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1、2024 iResearch Inc.2024年中國Robotaxi商業化趨勢研究報告每年都有人說是自動駕駛的元年，Robotaxi究竟如何？2目 錄CONTENTS01Robotaxi行業概覽02Robotaxi商業化進程分析03Robotaxi商業化路徑推演OverviewInterpretationDeducing3Robotaxi行業概覽Overview0142024.10 iResearch IRobotaxi國際發展概況國際層面，美國對Robotaxi的商業化進程展現出更為開放的姿態，鼓勵企業在自動駕駛技術領域進行大膽的探索和創新，但Cruise在舊金山的運營在短期內產生了多起事故

2、，嚴重打擊了公眾的信任度，之后加州車輛管理局暫停了Cruise無人駕駛出租車的運營許可?？梢钥闯?，在曲折中發展的自動駕駛技術一定程度上并不適合跨越式發展。而中國自動駕駛基本遵循有節奏的漸進式發展路線，區域的開放和技術安全驗證并行，以避免監管、技術、公眾接受度等因素的失衡。來源：公開資料整理，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。美、德、日、韓Robotaxi發展路徑多國發展均從技術驗證轉向商業化運營，整體路徑“求同”大于“存異”美國德國日本韓國2017-20182019-20202021-20222023-2024自動駕駛汽車綜合計劃發布，該計劃優先考慮了自動駕駛系統的安全性問題。Waymo被允許開展商

3、業運營。無人駕駛汽車乘客保護規定發布；Cruise 已開始在美國加州向公眾提供付費無人駕駛打車服務。美國指定十個國家級自動駕駛汽車試驗場。美國各州逐步放寬自動駕駛汽車測試法規。特斯拉將在2024年年內推出Robotaxi。德國頒布道路交通法（第八修正案）,為全球首部正面回應自動駕駛相關問題的法律。道路交通法-強制保險法修訂草案發布，德國成為世界上第一個允許L4級自動駕駛汽車進入日常運行場景的國家。柏林市中心開啟世界首條自動駕駛市中心實測。德國聯合法國在雙方的跨境公路劃分一處自動駕駛測試區域，全長70公里。博世獲得許可，可以在任何天氣下的公共道路上測試L4級無人駕駛汽車。日本在福井縣永平寺町開啟

4、首個L4 級自動駕駛車輛公共道路運行服務。明確了申請遠程自動駕駛道路測試的相關申請條件和許可要求。日本發布了自動駕駛汽車安全技術指南，從ODD，HMI等十個方面，明確了L3和L4級別的自動駕駛汽車需滿足的安全技術要求。日本發布道路交通法修正案，允許L4級車輛在公共道路上行駛。日本開展面向自動駕駛的高速公路車路協同（V2I）實證試驗。發布ITS 規劃，提出私家車到2020年實現L3級自動駕駛，2025 年實現L4級。發布自動駕駛汽車安全標準。首爾市市長吳世勛公布“首爾自動駕駛藍圖2030”，并表示至2026年將在全首爾市構建自動駕駛配套設施。首爾發布2040首爾城市基本規劃次強調發展自動駕駛技術

5、的重要性?，F代集團在首爾江南區試行 RoboRide網約車服務，最多可以乘坐三名乘客。平昌冬奧會期間，現代汽車曾進行了L4級別的無人駕駛實測。52024.10 iResearch IRobotaxi加州路測情況來源：2023 Disengagement Reports by the State of California，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。備注：MPI數據在人煙稀少的平坦路段和復雜城市路段差距較大，偶然性較大，橫向對比的有效性較為有限，因此不作為嚴謹的自動駕駛能力判斷依據。企業路測里程（英里）接管次數（次）MPI導致接管次數最多的原因aiMotive14876.470821.0車輛過

6、于靠近道路/車道邊界百度Apollo15311.735103.9硬件異常蘋果452743.93194141.7對其他道路使用者的行為做出了錯誤預測AutoX7870.000.0-博世759.33142.4規劃軌跡超時CRUISE583624.300.0-滴滴4004.114004.1漏檢梅賽德斯58342.700.0-尼桑4825.017283.8自動駕駛車輛未對其他變道車輛留出合理空間Motional AD16214.259327.3車輛平臺軟件問題導致的預防性接管高通.3837.019719.5安全監視器通知存在車輛軌跡的規劃偏差沃爾沃104.0215.0兩輛汽車同時停在同一車道，自動駕駛

7、汽車無法越過雙黃線Waymo3669962.421217311.1不適當的車輛軌跡文遠知行42381.3221190.6安全緊急情況和感知偏差Woven by Toyota4194.04299.9車輛對交通信號燈的操作不當2023年美國加州自動駕駛測試接管統計美國加州測試逐漸趨于穩定，核心問題向交通參與者的行為預測轉移美國加州交通管理局2023年 Disengagement Report 顯示，登記的自動駕駛測試車輛共1603臺，所有自動駕駛公司車輛在自動駕駛模式下共行駛926萬公里。在導致接管的問題當中，占比較多的問題已經從感知逐漸向交通參與者的路徑預測轉移，這種轉移與目前技術的發展基本同步

8、。2024年7月，ARK基金認為，Robotaxi可能在未來十年內顯著提升全球GDP；到2030年每年或為經濟增長率增加2-3個百分點，其影響力可能超越歷史上的蒸汽機、自動化和信息技術。然而，2023年中國自動駕駛汽車在加州的測試行駛里程明顯減少，小馬等企業撤離加州；路透社表示，美國商務部將在未來幾周內提議禁止自動駕駛汽車和網聯汽車使用中國軟件。上述事件不僅展現出無人駕駛技術在國際競爭中的重要性，也說明了自動駕駛領域的國際競爭進入到了全新的階段。62024.10 iResearch I2023年北京市自動駕駛車輛道路測試報告顯示，截至2023 年底，累計38 家企業在北京市開展自動駕駛車輛道路

9、測試，累計測試里程超過3893萬公里，道路測試過程安全可控，未對周邊交通環境產生不良影響。北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則(試行)自2020 年起拓展專項技術測試，支持特殊天氣、無人化、高速公路、編隊行駛等場景的開放道路測試。2018-2023年北京市自動駕駛車輛累計測試里程與開放測試道路里程15.4104.2200.0391.22194.83893.0123.0503.7699.61027.91571.32238.4201820192020202120222023累計測試里程（萬公里）開放測試道路里程（公里）累計測試里程開放道路測試里程CAGR=202.6%CAGR=78.7%8131

