无人驾驶和Robotai专家会议20240714

会议要点1、技术现状与发展 ·国内的Robotaxi技术主要源自2015-2016年美国的技术架构，通过百度阿波罗开 源后传到国内各家公司。由于Robotaxi业务复杂，技术变革较难，目前仍沿用这套思路。国内Robotaxi技术深度依赖高精度地图和激光雷达，而纯视觉构建三维世界的能力尚未建立。 ·特斯拉在自动驾驶技术上领先，尤其在纯视觉构建三维世界方面，利用Transformer和 占有网络实时处理多个相机的结果，构建3D世界。国内Robotaxi在这方面尚未跟上，错过了新AI技术的应用。 2、运营与成本 ·以萝卜快跑为例，当前第五代车的成本约为40万元，未来有望降至20万元。自动驾驶系统的硬件成本包括顶雷达（约8万元）、扇形雷达（约1-2万元）等，未来可能降至3.2万元左右。整体硬件成本预计可降至30万元左右。 ·运营成本方面，主要包括数据传输费用（每分钟1GB数据，约0.2元/分钟）、电费和保险费用。收入方面，每天约20单，每单10公里，收入约320元。整体来看，2025年左右有望实现收支平衡。 3、市场格局与竞争 ·小马智行在国内Robotaxi领域表现较好，体验优于萝卜快跑、滴滴、文远知行和AutoX等公司。新势力如小鹏汽车在L2+赛道上积累了大量数据，拥抱最新AI技术，具备一定优势。 ·特斯拉在感知能力上领先，具备量产的可靠性。预计2024年底可能实现小规模试运营，2025年底有望大规模推广。国内公司需学习特斯拉的技术，提升自身产品竞争力。 4、产业链投资机会 ·激光雷达：随着技术路线趋同和成本下降，激光雷达将广泛应用于L2和L4车型，基于转定的混合固态激光雷达有望成为市场主导。 ·算力：车端和云端算力需求增加，地平线等公司在高阶支架上的应用值得关注。纯视觉技术对神经网络模型的要求较高，云端算力将成为关键。 ·高精度地图和数据交易：高精度地图在Robotaxi规模化应用中不可或缺，绘制和更新成本较高。数据交易平台有望整合各方数据资源，成为新兴商业模式。 5、未来展望 ·Robotaxi的商业模式尚未成熟，特斯拉的第一代产品可能仍有问题。未来商业模式需解决责任归属和保险费用等问题。国内公司如百度在大模型应用上仍需提升。 ·Robotaxi市场的主导权将在技术成熟后逐渐转向运营公司，如高德、滴滴等。主机厂可能逐渐转变为生产方，类似于单车代工厂的角色。 QA Q：现阶段的Robotaxi技术是否足够安全，能够让一个安全员同时监控多辆车？A：现阶段的Robotaxi技术还不够成熟，难以让一个安全员同时监控多辆车。因为在遇到紧急 情况时，车辆需要主动处理，如果处理不了，还需确保车辆安全并通知安全员。这意味着技术必须达到一个非常高的水平，才能实现安全员同时监控多辆车的目标。Q：国内的端到端视觉技术与特斯拉相比有何差距？何时能实现安全员不需主动接管的情况？A：国内的端到端视觉技术与特斯拉相比还有差距。特斯拉通过纯视觉技术构建3D世界，并且已经在V12版本中运用了这种技术。国内的新势力和创业公司也在推进这条路线，但目前还处于L2加加的 阶段。特斯拉的优势在于其强大的纯视觉构建能力，未来可能通过补充激光雷达和高精度地图等信息源来进一步提升其Robotaxi的安全性和泛化能力。Q：特斯拉计划在十月份发布量产的Robotaxi是否可行？A：特斯拉计划在十月份发布量产的Robotaxi是一个较为务实的时间点。虽然特斯拉在纯视觉 方面有优势，但在其他传感器和高精度地图方面还需补充。这些工作需要时间来完成，因此十月份的时间点较为合理。八月份的交付目标则显得过于激进，难以实现。Q：国内Robotaxi当前的运营模式、车辆成本和运营成本的现状及未来情况如何？