L4级别自动驾驶场景进展 - 国内头部公司加速布局盈利能力更强的海外Robotaxi市场 中东和欧洲运营车辆定价显著高于国内 文远知行在阿布扎比运营区域覆盖近一半核心区域 小马智行和萝卜快跑加速拓展海外市场 [1] - 迪拜智能自动驾驶交通战略要求2030年前25%出行方式转为自动驾驶行程 [1] - 上海计划到2027年实现L4级自动驾驶载客突破600万人次 载货超过80万TEU 开放道路超5000公里 覆盖区域达2000平方公里 [1] Robovan规模化应用 - 江苏省出台省级无人驾驶装备商业示范应用工作指引 推动Robovan规模化应用 [2] - 新石器无人车在全球15个国家和地区280多个城市部署 累计数量突破7500辆 [2] - 行业正从固定线路快递运输向任意点到点运营方式迭代 拓展生鲜冷链商超医药等即时调度物流场景 新石器与滴滴送货达成合作提供货运服务 [2] Robotruck场景渗透 - 国内露天矿无人驾驶运输车辆累计出货约4100台 其中近1400台为今年新增 [3] - 全国已建成自动化码头52座 [3] - 经纬恒润2024年高级别自动驾驶业务收入0.65亿元 同比增长431.6% [3] - 卡尔动力在鄂尔多斯实现干线物流单车运营利润越过盈亏平衡线 [3] 政策与商业化进展 - 北京广州等地今年实行Robotaxi新政 头部公司获得示范运营牌照并开展收费服务 [1] - Robotruck在矿山港口等封闭场景持续渗透 受益于老龄化趋势和恶劣作业环境需求 [3] - 干线物流出现正向经营样板间 技术演进与精准区域选择推动开放道路应用 [3]

消费者对特斯拉FSD技术态度 - 仅14%受访者表示FSD技术提高购买特斯拉意愿 [1] - 35%受访者表示FSD技术降低购买特斯拉意愿 [1] - 51%受访者认为FSD技术对购车决策无影响 [2] FSD技术社会接受度 - 近半数受访消费者认为FSD技术应被列为非法技术 [2][3] 特斯拉市场表现 - 特斯拉电动车产品线老化及竞争对手加剧导致销量大幅下滑 [3] - 特斯拉7月欧洲汽车销量同比下降40% 连续第七个月下降 [4] 自动驾驶竞争格局 - 特斯拉在自动驾驶出租车市场落后于Waymo及百度萝卜快跑 [4] - 特斯拉于得州奥斯汀和旧金山湾区开展早期网约车试点 两地分别配备人类监督员和传统司机 [4] 品牌声誉影响因素 - 公司高管政治言论及与特定政党关联对品牌声誉造成损害 [3]

活动概况 - 8月26日顺德区举办自动驾驶美食文旅融合活动 主题为"智载新城·乐游顺德" [2] - 活动标志着"美食+自动驾驶出行"文旅创新模式正式落地 [2] - 现场发布"萝卜快跑美食文旅地图乐从版"并开通"顺德美食文旅自动驾驶专线" [2] 专线运营细节 - 自动驾驶专线串联20余个文旅地标 包括国潮运动公园 世纪莲体育中心 新城滨河景观公园 罗浮宫国际家具博览中心 [2] - 专线全程7.2公里 融合乐从家具文化 龙舟底蕴与非遗美食元素 [2] - 专线服务契合年轻群体对智慧出行与文化体验的新需求 [2] 战略意义 - 活动是推动智慧城市建设与促进文旅产业高质量发展的创新实践 [2] - 自动驾驶出行被视为让文旅活力与区域经济同频共振的全新路径 [2] - 乐从镇将以活动为起点 继续推动科技与文化 产业与旅游的深度融合 [2] 企业布局 - 萝卜快跑已实现佛山新城核心区域全覆盖 [3] - "坐萝卜 逛家具 品美食 看演出"的智慧文旅正成为市民和游客出行新选择 [3] - 选择佛山新城作为首发站因其作为佛山"城市客厅"的丰富资源与优越区位 [3] 发展愿景 - 公司致力于为"世界美食之都"及佛山文旅产业安装智慧出行新引擎 [3] - 将继续以科技赋能文旅 助力构建"智能 便捷 有趣"的智慧文旅服务体系 [3] - 目标让"坐萝卜 逛佛山"成为独特的文旅名片和文化景观 [3]

