汽车智能驾驶专题报告：Robotaxi商业化加速，高阶智驾未来已来（附下载）
（精选报告来源：报告研究所）
1 Robotaxi的内涵与优势
汽车自动驾驶等级分级
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。
Robotaxi内涵：提供L4-L5智驾服务
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。
多重优势打开Robotaxi未来空间
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。
2 Robotaxi的发展前提
Robotaxi发展历史
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、Starsky Robotics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，Argo AI（2022，福特 &大众）、Embark（2023，自动驾驶卡车独角兽）、Ghost（2024，Open AI）、Motional（2024，现代&安波福）等 公司相继倒闭，图森未来美股退市（2024）。
为什么是现在？高阶智驾突破助力Robotaxi发展
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。
智能驾驶端到端大模型进展
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One Model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。 端到端能减少信息传递损失，增强Robotaxi对corner case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 FSD V12的平均接管历程从此前的166英里提升到了333英里。
智能驾驶政策频出
2024.6.4，工信部发布《四部门有序开展智能网联汽车准入和上路通行试点》的通知，并公布了9家首批智能网联汽车准入和 上路通行试点联合体，包括比亚迪、长安等车企和使用主体，这标志着我国L3/L4级自动驾驶上路的政策支持进一步完善。2024.6.30，北京市经信局就《北京市自动驾驶汽车条例(征求意见稿)》对外征求意见，拟支持自动驾驶汽车用于城市公共电 汽车客运、网约车、汽车租赁等城市出行服务。北京自动驾驶汽车上路将迎来立法保障。
3 Robotaxi的商业模式
Robotaxi的生态
生态：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。技术：即Robotaxi自动驾驶技术，处于生态核心地位，致力于L4及高阶自动驾驶技术算法的更迭与研究。整车：即整车制造厂，向自动驾驶技术厂商提供车型进行无人驾驶改装。平台：即运营平台，是实现Robotaxi商业化落地的关键一环，优秀的运营平台可以调动已有资源，在宣传、用户体验上不断优 化，帮助Robotaxi商业化运营。
Robotaxi的商业模式
商业模式：Robotaxi的商业模式分为B2C传统车队运营和C2C共享网约车模式。B2C模式：通过自产或采购外部车辆，并对其进行智能化改装，然后投入运营。这种方式通过赚取运营价差来盈利，同时采 集的无人驾驶数据用于改进他们自己的算法，需要承担车辆的维护成本和折旧影响。目前大部分厂商采取这种模式。 C2C模式：轻资产的出行即服务（MaaS），通过赚取佣金来盈利，车主可以从所赚的钱中提取佣金。由主机厂主导的模式 可以实现车辆的自产、自销和自采集的完整数据闭环。有利于自动驾驶算法的迭代，并实现更好、更便宜的自动驾驶服务， 进而提高自身的用户黏性和盈利能力。仅少部分厂商采取这种模式，如特斯拉。
Robotaxi市场规模
根据Frost&Sullivan预测，随着技术进步、政策有利及成本降低，Robotaxi将于2026年左右实现大规模商业化，预计到2030 年Robotaxi将在全球范围内广泛采用，届时Robotaxi在中国智慧出行的渗透率将达到31.8%，2035年将达到69.3%。预计到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%。
4 国内外Robotaxi主要玩家
Robotaxi商业化发展梯队
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