机器人产业发展现状 - 北京市机器人产业发展水平位居全国前列 人形机器人产业规模约占全国三分之一[4] - 北京今年上半年机器人产业营收增长近40% 专精特新小巨人企业数量居全国首位[4] - 北京实施"百项机器人新品"和"百种应用场景示范"工程 持续加大支持力度打造全球影响力创新高地[4] 技术突破与创新 - 机器人自主起身技术难点已于今年年初被攻克 实现在任何跌倒状况下快速起身[5][8] - 清华大学火神队开发独家大力射门技术 通过端到端技术整合视觉、走路和射门动作[9] - 大力射门技术运用强化学习 需克服视觉信息抖动、不完整及噪声等问题 通过算法建立世界模型[10] - 5v5赛制首次启用 核心难点在于多机协同配合 需根据站位和角色动态调整能力[5][8] 赛事应用与行业意义 - 2025世界人形机器人运动会足球赛项完成预选赛 3v3和5v5八强席位均已锁定[3] - 清华大学火神队在RoboCup2025人形成人组决赛夺冠 系中国队自1997年赛事举办以来首次夺冠[4] - 技术挑战赛可作为应用场景测试极限环境 虽不能直接应用但能塑造解决问题的方法论[5][11] - 足球应用是机器人生态形成的初期部分 直观性比赛有助于公众认知和青少年兴趣培养[11] 人才培养与学科优势 - 北京拥有大量机器人相关人才和高校 交叉学科优势显著[12] - 机器人技术发展经历机电一体化到控制为主 现阶段以智能尤其是集成智能为核心[12] - 清华大学在集成智能领域储备丰富 通过足球训练场景持续完成技术与算法迭代[4]

理想i8大桌板争议 - 理想i8搭载的1699元自研大桌板引发网友争议，被调侃为"槽点"，并与蔚来、小鹏的技术展示形成对比 [1][5] - 部分网友认为理想过于专注舒适性配置如"冰箱彩电大沙发"，而其他新势力在研发"黑科技" [5][6] - 汽车桌板并非理想首创，大众MPV迈特威早已应用滑轨桌板系统，但新能源时代的舒适性配置更易引发争议 [8][9] 舒适性配置的行业观点 - 法拉利CEO明确反对"冰箱彩电大沙发"，认为这些配置脱离汽车本质，增加显示屏只对供应商有利 [11] - 特斯拉强调电动车核心技术是三电系统，而非舒适性配置，副总裁陶琳指出汽车核心价值在于技术创新和用户体验 [11] - 东风本田高管批评某些新能源品牌在看得见的地方追求豪华感，但在看不见的地方使用廉价材料 [11] - 比亚迪已将冰箱配置下放至14万以内的秦L EV，东风风神L8也以"冰箱彩电大沙发"为卖点，显示这些配置已被行业认可 [13] 理想汽车的技术布局 - 理想汽车开发VLA司机大模型，支持语音指令控制驾驶，计划8月20日上线，将成为新势力中首款落地VLA技术的品牌 [16][18][22] - VLA技术采用云端基座大模型蒸馏+端侧模型强化学习的路径，与小鹏的技术架构相似但实施路径不同 [19] - 理想汽车定位家庭用户，"移动的家"策略成功吸引目标客群，舒适性配置成为其差异化竞争优势 [22][23] 市场策略与行业影响 - 理想汽车通过"冰箱彩电沙发大桌板"等舒适性配置精准满足家庭用户需求，取得显著市场成绩 [23] - 该策略被多位友商借鉴，证明其有效性，尽管引发部分争议但负面影响有限 [23] - 公司产品负责人表示配置设计围绕家庭场景展开，"让用户有更好的体验不寒碜"，并预测更多车型将采用大桌板设计 [14][15]

