2022中国Robotaxi行业研究报告

出品机构：甲子光年智库研究指导：宋涛 研究团队：翟惠宇发布时间：2022.08 Part01智慧共享出行的远大蓝图P02 目录 Part02Robotaxi面临的层层桎梏P09 Part03建设智能汽车共享的理想国P17 Part04产业协同探索商业落地之路P22 Part05无人驾驶落地后的远期风险P31 自动泊车 结构化道路有条件自动驾驶 1.1Robotaxi将是未来地面共享出行的理想形态 随着汽车产业“电气化”“智能化”“网联化”“共享化”进程的不断发展，集“四化”于一身的Robotaxi代表了未来地面共享出行的理想形态 在未来，乘用车对于消费者的不动产属性将逐渐弱化：汽车行业由纯硬件产品的销售向出行服务的供应转型，产业协同共进，通力打造VaaS （VehicleasaService）新模式，地面交通的使用效率大幅提升 网联化【预计2025年网联化比例达到50%】 电气化【2021年新能源汽车销售比例达到13.4%】 共享化【地面出行服务共享化】 智能化【2021年L2及以上自动驾驶汽车新车渗透比例达25%】 自动驾驶等级 L5 L4L3 L2 泊车辅助 L1 L0 碰撞预警 2010 2015 2020 2025 2030 技术落地时间 2035 转向/车速辅助控制 驾驶辅助 图：汽车产业“四化”与自动驾驶技术的应用场景 完全开放场景无人驾驶 自主代客泊车 指定区域无人驾驶/Robotaxi 1.2汽车定位开始转变，新基建下的智慧出行将链接贯穿数智生活全场景 基于新一代信息技术打造的智慧生活，将实现人类衣、食、住、行、教育、医疗、养老等各种生活场景与方式的全方位覆盖，大幅提升城市居民生活品质与效率，而这离不开智慧共享出行的链接赋能 Robotaxi出行服务将人类时空移动数智化：汽车的价值由出行工具转化为生活伙伴，成为数智生活空间的主脉络之一，链接与融合居家、饮食、消费、医疗、工作等各种生活场景 图：汽车对于城市居民的定位开始转变，智慧出行串联未来智慧生活全场景 定位： 交通工具 功能： 增强人类移动能力 定位： 新场景下的生活伙伴 功能： 进一步解放生产力 移动场景 与 居消饮医养教家费食疗老育 核心能力： 机械效率转化 核心能力： 信息处理分析能力 非移动场景出 行 汽车由以往的“交通工具”，向未来新场景下的“生活伙伴”转型 5G基站建设 特高压城际及轨道交通 新能源汽车充电桩 大数据中心人工智能工业互联网 夯实数字基建底座，支撑智慧交通建设，打造智慧生活新场景 1.3更稳妥的智慧出行需要协同“聪明的车”和“智慧的路” 单车智能自动驾驶技术多依靠车载传感器与计算单元实现自动化驾驶，但近年来在发展过程中遭遇算法与算力的瓶颈；单纯依靠单车智能技术的自动化驾驶，车辆的行驶安全难以保证 Robotaxi是城市综合智慧交通系统的一分子，车路协同融合单车智能技术，实现不同交通参与者的信息交互、协同感知、协同决策以至协同控制，通过宏观协配的办法，实现高效、节能、安全通行的全局交通最优解 图2：车路协同在单车智能的基础上，实现智慧出行的“军团作战” 车路协同 宏观协配：军团作战 路侧单元 •投入主要放在路端 •城市交通云统一协调调配，实现区域和全局最优解 •单车成本显著下降 单车智能 主观制造：单兵作战 •投入主要放在车端 •单车造价成本高昂 •单兵作战，仅能实现个体的解 车载感知 图1：发展瓶颈下，车路协同将融合单车智能，推动Robotaxi落地 单车智能水平 Robotaxi等高级别自动驾驶应用 单车智能路线 算法模型训练遭遇长尾效应短期内难解决 通过路端感知，突破单车感知局限，获取安全冗余 车路协同路线 网联协同水平 •依赖单车智能的自动驾驶技术仍不成熟，难以落地 •建设路侧设备，通过V2X技术，突破车辆的自身感知局限，为自动驾驶提供更多的安全冗余，是更稳妥的路线 法，无法统筹全局 