智能驾驶专题报告：Robotaxi商业化加速，高阶智驾未来已来

智能驾驶专题报告 Robotaxi商业化加速，高阶智驾未来已来 西南证券研究发展中心 2024年9月 汽车研究团队 分析师：郑连声 执业证号：S1250522040001 电话：010-57758531 邮箱：zlans@swsc.com.cn 分析师：冯安琪 执业证号：S1250524050003 电话：18321186055 邮箱：faz@swsc.com.cn Robotaxi（自动驾驶出租车）是指由自动驾驶技术驱动的车辆，无需驾驶员，而是依靠传感器、人工智能等技术实现行驶、导航和决策。从L4级别自动驾驶的技术实现难度来看，Robotaxi是难度最高的，适用于复杂环境的乘用车。Robotaxi具备显著提高交通安全性、稳态价格更低、用户体验更好等优势。 为什么是现在？（1）L2+高阶智能驾驶在消费者决策中的重要性正逐渐提升，为Robotaxi的用户培养打下基础。（2）智能驾驶政策频出，国内外Robotaxi进展持续推进。（3）“车路云”一体化建设将加速Robotaxi的商业化，共同实现更安全更高阶的智能驾驶。 Robotaxi生态三个环节，分别是技术，整车和平台，三者紧密合作发挥巨大合力。根据预测，2030年Robotaxi在中国智慧出行的渗透率将达到31.8%，2035年将达到69.3%。2030年中国和全球Robotaxi市场规模将分别达4888亿/8349亿元，24-30年CAGR分别为248%/239%，到2035年将分别达1.6万亿/3.2万亿元，30-35年CAGR分别为27.4%/31%。 中美两国目前处于Robotaxi的第一梯队，都已成功进行无主驾安全员的商业化小规模运营，并开始商业化发展。与特斯拉的Robotaxi采用纯视觉+端到端大模型技术方案不同，目前Robotaxi更偏向于多传感器融合。Waymo、Cruise是美国Robotaxi两大龙头，国内包括萝卜快跑、小马智行等。 相关标的：直接层面来看，Robotaxi当前渗透率极低，未来增长空间巨大，直接利好运营商、整车商及相关供应商，如百度，滴滴。间接层面来看，本次Robotaxi快速出圈的真正意义，是借助robotaxi这波快速铺开的流量刷新了国民对L3车型的认知度，从而实现L3高阶智能驾驶的加速渗透，相关标的：华为系（赛力斯、北汽蓝谷、江淮汽车），小鹏汽车。智能驾驶零部件：联创电子（摄像头），速腾聚创、禾赛科技（激光雷达）。德赛西威、经纬恒润、科博达、华阳集团（智驾域控）。伯特利、耐世特、保隆科技（线控底盘）。 风险提示：技术升级带来的安全风险；消费者需求不及预期的风险；政策催化不及预期的风险。 1Robotaxi的内涵与优势 2Robotaxi的发展前提 3Robotaxi的商业模式 4国内外Robotaxi主要玩家 5结论与建议 按照系统和驾驶员的参与程度，自动驾驶分为L0-L5六个等级。L3指有条件的自动驾驶，人类驾驶员需要在执行接管后成为动态驾驶任务的后援（backup）。L4指高度自动驾驶，系统在设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务，并自动执行最小风险策略；L5指系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务。L4和L5的区别是运行范围是否有限制。 汽车自动驾驶等级分级 L0 L1 L2 L3 L4 L5 名称 应急辅助 部分驾驶辅助 组合驾驶辅助 有条件的自动驾驶 高度自动驾驶 完全自动驾驶 车辆横纵向运动控制 驾驶员 驾驶员和系统 系统 目标和事件探测与响应 驾驶员及系统 系统 动态驾驶任务后援 驾驶员 执行接管后成为驾驶员 系统 设计运行范围是否有限制 是 是 是 是 是 否 预警类功能， 持续执行动态驾 持续执行动态驾 自动化系统在其设计运行条 自动化系统在其 自动化系统在任 包含短暂控制 驶任务重的车辆 驶任务重的车辆 件下持续地执行全部动态驾 设计运行条件下 何可行驶条件下 车辆的控制类 