私募市场投资近来成为新闻焦点，原因是美国可能允许401(k)计划将资产投资于私募股权。这可能会加速 私募投资的发展。过去，这种投资仅限机构投资者参与，但近年来，个人投资者也能通过目标日期基金、 自主券商账户中的ETF，或401(k)转入的自主 IRA 进入这一市场，从而带动了增长。 在这种趋势下，这种快速演变背后的原因是什么？它对投资者以及更广泛的私募市场又意味着什么？ 关键趋势 前所未有的资产增长： 自2013年以来，全球私募市场的资产规模已增加了两倍，行业预测到2034年将增 至62万亿美元的规模。随着众多企业选择保持私有化状态，公开上市的企业数量有所下降，但私募领域却 出现了大量"独角兽"（估值超过10亿美元的非上市公司）。下表列出了一些这样的独角兽公司。 | 公司 | 行业 | 估值(最新)* | 投资者支持年限 | 各注 | | --- | --- | --- | --- | --- | | OpenAI | AI 和软件开发 | 约 3,000 亿美元 | 6年(始于2019年初) | 对 IPO 的猜测持续存在, | | | | | | 投资资金持续快速流入。 | | SpaceX | 航空航天 ...

特斯拉在应用更新中提到，正在开发"无障碍车辆"（WAV, Wheelchair Accessible Vehicle），并配合去年 10月亮相的Robovan车型图片，暗示该车型将承担无障碍出行任务。应用页面显示，用户可通过 Robotaxi平台预约适合残障人士使用的车辆，前往医疗或其他目的地。 特斯拉指出，Robotaxi不仅将提升日常通勤效率，也有望显著改善残障人士、老年人及无法取得驾照人 群的出行条件。相比当前依赖司机的网约车服务，自动驾驶车辆可在司机短缺或需求较低的农村地区持 续运行，提升服务可及性。（青云） 来源：环球网 【环球网科技综合报道】9月22日消息，据teslarati报道称，特斯拉在其Robotaxi应用程序中新增"无障碍 出行"功能描述，计划为残障人士提供自动驾驶叫车服务。该公司首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）在社交平台X上回应用户提问时明确表示："绝对会"，确认该功能为开发重点。 ...

