智能驾驶Robotaxi：产业化大幕开启，无人驾驶未来已来

概述：Robotaxi商业化拐点已至中美为行业第一梯队。Robotaxi提供L4-L5的自动驾驶服务，实现自动驾驶+共享出行的结合，能够实现高安全性，降本路径清晰，有望打开远期市场空间。海外特斯拉引领产业化进程，特斯拉高阶智驾技术端不断突破，FSD V12已实现“端到端自动驾驶”，Robotaxi将于10月发布，成为板块潜在催化因素。当前Robotaxi行业迎来三重拐点：1）技术端，高阶智驾技术端不断突破，为Robotaxi落地提供必要条件，当前智能网联加速普及，L2智能驾驶渗透率持续提升；2）需求端，Robotaxi能够具有价格+安全双重优势，降本路径清晰，未来安全行驶能力有望超越人类司机，打开远期市场空间；3）进展端，中国、美国是全球Robotaxi产业第一梯队，目前均处于无人测试和小规模商业化应用阶段。 国内：“萝卜快跑+武汉”已成为成功范本各地政策趋于便利化。国内Robotaxi行业正在加速成熟，龙头厂商进展迅猛，示范城市快速落地，各地政策正在趋于便利化：1）厂商，萝卜快跑稳居全球最大自动驾驶出行服务商，2024年底有望在武汉实现收支平衡，百度预计将于2025年进入盈利期，成为全球首个实现商业化盈利的自动驾驶出行服务平台。除萝卜快跑外，国内小马智行、文远知行、AutoX等公司Robotaxi业务进展较快；2）城市，武汉已成为全球最大无人驾驶运营服务区，除武汉外，北京、重庆、深圳、广州也已开启Robotaxi全无人商业化运营试点，上海仍处于全无人测试阶段；3）政策，各地无人驾驶车辆政策存在较大差异，武汉、北京的无人驾驶车辆申请相关政策较为便利。 海外：Waymo、Cruise双雄并立加州自动驾驶商业化部署框架完备。美国Robotaxi行业起步较早，两大行业龙头已建立先发优势，加州成为自动驾驶桥头堡：1）厂商，Waymo、Cruise为美国Robotaxi两大龙头，已经历十余年发展历程，率先进入全天候、全无人商业化阶段；2）城市，加州全无人商业化推进迅猛，已率先落地全无人商业化，其他大部分城市仍处于测试阶段；3）政策，加州已建立自动驾驶商业化部署框架，提供四种自动驾驶汽车乘客服务计划，为Robotaxi商业化落地提供政策基础，当前试点计划与商用部署计划正在同步推进。 投资建议：Robotaxi商业化大幕开启，智能驾驶奇点已至。海外特斯拉引领产业化进程，国内政策端、供给端、需求端迎来三重拐点向上。建议关注智能驾驶-【伯特利、德赛西威、经纬恒润-W、科博达】+智能座舱-【上声电子（智能声学）、继峰股份（智能座椅）、光峰科技（车载光学）】。 风险提示：智能化渗透率提升不及预期，客户拓展不及预期，市场竞争加剧。 重点公司盈利预测、估值与评级 1概览：Robotaxi商业化拐点已至中美为行业第一梯队 1.1催化：特斯拉躬身入局Robotaxi风云再起 特斯拉Robotaxi即将发布，有望率先在国内开启测试。特斯拉的Robotaxi布局最早始于马斯克2016年发布的《Master Plan Part Deux》，当时Robotaxi概念是指具备全自动驾驶能力的普通特斯拉车辆，特斯拉将创建名为“Tesla Network”的出租车服务系统，特斯拉自有车辆以及特斯拉车主的空闲车辆可提供出租车运营服务。 在2019年4月特斯拉自动驾驶日（Autonomy Day）上，马斯克宣布预计将于2020年启动部署Robotaxi项目。马斯克称，最快2020年中，路上将会有100万辆拥有全自动驾驶能力的特斯拉电动车，届时车主可以贡献自己的车辆，为自己赚钱，车主通过Robotaxi每年可以获利3万美元。但由于全自动驾驶技术的壁垒高、需要确保安全性、必须得到监管机构的批准才能公开测试并投入运营，以及面临数据和硬件方面的限制，特斯拉Robotaxi的推出进度被迫放缓。 2022年4月，在2022Q1财报电话会议中，马斯克表示Robotaxi量产将推迟至2024年。