10、4162838201820192020202120222023參與測試企業數量（個）2018-2023年北京市自動駕駛測試企業數量Robotaxi北京路測情況來源：歷年北京市自動駕駛車輛道路測試報告，北京智能車聯產業創新中心、中關村智通智能交通產業聯盟，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。注釋：北京市自動駕駛測試企業圖譜僅展示車輛類型為乘用車且累計測試里程大于1公里的企業，排名不分先后。2023年北京市自動駕駛測試企業圖譜（乘用車）北京市自動駕駛汽車路測有序推進，規?；季殖掷m擴大72024.10 iResearch IRobotaxi北京路測情況自進入規?；囘\營以來，北京市道路測試關鍵脫離原因逐漸

11、由軟硬件故障向算法層面轉移，脫離原因更加集中。易發生關鍵脫離的地點主要包括交通流量較大的十字路口，以及雙向兩車道的機非隔離道路等。交通設施包含錐桶、隔離護欄等。而80%以上的問題來源于感知系統。目前自動駕駛測試車輛基本為多傳感器融合技術路線，激光雷達作為主要傳感器。而在距離遠、車速快的情況下，錐桶等小型物體容易漏檢、誤檢。同時，模型中的數據大部分來源于仿真系統，對于部分形狀不規則或擺放不規則物體的識別仍然需要時間進行訓練。來源：歷年北京市自動駕駛車輛道路測試報告，北京智能車聯產業創新中心、中關村智通智能交通產業聯盟，專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。23%17%16%15%6%6%5%4%

12、3%3%2%直行通過路口直行交通信號燈變更車道路口左轉彎其他（跟車、超車、會車、窄路掉頭、靠邊停車、學校區域等）路口右轉彎主輔路行駛、起步、通過環島、通過人行橫道線緊急情況處置交通標線路口掉頭2023年北京市自動駕駛車輛關鍵脫離場景2023年北京市自動駕駛車輛測試造成脫離的目標 2%2%2%2%隔離護欄 2 施 3【交通參與者】【交通設施】小型客車 66%錐桶 58%關鍵脫離場景與當前城市測試 況環境和技術發展水平保持同步8Robotaxi商業化進程分析Interpretation0292024.10 iResearch I我們將用怎樣的方式進行論證？艾瑞將從政策、技術、商業/盈利模式和市場接

13、受度四個維度對Robotaxi的商業化程度進行論證艾瑞根據大量的前期研究和訪談，發現了行業當中普遍采用政策、技術、商業模式/盈利模式和市場接受度四個關鍵因素來判斷Robotaxi的商業化進展。盡管目前大多數討論都集中在當前狀況的描述和未來趨勢的預測上，但艾瑞希望通過重新審視這些關鍵維度，尋找出一些未被挖掘到的問題，并給出獨特見解，旨在給到業內人士不同的思考方向。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。Business ModelTechPolicyMarket Reception 政策技術商業/盈利模式市場接受度在多批次車路云一體化試點較為成熟后，下一步試點應用場景有望向L4級別自動駕駛傾斜。無人駕

14、駛適應性和穩定性正在得到驗證；ASIC智駕芯片或將成為下一步研發重點。金三角模式已得以驗證，國資平臺的介入或可打造更具穩定性和可復制性的長期商業模式。消費者普遍對于Robotaxi的技術成熟度和安全性更為關注，與產業發展周期基本同步。Robotaxi商業化進程評估要素10政策政策出臺和產業發展呈現螺旋上升態勢。多地方下發補貼為產業按下加速鍵。政策確定性和延續性不改，但要循序漸進，Robotaxi產業預計在20272028年迎來下一個里程碑式商業化節點。地方政府債務和宏觀經濟問題導致部分區域在短期內的實際支持力度或不及預期。112024.10 iResearch I政策出臺和產業發展呈現螺旋上升

15、態勢技術安全性的驗證和政策開放已呈現明顯的雙向促進關系目前，各地方政府都在盡最大限度給與Robotaxi相關產業最大的政策支持。排除經濟和其他外部影響因素，技術安全性的驗證將極大程度上促進監管的開放。過去一年，政策方面除了擴大運營范圍以外，還向多家企業發放了全無人運營 照，首次明確了自動駕駛車輛載客運營的行業標準，彌補了商業化運營的政策空白，整體行業的政策框架已初步形成。來源：公開資料整理，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。階段周期國家政策地方政策企業動態2017-2020（約四年）2021-2024（約四年）北京市出臺中國第一個自動駕駛車輛管理規范。第一次從國家層面就規范自動駕駛道路測試作出規定。

16、上海發放了全國首批智能網聯汽車開放道路測試號。下達了智能汽車測試運行及示范應用的戰略任務。對測試主體、測試駕駛人、測試車輛等提出要求，進一步規范化自動駕駛汽車測試。推動實現封閉場地測試結果全國通用互認；穩步推動自動駕駛客運出行服務。廣州認可其他城市智能網聯汽車路測許可。武漢開始開放第一批智能聯網汽車測試道路。推動實現由道路測試向示范應用擴展，進一步認識和分析新問題、新挑戰。上海測試場景進一步擴展，可申請完全自動駕駛。北京首次在國內開啟乘用車無人化商用試點。確認了兩批共16個城市進行智慧城市基礎設施與智能網聯汽車協同發展試點。深圳出臺國內首個無人駕駛汽車法規，開辟了完全自動無人駕駛應用的先河。首

17、次從國家政策層面明確智能網聯汽車可以用于運輸經營活動。北京擬支持自動駕駛汽車用于網約車等城市出行服務。確定了9個進入試點的聯合體，其中乘用車聯合體占7家。2024年7月AutoX、小馬智行等獲得上海完全無人載人車 照。2019年7月北京市發布首批T4級別自動駕駛測試 照，總計5張，百度全部收入囊中。2021年11月15日，百度Apollo獲國內首個自動駕駛收費訂單。2018年小馬智行牽手廣汽在廣州南沙正式上路。道路測試和示范應用階段商業化試點階段2017-2024年中國自動駕駛政策演進路線122024.10 iResearch I多地方下發補貼為產業按下加速鍵財政激勵辦法旨在對自動駕駛技術商業

18、化進程的支持對于自動駕駛示范項目，多地方提供基于實際投資額一定比例的資金獎勵，最高可達數百萬元，或根據應用效果提供最高限額的資金支持，這對于目前暫不盈利的Robotaxi企業起到了關鍵作用。來源：公開資料整理，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。北京亦莊深圳武漢蘇州鼓勵開展示范應用，按單個示范項目實際投資額的30%給予資金獎勵，最高獎勵300萬元。重點圍繞自動駕駛等領域打造行業垂直領域大模型，支撐多任務復雜場景行業應用。對經開區企業自主研發、公開發布的人 智能行業大模型，具有10個以上市場應用案例且實際完成合同額超過2000萬元的，予以一次性100萬元獎勵。支持自動駕駛應用推廣，對車輛智能化、無人化技

