扩张偏向稳健，对美国Robotaxi进程造成一定影响。

► 成本上，根据甲子光年估测，单台Waymo改装车成本为13-15万美元、Cruise改装车为近20万美元，成本高昂，且研发投入较大。以GM Cruise为例，2023全年Cruise营业收入仅1亿美元，但EBIT录得亏损27亿美元，且自收购以来亏损幅度逐年扩大。

► 生态上，Robotaxi发展初期的生态体系尚不完善，三方合作模式的探索自2020年开始，至2022年往后成为主流。2022年如祺出行推出开放式Robotaxi运营平台，接入小马智行、文远知行等Robotaxi厂商；AutoX、Momenta与享道出行的合作在2023年得到深化。

► 监管上，虽然政策有逐步放开之势，但当前大部分试点城市仍然只限于小范围区域，且大多远离城市中心，Robotaxi商业运营难以大规模铺开。2022年以前并未有城市针对智能网联汽车立法，权责划分没有明确的界定，制约了Robotaxi的商业化发展。

图表：GM Cruise亏损情况

资料来源：通用汽车公司公告，中金公司研究部

为何当前时点关注Robotaxi？

技术：BEV+Transformer端到端技术加速算法迭代

Robotaxi一般采用“高精度地图+激光雷达”方案。在Robotaxi行业发展早期阶段，为保证车辆行驶的安全性，业内一般采用“高精度地图+激光雷达”的方案提高道路信息识别的准确度。高精度地图能够提供详细的车道模型（包括车道线、信号灯、标识牌等信息），激光雷达具有较高的测距精度，两相结合有助于提高Robotaxi在特定区域范围内的感知能力。以谷歌和百度为例，两者均在高精度地图方面积淀深厚，Waymo第五代、百度RT6分别搭载了6颗与8颗激光雷达，都选择了“高精度地图+激光雷达”路线。

图表：谷歌Waymo第五代Robotaxi车型

资料来源：Waymo官网，中金公司研究部

领先厂商算法水平持续优化。加利福尼亚DMV数据显示，2023年Waymo、Zoox、GM Cruise、Mercedes、小马智行、文远知行、AutoX每千英里接管次数在0.1次以下，意味着自动驾驶模式每一万英里的行驶里程内人工介入次数不足1次。动态来看，我们看到绝大多数领先厂商接管次数呈现下降或保持稳定，反映出L4自动驾驶算法水平的迭代精进。

图表：领先厂商加州路测每千公里接管次数数据

注：小马智行2023年无数据，故“*号”表示采用2022年数据；

资料来源：加利福尼亚DMV历年《Disengagement Report》，中金公司研究部

传统智驾算法采用“模块化”部署，Robotaxi亦如是。所谓“模块化”，即感知、预测、规划、控制模块彼此分立，数据呈线性单向流动。模块内部由“规则”驱动，例如感知模块内，传感器融合、车道线识别、信号灯识别等任务由不同代码实现；规划模块内，人工假设各类场景并设定海量规则用以匹配。如此带来的影响是，1）其一，上一模块处理的结果成为下一模块处理的依据，将不可避免地造成信息传递的损失；2）其二，由规则驱动的智驾算法难以穷尽所有的可能场景，长尾场景下算法的有效性大幅降低。

端到端新技术成为算法发展新方向，其引入有望加速Robotaxi算法迭代进程。特斯拉在业内首度提出BEV+Transformer的端到端技术路线后，国内蔚小理等造车新势力纷纷效仿，目前业内智驾算法技术路线逐步趋同。所谓“端到端”，即是将感知、预测、规划、控制模块融合到同一个神经网络中。BEV+Transformer能够实现各类感知任务的融合统一，端到端的技术路线摒弃了各类人为设定的规则转向“由数据驱动”。我们认为，当前Robotaxi“模块化”的算法在面对复杂路况下的长尾场景仍然力有不逮，端到端技术有望减少信息传递损失，增强Robotaxi对corner case的应对能力。

图表：“模块化”与“端到端”自动驾驶算法的差异

资料来源：上海人工智能实验室、武汉大学、商汤科技《Planning-oriented Autonomous Driving》（2023年），中金公司研究部

成本：降本路线清晰，系商业化实现的重要基础

Robotaxi车辆相关的成本主要包括整车成本、安全成本与运营成本，Robotaxi公司还需要承担研发人员薪资等其他费用。我们认为，当前百度Apollo已在车辆相关的成本上验证了降本的可行性，但是从Robotaxi公司角度实现盈亏平衡仍需时日。