A：国内Robotaxi的运营模式和成本主要区别在于纯视觉和激光雷达方案的成本差异。纯视觉 方案的成本较低，但需要强大的技术支持。而激光雷达方案成本较高，但在当前技术水平下更为可靠。未来，随着技术的进步和规模化运营，成本有望进一步降低。Q：萝卜快跑的车辆成本构成是怎样的？A：萝卜快跑目前在武汉使用的是第五代车辆，整车价格约为40万元。未来，整车价格可能会降至20万元左右。自动驾驶系统的成本较高，其中顶雷达约8万元，扇形雷达每个1-2万元。随着激光雷 达技术的发展，未来成本可能降至8000元甚至更低。车辆的控制器和芯片成本也较高，之前使用英伟达的卡车芯片，价格在十几万元，未来可能使用端侧算力，成本降至2万多元。其他传感器如高波雷达、超声雷达和摄像头的成本约为三四万元。综合来看，下一代萝卜快跑的硬件成本约为30万元。Q：无人驾驶车辆的边际成本有哪些？ A：无人驾驶车辆的边际成本包括数据传输、电费和保险。数据传输成本较高，车上的传感器每分钟产生约1GB的数据，通过5G网络传输，费用约为每分钟两毛钱，每天约120元。电费相对较低，可 以忽略不计。保险成本较难估算，但也不可忽视。Q：无人驾驶车辆的收入和毛利情况如何？ A：目前无人驾驶车辆每天大约能完成20单，每单约10公里，收入约为400元。考虑到折扣，实际收入约为320元。刨除通信成本约100元，电费约60元，安全员成本约100元，毛利基本持 平。未来需要通过均摊人力成本来实现盈利。Q：目前Robotaxi在技术上面临哪些主要问题？A：目前Robotaxi在技术上面临的主要问题包括：车辆在运营过程中无法确定遇到的风险，无 法识别撞击物体的情况，需要紧急接管；人力支持难以覆盖多辆车的监控；研发成本巨大，尤其是在感知、决策和规划方面的投入。相比之下，无人物流车由于速度较低且具备急刹车功能，已经实现了人力成本的降低。 Q：国内Robotaxi市场上有哪些主要公司及其技术实力如何？A：国内Robotaxi市场上主要公司包括小马智行、萝卜快跑、滴滴、文远知行和AutoX等 。其中，小马智行的体验较好，其他公司技术方案差异不大。新势力公司如小鹏等在L2+自动驾驶方面有优势，积累了大量车上数据，拥抱了最新的AI技术，具备较强的感知能力。小鹏在自动驾驶算法方面表现突出，但与其他公司的差距在缩小。 Q：Robotaxi预计何时能够迎来大规模爆发？A：Robotaxi预计在明年年底可能会迎来更大规模的试运营，而整个行业的大规模爆发可能需 要再加一年左右的时间，即两年多的时间。特斯拉在感知能力方面已经实现量产，未来有望在Robotaxi领域取得领先地位。国内公司可能会学习特斯拉的技术，逐步实现安全员监控多辆车的目标，从而冲击网约车市场。 Q：Robotaxi产业链有哪些投资机会？A：Robotaxi产业链的投资机会主要集中在以下几个方面：感知系统（包括激光雷达、毫米波 雷达等）、高精度地图、AI算法、远程监控系统和安全员管理系统等。随着技术的逐步成熟和规模化应用，这些领域将迎来较大的发展潜力。 Q：您如何看待Robotaxi的长期发展前景？A：我个人非常看好Robotaxi的长期发展，尽管目前技术版本较低，但激光雷达在未来将是必 不可少的。激光雷达技术趋同并且价格下降后，将会大规模应用于各种车型，特别是基于软件的混合固态激光雷达可能会成为主导传感器。 Q：在Robotaxi的发展中，车端和云端算力的重要性如何？A：车端算力非常关键，特别是高阶支架上的芯片应用，如地平线的G6芯片。单车算力需要达到一千多套以上。而云端算力也同样重要，因为Robotaxi对纯视觉的要求很高，信息量大，需要强大 的神经网络模型和算力支持。