事件概述 - 2025年7月重点新能源车企交付量发布，零跑以50,129辆位居首位，同比+126.9%，环比+4.4% [2] - 问界交付40,753辆，同比-1.9%，环比-8.8% [2] - 小鹏交付36,717辆，同比+229.4%，环比+6.1% [2] - 理想交付30,731辆，同比-39.7%，环比-15.3% [2] - 蔚来交付27,017辆，同比+31.8%，环比+8.4% [2] - 埃安交付26,557辆，同比-24.6%，环比-4.6% [2] - 极氪交付16,977辆，同比+8.4%，环比+1.6% [2] - 小米交付超30,000辆 [2] 7月车市运行情况 - 7月狭义乘用车零售市场规模约185.0万辆，同比+7.6%，环比-11.2% [3] - 新能源零售预计101万辆，渗透率54.6% [3] - 7家样本新势力车企合计交付228,881辆，同比+16.1%，环比-1.8% [3] - 行业进入产销休整期，叠加6月末消费潜力提前释放，呈现季节性回落 [3] - 工信部规范新能源汽车竞争秩序，行业格局优化 [3] - 以旧换新政策持续提供增长动能 [3] 车企表现分析 零跑 - 7月交付50,129辆，同比+126.9%，环比+4.4% [4] - B10交付1.4万辆，占比29.8%；C10交付1.2万辆，占比25.4% [4] - 2026款C11上市，售价14.98万元起 [4] - B01上市，售价8.98万元起，激光雷达版11.38万元起，72h锁单超1万辆 [4] 问界 - 7月交付40,753辆，同比-1.9%，环比-8.8% [4] - M8交付2.2万辆，占比51.5%；M9交付1.2万辆，占比27.7% [4] - M8纯电版开启预订，售价37.8万元起，预计8月上市 [4] 小鹏 - 7月交付36,717辆，同比+229.4%，环比+6.1% [5] - MONA M03交付1.4万辆，占比40.8%；G6交付0.9万辆，占比25.1% [5] - 全国超2,300座自营站，1.2万根充电桩，覆盖420座城市 [5] - G7上市，售价19.58万元起，续航最高702km [5] 理想 - 7月交付30,731辆，同比-39.7%，环比-15.3% [6] - L6交付1.6万辆，占比45.4%；L7交付0.8万辆，占比22.8% [6] - 全国3,000座超充站 [6] - i8上市，售价32.18万元起，续航720km [6] 蔚来 - 7月交付27,017辆，同比+31.8%，环比+8.4% [7] - ET5T交付0.5万辆，占比35.0%；ES6交付0.4万辆，占比30.3% [7] - 乐道L90上市，售价26.58万元起 [7] 极氪 - 7月交付16,977辆，同比+8.4%，环比+1.6% [7] - 极氪7X交付0.6万辆，占比37.8%；007交付0.5万辆，占比29.4% [7] - 极氪9X预计2025Q3上市 [7] 小米 - 7月交付超30,000辆 [8] - YU7售价25.35万元起，零百加速3.23秒，续航835km [8] - 开售3min订单突破20万辆，18h锁单超24万辆 [8] 行业趋势 - 端到端技术推动智驾能力飞跃，智驾平权为核心主线 [9] - 小鹏和华为系持续迭代智驾技术 [9] - 智驾技术进步有望降低硬件门槛，应用在20万以内市场 [9] - 智能化能力成为车企竞争重要因素 [10] - 智能驾驶迎来技术、用户接受度和商业模式三重拐点 [10]

