L4自动驾驶与Robotaxi技术发展研究『附报告下载』 - 热点洞察

本次，我将为大家剖析由方正证券发布的《L4自动驾驶专题报告：Robotaxi研究十问（整体框架篇）》。该报告共38页，涵盖了众多重要信息和核心论点。若您希望深入了解，请参阅原报告，获取方法已在文档的最后部分提供。

报告核心内容

本报告由方正证券研究所发布，深入分析了L4自动驾驶技术及其在Robotaxi领域的应用现状和未来发展趋势。报告从自动驾驶技术的商业化进程、技术路线、产业格局、技术路线的核心竞争力、历史发展复盘、端到端算法的技术瓶颈、商业化前景、政策放开逻辑以及消费者认知等方面进行了全面探讨。通过对不同技术路线的比较、重点公司的案例分析，报告揭示了自动驾驶产业在技术、市场和政策等多方面的挑战和机遇。

关键词：自动驾驶、Robotaxi、技术路线、产业格局、消费者认知

一、自动驾驶技术的商业化进程

报告指出，当前自动驾驶技术虽然已探索至L4级别，但大规模商业化仍停留在L2级别。L2级辅助驾驶技术在商业化上已发展成熟，而L3级别的技术尽管具备较高自动化能力，但稳定性尚未达到完全脱离人类控制的程度。许多车企通过L2+/L2++等命名方式强调产品功能的增强，以规避监管压力和事故责任。L4及以上级别的自动驾驶系统则完全由系统承担驾驶责任。2024年6月，中国有9家车企获得了L3/L4汽车准入和上路试点资格，预示着L3产品的量产序幕即将拉开。

二、不同技术路线下的无人驾驶公司算法逻辑

自动驾驶技术的发展路径主要分为渐进式和跃进式两种。渐进式路线主张从L1、L2、L3状态的人机共驾逐渐过渡到L4无人驾驶，主要代表厂商包括特斯拉和蔚小理等车企。这一路线通过在量产车上先搭载辅助驾驶系统并收集数据，利用不断扩大规模的高质量数据持续优化算法。跃进式路线则直接以L4无人驾驶为目标进行研发，通过大规模车队获取路测数据训练无人驾驶算法网络，代表厂商包括Waymo、百度等科技企业。两种路线虽然算法逻辑不同，但最终的汇集点均为Robotaxi。

三、自动驾驶产业技术汇集点

报告强调，尽管Robotaxi的商业化进程前景不够明朗，但跃进式路线引领企业Waymo在多次自动驾驶事故后估值下滑，发展疲软暴露出商业化空白期长的问题。其他厂商也开始寻求过渡期的商业模式。渐进式路线下，城市NOA成为ADAS主战场，所需技术与Robotaxi类似，为渐进式路线企业入局Robotaxi打下基础。特斯拉预计于2024年10月发布Robotaxi，创新OEM入局的商业模式。

四、Robotaxi产业格局

在“软件定义汽车”趋势深化的产业背景下，主机厂、自动驾驶企业、运营商形成了Robotaxi的主流合作模式。自动驾驶企业提供软硬件解决方案，OEM拥有整车量产能力，运营商提供服务场景。例如，“Waymo+捷豹+Uber”模式。滴滴作为网约车龙头企业，与广汽埃安成立合资公司，预计于2025年推出首款量产L4无人车，并接入滴滴共享出行网络。

五、纯视觉VS多传感器融合

报告对比了纯视觉方案和多传感器融合方案的不同技术路线及其核心竞争力。纯视觉方案仅基于摄像头进行感知，具有硬件成本优势，但对软件要求较高，需要依靠强大的算法保证感知的准确性与效率。多传感器融合方案更加可靠，现有Robotaxi解决方案均采用该路线。随着技术迭代，视觉方案有望成为高阶自动驾驶方案中主流的感知路线，但考虑到产品安全问题，仍需要搭载雷达作为冗余设计。

六、自动驾驶发展历史复盘

自动驾驶发展经历了导入期、冷静期、落地期及出清期。2021年为自动驾驶场景落地和商业应用元年，Robotruck头部公司图森未来上市，地平线、小马、文远股权融资进入中后期。2023年进入产业整合阶段，路测公里数和路测车辆数量相对2021年分别增加52%/37%，而参与公司数量从26家下滑至21家。Robotaxi的短期竞争力在于运营规模，长期看技术路径和平台效应。技术方案明确后，差异化优势将转移至平台/生态层面。

七、端到端算法的技术瓶颈

自动驾驶架构从多模块向端到端融合发展，端到端模型的核心优势在于信息的无损传递，能够基于完整数据进行全局任务优化。端到端模型迭代对算力和数据的要求高，资源竞赛形成进入壁垒。特斯拉引领端到端模型创新，国内厂商大多处于发展第一阶段。端到端模型的本质是从大量优质驾驶视频片段中提取和压缩知识的过程，需要强大算力和海量高质量数据来支撑模型训练过程。

八、Robotaxi政策放开逻辑

中美为自动驾驶第一梯队，竞相出台自动驾驶政策，为加快Robotaxi商业化落地释放积极信号。政策体系政府方都在尽力给到最大的支持，但尚未进行全道路商业化的最底层政策瓶颈还在于安全。技术日新月异，但安全方面的要求几乎是零容忍。因此，Robotaxi产业发展在等待的关键还是技术的进一步更迭。

九、消费者认知研究

消费者对自动驾驶的容错率低，对Robotaxi运营方意味着需要更高的安全标准。消费者愿意承担自己开车时的小概率伤亡风险，但对于其他人（或者无人）掌控方向盘时，会有更高的安全标准。百度Apollo Day披露，自动驾驶车辆的安全性现已能达到驾驶员人工操控的10倍；但只要发生一起严重的事故，想要公众普遍认可自动驾驶的难度会大幅增长。消费者对Robotaxi的接受度正在提升，但整体消费者对Robotaxi的接受度仍需提升。

十、重点公司案例分析

报告重点分析了滴滴、小鹏和百度三家公司在自动驾驶领域的战略和进展。滴滴通过“数据+生态+运营”战略瞄准Robotaxi，强化网约车龙头地位；小鹏汽车作为本土化版“特斯拉”，坚定端到端自动驾驶技术路线；百度则通过生态赋能和深厚的研发积淀，成为Robotaxi产业的头部玩家。

总结：本报告全面分析了L4自动驾驶技术在Robotaxi领域的应用和发展现状。通过深入探讨技术路线、产业格局、政策环境和消费者认知，揭示了自动驾驶产业面临的挑战和机遇。尽管技术进步显著，但商业化进程仍需克服包括技术瓶颈、政策限制和消费者接受度等多方面的难题。重点公司的案例分析则展示了不同企业在自动驾驶领域的战略布局和竞争优势，为行业提供了宝贵的经验和启示。