股价表现 - 早盘涨超7%至11.32港元创上市新高 收盘涨4.78%报10.95港元 [1] - 成交额达12.41亿港元 [1] 业务合作进展 - 9月11日与哈啰签署战略协议 共同开发L4级自动驾驶核心系统 [1] - 合作将加速robotaxi城市部署与商业化落地 [1] - 通过此次合作实现L2到L4全域智驾技术场景覆盖 [1] 产品与业务预期 - 高阶HSD产品将于2025下半年量产 [1] - 2025下半年汽车解决方案ASP预计上升 [1] - 新产品将带动授权与服务业务合同数量增长 [1] 海外拓展与研发投入 - 海外客户拓展初见成效 [1] - 预计2026年海外授权与服务合同数量显著上升 [1] - 为保持竞争力将大幅提高研发费用支持 [1]

行业概述 - 线控转向系统（SBW）通过电子信号替代传统机械连接 完全由电能驱动实现转向控制 取消方向盘与转向车轮之间的物理连接 通过传感器、电机和电子控制单元（ECU）实现转向意图传递与路感模拟 [2] - 系统由方向盘总成、转向执行总成、主控制器及自动防故障系统组成 支持手动操控与自动驾驶双模式 是智能汽车转向技术核心方向 [2] 市场规模 - 2024年中国线控转向系统行业市场规模约为5.5亿元 预计2030年将达到301.5亿元 [1][9] - 根据《电动汽车智能底盘技术路线图》 线控转向2025年渗透率目标5% 2030年渗透率目标30% [4][14] - 2025年线控转向成本预计低于4000元 2030年成本或下探至2500-3000元 [4] 技术发展 - 转向系统经历机械转向系统、液压助力转向系统（HPS）、电动助力转向系统（EPS）、冗余转向系统（RSS）、线控转向系统（SBW）等多个阶段 实现从机械件到电动化再到智能化的转变 [6] - 冗余设计、故障诊断及ASIL-D级安全认证成为标配 响应速度提升30% 精度达±0.5° 满足L3+级自动驾驶需求 [10][14] - 系统支持OTA升级、低延迟控制（<5ms） 与制动、悬架协同控制成为研发重点 [16] 产业链结构 - 产业链上游包括机械执行部件、电子控制单元（ECU）、电机与执行器、传感器、方向盘、滚柱丝杠与轴承等零部件 [7] - 产业链中游为线控转向系统集成与制造环节 [7] - 产业链下游为汽车行业 将系统装配到车辆上 与其他底盘系统和整车控制系统协同工作 [7] 竞争格局 - 国际巨头博世、采埃孚、电装等凭借技术先发优势占据市场份额 [10] - 国内企业耐世特凭借全球领先的双电机冗余技术和ASIL-D级安全认证占据高端市场主导地位 [10] - 浙江世宝依托齿轮齿条转向器技术积累 在商用车和新能源乘用车领域实现快速渗透 [10] - 伯特利通过收购浙江万达切入转向系统领域 其线控制动系统WCBS已量产 提供低成本高可靠的异构备份制动解决方案 [12] 企业表现 - 伯特利2025年上半年营业收入51.64亿元 同比增长30.04% 归母净利润5.22亿元 同比增长14.19% [13] - 浙江世宝2025年上半年营业收入15.24亿元 同比增长35.32% 归母净利润0.93亿元 同比增长39.09% [13] - 浙江世宝有望于2026年实现线控转向量产 产品包括全冗余电液循环球转向器、双电机冗余电动循环球转向器等 [13] 发展趋势 - 2025-2030年线控转向将迎来爆发式增长 国内市场规模从2025年63亿元跃升至2030年376亿元 [14] - 应用场景从30万元以上高端车型向15-20万元主流市场渗透 蔚来ET9、特斯拉Cybertruck等车型已率先搭载 [14] - 上游核心零部件国产化率持续提升 稀土永磁电机、高精度传感器自主化率2030年目标50%以上 [15] - GB 17675-2021新国标解除机械连接限制 欧盟UNR79法规为量产扫清障碍 推动本土供应商份额提升 [15] - 硬件+软件服务一体化趋势明显 网络安全标准升级 2026年后所有量产车型需满足ISO/SAE21434标准 [16][17]