19、術改造的項目，根據運營成果給予實施主體最高500萬元支持。對于示范車輛行駛里程累計達到1000公里的運營主體，根據示范應用效果給予最高500萬元資金支持。對申請在區內公開道路測試的企業，給予車輛測試 照申請有關檢測費、手續費50%的補貼，單個企業每年最高補貼200萬元；圍繞數據增值和出行服務等，探索建立新商業模式，按企業示范應用車輛及場景項目建設投資的30%給予獎勵，單個企業最高獎勵1000萬元。落戶蘇州高鐵新城且共同參與示范應用的智能駕駛企業，根據示范應用效果最高給予企業每輛車30%的車輛購置及改裝補貼，單個企業享受補貼金額最高不超過300萬元；Robotaxi、Robobus、物流配送示范

20、車輛行駛有效里程數分別累計達2000公里、1000公里、500公里的運營主體，根據示范應用效果給予最高不超過5元/公里的資金支持，單個企業享受補貼金額最高不超過300萬元/年，累計不超過3年。部分地方對自動駕駛產業的補貼辦法132024.10 iResearch I政策確定性和延續性不改，但要循序漸進Robotaxi產業預計在20272028年迎來下一個里程碑式商業化節點1.當前的道路交通設施如交通燈、標志、標線、標、誘導燈等皆服務于有人駕駛，且在快速路、主干路、次干路、支路四個等級的道路及不同城市中形態各有差異。由此可見，為了應對自動駕駛環境，需要城市規劃、交通規劃和新型基礎建設協同發展。而

21、當前的自動駕駛測試和研究更多基于城市交通運行階段，而非總體規劃階段。因此，將智能網聯汽車/自動駕駛和國家五年規劃同步進行，是釜底抽薪的辦法。十五五期間（2026-2030年），智能網聯汽車/自動駕駛有望與綜合交通體系升級和基礎建設等進行更加深入的統籌規劃，加快L4級別自動駕駛融入智慧交通和智慧城市整體規劃的步伐。2.2024年7月，關于公布智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單的通知確定了20個城市（聯合體）為智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市，從各個城市建設特點和地理特征的差異上來看，本次試點有望發現和解決多類自動駕駛在城市運行時的重大問題，如立體樞紐和城市道路網絡結構有效銜接的

22、問題、機場/高鐵/地鐵樞紐與Robotaxi站點之間的換乘和銜接問題、多層路網的協同管控和提升問題，以及縣域自動駕駛問題等，形成先進模式和典型案例，力爭2026年搭建統一共用的智能網聯汽車“車路云一體化”標準體系，屆時L3自動駕駛相關標準或法規也將參考該標準體系加速出臺。同時，文件指出，按照“成熟一批、啟動一批”的原則，分批研究確定應用試點城市名單。預計2025年將會啟動下一批城市進入試點，在多批次試點較為成熟及標準體系建設完成后，下一步試點應用場景有望向L4級別自動駕駛傾斜。來源：公開資料整理，專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。穿越周期：從政策角度看Robotaxi的未來發展路徑總體要求

23、架構相同標準統一業務互通安全可靠預期成果建成低時延高可靠的網聯云控基礎設施促進多場景自動駕駛規?；瘧锰剿餍纬伞败嚶吩埔惑w化”投建運新型商業模式形成統一的標準與測試評價體系發展節奏預測關于開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知（工信部聯通裝2023268號）2026年形成“車路云一體化”標準體系 2026年左右出臺L3自動駕駛標準或法規 2026年高級別自動駕駛將開始更多的融入城市規劃、交通規劃和新型基礎建設中 通過2026、2027兩年更大批次的車路云城市試點，Robotaxi產業將逐漸進入跨越式發展軌道142024.10 iResearch I地方政府債務和宏觀經濟問題導致部分

24、區域在短期內的實際支持力度或不及預期宏觀層面，當前地方政府債務占比逐漸走高，從2014年的24%升至2023年的37%，地方政府債務風險總體可控但部分區域存在風險。2023年國家35號文支持重點省份融資平臺在2023及2024兩年的債務存量化解，47號文提及要求“砸鍋賣鐵”全力化解地方債務風險，在地方債務風險降低至中低水平之前，嚴控新建政府投資項目，嚴格清理規范在建政府投資項目；原則上不得在交通、社會事業、市政、產業園區、新型基礎設施、樓堂館所、棚戶區改造等領域新建（含改擴建與購置）政府投資項目。其中，新型基礎設施在概念上包含了人工智能、車路云、路測設施等，進而一定程度上在某些地方影響了政府支

25、出的優先順序和智能網聯汽車項目的實際支持力度。雖然階段性的經濟問題和化債任務在短期內可能對于Robotaxi的發展產生一定影響，但在有條件的地區，智能聯網汽車和Robotaxi產業仍將持續常態化運營和發展。中長期而言，債務問題逐步改善，系統性風險底線牢固，經濟發展韌性底色不改，智能網聯汽車將會持續作為提升國家整體AI競爭力的產業被重點鼓勵和支持，或在2025年及之后逐步實現實質性進展。來源：高盛，公開資料整理，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。24%25%27%28%29%30%32%35%35%37%58%56%54%51%49%47%43%40%40%40%19%19%20%21%22%27%2

26、7%25%24%23%2014201520162017201820192020202120222023中央政府+地方政府+地方政府融資平臺企業居民2014-2023年中國非金融債務估算總額占比15技術各地自動駕駛測試類型逐漸豐富，適應性和穩定性得以驗證。多傳感器融合為現階段落地的實際方案。非端到端技術路線邊界效應明顯，一定程度上限制了Robotaxi的規?；渴?。端到端提升技術上限，或成為中期內實現更大規模部署的核心技術路線。世界模型可提升機器理解物理規律、重建并推演外部世界的能力。自研ASIC芯片或成為下一步提升Robotaxi運營效率的重要途徑。162024.10 iResearch I隨

27、著技術升級，各地自動駕駛測試類型逐漸豐富，適應性和穩定性得以驗證北京市首次允許在高鐵站進行自動駕駛測試，指定北京經濟技術開發區至北京南站之間的路線作為測試區域；杭州則將其八個城區總面積達3474平方公里設為智能網聯汽車的測試與應用區域；深圳市新增了43條道路，使得全市開放給自動駕駛車輛測試的道路總里程增加至944公里。隨著技術升級，各地自動駕駛測試類型逐漸豐富，雨天、夜間等特殊天氣的測試逐步開放，體現了自動駕駛技術在不同環境條件下的適應性和穩定性正在得到驗證和提升。來源：2023年北京市自動駕駛車輛道路測試報告，北京智能車聯產業創新中心、中關村智通智能交通產業聯盟，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。

