核心观点 - 无人驾驶是AI最大的应用领域，其发展前景看好，特别是Robotaxi和Robovan两个方向 [1][2] - 特斯拉的FSD技术通过端到端神经网络和纯视觉方案取得突破，大模型的应用提升了其复杂场景处理能力和数据标注效率 [3] - 国内L3级自动驾驶法规有望在2024年出台，政策环境持续鼓励行业发展 [4] - AI应用板块同样被看好，其核心竞争力在于技术渗透速度、场景落地效果以及与现有生态的深度融合，需通过差异化定位避开与大厂的正面竞争 [8][13] 无人驾驶行业展望 - 2026年科技板块展望中，无人驾驶是重点方向，主要分为Robotaxi（无人驾驶出租车）和Robovan（无人驾驶物流车） [2] - 特斯拉FSD V14.2近期完成了一次全程4396公里的无人驾驶测试，全程零脱离 [2] - 特斯拉FSD从v12开始采用端到端神经网络，取代了超过30万行手动C++代码，通过AI模型从海量真实驾驶视频中学习 [3] - 特斯拉坚持纯视觉方案，仅使用8个摄像头和神经网络，不依赖激光雷达或雷达，通过占用网络和鸟瞰图重建3D环境 [3] - 大模型的出现提升了特斯拉纯视觉方案的复杂场景处理能力和识别精度，并实现了数据自动标注，引入Grok后增强了车载对话和智能导航功能 [3] Robotaxi发展现状 - 行业代表公司包括小马智行和百度 [5] - 当前行业整体处于微亏状态，单车日均收入约200-300元，日均支出约280元 [5] - 预计到2026年，随着成本下降和收入提升，单车毛利率有望达到40%，实现商业闭环 [5] Robovan（无人物流车）发展逻辑与优势 - 无人物流车可替代人工，简化物流程序，在末端配送和园区场景中形成运力补充 [5] - 根据申万宏源统计，无人物流车能将网点至驿站的单票物流成本降低约47% [6] - 具体成本分析显示：传统面包车月运营成本为8135元，无人物流车为4323元；传统模式单票成本0.27元，无人物流车模式单票成本0.14元，每票节省0.13元 [7] - 行业已进入规模化发展期，九识智能累计交付无人车超1万台，业务覆盖300余座城市，安全行驶里程突破3000万公里；新石器无人车交付量也达到万台级别，并与顺丰、京东、中国邮政等企业深度合作 [7] - 量产车型迭代推动故障率下降和人车比优化，提升了运营可用性 [7] AI应用发展现状 - 截至2025年7月底，ChatGPT的周活跃用户超过7亿，约占全球成年人口的10% [8] - OpenAI预计5年后，其周活跃用户将达到26亿人 [8] - 国内大厂在AI Agent方向的发展步伐明显加速 [11] - 非大厂AI应用公司的核心竞争力在于技术渗透速度与场景落地效果，需与现有应用、硬件和系统深度融合，在垂直领域解决实际问题并实现商业化闭环 [13] - 相比大厂通用大模型，这类公司凭借Agent模式能在细分场景实现更高准确率，并通过差异化定位避开正面竞争 [13]