智能辅助驾驶发展现状 - 当前智能辅助驾驶处于承前启后阶段 已具备较高安全性 但与L3级及以上自动驾驶仍存在差距 [1][4] - 智能辅助驾驶系统较十年前有显著进步 在高速等场景足够安全 但用户感知的安全性与实际存在差异 主要因驾驶习惯不同及未达L3级标准 [4] - 行业发展重点是让用户放心移交驾驶权 这是自动驾驶技术的核心使命 [5] 大模型与舱驾融合技术趋势 - 人工智能大模型依赖大算力发展 将导致算力溢出并推动舱驾融合 实现弹性算力分配机制 [1][6] - 舱驾融合带来三方面变革：智能驾驶快速优化 硬件资源利用率提升 小微人机交互场景被重构（如智能空调调节） [6] - 公司正研发大算力与舱驾融合技术 计划加速技术产品化落地 [7] 新能源汽车智能化优势 - 新能源汽车在智能化 网联化领域具有先天优势 燃油车受能源瓶颈限制其智能化性能上限 [8] - 电动汽车动力控制平顺性远超燃油车 无论是否启用智能辅助驾驶 其性能上限均具优势 [9] - 长期看新能源汽车将解决补能问题 但短期消费者仍需在燃油车与新能源车之间权衡选择 [10] 行业未来形态展望 - 未来智能网联汽车形态可能颠覆现有认知 通用化智能体或取代当前专用车载系统（如智能驾驶舱） [10] - 技术演进路径类似智能手机取代传统相机 具身智能机器人可能替代专用设备 [10]

行业现状与前景 - 全球无人驾驶市场规模超10万亿美元，Robotaxi处于爆发前夜 [1][3] - 产业链已实现飞跃式发展：激光雷达成本从十万美元降至几千元人民币，线控底盘技术成熟，宁德时代滑板底盘实现电池与线控智能化 [4] - 政策层面推动明显：国家智能车联网规范出台，各地政府推行L4准入规范并发放示范牌照 [4] - C端消费者接受度提升，Robotaxi从新奇事物变为日常出行选择 [5] 技术路线与成本优化 - 行业技术路线趋同：端到端AI技术融合数据驱动，PSA（感知-仿真-标注）实现一站式端到端 [4] - 单车成本显著下降：从100万+人民币降至40-50万人民币以内 [8] - 运营运维隐性成本成为新挑战：充换电便利性、无人车调度效率、智能云舱技术等需优化以降低整体成本 [8] - 中国在单车成本上具优势：海外未进入前装量产阶段，成本远高于中国 [9] 商业化进程 - 2023年为量产元年：百度、小马、滴滴、文远等推出前装量产套件 [10] - 预计2024年单个城市达千台级部署，三年后实现规模化运营 [10] - 商业模式需形成闭环：技术闭环+产品闭环+商业闭环共同推进 [8] - Waymo单位经济效益(UE)即将打正，为行业提供参考 [1] 中国玩家竞争力 - 中国自动驾驶走在世界前列：技术、人才密度、成本三方面具优势 [10] - 国内场景复杂度高：道路结构、车辆多样化程度远超海外，训练出的L4技术出海更具适应性 [12][13] - 产业多元化特点突出：覆盖Robotaxi、无人物流、L4特定场景等多领域 [11] - 特斯拉本土化挑战：国内数据采样和训练有限，但底层技术获行业认可 [14]

技术：从理想照进现实 - 当前AI技术创新正从生成式AI转向以目标驱动为核心的智能体AI，预计智能体AI将在自动驾驶领域实现感知、决策与控制能力的重大突破，大量新车将具备高级别辅助及完全自动驾驶能力[3] - 自动驾驶技术有两种主要走向：端到端技术（E2E）和模块化技术 端到端技术通过单一AI模型直接输出驾驶指令，但需要海量高质量视频数据训练，数据获取成本极高[3][4] - 模块化技术采用人工与智能混搭系统，感知依靠神经网络，规划控制使用手动设计算法 该系统在简单驾驶任务表现良好，但在复杂任务中天花板明显[4] - 当前车企主要采用辅助驾驶而非完全自动驾驶，受限于技术能力及成本 例如易控智驾无人驾驶矿卡已进入20多座露天矿山，运行车辆超1000辆 小马智行开通北京南站至亦庄Robotaxi服务 特斯拉计划在德克萨斯州和加利福尼亚州启动完全自动驾驶功能[4] 