融资情况 - 上月末完成E轮追加融资9700万美元 参与方包括优步 英伟达 贝利·吉福德 冰屋风投 亲和风投 誓言风投等投资基金 [1][3] - 今年4月先期注入1.06亿美元资金 本轮融资总额达2.03亿美元（约14.44亿人民币） [3] - 4月E轮融资企业估值约60亿美元 较2021年D轮融资86亿美元估值下跌超过三成 [3] 公司背景 - 2016年由前谷歌Waymo项目资深工程师朱佳俊和戴夫·弗格森共同创立 总部位于美国加州旧金山 [8] - 朱佳俊2004年毕业于复旦大学计算机系 2008年获弗吉尼亚大学人工智能与计算机视觉硕士学位 [10] - 差异化选择末端无人配送细分赛道 直接瞄准L5级无人驾驶技术但不以载人车辆为方向 [11] 产品与技术 - 2018年造出初代无人配送原型车R1 后升级R2车型 加大货箱并升级智能驾驶系统 [14][16] - 2022年与比亚迪合作完成第三代纯电动无人驾驶配送车 命名"Nuro" 采用比亚迪三电技术 配备独立制冷设备 [17][19] - 2024年业务转型为提供自动驾驶技术授权 推出Nuro Driver™自动驾驶系统平台 采用英伟达DRIVE Thor芯片 [25][27] 合作与监管 - 2018年起与沃尔玛 达美乐披萨等北美零售商建立合作试点 [14] - 成为首家获准在公开道路上测试无方向盘 无脚踏板专用无人配送车的公司 [14] - 优步计划在Lucid Gravity纯电SUV上集成Nuro系统 从2026年起部署超过2万台自动驾驶Robotaxi [29] 行业环境 - 2022年至2023年智能驾驶产业经历"资本寒冬" 企业受困于技术"长尾问题"和成本效益挑战 [19][21] - 北美外卖平台UberEats和DoorDash通过众包模式实现低成本末端配送 对无人配送车成本构成竞争压力 [21] - 行业从重资产造车模式转向轻资产技术赋能 强调生态合作与商业化能力 [25][29] 战略调整 - 2022年末裁员30% 暂缓第三代物流车量产计划 检讨激进扩张策略（员工规模从700人增至1500人以上） [23] - 2023年彻底检讨发展战略 2024年宣布从造车运营转向自动驾驶技术授权模式 [25] - 资本层面大致认可转型 投资方战略着眼点各异 英伟达侧重芯片与算力合作 优步侧重Robotaxi部署 [27][29]

战略投资与合作 - 阿里巴巴集团对哈啰旗下Robotaxi业务进行战略投资[1] - 双方将深化在智驾大模型、算力平台及Robotaxi等领域的全面合作[1] - 合作基于Robotaxi实际运营场景需求 聚焦低成本、高安全、高可靠、高可用的智能驾驶技术[3] - 共建视觉、语音、语言等基础大模型及智能座舱等垂直领域专用模型[3] - 共同探索世界模型等前沿方向在自动驾驶领域的创新应用[3] - 阿里云与哈啰联合进行技术研发 为算法迭代、用户体验和运营效率提升注入动力[3] 业务布局与资金投入 - 哈啰于今年6月正式进军Robotaxi赛道[3] - 哈啰、蚂蚁集团、宁德时代通过投资主体共同成立"造父智能科技有限公司"[3] - 三方首期合计出资超过30亿元[3] - 公司专注于L4级自动驾驶技术研发、安全应用和商业化落地[3] 发展目标与团队建设 - 目标在两年内实现Robotaxi业务规模化[3] - 正与各地政府展开深度沟通与合作 未来将逐步迈向国际市场[3] - 立志成为全球领先的AI公司[3] - Robotaxi研发团队已招募来自全球顶尖学府和科研机构的技术精英[3] - 完成核心人才矩阵搭建 团队规模已超200人[3]

