ARK Invest交易活动 - 公司通过ARK Innovation ETF和ARK Next Generation Internet ETF增持36,328股Bullish Inc 价值约197万美元[1][2] - 公司通过ARK Autonomous Technology & Robotics ETF和ARK Space Exploration & Innovation ETF减持131,177股Kratos Defense and Security Solutions 价值约990万美元[1][3] - 公司通过ARKQ ETF增持88,335股Pony AI Inc 价值150万美元[1][4] - 公司通过ARK Next Generation Internet ETF增持33,783股Robinhood Markets Inc 价值约400万美元[1][6] Bullish Inc业务表现 - 公司第二季度每股收益93美分 较去年亏损显著改善[2] - 股价收于54.35美元 单日上涨5.82%[2] Kratos Defense业务动态 - 公司与台湾NCSIST合作推出Mighty Hornet IV攻击无人机 飞行速度达0.8马赫 可在35,000英尺高空进行高G机动[4] - 股价收于75.74美元 单日下跌0.8%[3] Pony AI发展前景 - 公司股价收于17.47美元 单日上涨1.98%[4] - 高盛给予买入评级 目标价24.50美元 隐含超过50%上涨空间[5] - 瑞银预计中国机器人出租车市场到2030年代末将达到1,830亿美元 美国以外全球市场机会近4,000亿美元[5] Robinhood市场动态 - 公司股价收于118.64美元 单日上涨1.07%[6] - 公司发布8月积极运营数据 并宣布新基金以普及私人市场准入[6] 其他重要交易 - ARKG增持398,934股ATAI Life Sciences N.V[8] - ARKK增持491,127股Beam Therapeutics Inc[8] - ARKK增持339,924股CRISPR Therapeutics AG[8] - ARKQ增持5,164股Baidu Inc[8] - ARKK减持8,850股Tempus AI Inc[8]

A Waymo autonomous self-driving Jaguar electric vehicle is seen in Tempe, Arizona, on the outskirts of Phoenix, on September 15, 2025.Waymo has partnered with Uber to get its robotaxis into Atlanta and Austin, Texas. Now it's teaming up with Lyft for the first time in a commercial deal to enter Nashville next year.Riders in Nashville will be able to hail a Waymo robotaxi through the Waymo One app, and Lyft will add Waymo robotaxis to its platform over time, the companies said in a joint statement on Wednesd ...

公司业务与产品 - 公司是全球自动驾驶行业领导者和先行者 也是首家公开上市的Robotaxi公司[6] - 公司提供从L2到L4级别的自动驾驶产品和服务 覆盖出行、物流和环卫行业的交通需求[6] - 公司与雷诺集团合作 计划到2030年推出新款量产自动驾驶Robobus[4] 技术实力与认证 - 公司自动驾驶车辆已在11个国家超过30个城市进行测试或运营[6] - 公司是唯一在六个市场获得自动驾驶许可的技术公司 包括中国、新加坡、法国、沙特、阿联酋和美国[6] - 公司搭载WeRide One智能平台 具备多功能、高性价比和高适应性特点[6] 国际市场拓展 - 法国驻华大使率代表团参观公司 了解在法业务和未来计划[1] - 公司在法国Drôme地区推出欧洲首个全无人驾驶Robobus商业部署[8] - 2024-2025年连续两年在巴黎罗兰加洛斯提供专属L4级自动驾驶Robobus接驳服务[8] 重要里程碑 - 2025年3月27日获得法国L4级无人驾驶公共道路测试和运营许可 与当地运营商beti合作[8] - 2025年2月27日联合beti、雷诺集团和Macif在法国启动商业部署[8] - 公司入选《财富》杂志2024年"未来50强"榜单[6]

作者 | 明仔 matrix 来源 | 机智流 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 说在前面的话 有关具身智能，在今年前三季度的大部分工作和思考仍旧集中在 数据的收集和数据的利用 上——即 如何高效的利用视频的示例数据去训练 一个性能表现都不错的基础模型的研究。这个上半年一直持续挖掘的工作，似乎也没有激起很多的水花。大家在分析和总结前期遇到的问题的 时候，不免会对一些无法清晰回溯的内容进行质疑， 即在数据采集上是否有大问题，我们对于数据的利用上的思考是否还存在很大的不足。 于是，在对数据分析的过程中， 3D/4D的世界模型 开始重新回归大家的思考。即针对所采集的数据合理性和丰富性进行进一步拓展优化的研 究思路。 从目前行业发展来看，最近的3D/4D的世界模型也开始走成了两派的思路即 隐式 和 显式 的两种研究主张： 一个金色头发的老头正在参观一个中式的客厅 从实际的应用上看感觉两者的局限性在一开始就暴露得清晰无疑，然后我们对于这些局限性似乎也没有很好的一个 ...