纵向或横向运动 纵向和横向运动 驶任务，如全自动高速导航 持续地执行全部 持续地执行全部 主要功能 功能，如疲劳监测、盲点辅助、车辆偏离预警 控制，如自动驾驶、车道居中保持 控制，如自动泊车辅助、自动变道辅助、NOP 领航、全自动代客泊车、城市拥堵路段的自动驾驶辅助 动态驾驶任务，并自动执行最小风险策略，如Robotaxi、无人接驳车 动态驾驶任务 数据来源：《汽车驾驶自动化分级》2021年国标GB/T40729，西南证券整理3 L4和L5都是指完全不需要驾驶员的情况，区别在于运行范围是否有限制，L4需要限制在特定路线下行驶，例如港口矿区、物流配送最后一公里无人配送车、干线物流重卡、特定路线的自动出租车等。L5指的是全自动驾驶，车辆可以处理所有工况，人类成为完全的乘客，车上甚至不需要方向盘。 Robotaxi（自动驾驶出租车）是指由自动驾驶技术驱动的车辆，无需驾驶员，而是依靠传感器、人工智能等技术实现行驶、导航和决策。目前的Robotaxi还属于L4阶段，需要在特定路线下行驶，最终的形态是L5完全自动驾驶。从L4级别自动驾驶的技术实现难度来看，Robotaxi是难度最高的，适用于复杂环境的乘用车，是L4自动驾驶最有想象力的市场。 理 4 数据来源：芝能科技，西南证券整 Robotaxi能够显著提高交通安全性。根据公安部数据，超过90%的交通事故是人为原因造成的。Robotaxi的实际运营表现在特定场景下超越了人类，特别是在数据处理和精确度方面。根据Cruise统计，Robotaxi的碰撞率能降低65%，作为主要肇事方的碰撞率能降低94%，作为伤员的碰撞率降低74%。 Robotaxi稳态价格更低。目前Robotaxi的运营成本（4.5元/km）高于有人驾驶出租车和网约车（1.8元/km），主要是由于昂贵的硬件、软件、安全员，但随着技术的不断进步、运营效率的提升以及规模不断扩大，Robotaxi成本有望持续下降，根据Frost&Sullivan预测，到2026年Robotaxi单价将与出租车持平，26年之后将低于出租车价格。 CruiseRobotaxi与人类驾驶事故率对比 Robotaxi与出租车每公里价格（元/公里） Robotaxi用户体验更好。根据DT研究院调研，Robotaxi在价格、乘坐体验、安全性、接单效率、出行效率等方面比出租车和网约车更好，乘客也不用担心拒载、司机搭讪、抢劫、绕路等问题。 7月，萝卜快跑乘客满意度高达4.9分，5分好评占比94.19%。将近56.9%的民众对Robotaxi及无人驾驶持乐观态度。 调研：过往出租车、网约车有哪些不好的体验 调研：与传统司机开车相比，无人驾驶的优劣 调研：无人驾驶出租车会带来怎样的影响 1Robotaxi的内涵与优势 2Robotaxi的发展前提 3Robotaxi的商业模式 4国内外Robotaxi主要玩家 5结论与建议 7 2015-2018增长期：2009年Google启动了无人驾驶项目的研究，此后Robotaxi初创团队开始密集涌现，例如Cruise （2013）、百度（2015）、图森未来（2015）、小马智行（2016）、AutoX（2016）、文远知行（2017）等。 2019-2020调整期：经过市场一段时间检验后，发现Robotaxi技术难度高、商业闭环难以形成，导致投融资活跃度大幅下降，Drive.ai、StarskyRobotics等公司相继倒闭，Momenta、文远知行等发展和融资活动放缓。 2020-2021二次增长期：造车新势力的智能化车型陆续上市，激光雷达、大算力平台开始应用，Robotaxi公司延伸能力边界、探索商业化落地路径，行业再度活跃。 2022-2024H1二次调整期：随着国际经济环境下行，资本市场投资收紧，初创公司数量大幅减少，ArgoAI（2022，福特&大众）、Embark（2023，自动驾驶卡车独角兽）、Ghost（2024，OpenAI）、Motional（2024，现代&安波福）等公司相继倒闭，图森未来美股退市（2024）。 8 数据来源：西南证券整理 L2+智能驾驶渗透率持续提升。