成本：从小众走向普及 - 中国在AI降成本方面取得突破性进展，如DeepSeek R1训练成本仅为OpenAI o1的三十分之一，为AI技术普惠化铺平道路[8] - 特斯拉预计自动驾驶出租车Cybercab成本将低于30000美元，交通成本约0.2美元每英里，计划2026年投产 萝卜快跑Robotaxi每公里运营成本仅0.81元，较传统油车节省58%，较电车节省43%[8] - 自动驾驶技术成本降低将促进商业活动迸发与繁荣，推动大规模普及 萝卜快跑、小马智行、文远知行等企业已布局海外市场，萝卜快跑近期落地迪拜和阿布扎比[8] 规则：从现象倒闭制度 - 自动驾驶走入社会是大势所趋，但需要规则适应和调整 不宜以现行规则"一刀切"否定新事物，应以开放心态包容[10][11] - 需优先关注自动驾驶安全问题 研究表明90%交通事故由人为原因造成，自动驾驶可减少80%人为事故 但2025年安徽铜陵车祸引发对自动驾驶安全性能及责任归属的关注[13] - 自动驾驶面临道德选择难题，如保护乘客、路人还是财产 MIT"道德机器"实验显示参与者偏好保护人类、更多生命及年轻生命[14] - 自动驾驶大规模商业化前需大量测试，需行驶4.4亿公里才能证明其致死率与人类驾驶员相当 事故追责涉及AI子系统、供应商、车企、运营商等多方利益，社会规则亟待研究[15]

技术发展 - 人工智能技术进步及成本降低推动DeepSeek等大模型普及，类似跨越式进步可能在自动驾驶领域出现，实现感知、决策与控制能力的重大突破 [2] - 自动驾驶技术有两种走向：端到端技术需要海量高质量视频数据训练，数据获取成本高；模块化技术感知依靠神经网络，规划控制使用人工算法，在复杂驾驶任务中表现有限 [3] - 当前车企主要采用辅助驾驶而非完全自动驾驶，技术能力及成本限制其发展，部分企业已在特定场景应用，如易控智驾无人矿卡超1000辆，小马智行开通Robotaxi服务，特斯拉计划启动FSD功能 [4] 成本因素 - 成本降低是新产品大规模产业化的关键，历史上福特T型车通过流水线生产将价格从2000美元降至850美元，美国汽车普及率从1915年10%提升至1930年59% [5] - 中国在AI降成本方面取得突破，DeepSeek R1训练成本仅为OpenAI o1的三十分之一，特斯拉Cybercab预计成本低于30000美元，萝卜快跑每公里运营成本0.81元，较传统油车节省58% [6] - 自动驾驶技术成本随时间降低将促进商业活动繁荣，萝卜快跑等企业已布局海外市场 [6] 社会规则 - 自动驾驶发展需要规则适应调整，不宜以现行规则"一刀切"否定新事物，应开放包容并建立长效规则 [7][8] - 自动驾驶安全问题需优先关注，研究显示人为原因导致90%交通事故，自动驾驶可减少80%，但需行驶4.4亿公里测试以证明安全性 [9][10] - 自动驾驶事故责任归属复杂，涉及AI子系统、供应商、车企等多方，需从社会底层规则探索解决方案 [10]

特斯拉Robotaxi路测启动 - 特斯拉Robotaxi在德州奥斯汀正式官宣启动路测，运营时间为每天上午6点至午夜12点，初始规模为20辆车[3] - 服务可载客，单程收费4.2美元（约30元人民币），但目前仅限经过“特斯拉严选”的忠实粉丝受邀体验[5] - 车辆上路即为无安全员状态，早期用户体验反馈正面，描述其驾驶行为“贴近人类成熟司机”，驾驶平滑且具有“预期感”[5][7] 技术路线与行业对比 - 特斯拉采用“端到端”技术路线，通过大量人类司机优质数据训练AI司机，而非依赖人工手写规则[7] - 在奥斯汀与Waymo的Robotaxi对比中，用户反馈Waymo系统驾驶“小动作多”，如方向盘频繁修正，且出现“幽灵刹车”，在人车混行场景下表现保守，而特斯拉则更显从容[7] - Waymo的L4方案强调通过世界模型、规则算法及多传感器冗余保障安全下限，而特斯拉L2路线受ChatGPT等启发，致力于通过大算力、大模型实现AI司机的智能涌现[26][28] 核心团队与人才 - 中国籍工程师段鹏飞在特斯拉Robotaxi项目中处于“C位”，其本科毕业于武汉理工大学，博士毕业于俄亥俄大学并获威廉E.