► 整车成本：主要包括车型购价以及后续改装成本（包括加装传感器、计算单元以及人力成本等）。目前Robotaxi传感器配置相对慷慨，例如百度最新一代RT6搭载了12颗摄像头、8颗激光雷达以及6颗毫米波雷达。为支撑多传感器的数据处理需求，车载算力需达到约2000TOPS以上，成本亦比乘用车更高。此外，基于量产车型的改装又要产生额外的支出。以GM Cruise为例，甲子光年估测其改装车总成本近20万美元，成本颇为高昂。

因而我们认为未来成本下降有望从两方面展开：1）降低传感器成本。例如百度RT6虽然激光雷达数量提高至8颗，但是单颗激光雷达成本大幅下降，推动整套传感器成本下行。2）改装转前装。百度RT6与江铃深度合作，节省了大量改装费用。百度Apollo 2024大会提到RT6的售价为20.46万元，相较上一代Moon车型48万元的成本呈现大幅下降。

图表：部分Robotaxi车型传感器配置情况

注：单位为“个”，统计截至2024年7月；

资料来源：智车科技，Vehicle，Zoox官网，2022百度世界大会，小马智行官网，文远知行官微，AutoX官微，中金公司研究部

► 安全成本：主要为安全员成本。发展早期为保障安全，Robotaxi路测要求每台车均配备安全员。2022年4月北京首次允许无人化试点（主驾无人、副驾有人），重庆、浙江等地亦跟进，目前多地开启全无人化试点。我们看到随着技术进步以及试点深化，安全员由车端向云端转移，人车比例亦有从1:1向1:5甚至更多转变的趋势。我们认为未来单车安全成本在有望随着人效比的提升而逐渐摊薄。

► 运营成本：包括补能、维修、保险成本，以支持车辆正常行驶。其中保险受国家政策强制购买，2023年11月工信部等四部门发布的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》中明确要求需“为车辆上路通行购买机动车交通事故责任强制保险以及每车不低于500万元人民币的交通事故责任保险”，北京市有额外政策要求“为每车每座不低于200万的座位险或者每人不低于200万的必要商业险”[5]。

图表：Robotaxi成熟条件下的经营成本测算

注：成本仅考虑经营成本，未考虑研发投入等其他相关费用；

风险提示：1）Robotaxi商业化进展不及预期。本测算为成熟条件下的测算，Robotaxi整车成本以及人车比例均较低，如果因技术或政策等原因导致商业化进展不及预期，则会对假设产生影响；2）关键假设与实际偏差较大。如果安全成本、运营成本各项假设与实际偏差过大，则测算结果可能失真。3）存在未考虑的成本。本测算囊括了主要的成本项，如果出现实际存在、影响较大但未被考虑的成本，则会对结果产生影响。

资料来源：甲子光年，中金公司研究部

图表：Robotaxi经营成本敏感性分析

注：1）黄色底色表示在该情况下，单位成本低于传统网约车（电车）的成本；

2）成本仅考虑经营成本，未考虑研发投入等其他相关费用；

资料来源：甲子光年，中金公司研究部

伴随成本的下降，Robotaxi的商业化值得期待。Frost&Sullivan测算，2023年有人出租车与Robotaxi的服务成本分别为1.8元/公里、4.5元/公里，Robotaxi未体现出商业化优势；至2026年前后，两者出行成本曲线相交，Robotaxi有望初步探索规模化商用落地。

图表：有人驾驶出租车与Robotaxi的每公里成本曲线

资料来源：Frost&Sullivan，中金公司研究部

生态：三方合作模式行之有效，消费者接纳程度逐渐提升

Robotaxi生态包括三个重要环节——

► 技术。Robotaxi自动驾驶技术公司在整个生态体系中处于核心位置，它们致力于L4自动驾驶算法水平的迭代升级，推动Robotaxi市场的发展壮大。

► 整车。整车厂向自动驾驶技术公司提供量产车型用以改装。但考虑到Robotaxi较为强烈的降本诉求，我们认为后续整车厂有望更加深度地参与到Robotaxi车型的定义与生产中，合作模式由此前“量产车型改装”向“前装量产合作”转变。

► 平台。运营平台是实现Robotaxi商业化落地的关键一环，成熟的运营平台有望凭借自身在客户基础、运力调度方面的深厚经验，帮助Robotaxi更好地开展商业化运营。

各扬所长，“技术—整车—平台”三方合作模式逐渐成为业内主流。技术、整车、平台分别对应软件算法、工业制造、互联网运营三个领域，能力跨度较大，我们认为三方合作才有望发挥出更大的合力。Robotaxi引领者Waymo放弃“技术、制造、运营三位一体”路线，转而“聚焦技术发展，向外谋求合作”，我们认为很好地体现出三方面能力各有know-how与壁垒。目前中美两国都形成了三方合作模式，各主体之间通过资金支持或战略协议，形成了紧密的合作关系，如“Waymo—捷豹—Uber”“GM Cruise—通用—Lyft”“文远知行—广汽—如祺”“Momenta—上汽—享道”。其中百度、小马智行等厂商也通过自建平台的方式积累用户数据与运营经验，反哺算法能力。