BEV感知技术演进 - BEV感知已成为自动驾驶领域的基础范式，提供统一的空间表征，支持鲁棒的多传感器融合和多智能体协作[2] - 随着自动驾驶车辆从受控环境向现实世界部署过渡，复杂场景（如遮挡、恶劣天气和动态交通）中的安全性和可靠性仍是关键挑战[2] - 本文首次从安全关键视角对BEV感知进行全面综述，系统分析当前主流框架及实现策略，并将其划分为三个渐进阶段：单模态车载感知、多模态车载感知和多智能体协作感知[2] BEV感知的本质（What） - BEV感知是一种高效的空间表征范式，能够将来自多种传感器模态（如相机、激光雷达、毫米波雷达）的异构数据投影到统一的BEV坐标系中[6] - 通过这种投影，系统可构建周围环境的一致性结构化空间语义地图，消除传感器特有的视角差异[6] - 自上而下的视角能够帮助系统准确感知和理解物体间的空间关系，大幅降低多视角与多模态数据融合的复杂度[6] BEV感知的重要性（Why） - 凭借统一且可解释的空间表征，BEV感知成为自动驾驶中多模态融合与多智能体协作感知的理想基础[8] - 统一坐标系不仅简化了车载与路侧传感器的融合过程，还能支持多车辆与基础设施间的高效信息共享，突破单车辆感知的局限性[8] - BEV表征具备结构化、一致性的语义信息，能够为路径规划、车辆控制等下游任务提供支持，成为复杂协作驾驶场景中"感知-决策"环节的关键桥梁[8] BEV感知的实现方式（How） - 安全导向的BEV感知（SafeBEV）演进划分为三个主要阶段：SafeBEV 1.0（单模态车载感知）、SafeBEV 2.0（多模态车载感知）和SafeBEV 3.0（多智能体协作感知）[12] - 各阶段的特征与技术进展在后续章节详细阐述，包括单模态感知的局限性、多模态融合策略以及多智能体协作的优势[12] SafeBEV 1.0：单模态车载感知 - 该阶段采用单一传感器（如相机或LiDAR）实现基于BEV的场景理解，具有系统复杂度低、计算成本低的优势[13][20] - 基于相机的方法依赖单应性变换或数据驱动的BEV建模，分为稀疏范式与密集范式两类[13] - 基于激光雷达的方法通过点云体素化、稀疏卷积或PointNet等技术提取BEV特征，在空间分辨率与计算效率间取得平衡[13] - 但在恶劣条件下鲁棒性有限：相机方法对光照变化、遮挡和深度估计误差敏感，激光雷达方法面临点云稀疏性和天气导致的性能衰减问题[20][41] SafeBEV 2.0：多模态车载感知 - 该阶段通过集成相机、LiDAR、雷达等异构传感器提升BEV感知性能，突破单模态系统的局限性，增强遮挡与恶劣天气下的鲁棒性[14][42] - 融合策略分为五类：相机-雷达融合、相机-LiDAR融合、雷达-LiDAR融合、相机-LiDAR-雷达三模态融合及时间融合[14][42] - 根据融合阶段的不同，每类策略又可进一步分为单阶段融合（SSF）和多阶段融合（MSF）[42] - 这些策略共同增强了现实自动驾驶场景中BEV感知的安全性、适应性与可靠性[14] SafeBEV 3.0：多智能体协作感知 - 随着车联网（V2X）技术的发展，自动驾驶车辆可通过车-车、车-基础设施间的信息交互与联合推理，突破单智能体感知的局限性[15][72] - 通过在统一BEV空间中聚合多源传感器数据，协作感知能够实现全局环境建模，为动态交通中的安全导航提供关键支持[15][72] - V2VNet、DiscoNet、CoBEVT等代表性框架通过特征压缩、带宽高效协议及分布式推理技术，在降低通信成本的同时实现实时、可扩展的协作[15] - 多智能体观测的时空融合技术能够增强全局态势感知，提升对遮挡或远距离目标的感知能力[15] BEV感知数据集 - 高质量数据集是感知算法研发与评估的核心基础，设计完善的数据集对于提升BEV感知的鲁棒性与安全性至关重要[98] - 车载BEV数据集分为单模态与多模态两类，单模态数据集支持专项研究，多模态数据集支持传感器融合策略的研发[99][102] - 多智能体协作感知数据集在传感器多样性、协作能力及复杂交通场景表征方面取得显著进展，为基于BEV的协作感知研究提供了关键基础[104][105] - 路侧感知数据集利用固定路侧单元实现高精度、广范围的环境感知，具有稳定、抗遮挡的视角及广阔的时空覆盖范围[107] 挑战与未来方向 - BEV感知在开放世界场景下面临关键安全挑战，包括开放集识别、大规模未标注数据、传感器性能退化及智能体间通信延迟[2][16] - 未来研究方向包括与端到端自动驾驶系统的融合、具身智能及大型语言模型的应用[2][16] - 多模态融合仍面临标定与同步、环境干扰、实时性约束和视野局限等挑战[66][70] - 多智能体协作感知需解决通信可靠性、时空对齐及系统可扩展性三大关键挑战[97]