参考 | 机器人开放社区 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 自动驾驶之心获悉，某知名Tire 1即将被国内最大的地图供应商收购，进度接近完成。 据悉，前不久该明星智驾公司还不惜花费近10万元请某汽车智驾自媒体PR，宣传其工程化能力达到了量产水平，以此来获得更多主机厂与Tier 1的认可。今年也拿 下了一些车企订单，提出的7V 鱼眼 NOA 方案：基于地平线征程 6E 芯片，以低于 4000 元的成本实现高速 NOA 功能，支持城区记忆行车，已获得车企定点，预 计 2025 年三季度量产。基于地平线J6，该Tire 1的辅助驾驶系统已获得多个头部主机厂或Tier-1的量产订单。 回想成立之初，该Tire 1一时风光无两。在BEV感知飞速发展的21年和22年，相继提出了一系列奠基之作，即使到现在端到端VLA盛行的时代，这些算法的核心模 块仍然是经典的量产方案和面试考题。后续也有一些端到端的工作和结合3DGS的OCC预测工作，都很不错。 但是网上也一直不缺吐槽 ...

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 今天自动驾驶之心为大家分享 上海交大& 上海AI Lab 最新的工作！ Prune2Drive框架，剪枝90%视觉token实现6.4倍加速，性能仅降 3%。 如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！ 自动驾驶课程学习与 技术交流群加入 ，也欢迎添加小助理微信AIDriver005 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 论文作者 | Minhao Xiong等 编辑 | 自动驾驶之心 研究背景与挑战 1.1 自动驾驶中VLMs的价值与瓶颈 视觉语言模型（VLMs）为自动驾驶（AD）提供了统一的感知、推理与决策框架——通过联合建模视觉输入与自然语言指令，VLMs能实现可解释性更强的场景理 解（如检测、预测、规划），且端到端设计可缓解传统模块化系统的误差传播问题。 但VLMs在真实驾驶场景的部署面临核心障碍： 多视图高分辨率图像带来的巨大计算开销 。自动驾驶系统通常采用6个（前、前左、前右、后、后左、后右）同步 相机实现全环境感知，这些图像经视觉编码器会生成大量视觉token；而Transfor ...

无人物流车融资与商业化进展 - L4级自动驾驶企业白犀牛完成B+轮融资 老股东顺丰和线性资本继续投资 新股东包括以骏资本和三六零基金 B轮融资总额累计近5亿元[2] - 白犀牛资金将投向车规级无人车研发、AI技术迭代和商业场景拓展 聚焦末端物流领域规模化落地[2] - 公司从商超配送起步 与永辉、盒马合作 2023年转向快递物流场景 活跃车辆从2024年底近百台增至当前千台规模 覆盖全国100多个城市 服务顺丰、中通和中国邮政等头部物流企业[2] - 无人物流车赛道2025年大额融资频现：新石器无人车2月完成10亿元C+轮融资 九识智能4月完成1亿美元B3轮融资[2] 政策支持与行业应用规模 - 商务部等8部门2025年3月联合印发《加快数智供应链发展专项行动计划》 明确推广无人配送车等设施设备[3] - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 提出在物流等领域推动智能终端广泛应用[3] - 国家邮政局数据显示 截至2024年底快递物流无人车规模化应用超6000台 覆盖100多个细分场景 交付订单上亿件[3] - 头部物流企业顺丰、京东物流和中国邮政持续推进无人配送车应用[3] 技术发展与市场预测 - 菜鸟CTO预计未来三到五年快递行业将部署超20万台无人车[4] - 元戎启行发布新一代辅助驾驶平台DeepRoute IO 2.0 搭载自研VLA模型 擅长应对复杂路况[4] - VLA模型具备空间语义理解、异形障碍物识别、文字引导牌识别和记忆语音控车功能 适配15万元以上车型 未来可能优化至10万元级别车型[4] - 2025年下半年理想汽车、小鹏汽车和奇瑞汽车纷纷布局VLA模型 理想i8已搭载 小鹏G7 Ultra明确上车时间表 奇瑞猎鹰智驾采用VLA+世界模型[5] 行业趋势与竞争格局 - 无人物流车作为低速封闭场景应用 已到规模化商业应用临界点[3] - 券商分析指出无人物流车应用场景广泛 产品迭代迅速 在末端配送和封闭场景中表现良好 头部厂商订单量有望大幅增长[3] - VLA模型成为人工智能前沿技术 推动以大模型为基座的智驾方案加速应用[5] - 车企自研与第三方合作格局变化 积累深厚的企业在L3级高阶智驾市场具竞争优势 具身智能领域发展潜力巨大[5]