图表：美国Robotaxi“技术—整车—平台”三方合作关系

资料来源：罗兰贝格，中金公司研究部

图表：中国Robotaxi“技术—整车—平台”三方合作关系

资料来源：甲子光年，中金公司研究部

从需求角度看，消费者对Robotaxi的认知程度与接纳程度均在提升。罗兰贝格调查问卷显示，2023年62%的人基于当前对高阶自动驾驶技术以及Robotaxi运营水平的认知，愿意深度体验Robotaxi。从实际订单角度看，百度在1Q24业绩交流会上表示，1Q24萝卜快跑在全国提供了82.6万次服务，同比增长25%，截至2024年4月累计服务量超过600万次；其中，武汉1Q24订单量占比超过55%，较4Q23的45%有进一步提升，且4月占比进一步超过70%。由此可见，我们认为Robotaxi行业已开启消费者教育过程，人们对Robotaxi的了解与接受程度有望逐步提高。

图表：62%消费者愿意深度体验Robotaxi

注：样本总数=1000，调查时间为2023年；资料来源：罗兰贝格，中金公司研究部

图表：来自武汉的萝卜快跑订单比例增长情况

资料来源：百度官网，中金公司研究部

监管：政策积极引导智能网联规划建设

近期国家层面智能网联政策取得积极进展，由“扩大路测试点”转向“推动商业落地”。

► 2023年11月工信部等四部委发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》[6]，遴选L3及L4级别智能网联汽车产品准入与路测试点，是智能网联汽车商业化落地的重要里程碑，2024年6月首批9个联合体的成立[7]是该政策的落实推进。

► 2023年12月交通运输部印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》的通知[8]，规范了从事运输服务的自动驾驶车辆车型配置、经营资质、适用道路等要求，为Robotaxi的商业化运营完善制度基础。

► 2024年1月国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》[9]，畅通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，推动智能汽车创新发展。

我们看到，近期的政策逐步完善了产品准入、道路测试、商业运营、数据流通等多环节的制度空白，为Robotaxi车型的运营环境健全提供了政策支撑。

图表：国家层面智能网联汽车政策梳理

资料来源：罗兰贝格，各政府官网，中金公司研究部

2022年深圳市发布《智能网联汽车管理条例》后，全国各地陆续开启立法工作。我们看到2024年以来，广州、武汉、北京等城市均着手推进《条例》颁布，产业的法律制度环境不断完善。

北京

北京开启自动驾驶汽车立法工作。2024年6月，北京市发布《自动驾驶汽车条例（征求意见稿）》，从管理机制、产业创新发展、基础设施规划建设、创新活动规范、安全保障等方面进行法规制度设计。我们认为，与此前部门规章不同，本次《条例（征求意见稿）》的发布标志着北京自动驾驶汽车迎来立法保障。

北京市《自动驾驶车辆道路测试报告（2023年）》数据显示，截至2023年末，北京累计测试里程超过3,893万公里。2023年，萝卜运力、小马智行、文远知行三家公司58辆自动驾驶车辆在北京高级别自动驾驶示范区开展无人化道路测试，累计测试里程超过76万公里。

图表：北京市智能网联汽车政策梳理

资料来源：智能车联《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2023年）》，各政府官网，中金公司研究部

上海

上海推动智能网联汽车多场景规模化应用。2024年7月WAIC 2024大会上，上海市三部门联合发布“上海市无驾驶人智能网联汽车示范应用”通知书，赛可智能（上汽Robotaxi）、百度智行（萝卜快跑）、裹动科技（AutoX）、小马易行（小马智行）4家首批企业在连接金桥与临港的浦东路段进行全无人载人应用。梳理上海智能网联政策，我们能够看到上海市不仅推进智能网联汽车的道路测试，还积极推动Robotaxi、Robobus、无人配送、无人清扫、无人零售等多种业态共同发展。

上海市《智能网联汽车发展报告（2023年）》数据显示，2023年8家企业或联合体的160辆汽车在嘉定、临港新片区已开展常态化智能网联出租运营。全年智能网联测试里程达963.3万公里，同比增长25%；其中自动驾驶测试里程达743.7万公里，同比增长43%。