2024年1-4月搭载L2及L2+的乘用车渗透率上升至53.8%，高级别自动驾驶渗透率持续增长。根据Frost&Sullivan预测，到2030年，国内和全球L4-L5渗透率将分别达9.5%/6.1%，2035年分别达12.5%/7.6%。 NOA功能逐渐成为消费者决策因素。根据亿欧智库调查，在体验过或使用过高速NOA和城市NOA功能的用户中，分别有41.1%和28.1%的用户将其视为影响购车的主要参考因素。智能驾驶在消费者决策中的重要性正逐渐提升，为Robotaxi的用户培养打下基础。 国内及全球各自动驾驶级别渗透率 2023年高速NOA功能对用户购买决策影响 2023年城市NOA功能对用户购买决策影响 数据来源：Frost&Sulliva，如祺出行招股书，佐思汽研，亿欧智库，西南证券整理9 端到端的核心定义为：感知信息无损传递、可以实现自动驾驶系统的全局优化。可分为四个阶段：感知“端到端”、决策规划模型化、模块化端到端、以及OneModel端到端。 传统算法系统的缺点：(1）分模块导致架构复杂。各个模块上限不高，信息传输和系统优化难度高，模块与系统之间的局部与整体优化目标冲突。（2）研发成本高。开发/维护/人力成本随着模块增加而飙升。（3）泛化性较差。叠加规则应对交付压力，导致维护性和可扩展性变差。（4）大规模产品化落地困难。当前主流产品只能在有限的场景（如某几个城市/示范区 /高速）做定点而非规模化运营。（5）算法与软硬件绑定过深，也很难兼容更多车型/平台/场景。 自动驾驶架构演进示意图 端到端能减少信息传递损失，增强Robotaxi对cornercase的应对能力。从实践来看，特斯拉应用端到端神经网络架构的FSDV12的平均接管历程从此前的166英里提升到了333英里。 数据来源：赛博汽车，上海汽车报，西南证券整理10 国家层面智能驾驶相关政策梳理 公示时间 部门 文件 主要内容 2023.07 工信部、国家标准化管理委员会 《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》 到2025年，系统形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系；到2030年，全面形成能够支撑实现单车智能和网联赋能协同发展的智能网联汽车标准体系。 2023.11 工业和信息化部、公安部、住房城乡建设部、交通运输部 《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》 具备量产条件、搭载自动驾驶功能的智能网联汽车在取得准入许可后，可在限定区域内开展上路通行试点，并明确了自动驾驶开启时发生事故的责任归属，将由运营主体负责。 2023.12 交通运输部 《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》 从事出租汽车客运的有条件自动驾驶汽车、高度自动驾驶汽车应随车配备1名安全员；从事出租汽车客运的完全自动驾驶汽车，在确保安全的前提下，经设区市人民政府同意，在指定的区域运营时可使用远程安全员远程安全员人车比不得低于1:3。 2024.01 工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部 《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》 推动网联云控基础设施建设，探索基于车、路、网、云、图等高效协同的自动驾驶技术多场景应用，加快智能网联汽车技术突破和产业化发展 2024.06 工业和信息化部、公安部、住房城乡建设部、交通运输部 《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》 首批确定由9个汽车生产企业和9个使用主体组成的联合体，将在北京、上海、广州等7个城市展开智能网联汽车准入和上路通行试点，试点产品涵盖乘用车、货车以及客车三大类。试点组织实施共分为五个阶段，分别是试点申报、产品准入试点、上路通行试点、试点暂停