行业动态 - Robotaxi行业玩家普遍传递乐观信号，小马智行和文远知行二季度Robotaxi业务收入分别同比增长157.8%和836.7% [1][2] - 小马智行成为国内唯一在北上广深开展全无人Robotaxi收费运营的公司，运营总面积超2000平方公里 [4] - 行业技术迭代加速，第七代Robotaxi车型采用100%车规级零部件，自动驾驶套件成本较前代下降70% [4] 公司财务表现 - 小马智行二季度总收入2150万美元（人民币1.54亿元），同比增长75.9%，其中Robotaxi业务收入150万美元（人民币1090万元） [1] - 授权与应用收入1040万美元（人民币7460万元）同比增长901.8%，成为最大收入来源 [6] - 自动驾驶卡车收入950万美元（人民币6820万元）同比下降9.9% [6] - 二季度净亏损5330万美元（人民币3.816亿元）同比扩大72.5%，运营费用6470万美元（人民币4.637亿元）同比增长75.1% [8][10] 产品与技术进展 - 第七代Robotaxi车型已量产超200辆，获批北上广深L4级自动驾驶测试许可，累计测试超200万公里 [4] - 自动驾驶系统设计寿命达10年/60万公里，远程协助人员与车辆配比目标提升至1:30 [4][12] - 公司建立"全无人驾驶"和"规模化落地"能力，技术泛化性由PonyWorld世界模型支撑 [5] 市场拓展 - 国内与深圳西湖集团达成战略合作，计划部署超1000辆第七代Robotaxi [15] - 国际布局覆盖中东（迪拜2026年全无人商业化）、欧洲（卢森堡测试）和亚洲（韩国7×24小时测试） [4] - 平台注册用户同比增长136%，服务时间在广州深圳部分区域延长至24小时 [15][16] 投资者关注 - 现金储备达7.477亿美元（人民币53.561亿元），获得14家国际机构增持 [18][19] - 柏基投资新建仓位713万股，日兴资产建仓29万股，彭博社统计获得8个"买入"评级 [19] 商业模式优化 - Robotaxi车费收入同比增长300%，单位经济模型(UE)改善显著 [1][6] - 收入增长三大驱动力：用户使用率提升、车队规模扩大、运营策略优化 [14] - 研发投入3.16亿元人民币加速第七代车型量产和商业落地 [8]

每经记者｜董天意 实习生 张艺彤 每经编辑｜裴健如 点评：福特汽车因后轴轮毂螺栓隐患召回超10万辆F-150车型，可能影响市场对其品控能力的评估。该 事件或令投资者重新审视传统车企在电动化转型中的供应链管理挑战，尤其对依赖燃油车利润的厂商形 成压力。汽车零部件板块可能受波及，特别是涉及底盘系统的供应商或将面临更严格的质量审查。对美 股汽车板块而言，此次召回事件可能加剧投资者对传统车企转型期经营风险的关注，但头部企业成熟的 召回机制或能部分缓解负面影响。 NO.2 哪吒汽车成失信被执行人 中国执行信息公开网显示，8月11日，哪吒汽车关联公司合众新能源汽车股份有限公司因违反财产报告 制度，被广州市海珠区人民法院列为失信被执行人，履行情况为全部未履行。天眼风险信息显示，该公 司现存多条被执行人、限制消费令及股权冻结信息。 点评：哪吒汽车被列为失信被执行人，表明其在财务透明和法律遵从方面面临严重问题，这可能严重影 响其品牌形象与消费者信任。法院的多条执行令及股权冻结风险，显示出公司在资金链与经营结构上的 脆弱性。行业内其他企业可能会因这一事件而更加审慎。 NO.3 福特在美召回超10万辆F-150汽车 据美国国家公路 ...

小马智行Robotaxi乘客车费收入涨超3倍 【深圳商报讯】（记者 陈姝）8月12日，自动驾驶公司小马智行披露未经审计的2025年第二季度财报显 示，小马智行Robotaxi车辆总数已突破500辆，预期年底超1000辆；公司二季度总营收达1.54亿元人民币 （2150万美元），同比增长75.9%，环比增长53.5%，其中Robotaxi乘客车费收入同比激增超3倍。 小马智行加速Robotaxi业务商业化和量产落地进程，Robotaxi收入在二季度翻倍增长，带动公司整体营 收持续上涨。小马智行创始人、CEO彭军表示，非常有信心在2025年底实现千辆Robotaxi目标。 该公司自6月起与北汽、广汽的合作启动第七代Robotaxi量产，已完成产能爬坡并进入稳态生产，在两 个月内生产超200辆Robotaxi车辆。此前，小马智行宣布第七代Robotaxi采用100%车规级零部件，自动 驾驶套件成本较前代大幅下降70%，拥有10年/60万公里的设计寿命，这些重大突破是其今年加大一线 城市Robotaxi部署、提速商业化的基础。 小马智行二季度Robotaxi业务收入达1090万元人民币（150万美元），同比增长157 ...

