人工智能 - 阿里云正式开源通义万相2 2版本 [2] - 智谱发布首款SOTA级原生智能体大模型 [2] - 微软在Edge浏览器中加入AI Agent功能 实现自动化搜索、预测和整合 [2] - Anthropic将从8月28日起对Claude Pro和Max推出新的每周使用限制 [2] 算力支持 - 上海发放6亿元算力券以降低智能算力使用成本 [2] 芯片供应 - 三星与特斯拉达成165亿美元芯片供应协议 将在美国生产AI6芯片 [2] 自动驾驶 - 上海市经信委计划年内实现浦东除陆家嘴外全域开放自动驾驶 [2] - 上海发放首批智能网联汽车示范运营牌照 文远知行等8家公司获准 [2] - 2025世界智能网联汽车大会将于10月16日至18日召开 多款自动驾驶系统车辆将亮相 [2] 行业政策 - 美商务部拟推出专利新收费机制 按专利总价值1%-5%收取 [2] - 工信部表示将巩固新能源汽车行业"内卷式"竞争综合整治成效 [2] 企业动态 - 抖音澄清网传"员工离职后被字节跳动随意取消期权"与事实不符 [2]

Waymo said it plans to launch a robotaxi service next year in Dallas, the latest city to be added to the Alphabet-owned company’s growing commercial footprint that already includes Los Angeles and San Francisco.This time around, Waymo is partnering with Avis Budget Group to manage its fleet of all-electric autonomous Jaguar I-Pace vehicles. Avis will handle general depot operations, including charging and maintaining the vehicles. Users will be able to hail a robotaxi through the Waymo app. Waymo has partn ...

RIYADH, Saudi Arabia, July 28, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- WeRide (NASDAQ: WRD), a global leader in autonomous driving technology, has announced today that its Robotaxi was granted Saudi Arabia's first Robotaxi autonomous driving permit, making it the world's only technology company with products holding autonomous driving permits in six countries: Saudi Arabia, China, the UAE, Singapore, France, and the US. WeRide's Robotaxi in Riyadh, Saudi Arabia With this permit, WeRide is authorized to operate an autonomo ...

纪要涉及的行业或者公司 涉及公司为Pony AI Inc.（PONY），行业为Robotaxi（无人驾驶出租车）行业 [1] 纪要提到的核心观点和论据 - **核心观点**：维持对Pony AI的买入评级，因其在商业化和无人驾驶出租车车队扩张方面表现积极 [1] - **论据** - **上海商业化进展**：2024年7月获上海浦东新区指定区域无人驾驶服务许可，2025年7月获商业服务新许可，乘客可通过PonyPilot应用或微信/支付宝小程序在金桥指定区域享受服务，计划从金桥和花木起步并拓展至其他区域 [1][2] - **多地24/7测试**：已在北京、深圳和广州开展7x24无人驾驶出租车测试，拓展运营时间至全天，其车辆配备128线激光雷达、4D毫米波雷达、800万像素摄像头和自研感知算法，能在低光或夜间环境运行，可提高单车收入，利于公司收入增长和单位经济效益 [3] - **Gen - 7车型路测**：7月宣布Gen - 7无人驾驶出租车量产计划并在北京、深圳和广州开始路测，与广汽、北汽、丰田合作，北京路测从北汽极狐T5车型开始，该车型通过与本地汽车制造商合作降低硬件成本并提升软件能力，有助于单车毛利润扭亏为盈 [4] - **估值与目标价**：基于EV / EBITDA倍数13.5x（使用公司2031E EBITDA估计值）得出12个月目标价26.0美元，再以11.5%的权益成本折现至2026E，当前股价15.13美元，有71.8%的上涨空间 [12][14] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **目标价风险**：关键下行风险包括监管、供应、无人驾驶出租车市场增长、个人信息、基础设施、定价竞争和产品责任 [13] - **评级与覆盖范围**：对Pony AI的评级相对于其覆盖范围内其他公司，覆盖范围包括AAC、ACM Research等众多公司 [22] - **公司特定监管披露**：高盛在过去12个月因投资银行服务获Pony AI报酬，未来3个月有望或有意获报酬，过去12个月与Pony AI有投资银行服务客户关系，过去12个月曾担任其公开发行或144A规则发行的主承销商或联合主承销商，且为其证券或衍生品做市 [23] - **各种定义与说明**：包括GS Factor Profile计算方式、M&A Rank含义、Quantum数据库用途、评级定义、覆盖范围定义等 [18][20][21][35] - **全球分发实体**：高盛全球投资研究在全球多地的分发实体，如澳大利亚的Goldman Sachs Australia Pty Ltd等 [39] - **一般披露**：研究仅供客户使用，基于公开信息但不保证准确完整，高盛与众多被覆盖公司有业务关系，销售、交易等人员观点可能与研究相反等 [44][45][46]