Q：国家政策对智能交通系统的引导作用如何？ A：国家政策在引导智能交通系统的发展，但市场投入很大，可能会有一些示范性项目参与。此外，保险行业的规则也会随着Robotaxi的发展而改变，技术水平高的Robotaxi可能会有不同 的保险赔付标准。Q：数据交易在Robotaxi领域的潜力如何？ A：国家政策支持相关公司和业务形态的发展，但目前Robotaxi创业公司手中的数据量不如新势力车企。如果能有一个平台制定标准并组织这些数据，将成为一个很不错的生意。Q：高精度地图在Robotaxi中的应用前景如何？ A：高精度地图对于Robotaxi的全国推广非常重要，但绘制成本较高。国内一些图商在这方面做得较好。此外，Robotaxi的通信需求大，实时性强，这也可能带来机会。Q：特斯拉的Robotaxi未来商业模式可能是什么样的？A：特斯拉的Robotaxi商业模式目前还不明朗，因为最终取决于产品能力。预计特斯拉的Robotaxi能力会优于国内产品，且成本更低，但第一代产品可能仍有问题。个人购买Robota xi并在闲时出租的模式存在责任和保险费用等问题，普通个人在这方面可能没有太大优势。目前特斯拉应首先专注于推出第一个版本并进行迭代，然后再讨论商业模式。Q：国内自动驾驶路线与百度大模型的结合情况如何？A：大模型在自动驾驶中的应用非常重要。例如，特斯拉在2022年已经使用了自动标注的大模型， 可以自动标注视频中的物体、速度和语义信息。百度目前在这方面还没有表现出特别的优势。特斯拉的感知模型已经能够拼接三维世界并识别其中的物体，而百度和国内其他公司在这方面还没有跟上。这些技术是做好Robotaxi的前置条件，国内整体上还没有特别紧跟。Q：为什么小鹏能够在短时间内推出端到端的自动驾驶方案？A：小鹏在用数据的能力上有一定的领先。他们曾经试错较多，并且在技术上投入了更多精力，而不是仅仅关注产品和营销。尽管小鹏的算力和数据量不如特斯拉，但他们通过自有车辆采集数据，并逐步验证和优化模型。国内还有算力出租市场，可以补充算力不足。因此，小鹏能够在短时间内推出端到端的自动驾驶方案。 Q：萝卜快跑的单量增加是否会加速其算法迭代？ A：萝卜快跑的技术方案主要来源于威猛的规则驱动方式，这种方式需要大量工程师手动编写规则。尽管单量增加会带来更多数据，但要实现自动化的算法迭代仍然需要数据驱动的算法。 目前，特斯拉已经实现了全自动化的标注和模型训练，而国内的Robotaxi，包括萝卜快跑，仍 然依赖工程师手动编写代码。这会成为用好数据的瓶颈，因此虽然会有加速，但不会特别快，方案上的迭代也不会显著。 Q：Robotaxi如何向地图支付费用？A：高精度地图费用非常高，百度等公司会自己研发以降低成本。但对一些二线公司来说，购买一个城市的高精度地图可能要上千万，而且需要周期性更新，这增加了成本。更新频率越高，成本越高。此外 ，高精度地图的制作流程在国内不够自动化，往往需要人为干预，进一步增加了成本。最主要的成本是不确定的隐患成本，例如地图错误导致的车祸等问题。 Q：Robotaxi的乘客流量来源是什么？A：乘客可以通过萝卜快跑的手机App下单，类似于滴滴打车。此外，高德地图上也有萝卜快跑的选项，乘客可以选择最便宜的服务。 Q：在Robotaxi市场中，未来哪一方可能会主导市场？A：Robotaxi市场可以分为成长阶段和成熟阶段。在成长阶段，技术公司如百度和一些创业公 司会非常重要，谁的技术最好，谁就能获得行业资源。互联网公司有资源和现金优势，但创新能力较弱 ；创业公司创新能力强，但资源可能不足。在成熟阶段，运营公司如高德和滴滴可能会成为最终的市场主导者，因为运营和生产车及技术开发的逻辑不同。传统主机厂可能会变成生产方，类似于单车的代工厂。