自动驾驶行业商业化进展 - 自动驾驶大规模商业化速度加快 无人物流车等细分应用场景被市场看好 人工智能等前沿技术助推领域发展提速 [1] - 无人物流车等低速封闭或半封闭场景商业化进展较快 已来到规模化商业应用的临界点 [2] 无人物流车投融资与市场表现 - 白犀牛完成B+轮融资 B轮融资总额累计近5亿元 老股东顺丰 线性资本再次出手 新股东以骏资本 三六零基金加入 [2] - 白犀牛活跃车辆从2024年底近百台快速增长至当前千台规模 覆盖全国100多个城市 服务于顺丰 中通 中国邮政等头部物流企业 [2] - 2025年以来无人物流车赛道大额融资频现 新石器无人车完成10亿元C+轮融资 九识智能完成1亿美元B3轮融资交割 [2] - 截至2024年底快递物流无人车规模化应用累计超6000台 为100多个细分场景用户交付上亿件订单 [3] - 菜鸟预计未来三到五年仅快递行业就会部署超20万台无人车 [3] 政策支持与行业应用 - 商务部等8部门联合印发《加快数智供应链发展专项行动计划》 推广智能立体仓库 自动导引车 无人配送车等设施设备 [3] - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 提出在交通 物流 商贸等领域推动新一代智能终端 智能体等广泛应用 [3] - 无人物流车应用场景广泛 在快递快运末端配送 封闭场景物流运输 商超生鲜配送等场景中表现良好 [3] - 顺丰 京东物流 中国邮政等头部企业持续推进无人配送车在物流行业中的应用 [3] VLA模型技术发展与车企布局 - 元戎启行发布新一代辅助驾驶平台DeepRoute IO 2.0 搭载自研VLA模型 擅长应对复杂路况 具备空间语义理解 异形障碍物识别等功能 [4] - DeepRoute IO 2.0对15万元以上车型可适配 未来10万元级别车型通过优化也有机会搭载 [4] - 2025年下半年以来理想汽车 小鹏汽车 奇瑞汽车等车企纷纷布局VLA模型 理想i8搭载VLA司机大模型 小鹏G7 Ultra明确VLA上车时间表 奇瑞猎鹰智驾采用VLA+世界模型 [4] - VLA模型成为人工智能行业技术前沿 业内对其在具身智能等领域表现有很高期待 [4][5] - VLA技术发展预示以大模型为基座的智驾方案加速应用 汽车企业逐渐向科技企业转型 [5]

行业趋势与共识 - 大模型与智能驾驶融合已成为产业共识 将影响智能驾驶和具身智能产业格局与技术路线[1] - 视觉-语言-动作模型(VLA)被视为实现L3智能驾驶与具身智能的关键技术框架[2][3] - 政策推动使得L3级智能驾驶落地商用逐渐成为可能[1] 企业技术战略 - Momenta采用数据驱动的"一个飞轮"技术洞察和"两条腿走路"产品战略 实现量产辅助驾驶与自动驾驶Robo的规模化应用[3] - 车联天下精准预判车辆向AI智能座舱和机器人系统发展趋势 重仓感知 构想和执行技术护城河 并整合优化多家大语言模型[3] - 觉非科技以数据闭环为核心引擎 通过多传感器融合实现时空数据高效高精度处理 成为AI核心要素中数据要素主要供给方[5] 产品创新与效率提升 - 车联天下多个高通SOC平台实现全球首发 致力于做到安全 算力 能耗和便利最优[3] - 艾博连科技通过AI-Link平台降低车企开发成本80% 实现座舱从"功能堆砌"向"主动智能"跃迁[5] - 零一汽车通过垂直集成总成技术和智能系统 基于第一性原理正向研发车辆平台和高阶自动驾驶[6] 应用场景拓展 - Momenta为量产车辆提供覆盖全场景的端到端智能辅助驾驶体验 同时为Robotaxi打造可规模化商业化落地的自动驾驶方案[3] - 艾博连科技开发动态场景生成工厂 HMI随心变零层级交互系统和端侧语音大模型等产品[5] - 零一汽车将VLA架构应用于重卡智能化 立志成为全球领先的运输机器人公司[6]