公司业绩 - 公司二季度总营收达1.54亿元人民币（2150万美元），同比增长75.9%，环比增长53.5% [2] - Robotaxi乘客车费收入同比激增超3倍 [2] - Robotaxi业务收入达1090万元人民币（150万美元），同比增长157.8% [3] - 来自乘客端的车费收入实现同比增长超过300% [3] 业务发展 - Robotaxi车辆总数已突破500辆，预期年底超1000辆 [2] - 自6月起与北汽、广汽合作启动第七代Robotaxi量产，已完成产能爬坡并进入稳态生产，在两月内生产超200辆 [2] - 第七代Robotaxi采用100%车规级零部件，自动驾驶套件成本较前代大幅下降70%，拥有10年/60万公里设计寿命 [2] - 多款第七代Robotaxi车型通过多地智能网联汽车检验标准和测试要求，获批北京、上海、广州、深圳L4级自动驾驶测试许可 [3] 市场布局 - 公司是国内唯一在北京、上海、广州、深圳开展全无人Robotaxi收费运营服务的公司 [3] - 一线城市运营总面积超2000平方公里 [3] - 在北京、广州、深圳、韩国首尔开展7×24小时自动驾驶测试 [3] - 在广州、深圳上线24小时Robotaxi打车服务，覆盖深夜时段出行需求 [3] 技术能力 - 公司已具备成熟的"全无人驾驶"和"规模化落地"能力 [4] - 技术基础包括严格的工程实践、可靠稳定的自动驾驶软件算法以及由PonyWorld世界模型赋能的技术泛化性 [4] - 在2025上海世界人工智能大会期间为观众提供真实、可用的无人驾驶打车体验和服务 [4]

股价表现 - 8月12日盘中上涨2.16%至8.99美元/股，成交1954.54万美元，总市值25.58亿美元 [1] 财务数据 - 截至2025年06月30日收入2.0亿人民币，同比增长32.81% [1] - 归母净利润-7.92亿人民币，同比增长10.23% [1] 机构评级 - 8月4日获瑞银集团首次给予Buy评级，目标价12美元 [1] 公司概况 - 注册于开曼群岛，境内实体子公司运营 [1] - 成立于2017年，全球领先自动驾驶科技公司 [1] - 业务覆盖7个国家30个城市，运营超1,600天 [1] - 唯一同时拥有中美阿联酋新加坡四地自动驾驶牌照 [1] - 全球12个城市设有办公室 [1] 业务布局 - 五大产品矩阵：Robotaxi/Robobus/Robovan/Robosweeper/高级驾驶解决方案 [2] - 应用场景覆盖智慧出行/货运/环卫 [2] - 已进入商业化运营阶段，商业营收全球同类企业之首 [2] 合作伙伴 - 与雷诺日产三菱联盟/宇通/广汽/博世等达成战略合作 [2] 行业荣誉 - 2023年《财富》改变世界的公司榜单第8名 [2] - 唯一进入前十的中国公司 [2]

核心财务与运营表现 - 2025年第二季度交付3309辆车 同比增长38% 高于去年同期的2394辆 [1][2] - 第二季度运营净亏损5.394亿美元 同比收窄19% [2] 充电网络扩展 - 通过与特斯拉合作扩大充电渠道 Lucid Air车主可使用北美超过2.35万个超级充电站 [2] 战略合作与业务多元化 - 与Uber Technologies和自动驾驶公司Nuro建立合作伙伴关系 [2] - Uber将部署至少2万辆配备4级自动驾驶系统Nuro Driver的Lucid Gravity汽车 [2]