长期成长股筛选标准 - 关注具备强劲增长潜力、明确竞争优势及适应技术趋势能力的公司 [1] 英伟达(NVDA) - 在AI基础设施领域占据绝对领导地位 GPU已成为AI工作负载的核心 2024年Q1市场份额高达92% [2] - CUDA软件平台构成核心护城河 通过早期向研究机构免费推广培养开发者生态 形成围绕其芯片的AI工具链 [3] - 获准恢复向中国销售H20芯片 汽车领域(自动驾驶/机器人出租车)成为AI之外的新增长点 [4] 台积电(TSM) - 全球最大芯片代工厂 为NVIDIA、AMD、苹果等顶级设计公司生产芯片 [6] - 高性能计算(HPC)收入占比从52%提升至60% 7nm及更先进制程芯片贡献74%收入 其中3nm占比24% [7] - 技术领先优势持续扩大 在AI需求增长和自动驾驶等新市场驱动下具备长期价值 [8] Meta Platforms(META) - 利用Llama AI模型提升Facebook/Instagram用户参与度 创造更多广告库存并提高广告精准度 [9] - WhatsApp(30亿用户)和Threads(3.5亿用户)刚开始广告商业化 提供长期增长空间 [10] - 重金招募AI人才 推进"个人超级智能"战略 可能成为全球最重要AI平台 [11] GitLab(GTLB) - 从代码仓库转型为全生命周期软件开发平台 覆盖规划、测试、部署等全流程 [12] - GitLab 18推出30+新功能 包括Duo Agent AI助手 帮助提升开发效率(仅20%时间用于写代码) [13] Toast(TOST) - 餐饮行业SaaS平台 通过AI工具(ToastIQ/Sous Chef)优化运营决策 实时调整人力/菜单/供应链 [14][15] - 支付处理业务与客户增长形成协同 行业碎片化特征提供持续扩张空间 [16]

文章核心观点 - 全球自动驾驶技术领导者文远知行获上海政府许可运营L4级Robotaxi网约车服务，标志其进入全球第十个城市，未来将深化合作推动行业发展 [1][8] 文远知行获运营许可 - 文远知行获上海政府颁发的合规L4级Robotaxi网约车服务运营许可，可与奇瑞集团和锦江出租车合作在浦东新区公共道路部署Robotaxi [1] - 该许可在2025世界人工智能大会期间颁发，标志文远知行Robotaxi正式进入全球第十个城市 [1] 联合推出服务及展示车型 - 三方在WAIC联合推出活动唯一的全量产预装L4级Robotaxi班车服务，连接上海关键交通枢纽和文旅地标，用户可通过小程序预订 [2] - 文远知行与奇瑞集团合作开发新一代量产Robotaxi，在2025上海车展推出联合开发的CER车型 [4][5] - 在WAIC 2025上，文远知行和奇瑞展示了正在运营的CER，其配备高性能计算平台和传感器套件，有超20个传感器及五层冗余安全系统 [6] 文远知行发展情况 - 文远知行自2017年成立以来处于Robotaxi研发和商业部署前沿，已在三个国家九个城市开展测试或运营，积累超2000天安全运营经验 [7] - 文远知行是自动驾驶行业全球领导者和先行者，也是首家上市的Robotaxi公司，产品在五个市场获自动驾驶许可 [9] - 文远知行基于WeRide One平台提供L2到L4级自动驾驶产品和服务，入选《财富》杂志2024年“未来50强”榜单 [9]

自动驾驶合作 - Lyft宣布将在2026年底与奥地利制造商Benteler Group合作 在其网络中增加自动驾驶班车 [1] - 这些班车将与美国城市和机场合作部署 未来可能进一步扩展 [1] - 班车由Benteler旗下Holon品牌生产 无方向盘和踏板 最多可容纳9名坐客和6名站客 [2] 行业竞争动态 - Lyft的主要竞争对手Uber近期在全球多个城市与Waymo、WeRide等公司合作推出robotaxi服务 [2] - Uber还与百度、Pony AI、Momenta、大众等公司合作 上周新增Nuro和Lucid Motors作为合作伙伴 [2] Lyft自动驾驶进展 - Lyft虽经多年测试 但仍在推进自有车队自动驾驶化 计划今年晚些时候在亚特兰大部署May Mobility的自动驾驶车辆 [3] - 公司同时与Mobileye合作 但具体车辆制造商未明确 值得注意的是Mobileye技术也应用于Holon班车 [3]