1.4地面车辆出行的成本降低是Robotaxi的底层商业价值体现 能够实际降低网约车/出租车运营成本，是产业进一步发展、实现商业化落地的关键因素 经测算对比发现，Robotaxi的经营成本优势凸显，每公里运营成本仅0.81元，较传统油车节省58%，较传统电车节省43% 为Robotaxi经营公司带来收益的同时，智慧交通的建设也将为通行效率、事故发生率、限购限行、地方GDP等带来明显的正面影响 图表：成熟的Robotaxi经营成本优势明显 成本项 传统网约车（油） 传统网约车（电） Robotaxi 备注 行驶里程（km） 100000 100000 100000 每年行驶100000公里计算 购车成本-6年平摊（元） 21,667 21,667 50,000 根据国家法律要求，网约车达到60万公里后强制报废；Robotaxi价格以30万计 油电成本（元） 60,000 10,000 10,000 油车0.5元/km，电车0.1元/km 保养费用（元） 5,000 5,000 8,000 10000公里保养一次，每次500元；自动驾驶系统的保养3000元 保险费用（元） 10,000 10,000 13,000 按照1万元计算；自动驾驶系统的保险费用3000元 司机工资（元） 96,000 96,000 0 按照8000元/月计算 成本总计（元） 192,667 142,667 81,000 一年的成本合计 实际单公里成本（元） 1.93 1.43 0.81 折合实际单公里成本 四年内 2.4-4.8% 此外，以车路协同为基础的智慧交通，将为中国城市带来 提升通行效率 降低交通事故 90% 15-30% 取消“限购”“限行”带动GDP增长 1.5Robotaxi行业参与者众多，多方协同发展 图：自动驾驶-Robotaxi赛道玩家图谱 监管侧：地方政府 自动驾驶科技公司主机厂/OEM出行平台 需求侧： 乘客/企业 供给侧 高精定位高精地图传感器 AI训练 智慧道路 技术支撑 1.6Robotaxi赛道起步早，融资多，市场初定，但商业化进度缓慢 自动驾驶赛道热由2015年左右开始，领先成立的自动驾驶公司普遍聚焦L4级自动驾驶算法研发，讲述开放场景下的Robotaxi共享出行故事 L4及以上自动驾驶市场初定，国内主流车企已通过投资合作等方式纷纷做出选择，未来Robotaxi市场将是现存头部车企与自动驾驶企业的游戏 Robotaxi赛道起步早、融资多，但商业化与量产落地的进度远落后于辅助驾驶软硬件量产上车的进度，目前仍停留在个别城市限制区域内的运营试点阶段 图：2015-2022中国自动驾驶行业投融资与新公司成立情况 部分车企已经在无人驾驶/Robotaxi领域领先布局 投融资事件数量（件）投融资金额（亿元） 自动驾驶赛道融资金额保持增长 36 368.55 新公司成立数量 主机厂 布局的自动驾驶解决方案商 投资布局的出行平台 上汽 Momenta 享道出行 广汽 文远知行、小马智行 如祺出行 东风 AutoX、智行者 T3出行 23 吉利 元戎启行 曹操出行 83.97 •车企已陆续选定L4级自动驾驶的合作伙伴，并投资部署网约车出行平台， 535.8 53 416 29 0.58 1.83 15.91 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 自动驾驶赛道新成立企业数量减少 69.62 3028 139.78 为将来Robotaxi的落地和运营做准备 •新企业数量减少，资金多流向头部领先企业，Robotaxi赛道对新企业的大门已经基本关闭，新成立企业入局将非常困难 •商业化落地困难，叠加资本的投资退出需求，科技公司盈利压力大，需要加快高级别自动驾驶技术的商业化步骤 Robotaxi缓慢推进，逐步进入无人测试运营阶段 技术研发道路测试无人测试商业运营规模运营实现盈利 