杰克逊奖[11][13] - 段鹏飞于2017年首次加入特斯拉，曾离职9个月后回归，在2022年升任高级软件工程师，负责Fleet learning团队，专注于提升数据引擎吞吐量及自动打标等[13][16] - 近期段鹏飞被提拔为“首席软件工程师”，职责涵盖全局数据利用和算法开发，其团队与超算团队负责人Srihari Sampathkumar（前英伟达成员）形成一软一硬的核心架构[18][23][25] 特斯拉AI团队架构 - 特斯拉AI团队由软件和硬件两部分组成，软件算法团队由印度裔VP Ashok Elluswamy领导，负责自动驾驶全栈工作[21] - 超算基础设施Cortex团队由Srihari Sampathkumar负责，其贡献被马斯克重点表扬，称“没有你们的付出，就没有特斯拉的Robotaxi”[23] - 特斯拉技术路线中，量产车FSD、Robotaxi及机器人均基于同源基座大模型，团队高度重叠[23]

报告行业投资评级 - 推荐公司：吉利汽车、比亚迪、小鹏汽车、理想汽车、赛力斯、沪光股份、瑞鹄模具、星宇股份、拓普集团、新泉股份、双环传动、伯特利、上声电子、继峰股份 [13][14] - 建议关注公司：小米集团、无锡振华、地平线机器人 [13][14] 报告的核心观点 - 2025年5月车市整体稳健，新能源渗透率回升，各地车展集中展开，市场稳中有升，“五一”期间消费者需求集中释放，假期后热度趋于平缓 [5] - 端到端技术推动智驾能力飞跃，智驾平权为核心主线，2025年智驾技术进步有望降低硬件门槛，部分车企有望形成差异化优势并提升份额 [12] - 智能化奇点已至，智能驾驶迎来三重拐点，看好布局领先、周期向上的自主车企；零部件中期成长强化，看好新势力产业链和智能电动增量 [13][14] 根据相关目录分别进行总结 事件概述 - 2025年5月重点新能源车企交付量：零跑45,067辆，同比+148.1%，环比+9.8%；小鹏33,525辆，同比+230.4%，环比-4.3%；理想40,856辆，同比+16.7%，环比+20.4%；埃安26,777辆，同比-33.2%，环比-5.4%；蔚来23,231辆，同比+13.1%，环比-2.8%；极氪18,908辆，同比+1.6%，环比+37.7%；小米超28,000辆 [4] 5月整体情况 - 5月乘联会初步推算狭义乘用车零售总市场规模约185.0万辆，同比增长8.5%，环比增长5.4%，新能源零售预计98万，渗透率52.9%左右；6家样本新势力车企（不含小米）合计交付188,364辆，同比+32.1%，环比+7.1% [5] 新势力车企情况 - 零跑：5月交付45,067辆，得益于C10、C11产品及性价比优势，随着B系列新车推出销量有望提升；B01开启盲订，2026款C10上市，国内性价比优势明显，海外有望提升认知度 [6] - 理想：5月交付40,856辆，得益于新品推出，全系产品力与智驾配置提升；截至5月25日有2,328座超充站，L全系列智能焕新版开启订购，2025年整体销量有望高增长 [7][9] - 小鹏：5月交付33,525辆，得益于MONA