VLA绝对是今年自动驾驶学术界和工业界的主流关键词。 去年的端到端+VLM，标志着智能驾驶从规则驱动向数据驱动的根本转变。在实际中使用我们发现，端到端虽然提供了一个打通上下游视角的能力，但面对复杂的困难场 景仍然受限。如果在自动驾驶公司工作过，就知道量产模型的迭代仍然被限制在无限corner case的循环中。 VLA本质上也可以算作是一种端到端，不过更加直白和干净，很多方法也取消了传统端到端的复杂的3D感知任务。借鉴VLM更强大的通用泛化能力，除了任务更简洁， VLA更重要的还是提供了一种解决corner case的可能性。 而随着学术界和工业界的目光投向端到端这个技术领域，我们发现了很多问题。自动驾驶VLA的技术栈仍然没有收敛！一系列算法如雨后春笋般冒出： 技术栈多？入门困难？ 前一段时间我们推出了《端到端与VLA自动驾驶小班课》，这门课侧重在端到端自动驾驶的技术栈梳理，同学们的反馈很好。 所以很多同学联系自动驾驶之心想学习更多 关于VLA的前沿知识！ 因此我们联合国内外的教研团队共同打造了《自动驾驶VLA实战教程》，针对自动驾驶VLA的技术栈进行了全面的梳理。 学习自动驾驶VLA，是一个一站式强化多领域 ...

报告行业投资评级 - 全球经济板块投资评级为偏多 [1] 报告的核心观点 - 海外资金持续涌入中国资产，热门中概股上涨，纳斯达克中国金龙指数和恒生科技指数创新高 [1] - 华为发布智能世界 2035 系列报告，AGI 将是未来十年最具变革性的驱动力量，2035 年全社会算力总量将增长 10 万 [1] - 2025 年上半年中国企业级大模型日均 Token 消耗量达 10.2 万亿，较 2024 年下半年激增 363%，阿里巴巴具备国际化扩张空间 [1] - 宁德时代自主研发制造产线优势明显，当前利用率超 90%，新产能建设目标明确，储能业务潜力大 [1] - 英美达成“科技繁荣协议”，美国科技巨头将为科技项目投入超 310 亿英镑 [1] - 本轮金价上涨主要由欧美投资者推动，美欧 ETF 分别增持 37.1 吨和 20.8 吨 [1] - 美国政府或参与大规模矿业交易，美国国际开发金融公司商谈设矿业投资基金 [1] - 中国实施人工智能 + 行动，储能装机规模将三年翻倍，8 月中国债券和股票合计净流入 390 亿美元 [1] - 美联储进入降息周期，美国上诉法院裁定“对等关税”违法，美国 7 月资本品进口再创历史记录 [1] - 欧元区 8 月制造业 PMI 自 2022 年 6 月以来首次突破荣枯线上方 [1] - 宇树科技开源跨多类机器人本体的世界模型 - 动作架构，全球 AI 巨头掀起模型浪潮 [1]