研究背景与问题 - 高精地图依赖成为自动驾驶规模化应用的主要瓶颈 其制作和维护成本高昂 覆盖范围有限 且无法应对道路动态变化[1][3] - 学术界和工业界探索两种解决方案：在线建图方案仍依赖建图模块 无图方案彻底放弃地图直接从原始传感器数据学习[4][6] BEVTraj框架核心架构 - 采用纯鸟瞰图空间端到端框架 包含场景上下文编码器和迭代式可变形解码器两部分[7] - 场景上下文编码器通过传感器融合模块生成BEV特征图 并采用可变形注意力机制高效聚合关键场景特征[11] - 迭代式可变形解码器创新性地使用稀疏目标候选提案模块 仅生成少量高质量目标候选点 大幅提升计算效率[13] - 通过迭代式轨迹细化过程 利用可变形注意力沿预测轨迹查询BEV特征 逐步修正完善轨迹预测[14] 性能表现与实验结果 - 在minADE10指标上达到0.9438 优于对比的SOTA模型如MTR(1.0446)和Wayformer(0.9877)[18] - 在minFDE10指标上取得2.0527 表现优于Autobot(2.3294)和MTR(2.2840)[18] - 在miss rate指标上达到0.3082 优于所有对比模型包括MTR(0.4240)和Wayformer(0.3868)[18] - 在无地图设置下 minADE10为0.6249 与有地图模型性能相当 验证了无地图方案的可行性[20] 技术价值与行业影响 - 首次验证无地图轨迹预测方案的可行性 性能达到甚至超越依赖高精地图的SOTA模型[26] - 通过摆脱高精地图依赖 为自动驾驶系统在更广泛区域部署扫清障碍 提升系统灵活性与可扩展性[26] - 提供高效的端到端架构设计范式 结合可变形注意力和稀疏目标提案等创新技术[26] - 代码开源将促进无地图感知预测研究方向的发展 推动行业技术进步[26]

投资策略 - 关注知名投资者持仓组合可提供投资思路 [1] - 关注大型成功公司持仓组合是另一种有效投资方法 [2] 英伟达投资组合概况 - 英伟达在六家人工智能公司总投资额达43亿美元 [2] - 投资组合中多数公司尚未实现盈利 [10] - 其中一家公司因估值和增长前景表现突出 [10] 具体持仓明细 - 应用数字公司：持仓777万股价值7770万美元 主营区块链和高性能计算数据中心业务 [4] - Arm控股公司：持仓110万股价值1.781亿美元 累计芯片出货量超过3250亿颗 [5] - CoreWeave公司：持仓2430万股价值39.6亿美元 为最大持仓且专注生成式AI云平台 [6] - Nebius集团：持仓120万股价值6590万美元 近期因与微软数十亿美元合约股价飙升 [7] - Recursion制药公司：持仓770万股价值3900万美元 专注于AI药物研发领域 [8] - 文远知行公司：持仓价值1370万美元 为最小持仓且使用英伟达技术的自动驾驶企业 [9]

社区定位与愿景 - 致力于让AI与自动驾驶技术普及化 成为连接企业与高校的桥梁 [1] - 构建涵盖产业 学术 求职 技术交流的完整生态闭环 [1] - 目标为培养未来行业领袖的高质量内容社区 [4] 技术资源体系 - 系统梳理超过40种技术路线 覆盖感知 规划控制 V2X等核心领域 [2][5] - 整合近60个自动驾驶数据集 包括多模态大模型专用数据集 [33] - 提供近40个开源项目资源 涵盖3D检测 BEV感知 端到端方案等 [31] - 汇总数学基础 计算机视觉 深度学习等6大类入门资料 [5] 专家网络与互动 - 聚集数十位产业界与学术界一线专家 包括顶级会议常驻嘉宾 [2] - 已举办超过100场专业直播 涵盖VLA 3DGS 大模型等前沿主题 [80] - 支持成员自由提问 获得职业发展与技术方向的专业解答 [81] 学习体系设计 - 为初学者提供完整技术栈与学习路线图 [8] - 为进阶者提供产业级项目方案与实战资源 [10] - 设计感知/仿真/规划控制三大学习路线 包含BEV 扩散模型等15+子领域 [12][15] 产业覆盖范围 - 成员来自上海交大 清华 CMU等顶尖高校及蔚小理 华为 英伟达等头部企业 [12] - 汇总国内外自动驾驶公司 覆盖RoboTaxi 重卡 新势力等多类企业 [27] - 持续更新求职信息与岗位机会 构建人才与企业的对接平台 [12] 核心技术专题 - 端到端自动驾驶: 整合学术与工业方案 涵盖VLA相关算法 [35] - 3DGS与NeRF: 包含场景重建 仿真应用及学术前沿分享 [37] - 世界模型: 详细梳理技术前沿与业界应用方案 [39] - VLA技术: 覆盖开源数据集 模块化设计 量产讨论等全链条 [43] - BEV感知: 包含纯视觉 多模态方案及工程部署实践 [48]