自动驾驶体验对比 - 理想VLA在园区内主副驾无人场景下表现优秀 具备基于语言指令的精准控制能力 但受限于封闭环境无法验证泛化能力 [1] - 与特斯拉FSD对比 北美用户认为FSD在自然度和拟人化驾驶方面更胜一筹 接近自动驾驶水平 而理想VLA在顺义路况下仍有明显"机器感" [1] - 公开道路测试显示 在非高峰期的顺义路况下 VLA在安心感/舒适度/效率上较L系列VLM有显著提升 但窄路和村庄场景表现欠佳 [2] 核心用户体验差异 - 红绿灯刹停过程表现出色 丝滑无顿挫感 显著优于普通驾驶者和多数竞品 形成明显代际差体验 [3] - 变道/超车等常规操作难以体现差异化 但刹车品质成为最易感知的优势项 类比"老司机"驾驶水准 [4] - 语音控车功能具备路线记忆和个性化设置能力 在L4实现前可形成独特用户体验优势 [10] 技术迭代路径 - VLA采用强化学习范式 相比VLM的监督学习具备四大迭代方向：仿真数据优化/芯片算力提升/模型参数量增长/语音工程优化 [7] - 强化学习在自动驾驶领域优势显著 奖励函数明确(安全/舒适/效率) 可针对具体场景持续优化 突破模仿学习的炼丹局限 [8][9] - 当前运行4B参数模型 未来7B/14B乃至100B参数模型将带来能力飞跃 芯片算力提升是关键支撑 [7] 产品化逻辑 - 技术团队需平衡模型能力与用户体验 互联网时代产品体验优先 AI时代需兼顾技术突破与体验优化 [10] - 自动驾驶首要目标是超越80%普通驾驶者 逐步向95%水准迈进 刹车品质成为首批达标的关键指标 [4]

全球股指期货表现 - 美国三大股指期货小幅上涨 纳指期货涨0.11% 标普500指数期货和道指期货均涨0.08% [1] - 欧股主要指数涨跌不一 德国DAX指数跌0.42% 英国富时100指数跌0.02% 法国CAC指数涨0.2% 欧洲斯托克50指数跌0.28% [1] 中美贸易关系 - 中美双方自2025年8月12日起再次暂停实施24%关税90天 [1] 半导体行业动态 - 中国建议企业避免使用英伟达H20芯片 特别是政府部门应用场景 [1] - 台积电董事会核准发行不高于新台币600亿元无担保普通公司债 [5] - 美光科技将在全球范围内停止未来移动NAND产品开发 [6] - 特朗普会见英特尔CEO陈立武 称其成功崛起堪称传奇 [4] 科技公司监管与诉讼 - 澳大利亚联邦法院裁定苹果和谷歌涉嫌反竞争行为违法 [2] - 马斯克指控苹果使除OpenAI外任何AI公司无法在App Store排名第一 称构成反垄断违规 xAI将立即采取法律行动 [2] 新能源汽车与自动驾驶 - 特斯拉推出续航830公里Model 3车型 起售价26.95万元 [3] - 通用汽车重新发力自动驾驶 计划召回部分Cruise前员工 [8] - 小马智行Q2总营收1.54亿元 同比增长75.9% Robotaxi业务收入1090万元 同比增长157.8% [11] 企业财报表现 - 腾讯音乐Q2总收入84.4亿元 同比增长17.9% 调整后净利润26.4亿元 同比增长33% [10] - Circle Q2营收6.58亿美元 同比增长53% 持续经营净亏损4.82亿美元 [9] - 柯达次季同比盈转亏 公司对能否执行关键融资措施而继续经营存在重大疑虑 [12] 企业运营动态 - 麦当劳回应招募退休人员 表示提供符合法规政策的报酬和商业保险 [7] 经济数据预告 - 美股时段关注20:30美国7月季调后CPI月率及未季调CPI年率 [13]