28、測試類型北京上海廣州深圳武漢重慶無人化測試截至2023年底，有58輛車開展無人化道路測試，里程超76萬公里截至2023年底，7家企業、30輛車測試里程9.48萬公里截至2023年底，55輛車開展一般道路遠程測試截至2023年8月，截人示范運營里程超50萬公里截至2022年底，37輛車、17萬公里載人示范運營2022年9月，允許無人化載人示范運營高速測試截止2023年底，有15家企業、62輛車開展高速測試及示范應用，累計里程超23萬公里截至2023年底，4家企業、13輛車開展高快速路測試與示范2023年12月，開放104.9公里高速路、快速路測試路段2023年，開放高速公路測試路段2023年6月

29、，開放高速公路測試路段2023年12月，發放高快速路測試 照夜間測試截至2023年底，有12家企業、592輛車開展夜間測試及運營，運營時間至22:30，總測試里程358萬公里2023年，開展24小時載人示范運營2023年，自動駕駛車輛運營至22:302023年，自動駕駛車輛運營至22:302023年，自動駕駛車輛運營至23:002022年，自動駕駛車輛運營至23:00編隊測試-2023年，開展“5車編隊、1秒時距，中間無人”隊列自動行駛，運營測試里程近700萬公里2023年11月，向5臺半掛卡車發放編隊測試許可-2023年，重卡無人編隊上路測試-特殊天氣測試截至2023年底，有7家企業、300

30、輛車開展特殊天氣測試2020年，部分企業在雨天開展自動駕駛測試2021年，部分企業在雨天開展自動駕駛測試2021年，部分企業在雨天開展自動駕駛測試2021年，部分企業在雨天開展自動駕駛測試各地方自動駕駛測試類型開放情況172024.10 iResearch I多傳感器融合為現階段落地的實際方案多年來，中國Robotaxi車輛均采取多傳感器融合路線，且傳感器配置逐漸優化。蘿卜快跑第六代車型激光雷達由機械式轉向半固態+純固態補盲組合，在量產前提下整車可降至20.46萬元，在傳感器數量增加前提下的成本的降低顯而易見。軟件層面，自動駕駛軟件架構差異較小，差異化主要來源于結構化數據的積累和軟件對于結構化

31、數據的處理能力。Waymo同樣也采用了多傳感器融合路線，整體硬件和軟件架構更加緊湊高效，自研的傳感器可保證對于原始數據的完全掌握，以便更好的迭代算法。來源：各公司官網、中金公司，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。在優化性能的同時，硬件方案帶動整車成本下探企業國內企業硬件配置情況平臺算力蘿卜快跑第五代小馬智行第六代文遠知行AutoX第五代蘿卜快跑第六代激光雷達27768800TOPS250500TOPS較上一代提升30%2200TOPS1200TOPS攝像頭1311122812超聲波雷達120-12毫米波雷達55-86部分企業硬件配置情況Waymo傳感器配置情況Waymo推出第六代自動駕駛系統，搭載1

32、3個攝像頭、6個雷達、4個激光雷達和多個外部音頻接收裝置；在不犧牲安全性的前提下實現了更少的傳感器數量，其攝像頭分辨率更高，視野更遠；第六代Waymo Driver還具備了新的傳感器清潔功能，該系統允許根據各個操作環境的具體條件（如寒冷氣候）更換不同的傳感組件，從而確保自動駕駛車輛在各種極端天氣條件下都能正常工作。182024.10 iResearch I非端到端技術路線邊界效應明顯，一定程度上限制了Robotaxi的規?；渴鹪谧詣玉{駛開發的早期階段，模型成熟度較低，單一模型難以解決復雜問題，因此將不同模型進行拼接，形成了“感知、決策、規控”的典型構架并沿用多年。但模塊之間的接口需要抽象為人

33、類的理解形式，無法全量進行梯度傳導；千萬級的真實場景使得人 寫規則變得不可持續，導致了優化更多局限在模塊內部，而非全量。同時，感知系統較為依賴傳感器和高精地圖，而傳感器易受天氣影響，高精地圖難以實現分鐘級更新，導致了抽象世界中的時空和時間的錯位，因此高階自動駕駛的發展面臨著明顯的邊界效應，進而一定程度上限制了Robotaxi的規?；渴?。來源：辰韜資本、南京大學上海校友會自動駕駛分會、九章智駕；艾瑞咨詢自主研究繪制。環境感知決策規劃控制執行車輛運動感知外部環境感知車內人員感知攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達 數據融合軌跡規劃車輛軌跡預測行駛路線規劃危險行為預警異常處理軌跡跟蹤轉向控制驅

34、動控制制動控制安全控制模塊化/非端到端自動駕駛系統構架192024.10 iResearch I端到端提升技術上限，或成為中期內實現更大規模部署的核心技術路線端到端的自動駕駛架構直接預測規劃結果，感知周圍的物體并預測其下一步的行為，并且輸出安全的操作。端到端的信息無損傳輸和全局最優策略的特征提升了對復雜交通環境的適應性和決策的靈活性。目前，端到端自動駕駛構架已成為行業共識，相較非端到端具有更高的技術上限。然而，自動駕駛系統在實際應用中必然會遭遇到訓練數據中未曾涵蓋的各種復雜場景。這引出了一個關鍵問題：我們是否能夠有效地調整這些模型，使其適應那些未知的目標領域。因此，盡管端到端技術備受矚目，并且

35、或將成為中長期實現更大規模部署的核心技術路線，但我們還不能確定它就是自動駕駛的終極答案。來源：Planning-oriented Autonomous Driving Yihan Hu,et al；辰韜資本、南京大學上海校友會自動駕駛分會、九章智駕；艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。UniAD系統架構端到端非端到端VS 全棧任務：將目標檢測、跟蹤、場景建模等整合到一個網絡框架下，實現以全棧駕駛任務為目標的通用架構。高效處理：模塊的設計采用了Transformer架構的前沿思想，確保了信息傳輸和處理的高效率。任務優化：規劃模塊將Motion Former更新后的ego-vehicle query和BE