2024年4月6日，马斯克在社交平台X上表示，特斯拉将于8月8日发布Robotaxi。4月8日，马斯克宣布特斯拉今年在自动驾驶领域的累计投入将超过100亿美元。5月8日，根据《中国日报》报道，特斯拉提出，希望在中国落地Robotaxi。7月11日，特斯拉计划将无人驾驶出租车Robotaxi的发布时间推迟到10月份，以便项目团队有更多时间制造更多原型样车。 图1：特斯拉Robotaxi发展历程 特斯拉计划自行运营Robotaxi车队，特斯拉车主可选择多种加入模式。在2024Q1财报电话会上，马斯克把即将推出的Robotaxi称为Cybercab，表示特斯拉计划自行运营Robotaxi车队，特斯拉车主可以随时把自己的车辆加入车队中，或从车队中移除。特斯拉车主可以决定自己车辆的使用范围，可以选择仅供朋友/家人使用、仅供五星级用户使用、任何人均可使用等多种模式。在2024Q1的Shareholder Deck中，特斯拉展示了Robotaxi出行服务预览画面，用户可通过手机APP进行叫车、获取车辆位置信息与路线信息，并可预先调节车内温度。 图2：特斯拉Robotaxi概念图 图3：Robotaxi出行服务预览画面 特斯拉是全球自动驾驶龙头，构建软硬件全栈技术能力： 1）海量数据。特斯拉拥有海量实际道路行驶数据，能够为自动驾驶算法训练提供强大数据支持。每辆特斯拉配备有8个连续运行的摄像头，捕捉道路和汽车周围环境的图像。车载电脑能够评估这些图像，确定哪些图像可能是该公司感兴趣的，然后自动将这些图像以压缩格式上传到特斯拉网络。2014年10月，特斯拉推出Autopilot硬件，已成为特斯拉车辆标配，截至2023年11月，Autopilot使用里程已经超过90亿英里。2020年10月，特斯拉开始小范围推送FSDBeta，截至2024年4月，FSD累计行驶里程已超过13亿英里。 2）算法自研。2016年，在与Mobileye合作终止后，特斯拉开始进行算法自研。2020年，特斯拉推出BEV+Transfomer架构：BEV（Bird's Eye View）是指一种鸟瞰式的视角或坐标系，可以立体描述感知到的现实世界；Transformer作为一种新型神经网络架构，相比传统神经网络（如CNN），可以直接进行2D、3D不同序列之间的转换。Transformer采用交叉注意力机制，并行训练数据，在跨模态融合以及时序融合过程中，能够更加全面地在空间时序上建模，形成时序融合下的4D空间信息，从而使感知结果更加连续、稳定。在此基础上，BEV算法进一步迭代为Occupancy Networks（占用网络），更加直接地打造3D空间，OccupancyNetworks直接感知3D空间中的体素（voxel），判断车辆是否要躲避，实现更加高效、精准感知。2024年1月，特斯拉向普通用户正式推送FSD V12，将城市街道驾驶的软件栈升级为单一的端到端神经网络。 3）芯片自研。2016年，特斯拉开始组建芯片研发团队。2019年4月，特斯拉发布自主研发的自动驾驶硬件HW3.0，图像处理速度比HW 2.5提升21倍，自研FSD芯片算力达到144TOPS，远超英伟达的Drive Xavier的理论性能值21 TOPS。2023年3月，HW4.0开始搭载于美国生产的最新批次的Model S/X。 2024年6月，马斯克在特斯拉股东大会上称，HW 5.0将被称为AI 5，预计会在2025年12月左右推出，性能将是HW 4.0的10倍。 4）算力支持。2020年8月15日，马斯克称特斯拉正在开发一款名为Dojo的神经网络训练计算机，用于处理大量视频数据。2021年8月，特斯拉在AIDay上发布了自研专门用于AI训练计算的超级计算机Dojo。D1芯片是特斯拉自研神经网络训练芯片，是Dojo架构的重要组成部分，相比于业内其他芯片，据特斯拉称，同成本下性能提升4倍，同能耗下性能提高1.3倍，占用空间节省5倍。