行业投资评级 - 报告未明确提供整体行业投资评级 [1] 核心观点 - 人工智能产品改进推动乐观情绪 核心业务趋于稳定 净扩张率和CRPO等业务指标好转 人工智能对营收增长的贡献预计将带来更持久增长 [1] - SaaS领导者通过创新提升技术栈 现有领导者通过填补技术短板获得收益 [1][3] - 规模化垂直软件具有抗压能力 数据治理和监管因素使得取代现有系统极具挑战 领先供应商通过人工智能和大语言模型技术增强平台粘性 [1][4] - 通用人工智能增强数据公司产品功能 业务服务公司利用通用人工智能提高内部效率 [1][6] - GenAI推动数据中心和电力需求增加 私人信贷成为通用人工智能基础设施建设重要资金来源 [2][7][8] - 自动驾驶汽车行业从概念转向商业化 现场娱乐需求强劲 [15][18] 软件行业 - 软件行业健康状况和投资者看法存在极端分歧 投资者普遍悲观但公司表现乐观 [2] - 人工智能产品改进预计未来几个季度保持势头 核心业务基本面趋于稳定 [2] - 应用层面悲观情绪达顶峰 基础设施层面最为乐观 平台层面介于两者之间 [2] - 开发人员资源分配障碍下降可能改变软件市场格局 微软设想公司拥有经典SaaS和AI最佳结合体 [3] - ServiceNow收购Moveworks Crowdstrike推出Charlotte代理程序等新产品 [1][3] 垂直软件领域 - CEO和CFO普遍认为规模化垂直软件具有抗压能力 垂直细分市场存在复杂进入壁垒 [4] - 数据治理和监管考虑推动风险规避 取代现有系统极具挑战 [4] - 领先垂直软件供应商能更好了解创新增强平台粘性 金融 医疗 保险等行业存在特定领域数据湖适合AI增强 [4] - Guidant以平衡方式与客户共同创新 Waystar推出强大AI产品组合作为差异化 [4][5] - 领域和数据特定水平应用之间界限模糊 这些应用公司价值可能高于市场当前估值 [5] 商业服务领域 - 通用人工智能增强数据公司产品功能 CoStar改善房地产搜索性能 克拉里维特应用于Web of Science等产品 [6] - 第三方外包服务公司利用通用人工智能提升收入表现 UL Solutions推出AI相关数据中心浸没式冷却液测试认证服务 ADT使用人脸识别提高监控服务质量 [6] - 业务服务公司利用通用人工智能提高内部效率 KinderCare自动化呼叫中心及个性化家长沟通 NCR使用AI优化调度操作 [6] 数据中心与人工智能基础设施 - GenAI推动数据中心和电力需求增加 特别是在模型训练和推理方面 [7] - Iron Mountain预计2025年下半年数据中心收入加速增长至30% 2026和2027年实现25%以上增长 [2][7] - 北弗吉尼亚 马德里 芝加哥和阿姆斯特丹等市场需求强劲 [7] - 私人信贷市场规模约1.5万亿美元 直接贷款以两位数速度增长 到2030年翻一番 [2][8] - 数据中心市场持续表现强劲 客户群不断扩大 维迪夫预计新型云计算和主权云计算需求持续 [14] - Flex预测长期数据中心增长率20% 亚马逊协议可能带来额外上行空间 [14] - 数据中心工作负载一大用例是训练自动驾驶人工智能 [14] 半导体行业 - Broadcom CEO披露新薪酬方案与2030年实现120亿美元人工智能半导体收入挂钩 [12] - 英伟达传达积极AI需求前景 Rubicon产品预计2026年中旬推出 [12] - 半导体行业整体提振 从上游到下游供应链都表现积极 内存和存储空间领域不断提价 [12] - 模拟领域体现对未来供给端驱动经济复苏信心 [13] 汽车与工业市场 - 自动驾驶汽车行业从概念转向商业化 Rivian计划2026年提供无需注视驾驶功能 预计本十年内点到点导航成为消费者期望 [15] - Rivian超过99%里程在个人车辆上行驶 福特专注于通过数字服务为商用车主节省时间 [15] - 汽车市场面临挑战 比亚迪提到中国市场竞争 供应链公司表示汽车销量平淡 [16] - 第三方预测第三季度汽车产量下降但比几个月前略有好转 主要汽车公司表示行业表现至少与预期一致甚至略有好转 [16] - Flex和KeySight指出汽车市场表现相对平淡但没预期糟糕 2025年全球汽车产量预计基本持平 [16] - 工业市场缓慢但稳步复苏 Sensata和KeySight等公司表明特定领域需求较强 [17] 现场娱乐行业 - 现场娱乐需求非常强劲 高端现场娱乐和高端体验尤为突出 [18] - Live Nation出席率同比增长中高个位数 每人消费持续增长 [2][18] - Liberty和F1拉斯维加斯大奖赛需求强劲 高级款待服务一年内大部分售罄 2026年预订情况良好 [18] - TKO UFC WWE等体育媒体集团所有者需求显著增加 2026年奥运会和世界杯早期销售需求非常强劲 [19] 支付及金融科技领域 - 支付及金融科技领域宏观环境健康稳定 维萨和万事达表示美国国内消费支出保持稳定约6%增长 海外消费支出一致 [20] - 7月份开始跨境业务小幅回升 全球跨境趋势良好 [20] - 消费者金融科技领域贷款业务呈现强劲增长 大量资金流入私人信贷行业配置到结构化消费者产品 [20] - 支付领域在人工智能讨论中被相对忽视 代理支付频繁被提及但仍处于早期阶段 [20] - 尚无成熟路径让消费者或AI代理完成支付决策 Affirm和PayPal致力于建立对消费者中立的应用体验 [21] - Visa和Mastercard投资代理支付令牌为消费者提供安全可靠支付凭证 AI助手主要帮助用户寻找商品并返回结果供批准购买 [22] 旅游行业 - 旅游行业需求保持稳定 市场两极分化明显 高端消费者表现优于低端消费者 [23] - 亚太地区需求强劲 美国市场存在不确定性 预订窗口和住宿时长较短 美国平均日房价疲软 [23] - 生成式搜索和AI搜索仍处于早期阶段 目前未见实质性影响 [23] - 营销渠道多元化 社交媒体逐步占据更大预算份额因其投资回报率良好 [23] 在线赌博行业 - 在线赌博行业竞争环境理性 讨论集中在NFL赛季及NBA赛季相关产品 没有不合理促销支出 [24] - 联合投注趋势增加 即时投注成为NFL和NBA赛季主要趋势 [24] - 在线赌博预测市场被视为机会而非威胁 可能促进州立法机构 部落及受监管运营商之间更多对话推动更广泛合法化 [25] 人工智能与云计算 - 人工智能基础设施建设容量限制是主要主题 对超大规模企业或云计算收入增长有利 [26] - 无法跟上消费者和企业对人工智能服务的旺盛需求 未来6至9个月内行业前景信心提高 [26] - 数字广告业务合同与收入趋势保持强劲稳定 大型广告主品牌广告支出疲软 中小企业广告主持续强劲投放漏斗底部广告 [26] 企业效率与资本回报 - 企业通过广泛应用人工智能技术平衡利润率与资本回报 AI技术减缓员工增加速度 提高现有员工效率与生产力 [27] - 企业能够将部分效率收益重新投入业务发展 包括面向消费者及人工智能领域 同时保持或提高利润率并继续向股东返还资本 [27]