36、V進行特征交互，更有效地進行路徑規劃和決策支持。能力限制：模塊化的架構限制了整個系統可達成的靈活性、泛化性的上限。信息損失：每個模塊的獨立訓練導致最終輸出的累計信息誤差，形成無法避免的信息損失。長尾問題：復雜長尾問題需要大量人 干預和規則編寫，覆蓋所有場景的難度無法預計。202024.10 iResearch I在端到端的基礎上，世界模型可提升機器理解物理規律、重建并推演外部世界的能力在空間層面，OCC空間的精細度欠佳，無法檢測到比網格更加微小的物體；長時序信息能力的匱乏使車輛難以精確預測未來一段時間對汽車駕駛和安全起到關鍵作用的環境變化。為應對此類問題，特斯拉提出世界模型概念，旨在以過去為輸

37、入條件預測未來。這將使自動駕駛的上限繼續提升，進而提升Robotaxi的安全性和靈活性。而蔚來汽車在NIO IN 2024 蔚來創新科技日上，發布了中國首個智能駕駛世界模型 NWM（NIO World Model），可全量理解數據，具有長時序推演和決策能力，能在100毫秒內推演出216種可能發生的場景，在“萬千平行世界”中尋找最優路徑。該模型和端到端架構結合，能夠進一步提升算法對復雜場景的處理能力，解決真實世界的復雜性問題。目前，世界模型更多的被理解為自動駕駛的場景庫和仿真平臺，雖然可行性已經得到了初步驗證，但車端算力尚難以支持，且帶寬仍然難以承擔超大量數據的實時傳輸壓力。同時，對世界的完全理

38、解、泛化、推演也存在一定的邊界效應，凸顯了在世界模型部署在真實世界中的復雜性。來源：蔚來智能駕駛、世界模型負責人在第四屆焉知智能汽車年會的演講：具身駕駛：像人一樣思考駕駛。NIO IN 2024 蔚來創新科技日。艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。目前算法人類內嵌世界模型的具身駕駛看見（標注）行動看見預測未來行動看見（自監督）預測未來行動內嵌世界模型的具身駕駛技術概念212024.10 iResearch I作為移動終端，芯片功耗問題亟待解決自研ASIC芯片或成為下一步提升Robotaxi運營效率的重要途徑英偉達Orin X芯片是自動駕駛領域繼Xavier之后的又一力作，采用7nm 藝，集成NVIDI

39、A Ampere架構的GPU包含了兩個圖形處理簇GPC，為深度學習、圖像處理和并行計算提供了強大的支持，成為了高階自動駕駛的頂流。但強大的并行處理能力也帶來了高功耗的弊端，在Robotaxi運營過程中尤為顯著。假設某純電動Robotaxi實際 況續航為400公里，則芯片約消耗續航里程的20%，即80km，減去空調、傳感器等電能消耗，實際載客運營里程約200公里，可見高功耗在一定程度上降低了Robotaxi的續航里程，進而對運營效率產生負面影響。從提升Robotaxi運營效率的角度考量，具有低功耗特征的ASIC芯片成為另一選項。在Robotaxi實際運營環境下，Orin X耗電約0.45元/km

40、，而自研ASIC芯片可降至0.1元/km，可在降低電費支出的前提下提升車輛續航，實現降本增效。然而，一方面ASIC芯片與算法強綁定，自動駕駛算法可實現多大程度的固化仍有待觀察，且需要實現量產后才能真正實現降本，因此對企業的算法、資金和技術實力要求較高；另一方面，目前國內芯片制造能力有限，將成為短期內的制約因素之一。來源：公開資料整理、專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。特征GPUASIC性能高浮點運算能力，擅長并行計算，適用于圖像處理、視頻渲染等高集成度，低延遲，高內存帶寬，適用于特定算法加速，如神經網絡訓練和推理功耗相對較高。在Robotaxi運行場景中，估計Orin X耗電約0.45元/

41、km低功耗。在Robotaxi運行場景中，估計自研ASIC耗電約0.1元/km靈活性較低，管理控制能力弱較低，電路邏輯不可編程，但一旦設計完成無法修改成本開發周期長，商業風險大，初期投入高初始開發成本高，但量產后成本降低應用場景廣泛應用于游戲、計算機圖像處理、自動駕駛、AI訓練等主要用于深度學習加速、自動駕駛系統、特定算法加速等GPU和ASIC芯片性能對比NEDC續航（假設NEDC續航為500km）實際 況續航(約80%NEDC，估計400km)車輛運營消耗里程空凋、傳感器及其他器件消耗里程芯片消耗里程估計80km估計200km估計120kmOrin X電耗對于Robotaxi運營效率的影響估

42、計22商業及盈利模式金三角成為最具可行性的商業模式；國資平臺的介入或進一步提升商業模式的穩定性和可復制性。多運營區域的開放是決定存量市場中Robotaxi規模增長的關鍵因素之一。整車和人員成本成為Robotaxi盈利的關鍵。232024.10 iResearch I金三角成為最具可行性的商業模式多方差異化能力的結合使Robotaxi的落地實現了商業可行性的最大化金三角模式通過自動駕駛科技公司提供技術方案，主機廠提供整車平臺和生產制造能力，出行/運營平臺提供Robotaxi的線上叫車運營服務。三方能力的結合從整車、技術和應用三個層面為商業化打下了基礎。2024年，智能網聯汽車“車路云一體化”應用

43、試點 作問答中提出：“探索形成“車路云一體化”投建運新型商業模式。明確智能網聯汽車“車路云一體化”試點商業化運營主體，鼓勵探索國資平臺、車企、運營商、科技公司等多主體投資共建、聯合運營的發展模式，探索形成互融共生、分工合作、利益共享的新型商業模式”，而目前常見的金三角模式中，國資平臺的參與并不常見。鑒于當地政府在產業中的關鍵地位，長期來看，預計地方城投公司的介入將會極大程度的提升商業模式的完整性。由多方成立的合資公司持有Robotaxi整車等重資產并運作當地車輛，當車輛數較為穩定且有能力產生穩定現金流時，便可將當地的Robotaxi運營作為固收類項目看待，具有收益穩定、風險低、流動性高的特征。

44、因此，當前Robotaxi盈利能力較弱，金三角模式成為了前期商業化的關鍵；而在產業發展的中后期，國資平臺介入成立合資公司，以類似固收項目的形式進行區域性運作或將成為多方共贏且具有較強復制性的商業模式。來源：公開資料整理、專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究。技術公司主機廠出行/運營平臺現狀百度北汽、江鈴新能源等蘿卜快跑、百度地圖目標在 2024 年底在武漢實現收支平衡，2025 年全面進入盈利小馬智行豐田、廣汽等曹操出行、如祺出行等截至 2024 年 8 月底，已累積超過 3500 萬公里的自動駕駛路測里程文遠知行如祺出行、高度地圖等廣汽、日產等2024年9月，文遠開啟在珠海橫琴Robobus的收