马斯克多次表示，FSDV12端到端模型迭代主要受到云端算力资源的掣肘。特斯拉计划2024年底前对DOJO超算中心投资超10亿美元，目标将总算力提升至10万PFLOPS。同时，马斯克表示将在2024年底前，将英伟达GPUH100的数量由35,000张增加至85,000张以上。 图4：特斯拉构建起自动驾驶软硬件全栈技术能力 Robotaxi提供L4-L5的自动驾驶服务，实现自动驾驶+共享出行的结合。 Robotaxi是基于先进L4或L5自动驾驶技术的无人类驾驶智慧出行车辆。根据国际汽车工程师学会（SAE）制定的自动驾驶分级标准，L4指车辆在特定条件和环境下能够完全自动驾驶，L5指车辆能够在所有条件下和所有环境中实现完全自主驾驶。Robotaxi依赖多种传感器进行环境感知，并通过人工智能和机器学习算法作出选择，以实现车辆对车辆（V2V）、车辆对基础设施（V2I/I2V）和其他道路实体之间的数据通信，实现全自动驾驶。此外，Robotaxi还有多个冗余系统并使用高级模拟平台进行广泛测试，以确保其在各种条件下的性能和安全性。 图5：Robotaxi结合了自动驾驶+共享出行 1.2技术：高阶智驾加速进化明晰Robotaxi落地图景 高阶智驾技术端不断突破，为Robotaxi落地提供必要条件。高阶智驾的发展是Robotaxi在技术层面落地的基石，使得Robotaxi可以在实际道路环境中安全、高效运行。得益于人工智能、传感器和大数据技术的进步，智驾技术已经从简单的辅助驾驶功能发展到应对复杂城市环境的高级系统。1）传感系统：多种传感器的协同，如激光雷达、摄像头、雷达和超声波传感器，使车辆通过收集周围环境的高精度数据实现周围环境感知；2）算力平台：深度神经网络架构和人工智能深度学习技术的发展提升了机器在短时间内处理多类传感器数据的能力，通过大量数据测试学习，车辆可以实现图像识别、路径规划和环境理解等功能；3）智能交通系统：车联网技术（V2X）通过车辆与周围环境（包括其他车辆、基础设施和行人）的实时信息交换，提升了自动驾驶系统的环境感知能力和决策能力。例如，车辆可以提前获取前方红绿灯的信号变化，优化行驶速度，或者通过与前方车辆的通讯，降低追尾事故风险。 图6：Robotaxi通过多种传感器实现周围环境感知 图7：Robotaxi在智能交通系统中实现数据通信 智能网联加速普及，L2智能驾驶渗透率持续提升。车载感知系统、芯片、算法等核心技术的不断突破，以及终端用户对于更高驾驶安全的需求不断提升，共同推动驾驶辅助功能在终端市场的持续普及。L2已成为主要驾驶辅助方案，2024年一季度，L2及以上智能驾驶装机量已达194万套，渗透率达到43%。根据如祺出行招股说明书，预计到2030年，国内L2-L3车辆智能驾驶渗透率有望达到79.4%，L4-L5车辆智能驾驶渗透率有望达到9.5%。我们认为，L2智能驾驶的持续普及能够培育终端用户对自动驾驶技术的认知，为未来Robotaxi的市场接受度打下基础。 图9：预计2030年国内L2-L3智能驾驶渗透率有望达到79.4% 图8：2024Q1国内L2以上智能驾驶渗透率达43% Robotaxi产业链初步形成，商业模式多样化发展。Robotaxi产业链可分为上游的材料工具端、中游的生产技术端和下游的应用服务端。上游包括传感器、芯片、定位系统和硬件集成等，这些组件是高阶智驾技术的基础。中游涉及电动车厂、整车厂和Robotaxi企业，负责生产和组装自动驾驶车辆，以及提供Robotaxi技术。下游则是Robotaxi出行服务和基础设施的应用端，如出行平台和Robotaxi车队的建设和运营。Robotaxi商业运营模式呈多元化发展，涵盖了B2C和C2C两种主要模式，目前处于探索试验阶段。在B2C模式中：1）Robotaxi技术公司独立运营：自行采购并改装车辆，直接从运营中获利，同时采集数据以优化自动驾驶技术。例如Waymo；2）主机厂众包模式：生产与Robotaxi技术适配的车辆，实现车