美国自动驾驶监管突破与资本合作 - 美国交通部和NHTSA计划2026年春季提出三项联邦机动车安全标准修订议案 旨在为无手动控制装置的自动驾驶车辆建立现代化规则 移除对人类驾驶位的隐含假设[3][6] - 三项核心修订包括：FMVSS 102（解除物理挡把限制） FMVSS 103/104（适配无传统前挡设计） FMVSS 108（取消驾驶人坐姿相关要求） 打破数十年传统法规框架[6] - 监管机构同步推进豁免审批提速 将审查周期从"以年计"压缩至"以月计" 加速L4/L5级Robotaxi受控运营落地[7] Uber-Lucid-Nuro三方战略合作 - Uber向Lucid完成3亿美元战略投资交割 资金定向支持三方合作的下一代Robotaxi项目 车辆计划在亚利桑那工厂生产且独家通过Uber平台运营[3][9] - 项目目标2026年在美国主要城市首发 六年内部署超过20,000辆自动驾驶车辆 采用Nuro的L4级Driver系统作为技术核心[3][9] - 合作形成供给侧三角闭环：Uber提供流量与调度网络 Lucid贡献长续航与冗余电子电气架构 Nuro输出感知决策与安全冗余技术[9] 美国Robotaxi竞争格局与窗口期 - Waymo是目前唯一向公众开放的全无人付费叫车服务 采用安全员测试转公众服务的稳步扩城策略[14] - 特斯拉2023年6月在奥斯汀启动纯视觉技术路径试点 通过端到端AI减少前置测绘依赖 正在多州寻求许可[14] - 2026年成为行业关键窗口期 监管现代化使无方向盘车辆避免工程妥协 但需克服复杂场景训练与经济性挑战[14][15] 技术路径与运营模式创新 - Uber平台将形成双线供给模式：既接入Waymo等第三方服务 又运营与Lucid合作的独家自营车队 实现成本与体验对比优化[10][14] - Lucid通过Robotaxi项目拓展商用服务场景 将软件定义架构和长续航特性转化为可靠性卖点 获得规模化订单确定性[10] - Nuro将其在送货机器人领域积累的技术栈移植至载客场景 重点提升感知决策与安全冗余能力[9]

政策动向 - 特朗普政府正采取措施取消针对人类驾驶员的要求 使汽车制造商更容易部署自动驾驶汽车[1] - 美国交通部计划在2026年春季提出三项新规定 旨在实现自动驾驶系统车辆的联邦机动车安全标准现代化[1] - 道路规则将更新以适应21世纪现实 改变将消除多余要求并推动单一国家标准[1] 行业影响 - 政策变化将刺激自动驾驶领域创新 同时优先考虑安全因素[1] - 美国交通部长强调美国必须引领交通运输创新[1] - 现有安全标准为几十年前制定 未考虑自动驾驶汽车技术特点[1] 技术应用 - 网友建议允许自动驾驶汽车实施滚动停车标志 即在无其他车辆行人时以低速通过路口[1] - 建议允许自动驾驶汽车红灯右转 认为完全停车反而存在安全隐患[1] - 马斯克对上述技术建议表示明确支持[1]