M03热销及产能提升；MONA M03智驾版上市并开启预订，1小时大定12,566辆 [9] - 蔚来：5月交付23,231辆；智驾方面NWM正式推送，实现技术升级；新款ET5、ET5T、ES6、EC6上市并交付 [10] - 极氪：5月交付18,908辆；极氪007 GT上市交付超万台，极氪9X预计2025Q3上市 [10] - 小米：5月交付超28,000辆，新款SUV YU7预计7月量产，上市后有望有竞争力 [11] 投资建议 - 看好智能化布局领先、产品和品牌周期向上的优质自主车企，推荐吉利汽车、比亚迪等，建议关注小米集团 [13] - 看好新势力产业链和智能电动增量，推荐沪光股份等公司，建议关注无锡振华等公司 [14]

文章核心观点 - 中国智能电动车产业能力溢出使技术平权成为可能，吉利推出“千里浩瀚”智能驾驶系统，选择以安全为战略价值取向，从硬件到软件全场景部署保障智驾安全，在算力、算法与数据上汇聚“三驾马车”，且安全和技术理念刻在基因里，站在赢得未来竞争的长线战略上 [2][3][4] 行业发展现状 - 中国智能电动车产业能力溢出，技术平权趋势明显，新能源车渗透率在2024年快速穿过50%，多家车企推出智能驾驶平权战略 [2] - 智能驾驶技术发展迅速，算法不断迭代，从规则算法到BEV+transformer，再到“端到端”的one model模型技术 [23][24] 吉利智驾战略 - 3月3日吉利宣布推出“千里浩瀚”智能驾驶系统，规划5大层级智驾方案，覆盖不同价位段产品，率先在部分车型搭载，今年下半年更多产品将搭载 [4][5] - 吉利以安全为战略价值取向，凭借百亿公里智驾里程数据积累、卫星互联技术、L3级冗余设计，推动智驾和安全平权 [5] 吉利智驾安全保障 - 硬件上为智能驾驶安全提供冗余性设计，“千里浩瀚”H1起步配置方案算力超100TOPS，H9方案具备全冗余、全备份的L3架构，车端算力突破1500TOPS [12] - 人驾场景下构建720°智能安全防护体系，主动安全功能针对痛点设计，如AEB自动紧急制动、AES优雅避险系统等 [14] - 低速场景推出开门预警、通用障碍物刹停等安全功能，泊车支持复杂场景，成功率提升23%，行车推送无图城市NOA，D2D功能结合VLM技术降低操作门槛 [16][17] - 航天领域布局赋能智能安全平权战略，未来出行星座在轨卫星30颗，可实现24小时全球90%区域覆盖，智驾系统与卫星互联融合可提前预知灾害并预警 [17] 吉利智能技术底座 - 算力上成立“智能汽车算力联盟”——星睿智算中心2.0，算力资源超越万卡级别，综合算力提升到23.5EFLOPS，大幅领先行业 [28][29] - 数据上有百万量级智能驾驶车辆提供数据，自研AI - Drive大模型与世界模型融合，具备场景生成与规划能力，每小时生成“万公里级”复杂驾驶工况，提升训练效率30倍 [31][32] - 算法上布局VLA和通用大模型等技术，星睿大模型与DeepSeek融合，联合开源两款阶跃Step系列多模态大模型，提升场景理解、决策优化和持续学习能力 [35][36] - VLA技术将快速上车，可取代初代端到端技术，敲开自动驾驶大门，未来汽车将通向智能机器人，带来具身智能商业版图 [44] 吉利安全基因与发展基础 - 2010年收购沃尔沃后将安全基因刻进企业战略，承袭沃尔沃安全和可靠性理念，为近10年发展奠定基础 [48][49] - 2023年成为国内首批进入NOA沙盒试点企业，2024年率先通过所有NOA功能测试项目，具备L2级智驾能力的车辆超750万辆，实际行驶数据累计百亿公里 [50][51]