公司产品与技术 - 九识智能推出L系列重载版无人车L5，具备1800kg行业顶级载重、40.8kWh长续航和支持社会充电桩直流快充等突破性设计 [1] - L5款无人车支持社会充电桩直流快充，从0%至100%充电约需70分钟，标准续航空载180km、满载130km，长续航版本空载220km、满载170km [4] - L5搭载自研L4级自动驾驶系统，具备轻地图的NOA功能，不依赖高精地图即可实现自主路径规划与避障 [4] - 公司售后网络构建“云脑-枢纽-终端”三级服务体系，覆盖全球近300座城市，实现5公里内维修站点覆盖和20秒内线上响应 [4] 市场定位与场景应用 - L5款1800kg的载重水平弥补了大宗商品无人配送的市场空白，可应用于米面粮油、轮胎汽配、酒店布草等重载物流场景 [3][11] - 公司产品已服务近300座城市，客户涵盖快递物流、医药、生鲜冷链等头部企业，以及中小型商超和城市基础服务部门 [7] - 通过ADS中心计划，公司在物流末端优化、校园餐配、工业园区物料转运等场景实现精细化服务落地 [7] 战略发展与生态构建 - ADS中心计划提供模块化硬件与通用化软件的无人物流车标准化产品，并创新推出“按需付费”的无人车运力服务体系 [7] - 战略目标是构建“车-路-云-城”四位一体的智慧运力生态系统，使无人物流车从运输工具演变为连接生产、消费和城市管理的关键环节 [8] - 公司正积极推进全球化，已进入新加坡、阿联酋、日本、韩国等市场，并参与制定新加坡TR-68自动驾驶规范 [9] 行业影响与趋势 - 中国自动驾驶企业正以技术改写城配市场规则，无人物流车从封闭道路走向公开道路，市场进入拼“硬实力”阶段 [1] - L5重载无人车以1800kg载重和L4级技术突破行业竞争格局，将城市配送能力边界从轻型货物向重载场景拓展 [11] - 全球物流行业正经历智能化与绿色化变革，无人物流车成为破解人力短缺、提升供应链韧性的关键抓手 [9]

文章核心观点 - 文章梳理了近两年VLA（Vision-Language-Action）在自动驾驶领域的发展路线和算法汇总，涵盖前置工作、模块化VLA、端到端VLA和推理增强VLA等多个方向 [1][3][4][6] - 介绍了多个相关论文和开源项目，包括DriveGPT4、TS-VLM、DynRsl-VLM、RAG-Driver、OpenDriveVLA、DriveMoE等 [3][4][6][9] - 提供了自动驾驶之心知识星球的详细信息，包括技术路线、学习资源和行业资源 [7][10][15] VLA前置工作 - DriveGPT4提出通过大型语言模型实现可解释的端到端自动驾驶 [3] - TS-VLM采用文本引导的SoftSort池化方法用于多视角驾驶推理的视觉语言模型 [3] - DynRsl-VLM通过动态分辨率视觉语言模型增强自动驾驶感知能力 [3] 模块化VLA - RAG-Driver在多模态大型语言模型中通过检索增强的上下文学习实现通用驾驶解释 [4] - OpenDriveVLA致力于构建端到端自动驾驶的大型视觉语言动作模型 [4] - DriveMoE采用专家混合方法构建端到端自动驾驶的视觉语言动作模型 [4] - LangCoop探索语言协作驾驶 [4] - SafeAuto利用多模态基础模型实现知识增强的安全自动驾驶 [4] - ReCogDrive提出强化认知框架用于端到端自动驾驶 [4] 端到端VLA - ADriver-I构建自动驾驶通用世界模型 [6] - EMMA是端到端多模态自动驾驶模型 [6] - CoVLA提供全面的视觉语言动作数据集用于自动驾驶 [6] - SimLingo实现仅视觉的闭环自动驾驶与语言动作对齐 [6] - DiffVLA采用视觉语言引导扩散规划用于自动驾驶 [6] - S4-Driver是具备时空视觉表示的可扩展自监督驾驶多模态大型语言模型 [6] - ORION是通过视觉语言指令动作生成的整体端到端自动驾驶框架 [6] - Impromptu VLA提供开放权重和开放数据用于驾驶视觉语言动作模型 [6][9] 推理增强VLA - FutureSightDrive通过时空思维链实现视觉思考的自动驾驶 [9] - AutoVLA是具备自适应推理和强化微调的端到端自动驾驶视觉语言动作模型 [9] - Drive-R1通过强化学习桥接自动驾驶视觉语言模型中的推理和规划 [9] 自动驾驶之心知识星球 - 社区汇总40+技术路线、60+数据集和行业主流仿真平台 [7][15] - 提供自动驾驶感知、仿真、规划控制等多领域学习路线 [15] - 成员来自国内外知名高校和头部自动驾驶公司 [15] - 建立与多家自动驾驶公司的岗位内推机制 [11] - 为入门者提供完备的技术栈和路线图 [12] - 为研究者提供有价值的产业体系和项目方案 [13]