公司动态 - 特斯拉Robotaxi应用已对公众开放 [1] - 用户首次乘坐体验显示需下载应用程序并进入等候名单 两小时内完成首次乘坐 [1] - 当前阶段有安全驾驶员在驾驶座进行监督 [1] 技术发展 - 安全驾驶员预计仅在头几个月存在以确保额外安全 [1] - 公司计划到年底取消安全驾驶员 实现完全无人监督运营 [1]

核心观点 - 小鹏汽车团队提出NavigScene数据集和三种方法 连接局部感知和全局导航信息 实现超视距自动驾驶能力[2][3] - 该方法显著提升感知、预测、规划和问答任务性能 增强对陌生场景的泛化能力[3][10] - 技术突破体现在将导航指令(如转向指令、距离信息)与多视角传感器数据融合 模拟人类驾驶员使用导航工具的行为模式[8][9] 数据集构建 - NavigScene基于nuScenes和NAVSIM数据集构建 包含NavigScene-nuScenes和NavigScene-NAVSIM两个子集[9][14] - 通过Google Maps API生成导航视频 使用方向API获取路线、静态地图API获取连续图像、距离矩阵API估算距离和时间[16] - 采用多指标候选选择策略：交叉路口相似度(Sinter)、距离值相似度(Sdist)和词汇相似度(Sword) 权重设置η1>η2>η3确保方向准确性优先[18][19] 技术方法 - 导航引导推理(NSFT)：在VLM提示中加入导航指令 使模型同时处理局部视觉线索和全局导航背景[20][23] - 导航引导偏好优化(NPO)：扩展DPO方法 通过辅助文本摘要任务建立详细答案与摘要版本间的偏好关系 增强BVR推理能力[24][25] - 导航引导视觉-语言-动作模型(NVLA)：通过特征融合MLP将VLM输出与BEV特征维度对齐(从32,000维压缩至256维) 集成到端到端驾驶框架[27] 性能提升 - 在DriveLM评估中：Llama-Adapter的BLEU-4从50.68提升至54.25 METEOR从33.75提升至37.62 ROUGE-L从64.59提升至67.66[30] - 在NuInstruct评估中：感知任务最近物体识别(Clo)从20.4提升至32.2 规划任务从25.7提升至31.2[34] - 端到端驾驶任务：VAD模型检测mAP从0.27提升至0.36 SparseDrive模型mAP从0.42提升至0.46[37] 泛化能力 - 跨城市泛化测试：波士顿→新加坡任务中 VAD+Qwen2.5-7B+NPO使平均L2距离从0.86米降至0.70米 碰撞率从26.83%降至22.55%[51] - 新加坡→波士顿任务中 相同配置使平均L2距离从0.63米降至0.61米 碰撞率从20.44%降至18.46%[51] - NPO技术显著提升系统在不同交通模式和基础设施下的适应能力[52] 行业应用 - 端到端自动驾驶课程涵盖大语言模型、BEV、扩散模型、强化学习等技术模块[57] - 岗位需求显示：VLA/VLM算法专家薪资达40-70K·15薪 量化部署工程师达40-60K·15薪 博士应届生薪资达90-120K·16薪[60] - 行业社区规模近4000人 覆盖300+企业与科研机构 涉及30+技术方向包括端到端自动驾驶、大模型、仿真测试等[66]

行业动态 - 上海开通首个同时覆盖高快速路与地面道路的L4级Robotaxi旅游专线 标志着自动驾驶示范项目进入商业化运营阶段 [1] - 专线无缝连接上海国际旅游度假区与浦东国际机场 服务范围包括迪士尼乐园酒店、玩具总动员酒店及机场联络线车站等多点位 [1] 公司合作与技术应用 - 智己汽车联合享道出行与赛可智能共同打造L4级自动驾驶专线 采用智己L4 Robotaxi车型提供载客服务 [1] - 项目获得上海智能网联汽车高快速路示范应用许可 用户可通过享道出行APP"Robotaxi"专区呼叫自动驾驶车辆 [1]