45、費運營WaymoLyft、Uber捷豹路虎、極氪等2024年8月，極氪為Waymo定制的Robotaxi開始路測CruiseLyft、Uber通用Uber計劃在2025年開始在其網約車叫車平臺上向客戶提供Cruise旗下的自動駕駛汽車自動駕駛科技公司主機廠出行/運營平臺Robotaxi金三角運營模式242024.10 iResearch I市場規模仍需在存量市場中尋求增長運營區域的開放是決定存量市場中Robotaxi規模增長的關鍵因素之一中國網約車/出租車逐漸進入存量市場，在網約車駕駛員和車輛持證數量快速增長的同時，用戶和訂單量僅呈現個位數增長，多地發布網約車運力飽和預警，因此Robotaxi

46、的大規模商業化必將改變現有出行市場格局。在此前提下，Robotaxi在整個出行行業中的實際增長更多的取決于以下三個因素：運營區域的開放程度、定制Robotaxi量產和投放的節奏和Robotaxi訂單在整體出行行業中的滲透率，分別代表著車能跑多遠、有多少車和有多少用戶的問題。其中，運營區域的開放一定程度上決定了可以投放的車輛數和能夠接觸到的用戶，而運營區域的開放與政府的支持息息相關。根據歷史數據估算，自2018年至2023年，北京、上海、廣州和深圳的自動駕駛測試示范道路里程分別增長了78.6%、121.9%、134.0%和45.2%，預示著未來商業化運行區域的擴張有望持續。來源：公開資料整理，艾

47、瑞咨詢研究院自主研究繪制。394.8509.0657.2155.8211.8279.2202120222023網約車駕駛員證（萬本）車輛運輸證（萬本）4.54.45.38.37.39.1202120222023網約車用戶數量（億人）網約車訂單量（十億單）2021-2023年中國網約車駕駛員及車輛持證數量2021-2023年中國網約車用戶及訂單數量車輛供給用戶需求CAGR=29.0%CAGR=33.9%CAGR=8.5%CAGR=4.7%中國網約車市場供需關系北京20182023123223878.6%上海2018202337.22000+121.9%廣州20182023463200+134.0

48、%深圳20182023124800+45.2%公里公里公里公里部分重點城市測試示范道路增長情況252024.10 iResearch IRobotaxi成本構成傳統出租車/網約車成本構成整車和人員成本Robotaxi盈利的關鍵整車和人員成本的下降影響著Robotaxi的盈利能力。整車層面，百度已將第六代車型降至20.46萬元，得益于大規模量產和主要零部件價格下探。人員方面，自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）指出在指定的區域運營時可使用遠程安全員，遠程安全員人車比不得低于 1:3，相比于每輛車都需配備隨車安全員而言，已經實現了大幅降本；同時隨著遠程監控和自動駕駛技術的提升，預計在5年內遠程安全

49、員數量將實現顯著下降。據初步測算，假設人車比例1:10，Robotaxi單車成本為20.46萬元，每公里成本將降至0.8元，大幅提升Robotaxi單車盈利能力。來源：車企官網、百度、中金公司，其他公開資料整理，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。能源類型：燃油車輛型號：日產軒逸1.6XE CVT舒適版整車價格：106,800元 能源類型：純電動車輛型號：比亞迪秦plus420km領先型整車價格：109,800元 能源類型：純電動車輛型號：蘿卜快跑第五代整車價格：480,000元人車比例：1比3 能源類型：純電動車輛型號：蘿卜快跑第六代整車價格：204,600元人車比例：1比10 2.1元/km1.8

50、元/km1.6元/km0.8元/km核心假設年運營公里數運營車輛60萬km或8年報廢，假設60萬km跑滿8年，則每年公里數約為75000公里。人員 資以8000元/月計算。能源消耗日產軒逸以百公里油耗6.5L計算，比亞迪秦Plus以百公里電耗11.6度計算；油價以7.8元/L計算，電價以1.2/kWh計算。保養費用油車每萬公里保養500元，電車每萬公里保養300元；不計算由交通事故等導致的維修、停運成本。保險費用油車10000/年，電車12000/年，Robotaxi13000/年。擴大規模、實現量產成為Robotaxi企業降本的必經之路萬元/年萬元/年萬元/年萬元/年26市場接受度認知：超7

51、0%的消費者對Robotaxi有所了解，品 之間的深度關聯有待提升。態度：多數消費者對于新興技術發展表現出接納和包容。同時，技術的不完善也使得無人駕駛還沒有達到讓用戶完全放心的階段。價值：73.2%的消費者選擇了出行安全為第一關注因素，與大部分消費者持有在技術上持續觀望的態度保持一致。意愿：總體嘗試意愿處在較高水平，緊急情況處理機制的建立將成為大幅提升市場接受度的關鍵。期待：雖然Robotaxi仍處在小范圍運營階段，甚至絕大多數消費者并未親身體驗過，但這并不影響其對于Robotaxi充滿期待。272024.10 iResearch IRoboAccept市場接受度評估RoboAccept市場接

52、受度評估模型是一個專門設計來評估消費者對Robotaxi接受程度的框架。該模型通過五個維度來衡量和分析市場接受度，每個維度都代表了消費者心理過程中的一個關鍵階段。通過五個維度的綜合評估，能夠全面捕捉消費者的心理和行為傾向，有助于理解消費者決策過程的演變。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。iResearch-RoboAccept市場接受度評估模型認知態度價值意愿期待5.04.03.02.00.01.0認知認識是消費者心理過程的第一階段，是消費者其他心理/行為過程的基礎；態度態度指消費者對客體、屬性和利益的情感反應，即消費者對某件商品、服務、品 或公司經由學習而有一致的喜歡或不喜歡的反應傾向；價值

53、指消費者基于目前的認知，產生的對于某件商品或服務能夠在某種程度上滿足需求的理解；意愿指消費者對事物所產生的看法或想法，并由此產生的希望嘗試和體驗的動力；期待指消費者對某個事物或情境產生的對于未來的想象、憧憬或向往。282024.10 iResearch I認知是一切的開始3.2%6.3%20.0%31.1%39.5%從未聽說過我非常了解自動駕駛出租車的技術特征、路測情況、商業化水平等我只是聽說過自動駕駛出租車，別無其他我了解自動駕駛出租車的運營現狀等，但并不深入我對自動駕駛出租車有少量的了解，但并不多2024年中國消費者對于Robotaxi的認知水平5.0認知態度價值意愿期待3.20.0超70