9月17日，百度集团-SW（9888.HK）盘中股价一度涨超19%，创下年内新高，截至收盘报131港元/股。 21财经·南财快讯记者注意到，百度近8个交易日涨超35%，市值增加超935亿港元，年内涨幅已超50%， 此前横盘震荡数月。 百度本轮股价上涨受多重因素推动，包括其发行人民币计价票据、B端人工智能战略合作落地、昆仑芯 斩获中国移动10亿级大单，以及市场对百度人工智能和自动驾驶领域业务的持续看好。 21财经·南财快讯记者了解到，最新一代昆仑芯P800系列产品采用昆仑芯100%自研的XPU-P架构。凭借 卓越的计算性能、完善的软件生态和领先的大规模部署能力，昆仑芯P800已在国产AI芯片行业内率先 实现万卡集群的成功部署，累计部署超数万片，最大集群规模超3万卡，国内市场份额稳居行业前列。 生态建设是昆仑芯面临的考题之一。有业内人士指出，当前昆仑芯正在积极拓展与其他AI框架和平台 的兼容性，如与DeepSeek等大模型的适配工作也在推进中，但在更广泛的AI框架和平台兼容性方面， 相较于昇腾等厂商，可能还需要进一步提升。其在一些新兴的AI应用场景和小众框架的支持上，也可 能不如昇腾等厂商全面。 即便如此，部分机 ...

战略合作与投资 - 阿里巴巴集团对哈啰Robotaxi业务进行战略投资 深化双方在智驾大模型、算力平台及Robotaxi等领域的全面合作[1][3] - 阿里巴巴将发挥AI和云计算优势 与哈啰共同加速大模型和自动驾驶技术的落地应用[1] - 三方合作基础：哈啰、蚂蚁集团、宁德时代通过投资主体共同成立"造父智能科技有限公司" 首期合计出资超过30亿元专注于L4级自动驾驶技术研发[1] 业务规划与目标 - 哈啰计划2026年实现Robotaxi车型量产下线 2027年部署超5万辆Robotaxi车辆[2] - 公司目标两年内实现Robotaxi业务规模化 立志成为全球领先的AI公司[2] - 正与各地政府展开深度合作 未来计划逐步迈向国际市场[2][4] 技术研发与团队建设 - 已完成核心人才矩阵搭建 团队规模超200人 成员来自全球顶尖学府和科研机构的AI大模型及自动驾驶领域[4] - 未来将继续吸纳全球顶尖AI科技人才 共同致力于自动驾驶技术规模化落地[4] 市场进入与布局 - 哈啰于2025年6月正式宣布进军Robotaxi赛道[1] - 采用合作策略而非从零自主研发 通过造父智能科技开展L4级自动驾驶技术商业化落地[1]

2025年中国自动驾驶行业迎来一位新玩家，今年6月，哈啰宣布正式进军Robotaxi赛道。 从布局动作来看，哈啰没有选择从零开始自主研发，而是采取合作策略。哈啰、蚂蚁集团、宁德时代通 过旗下投资主体共同发起成立"造父智能科技有限公司"，专注于L4级自动驾驶技术研发、安全应用和商 业化落地，三方首期合计出资超过30亿元。 9月17日，哈啰宣布旗下Robotaxi业务获得阿里巴巴集团战略投资。 哈啰方面称，此次投资标志着哈啰与阿里巴巴集团将在此前合作的基础上，深化在智驾大模型、算力平 台及Robotaxi等领域的全面合作，共同加速Robotaxi行业的商业化、规模化进程。 阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示，哈啰在出行领域深耕多年，拥有丰富的经验和技术积累。阿里巴巴将发 挥在AI和云计算的优势，与哈啰Robotaxi一起加速推进大模型和自动驾驶技术的落地应用，全面创新用 户的出行体验。 "阿里巴巴此次投资体现了对哈啰Robotaxi的认可与支持。在人工智能驱动各行各业深刻变革的时代， 阿里巴巴在AI前沿领域的深厚积累和技术领先性，与哈啰Robotaxi规模化商业落地所亟需的强大算力、 算法支持高度契合。"哈啰联合创始人 ...