核心观点 - 百度Robotaxi在武汉实现单车层面扭亏为盈 标志着行业从技术愿景转向商业化阶段 [2] - 自动驾驶车辆成本降至30万元人民币以下 单位经济模型可行性显著提升 [3] - 中国政策支持与数据积累优势推动规模化落地 2030年市场规模或达1830亿美元 [4][5][6] 商业化进展 - 百度二季度在武汉实现单车层面运营盈利 突破行业长期亏损困境 [2] - 上海将Robotaxi运营范围扩展至陆家嘴核心区 所有一线城市均已开放全无人商业化运营 [4] - 头部企业计划2025年底将车队规模扩大至千辆以上 进入规模化扩张阶段 [3] 成本结构突破 - 自动驾驶车辆总成本压降至30万元人民币以下 其中车辆本体与自动驾驶套件各占50% [3] - 激光雷达成本从2022年5000元人民币降至200美元（约1300元人民币） 降幅超70% [3] - 中国产业链极致效率追求为成本优化提供核心支撑 [3] 市场规模预测 - 瑞银预测2030年代初中国一线城市将形成30万辆Robotaxi车队 全国总需求达400万辆 [4] - 对应市场规模1830亿美元 成为全球资本关注的新兴产业 [4] - 政策测试许可互认机制（如深圳广州）降低企业测试成本和时间 [5] 技术竞争壁垒 - 自动驾驶本质是数据竞赛 真实路跑数据驱动算法迭代与场景处理能力 [4] - 商业化落地加速数据飞轮效应 核心区24小时运营使数据价值指数级增长 [4] - 数据壁垒一旦形成将难以逾越 快速巩固领先企业市场地位 [4] 政策环境支持 - 北京2024年4月实施新自动驾驶法规 为L3+级别运营提供法律框架 [5] - 政府要求科技企业与出租车公司合作 平衡新技术与传统行业关系 [6] - 政策将Robotaxi视为发展"新质生产力"和突破"中等收入陷阱"的关键环节 [6] 行业终局展望 - Robotaxi与量产车辅助驾驶（ADAS）路线长期必将交融 重塑社会出行形态 [6] - 出行成本下降与通勤时间再利用将重新定义城市物理边界 [6] - 全球科技巨头（Waymo/Cruise/百度/Pony.ai/特斯拉）竞争下一代城市基建定义权 [7]

目前，在自动驾驶技术路线选择上，特斯拉与行业内多数企业呈现出明显差异。Waymo等不少公司的 自动驾驶项目均以激光雷达为核心技术支撑，而特斯拉则始终坚定地推行纯摄像头感知方案。 本周早些时候，针对当前部分车企对激光雷达和雷达技术的依赖，马斯克明确表达了不同看法。他指 出："激光雷达和雷达会因'传感器冲突'降低安全性。如果激光雷达、雷达与摄像头的感知结果不一 致，该以哪个为准？这种传感器数据模糊的问题，只会增加而非降低风险——这也是Waymo的车无法 在高速公路行驶的原因。我们关闭特斯拉车型上的雷达，正是为了提升安全性。摄像头方案才是王 道。" 随后，马斯克围绕这一话题进一步展开论述，并且第二次提及Waymo。此次他将讨论重点放在了 Waymo车辆的恶劣天气适应能力上，特别是在降雪、降雨甚至沙尘暴等复杂场景中，激光雷达面临的 导航困境。他表示："受反射散射影响，激光雷达在雪、雨或沙尘环境下表现糟糕，这也是Waymo车辆 在强降水天气里完全无法行驶的原因。正如我多次强调的，激光雷达在某些场景中确有用武之地——我 个人曾主导过SpaceX'龙'飞船与空间站对接时所用激光雷达的研发工作，因此我非常清楚这项技术的优 势 ...