逐步进入无人化测试与试运营阶段 •北京、上海、广州、深圳等城市在限定区域放开Robotaxi商业试运营，允许收费；重庆、武汉两地放开车辆“全无人”自动驾驶商业试运营 •规模化商业落地仍面临技术、成本、政策、生态方面的桎梏，需要多方协同去打破 Part01智慧共享出行的远大蓝图P02 目录 Part02Robotaxi面临的层层桎梏P09 Part03建设智能汽车共享的理想国P17 Part04产业协同探索商业落地之路P22 Part05无人驾驶落地后的远期风险P31 2.1Robotaxi的故事怎么圆 在Robotaxi的行业发展中，各类型玩家实则均有自身的痛点、桎梏与顾虑，导致商业化脚步被阻滞 主要集中在技术、成本、生态、监管四个方面 监管侧 •政策管控的“松”和“紧”怎么把控？ •技术与产品安全标准的如何制定？出台节奏？ •发生交通事故时责任如何划定与推导？ •数据和系统安全如何保障？ •人工智能技术的应用对就业市场的影响？ •…… 供给侧 •技术上算法模型训练需要较长时间 •产业各方处于竞合关系，通力协作困难 •高级自动驾驶车辆改装的成本过高 •安全员体系下无营运成本优势 •缺失详实严谨的政策文件指导 •…… 需求侧 • Robotaxi • • • • Robotaxi价格毫无优势 车队规模小，叫车不方便，影响体验测试阶段运营区域限制，上下车不方便对自动驾驶和新技术尝试仍有顾虑 …… 技术支撑 •Robotaxi需要哪些产业配套环节？ •配套环节的技术水平与成本是否可控？ •配套产业与供给侧玩家的合作模式？ •基础设施的建设依然不够完善 •法律法规与相关的准入制度 •…… 整体来看，行业发展的 行业各类型参与者的发展桎梏阻碍Robotaxi的规模化落地 技术桎梏成本桎梏生态桎梏监管桎梏 症结所在是哪里？ •感知与算法不成熟 •长尾效应，算法训练所需时间长 •自动驾驶软硬件成本• 产业协作生态不完整“利益”分配争端 •Robotaxi经营成本• •政策与行业的协同 •规模化测试的矛盾 拆开来看，行业从业者都面临什么样的问题？ 2.2技术桎梏：自动驾驶算法仍需长时间打磨以确保行驶安全 虽然技术发展很快，可实现90%以上场景的自动驾驶，但若10%的长尾问题不妥善解决，自动驾驶就无法真正实现商业化运营 导致自动驾驶系统退出的原因复杂且多样，预计完全解决各类型开放场景的CornerCase难题还需要10年以上的时间 长尾问题制约Robotaxi的商业化进展，所以获取数据以及通过数据迭代算法的能力，将成为自动驾驶企业在商业化进程中的核心竞争力 模型需要通过路测里程的积累不断学习CornerCase场景 自动驾驶脱离场景的原因组成 路面场景 被记录 传感器产生 目标物过于接近其他 算法模型 预测 结果 描述 被使用 改进 模型训练 分析失败 数据 包含 CornerCase 长尾效应突显，短期难解决 算法模型在90%+的场景已可以安全使用 感知偏差4% 5% 目标物切入测试车辆12% 路口博弈16% 5% 道路施工19% 目标物占用车道 39% 自动驾驶算法库需要不断学习新出现的场景状况 但仍有大量当前算法无法解决的CornerCase待解决，需要时间与测试里程的积累 雨、雪、冰雹等恶劣天气影响传感器 检测盲区突然冒出的行人/物体 有限传感器条件下无法识别的静止物体 非规则路况 2.2技术桎梏：技术安全隐忧导致消费者信心缺失，难以规模商业化 技术安全顾虑同样体现在Robotaxi的需求侧，缺乏信心是消费者在当前限定区域小规模测试环境下，对Robotaxi的主要顾虑与痛点 主要原因在于现阶段的测试车辆会因为算法模型不完善、感知缺陷等问题，出现不规则驾驶或退出自动驾驶状态的现象 未来在技术不断打磨成熟的前提下，还需在政策放开后得以扩大运营区域并提升运营车辆数量，才能为消费者带来不输当下网约车的乘用体验 图：消费者对Robotaxi的顾虑（