图表：上海市智能网联汽车政策梳理

注：统计截至2024年7月；

资料来源：各政府官网，中金公司研究部

广州

广州也着手推进智能网联汽车立法工作。2024年5月广州市人民政府常务会议正式审议通过了《广州市智能网联汽车创新发展条例（草案）》并提请人大常委会审议。《条例（草案）》聚焦于提高智能网联汽车产业发展集聚度、突破关键核心技术瓶颈、进一步开放道路及应用场景、推动智能网联汽车商业化落地。

广州市《智能网联汽车道路测试和应用示范运营年度工作报告（2023年）》数据显示，2023年底，广州累计测试里程达731万公里，同比增长16%。已批准6款智能网联车型、65辆示范运营车辆开展常态化商业运输工作，截至2023年累计有效运行里程达233万公里。

图表：广州市智能网联汽车政策梳理

资料来源：广州市智能网联汽车示范区运营中心、广东省智能网联汽车创新中心《广州市智能网联汽车道路测试和应用示范运营年度工作报告（2023年）》，中金公司研究部

武汉

武汉大力发展新能源与智能网联汽车产业。2023年9月，武汉经开区接连发布了三项“三年行动方案”，涵盖整车、零部件、智能汽车软件三大领域，其中智能网联汽车三年行动方案提到将“推动L4级别智能网联汽车常态化、规模化商业落地”。2024年4月，武汉市人大常委会审议了《智能网联汽车发展促进条例（草案）》，武汉市也将智能网联汽车产业立法提上日程。

长江日报报道[10]，2023年武汉示范区常态化运营的自动驾驶车辆已近500辆，全年订单达73.2万单，服务人次达90万。截至2023年末，武汉市开放测试道路里程突破3,379公里，覆盖全市12个行政区，辐射面积约3000平方公里，开放里程与区域规模位居全国第一。

图表：武汉市智能网联汽车政策梳理

资料来源：各政府官网，中金公司研究部

我们认为，短期来看，政策和降本路径的探索有望催化产业扩张效应；长期来看，Robotaxi商业化仍然需要技术、成本、生态、监管多位一体的推动。展望远期，技术水平的提升、经营成本的降低、运营生态的建设以及政策监管的支持，有望带动Robotaxi产业的长足发展。从生态体系中技术、整车、平台三个大环节出发，建议投资者关注有望受益的产业链。

► 技术。关注头部Robotaxi自动驾驶技术公司进程。

► 车端。关注车载传感器与计算单元。安全是L4 Robotaxi 长期能够商业化的基础，为了提高感知能力，Robotaxi车型传感器配置较为慷慨，其中激光雷达是目前配置方案中的必备传感器。为支撑多传感器数据处理，Robotaxi对计算单元的算力需求较高，目前部分车型的计算由非车规的工控机代劳，我们预计后续有望在降本诉求下切换至车规级域控制器，建议关注车载算力与域控制器龙头厂商。

► 平台。关注客户基础较大、调度经验丰富的运营平台。

风险

► 商业化探索不及预期。受限于技术对长尾场景的处理不力、Robotaxi可持续创收前景的不确定性、安全风险引发的社会关注和消费者信任缺失等问题，Robotaxi的商业化探索可能受阻，进程存在不及预期的风险。

► 算法技术突破遇阻。Robotaxi的核心在于高级自动驾驶算法，这些算法需要不断优化以应对复杂的交通环境和各种边缘情况。如果算法技术突破遇到阻碍，将直接影响Robotaxi的性能和可靠性，降低用户接受度和信任度。

► 成本下降不及预期。Robotaxi的商业化需要在保证安全和性能的前提下实现成本效益。如果相关硬件（如激光雷达等传感器和计算平台）的成本下降速度慢于预期，将导致Robotaxi的运营成本居高不下。高昂的成本会限制服务的普及率和用户规模，影响Robotaxi企业的盈利水平和长期可持续性。

►安全风险。安全是Robotaxi运营的首要前提。任何安全事故不仅会造成不必要的伤亡，还可能引起公众对无人驾驶技术的恐慌和不信任，导致监管加强，限制服务范围。

► 政策支持力度减弱。如果政策支持力度减弱，例如更加严格的法规出台、更严格的测试和运营许可条件，都会增加企业的运营难度和不确定性，放缓行业发展进程。

[1]https://crashstats.nhtsa.dot.gov/Api/Public/ViewPublication/812506

[2]https://auto.cctv.com/2020/12/08/ARTI3MFL9bsamxtuSYnMXKHq201208.shtml

[3]https://www.cpuc.ca.gov/news-and-updates/all-news/cpuc-approves-permits-for-cruise-and-waymo-to-charge-fares-for-passenger-service-in-sf-2023

[4]https://www.dmv.ca.gov/portal/news-and-media/dmv-statement-on-cruise-llc-suspension/

[5]https://www.beijing.gov.cn/zhengce/gfxwj/202102/t20210203_2252147.html