关于作者背景 - 作者Emily Jarvie曾担任澳大利亚社区媒体的政治记者 后转战加拿大报道新兴迷幻剂行业的商业、法律及科学进展 [1] - 其作品发表于澳大利亚、欧洲及北美多家主流媒体 包括《The Examiner》《The Advocate》《The Canberra Times》等 [1] 关于出版商定位 - 出版商Proactive为全球投资者提供快速、可操作且独立的商业财经新闻 内容由经验丰富的新闻团队独立制作 [2] - 团队覆盖伦敦、纽约、多伦多、温哥华、悉尼和珀斯等全球主要金融中心 [2] 内容覆盖领域 - 专注于中小市值公司 同时涵盖蓝筹股、大宗商品及广泛投资主题 [3] - 重点领域包括生物制药、矿业与自然资源、电池金属、油气、加密货币及新兴数字与电动汽车技术 [3] 技术应用策略 - 采用前瞻性技术辅助工作流程 但所有内容均由人类编辑和撰写 [4][5] - 选择性使用自动化工具与生成式AI 严格遵循内容生产及搜索引擎优化最佳实践 [5]

公司动态 - 小马智行在广州和深圳启动全天候Robotaxi运营，将运营时间从每天15小时延长至24/7 [1] - 同时将北京Robotaxi测试窗口延长至24小时 [1] - 公司第七代Robotaxi车队正在北京、上海、广州和深圳扩大规模 [7] 技术能力 - 自动驾驶系统已累计超过5000万公里全球测试里程 [2] - 专有自动驾驶系统"虚拟司机"已完成超过50万小时无人驾驶操作 [3] - 多传感器融合架构整合128线激光雷达、800万像素摄像头和4D成像毫米波雷达 [4] - 系统在低光或夜间环境下仍能提供实时360度感知 [4] 安全性能 - 内部数据显示系统安全记录比人类驾驶员高10倍 [3] - 主动传感技术(激光雷达和雷达)可检测低对比度物体如穿深色衣服的行人 [5] - 传感器自清洁系统可减轻雨、雾、灰尘和道路碎片的影响 [6] - 系统能稳定检测650米范围内的道路特征、标志、车辆和行人 [6] 商业进展 - 24/7运营计划旨在加速Robotaxi服务的商业可行性 [7] - 该举措有助于重塑城市交通并提高夜间出行便利性 [7][8] - 公司致力于在安全性和可用性方面树立新标准 [7]

端到端自动驾驶技术发展 - 端到端自动驾驶分为一段式端到端和二段式端到端两大技术方向 [1] - 二段式端到端以PLUTO为代表，专注于模型实现自车规划 [1] - 一段式端到端包括UniAD（基于感知）、OccWorld（基于世界模型）、DiffusionDrive（基于扩散模型）等不同流派 [1] - 基于VLM的方法推动自动驾驶VLA方向，开启大模型时代下的端到端研究 [1] - 传统BEV感知、车道线、Occupancy等研究方向在顶会中逐渐减少 [1] 学术界与工业界研究方向差异 - 工业界仍在优化传统感知、规划方案 [1] - 学术界转向大模型与VLA方向，为新兴研究领域 [1] - 新领域对初学者门槛较高，仅少数科研强者可独立产出 [1] - 论文研究方向建议优先考虑大模型、VLA领域 [1] VLA科研论文辅导课题 - 课程目标包括系统掌握VLA理论体系、提升动手能力、论文写作与投稿方法 [6] - 招生对象涵盖本硕博学生、留学申请者、自动驾驶从业者等 [7] - 课程收获包括经典与前沿论文分析、创新点挖掘、实验方法、写作投稿技巧 [8] - 硬件要求最低4张4090显卡，建议8张或租赁云服务器 [11] - 基础要求包括Python、PyTorch、Linux开发能力 [11] 课程结构与支持 - 12周在线科研+2周论文指导+10周维护期 [10] - 提供导师定制idea、baseline代码、数据集支持 [10][14][15] - 采用"2+1"多师制，含主导师与班主任全程跟踪 [13] - 学习阶段包括基础测试、个性化教学、学术回顾等 [13] - 产出包括论文初稿、结业证书、推荐信（优秀学员） [13] 学习资源与安排 - 提供开源代码库（UniAD、DiffusionDrive、OpenDriveVLA等） [14] - 必读论文涵盖VLA模型综述、Senna、SimLingo等前沿研究 [16] - 数据集采用nuScenes、Waymo、Argoverse等公开资源 [15] - 学习要求包括课前阅读、按时作业、全勤参与、学术诚信 [13]