54、%的消費者對Robotaxi有所了解，品 之間的深度關聯有待提升從調研結果來看，超過70%的消費者表示對于Robotaxi有所了解，僅有3.2%的消費者表示從未聽說，展現出消費者對于Robotaxi已基本不存在基礎的認知壁壘。但由于當前各地Robotaxi運營區域有限，實際乘坐過的消費者仍是少數，且Robotaxi運營企業并未大規模展開C端的品 營銷，導致消費者對于Robotaxi相關企業的認知存在局限。整體而言，消費者對于Robotaxi產業的認知水平與產業發展水平基本保持同步，下一步企業仍需重視品 建設，強化C端消費者的品 認知。樣本：N=1056，于2024年9月通過艾瑞智研平臺-消費洞

55、察數據庫調研獲得。292024.10 iResearch I2.8%2.9%17.5%35.3%41.4%我不認為Robotaxi會成為未來主流的出行方式之一我不愿將自己的生命交給沒有感情的機器我認為自動駕駛終將改變人類出行方式我認為自動駕駛可以大幅減少交通事故和出行成本我認為自動駕駛技術遠沒有成熟，持續觀望態度是行為的先導絕大多數消費者保持積極態度；但技術尚未完全成熟，Robotaxi尚未贏得全面信任94.2%的消費者對Robotaxi產業發展表達了認可和積極的態度，表現出消費者對于新興技術發展的接納和包容。同時，技術的不完善也使得無人駕駛還沒有達到讓用戶完全放心的階段，這類謹慎的心態呈現在

56、41.4%的消費者心中，消費者往往習慣于看到更多成功經驗和案例來證明新興技術的安全性，此類心態也指導著企業需要以更加注重安全的方式來建立市場信心?？梢灶A見的是，41.4%的觀望者有望在技術相對成熟之后逐漸轉變態度，這種逐步接受的過程也是每一個新興產業走向成熟的必經之路。樣本：N=1056，于2024年9月通過艾瑞智研平臺-消費洞察數據庫調研獲得。2024年中國消費者對于Robotaxi發展的態度5.0認知態度價值意愿期待3.23.60.0態度積極94.2%302024.10 iResearch I價值是選擇的核心消費者價值導向與態度高度一致；Robotaxi和有人駕駛出租車在價值體現上各有千秋

57、出行安全、乘坐體驗和乘坐價格成為了消費者普遍關心的三大要素；73.2%的消費者選擇了出行安全為第一關注因素，與大部分消費者持有在技術上持續觀望的態度保持一致。從前三大關注因素來看，Robotaxi由于目前的補貼等因素在價格上占據優勢，同時在乘坐體驗上與有人駕駛出租車/網約車不相上下。由于駕駛員的存在，傳統出租車/網約車在突發事故處理上被認為遠超Robotaxi，因此，相關法規的出臺和企業的應急響應策略或將提升Robotaxi在事故處理中的價值體現。樣本：N=1056，于2024年9月通過艾瑞智研平臺-消費洞察數據庫調研獲得。39.9%41.7%49.5%51.6%52.0%56.6%73.2%

58、車內環境（無異味、干凈整潔）出行效率（接單快、車速快等）事故處理（處理交通事故的得當程度）隱私保護（APP下單、刷臉、攝像頭等泄露隱私）乘坐價格（起步價、每公里單價等）乘坐體驗（有無急剎車/加速、過彎平穩性等）出行安全（駕駛安全、人身安全）30.4%49.4%67.9%44.7%19.0%46.5%54.1%69.6%50.6%32.1%55.3%81.0%53.5%45.9%出行安全乘坐體驗乘坐價格隱私保護事故處理出行效率車內環境自動駕駛出租車有人駕駛出租車2024年中國消費者對于Robotaxi的價值判斷5.0認知態度價值意愿期待3.23.62.90.0Robotaxi重點關注因素Robo

59、taxi與傳統有人駕駛出租車/網約車的表現對比312024.10 iResearch I意愿是參與的動力總體嘗試意愿處在較高水平，體現出當代消費者對新事物的包容度和探索意愿；緊急情況處理制度的建立將成為大幅提升市場接受度的關鍵約70%的消費者表示愿意體驗Robotaxi，總體嘗試意愿處在較高水平，嘗試新鮮科技成為主要原因；一方面，在不愿意體驗的原因當中，46.9%的消費者選擇了“普及度不夠，車輛少”，或可說明在技術、效率等其他因素不變的前提下，單純擴大運營范圍和增加車輛便可使消費者嘗試意愿進一步加深。另一方面，“遇到緊急情況的處理方案不明確”成為了關鍵的制約因素?；仡檭r值判斷維度，在Robot

60、axi與傳統有人駕駛出租車/網約車的表現對比中，Robotaxi在事故處理上與有人駕駛出租車/網約車差距最大，體現出消費者在此層面上的擔憂同時影響著價值判斷和嘗試意愿，意味著對于Robotaxi事故/緊急情況的統一、清晰的界定和處理將成為大幅提升市場接受度的關鍵。樣本：N=1056，于2024年9月通過艾瑞智研平臺-消費洞察數據庫調研獲得。18.0%52.1%24.1%4.6%1.2%非常愿意比較愿意一般不太愿意非常不愿意總體嘗試意愿37.2%45.2%52.8%53.1%61.3%不繞路車內無人更自在文明載客，不會被強制拼車價格透明嘗試新鮮科技愿意嘗試的原因TOP52024年中國消費者對于R

61、obotaxi的嘗試意愿29.5%46.9%51.3%57.4%59.0%擔心有頻繁的急剎車等，影響體驗普及度不夠，車輛少擔心速度慢，影響出行效率技術成熟度不夠無法保證安全遇到緊急情況的處理方案不明確不愿嘗試的原因TOP55.0認知態度價值意愿期待3.23.62.93.80.0322024.10 iResearch I1.3%10.7%18.0%23.1%46.9%我認為Robotaxi在短期內可能會迅速衰落我認為Robotaxi在未來不會大規模普及我認為Robotaxi在長期會保持現狀我認為Robotaxi會迅速普及我認為Robotaxi終將普及，但是會經歷較長的時間期待是未來的鏡像近半數消

62、費者理性樂觀，并不盲目46.9%的消費者持有理性樂觀的態度，認為Robotaxi終將普及，但會經歷較長的時間，體現出當前消費者能夠認識到Robotaxi對于社會和交通領域的價值，同時又對其技術發展的難度有著基本判斷。雖然Robotaxi仍處在小范圍運營階段，甚至絕大多數消費者并未親身體驗過，但這并不影響其對于Robotaxi充滿期待。樣本：N=1056，于2024年9月通過艾瑞智研平臺-消費洞察數據庫調研獲得。2024年中國消費者對于Robotaxi的未來期待5.0認知態度價值意愿期待3.23.62.93.83.80.0332024.10 iResearch I2024年中國Robotaxi市