自动驾驶网约车市场发展 - 优步通过与Waymo合作在亚特兰大推出自动驾驶网约车服务，作为应对特斯拉、来福车等竞争对手布局的一部分 [1] - Waymo于3月在奥斯汀通过优步应用程序运营机器人出租车，并计划在亚特兰大将车队从数十辆扩展至数百辆 [4][5] - 优步用户需通过反复取消人类司机订单才能匹配到Waymo自动驾驶车辆，部分用户已累计乘坐35次 [1][3] 用户行为与偏好 - 亚特兰大用户为匹配Waymo车辆平均需拒绝约20名人类司机，并选择非高速路线、非高峰时段及服务区域内上下车点以提高成功率 [1][5] - 自动驾驶车辆吸引特定用户群体，如技术爱好者或通勤者，因其事故率低于人类驾驶且提供休息便利 [2][3] - 部分用户因服务区域限制需步行至上车点，但观察到Waymo车辆使用频率逐渐增加 [3][5] 市场接受度与挑战 - 咨询公司调查显示17%美国受访者拒绝使用自动驾驶汽车，但多数大城市居民（网约车核心市场）持开放态度 [6] - 自动驾驶车辆致命事故的负面报道导致部分用户对安全性存疑，影响普及速度 [6] - Waymo选择与优步合作而非自建应用，旨在快速扩大用户覆盖范围 [5] 运营数据与策略 - 优步在亚特兰大运营数十辆Waymo自动驾驶汽车，奥斯汀初期投放约100辆 [5] - Waymo车辆当前服务范围覆盖亚特兰大65平方英里，行程多限于4英里内且费用低于12美元 [5] - 行业认为自动驾驶技术普及需长期市场教育，类比智能手机发展历程 [6]

Tensor Robocar产品发布 - 公司发布全球首款面向私人拥有的自动驾驶汽车Tensor Robocar 计划2026年下半年在欧洲 阿联酋和美国部分市场交付[4] - 车辆采用纵向自研L4自动驾驶栈 配备5颗激光雷达和37枚摄像头 采用全冗余架构设计[4] - 具备28项世界首创功能 包括L0至L4全级别切换 可折叠方向盘与滑移式中控屏等创新交互设计[4] 技术架构与合作伙伴 - 感知层依靠多模态传感器组与自清洁装置 通过大模型融合感知处理恶劣天气和夜间场景[7] - 采用双系统架构："系统1"负责高速反应 "系统2"用多模态视觉语言模型处理复杂路况并支持OTA更新[7] - 与英伟达合作车载超级计算机 越南VinFast负责规模化生产 Marsh提供专属自动驾驶保险方案[4][7] 商业模式差异化 - 采用"私人拥有"模式而非Robotaxi车队 强调自由 隐私与个性化优势[9] - 通过本地数据处理减少云依赖 利用地理围栏+气象/时段限制明确运行设计域边界[9] - 直接交付个人用户的策略规避了城市级调度系统对规模密度的刚性需求[22] 行业竞争格局 - Waymo每周提供超25万次付费行程 计划2026年拓展至亚特兰大等新城市 展现可复制的服务能力[13][14] - Zoox获得美国交通部无方向盘踏板车辆示范性豁免 加速在拉斯维加斯的公共道路演示[15] - 特斯拉在奥斯汀开展改装Model Y付费试点 获得德州网约车许可但仍需安全监控人员[17][18] - 大众与Uber合作推进车队模式 计划未来十年在美国多城市投放数千辆ID Buzz AD[21] 发展挑战与机遇 - 需要同时跨越成本 合规门槛与服务网络三道坎才能实现技术清单向口碑转化[23] - 2026年交付后需在第三方实证与监管框架内站稳脚跟 否则市场将继续保持"先车队后个人"节奏[23] - 赛道呈现多元竞争态势 不同企业分别采用规模优先 政策突破 试运营和体系化等差异化路径[23]