核心观点 - 小马智行与卡塔尔最大交通服务商Mowasalat合作 在该国道路部署自动驾驶车辆 标志着公司在中东市场扩张的重要进展 并支持卡塔尔国家2030年愿景的可持续发展目标 [1][3][4] 合作内容 - 自动驾驶车辆已在多哈公共道路开始测试 现阶段配备安全操作员 重点针对当地天气、道路基础设施和交通条件进行技术适配 [2] - 合作方Mowasalat由卡塔尔投资局全资持有 交通部监管 运营全国最大地面交通车队 包括出租车、巴士、豪华轿车和企业运输服务 [3] 战略意义 - 合作符合卡塔尔国家2030年愿景 通过可持续发展将国家转变为先进社会的目标 [3] - Mowasalat首席执行官强调 此举基于2022年卡塔尔世界杯期间世界级交通运营经验 旨在提升服务效率与安全性 支持基础设施可持续发展 [4] - 小马智行CEO表示 合作通过本地生态协同扩大全球布局 卡塔尔独特环境与合作伙伴的本地知识将助力构建可扩展的自动驾驶解决方案 [4] 公司背景 - 小马智行是全球自动驾驶大规模商业化领导者 采用车规级虚拟司机技术 整合自有软件、硬件和服务 开发商业化可持续商业模式 [5] - 公司2016年成立 业务覆盖中国、欧洲、东亚、中东等地区 确保先进技术普及性 [5]

中国自动驾驶企业出海合作 - 百度萝卜快跑与Lyft达成战略合作 计划2026年登陆英国和德国市场 并逐步在欧洲扩大至数千辆无人驾驶汽车规模[2] - 文远知行获得Grab数千万美元股权投资 双方合作在东南亚大规模部署L4级Robotaxi[2] - 小马智行与Uber合作在中东市场启动服务 未来计划扩展至更多国际市场[5] Robotaxi商业化进展 - 文远知行2024年二季度营收1.27亿元 同比增长60.8% 其中Robotaxi业务营收4590万元 同比增长836.7%[3] - 小马智行二季度总营收1.54亿元 同比增长75.9% Robotaxi车费收入同比增长超3倍[3] - 百度萝卜快跑二季度完成超220万单全无人驾驶订单 同比增长148%[3] 国际战略合作网络 - Uber已拥有20家自动驾驶汽车合作伙伴 覆盖出行配送和货运领域[6] - Momenta与Uber达成协议 2026年初在欧洲启动商业化服务并配备安全员[5] - 文远知行获得Uber追加1亿美元投资 计划五年新增15座国际城市部署服务[5] 中东地区布局 - 文远知行在阿联酋获首张自动驾驶国家许可证 与Uber在阿布扎比合作车队规模增长3倍[9] - 小马智行与迪拜交通管理局战略合作 计划2025年测试运营 2026年推进全无人商业化[9] - 百度萝卜快跑计划在迪拜部署超1000台全无人驾驶汽车 并与阿联酋Autogo公司达成合作[9] 全球化多点拓展 - 文远知行首批Robotaxi已抵达新加坡测试 预计2025年底在公共道路部署[8] - 自动驾驶企业通过与国际平台合作降低获客成本 获取大规模数据优化技术[6] - 出行平台以轻资产模式扩展运力来源 丰富服务形态并巩固生态地位[6]

业务拓展计划 - 公司计划在2024年向国内外招募10名业务合伙人[2] - 合伙人将负责自动驾驶课程研发、论文辅导业务开发及硬件研发[2] 技术研究方向 - 重点招募方向包括大模型/多模态大模型、扩散模型、视觉语言模型(VLA)、端到端自动驾驶系统[3] - 涵盖具身交互、联合预测、SLAM技术、3D目标检测、世界模型等前沿领域[3] - 涉及闭环仿真3D高斯溅射(3DGS)技术及大模型部署与量化感知推理[3] 人才资质要求 - 要求候选人来自QS世界大学排名前200高校[4] - 优先考虑硕士及以上学历且拥有顶级会议论文发表记录的专家[4] 合作激励机制 - 提供自动驾驶行业资源共享包括求职推荐、读博及出国留学支持[5] - 设立具有竞争力的现金激励方案[5] - 开放创业项目合作与推荐渠道[5]