63、場接受度樣本：N=1056，于2024年9月通過艾瑞智研平臺-消費洞察數據庫調研獲得。5.0認知態度價值意愿期待3.23.62.93.83.80.0認知態度價值意愿期待超70%的消費者對Robotaxi有所了解，消費者對于Robotaxi的認知壁壘逐漸減輕，而對于相關服務企業的認知仍需提升；消費者對Robotaxi產業發展表達了積極態度，技術的進步和安全性的證明將進一步提升市場接受度；出行安全為消費者普遍關心的因素，在事故處理層面與有人駕駛出租車/網約車相比仍然存在一定差距；消費者對新事物的包容度和探索意愿較高，遇到緊急情況的處理方案成為了關鍵的制約因素；帶著對于未來出行生態的憧憬和想象，近半

64、數消費者理性樂觀，并對于Robotaxi產業充滿期待。2024年中國Robotaxi市場接受度總體而言，目前市場接受度仍處于初級階段，消費者普遍對于Robotaxi的技術成熟度和安全性更為關注，當然，這與目前產業發展現狀相一致。五個評價維度的平均為3.46分，其中認知和價值層面的得分相對滯后。一方面，認知是一切的開始，體現出消費者對于Robotaxi認知水平的不足影響著他們對于價值的判斷；另一方面，Robotaxi企業也需要在技術、安全等層面持續提升，加強市場教育，促進消費者的認知提升。2024年9月，艾瑞采用RoboAccept市場接受度評估模型對于中國Robotaxi市場進行了初步判斷。由

65、于當前該行業處于初級階段，真正乘坐過Robotaxi的消費者仍是少數，運營車輛較少，商業模式仍在探索階段，因此調研結果仍然存在一些局限性。但此份調研驗證了在行業初期消費者的普遍理解和期待，在產業走向成熟的道路上向業界提供了站在消費者角度的洞察。34Robotaxi商業化路徑推演Deducing03352024.10 iResearch I預計Robotaxi將在2028年前后進入快速增長周期來源：公開資料整理、專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。2024年底2025年20262027年2028年算法積累：Robotaxi持續商業化運營，積累數據迭代算法，技術、安全等逐漸得到市場驗證；軟件迭代

66、：軟件構架逐漸向端到端轉移；政策持續：新一批車路云試點城市公布，試點機制的典型示范效應進一步顯現。統籌規劃：“十五五”規劃正式出臺，自動駕駛和交通體系迎來深度統籌規劃期；框架初顯：首批20個車路云城市試點進入尾聲，形成全體系的建設標準和規范，全面完成通訊網絡、云控平臺、系統兼容等一系列問題的初步攻克；標準出臺：L3相關標準/法規或在2026年前后出臺，提振高級別自動駕駛企業和資本市場信心；技術迭代：Robotaxi和上下游產業鏈繼續進行技術攻關，BEV、大模型和端到端方案成熟度持續提升；初步盈利：部分自動駕駛出行服務商實現區域性單車盈利；政策技術商業盈利模式市場接受度車路云試點實現重大實質性進

67、展，政策對于L4級別自動駕駛傾向性顯現。各省市債務問題消解，項目投建提速。One Model端到端規?；宪?；車路云網絡架構和路端通信技術的應用實現階段性成果。國資平臺入局模式得以初步驗證；車輛數大幅提升，量產成本持續下探，整體行業基本實現單車盈虧平衡。消費者信心和對Robotaxi產業認知更加完善；頭部運營企業品 效應顯現。中國Robotaxi產業發展路徑推演36既“困難重重”，又“不足為懼”的倫理挑戰雖然人們對于自動駕駛的擔憂大多存在技術解，但在技術之外，倫理道德層面的爭論聚訟不已。Philippa Foot在1967年提出的“電車難題”已成為自動駕駛倫理算法的經典范式。2015年，麻省理

68、 學院調研了1928名參與者，分析了公眾在面臨道德挑戰時的反映。結果顯示，76%的人認為，為了拯救更多人而犧牲自己以獲得更大的集體利益似乎是更加合乎道德的。然而，在他們作為消費者時，卻更加青睞優先保護自己的自動駕駛汽車。另一研究由法國圖盧茲經濟學院的Jean-Fran ois Bonnefon等人在2016年開啟，其結果毫無意外：多數參與者表現出后果主義傾向，即盡量減少傷亡人數；同樣的，他們也不會選擇購買這種可能會讓自己和家人受到傷害的汽車。上述兩項試驗不約而同地出現了認知與行為分離的現象，即公眾對于自動駕駛汽車應該遵循的道德準則在言語和行動上無法達成一致。另一角度，也可以理解為人在不同視角中

69、產生的偏差，重要的是，這種偏差出現在大多數人當中。我們大膽推斷，這種現象在歷史中持續存在，意味著每一次重大技術變革，包含自動駕駛，都無一例外地生長在道德困境當中?？梢钥闯?，真實世界中價值判斷的多樣性導致“電車難題”無法在互斥矛盾且前提必須成立的情況下達成共識，更不存在通用解和最優解。在Robotaxi商業化落地的今日，尋找可行解甚至無奈解或許才是務實的方法論。盡管無法達成共識，我們認為道德挑戰不會影響各種交通工具的智能化和自主化，因為我們不能在非公理化的真實世界中，利用公理化的邏輯去斥責社會中緩慢而堅定的變革。倫理難題既非自動駕駛專有，也無須自動駕駛終結。寫在最后37BUSINESS COOP

70、ERATION業務合作官網企 業 微 信新 浪 微 博微 信 公 眾 號400-026-聯系我們38LEGAL STATEMENT版權聲明本報告為艾瑞數智旗下品 艾瑞咨詢制作，其版權歸屬艾瑞咨詢，沒有經過艾瑞咨詢的書面許可，任何組織和個人不得以任何形式復制、傳播或輸出中華人民共和國境外。任何未經授權使用本報告的相關商業行為都將違反中華人民共和國著作權法和其他法律法規以及有關國際公約的規定。免責條款本報告中行業數據及相關市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、行業訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合艾瑞監測產品數據，通過艾瑞統計預測模型估算獲得；企業數據主要為訪談獲得，艾瑞咨詢對該等信息的準確性、完整性或可靠性作盡最大努力的追求，但不作任何保證。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的觀點均不構成任何建議。本報告中發布的調研數據采用樣本調研方法，其數據結果受到樣本的影響。由于調研方法及樣本的限制，調查資料收集范圍的限制，該數據僅代表調研時間和人群的基本狀況，僅服務于當前的調研目的，為市場和客戶提供基本參考。受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。法律聲明THANKS艾 瑞 咨 詢 為 商 業 決 策 賦 能