Autonomous Driving
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佑驾创新L4业务进一步拓展至物流领域,近期已连续获得矿区、机场订单
IPO早知道· 2025-09-04 09:34
战略合作与业务拓展 - 公司与中国邮政深圳分公司及深圳东部公交达成战略合作 聚焦物流与公交两大民生场景的系统性布局[2] - 合作方向包括无人物流车与公交场景融合应用 公交场站空间复合利用 跨场景业务拓展及劳动用工协同创新[2] - 合作模式为公司作为技术供应方 深圳邮政作为场景落地支持方 东部公交作为无人车平台方[2] L4业务场景突破 - 公司L4业务近期实现第三个落地场景突破 正式进军无人物流行业[4][5] - 7月28日与重庆再生资源集团合作 部署新能源重卡及智能调度系统于矿区场景 解决高能耗高排放痛点[4] - 公司L4级无人小巴中标鄂州花湖机场摆渡车项目 为首个机场自动驾驶商业化项目 服务机组接驳与员工通勤[4] 技术优势与行业影响 - 公司基于L1-L4全维智驾技术及前装量产经验 构建AI驱动的智慧配送新模式[3] - 通过公交资源无人车平台复用模式 降低仓储运输冗余成本 提供低成本高适配的无人物流解决方案[3] - 三方合作共建城市级物流与公交融合创新试验田 为行业提供可复制的降本增效样本[3]
专访小马智行彭军:自动驾驶盈亏平衡点将至,未来将快速增长
南方都市报· 2025-09-03 19:18
彭军入选2025TIME100 AI人物榜 - 彭军作为小马智行创始人兼CEO入选《时代》周刊"2025年度全球AI领域100位最具影响力人物"榜单 是榜单中唯一以自动驾驶行业代表身份入选的中国企业家 与OpenAI山姆·奥特曼 xAI埃隆·马斯克等科技巨头并列 [1][4] - 此次是中国AI企业家入选人数最多 领域最广的一次 华为创始人任正非 DeepSeek CEO梁文锋 宇树科技CEO王兴兴等中国科技领袖集体入选 [1][4] 小马智行商业化进展 - 2025年被业内称为"Robotaxi量产元年" 小马智行第七代自动驾驶Robotaxi已实现广汽埃安霸王龙 北汽极狐阿尔法T5等多款车型量产下线 并在广州 深圳开启公开道路测试 [2] - 第七代Robotaxi累计量产已超200辆 正稳步向千辆级车队规模推进 当车队规模超1000台时 单车运营收支将实现转正 公司有望在2028-2029年实现盈亏平衡 [3][5][11] - 该车型是全球首个采用100%车规级零部件的L4级无人驾驶车型 实现自动驾驶套件总成本下降70% 可快速适配多种车型 单车运营毛利转正 [3][11] 全球化布局与竞争优势 - 公司在亚洲(韩国 新加坡) 中东(沙特 阿联酋) 欧洲(卢森堡)等地区积极推进商业化落地 在阿联酋迪拜已有无人驾驶车辆开展道路测试 在韩国首尔江南区进行测试与运营 在欧洲卢森堡设立研发中心并开展测试 [2][13] - 中国自动驾驶行业在全球处于最领先地位 得益于人口密度高 车辆多 测试场景丰富 路况复杂等先天优势 以及政策支持如《"十四五"数字经济发展规划》等 [12][13] - 公司不仅输出技术 更将中国"技术与政策共同迭代"的经验推向全球 积极参与海外监管部门合作 协助建立相关规范 [2][13] 技术突破与成本优化 - 第七代车型搭载速腾聚创四颗固态激光雷达E1等六类量产传感器 E1具备120°×90°超广视场角 提升近场盲区感知能力 国产化替代既保证技术性能 又优化成本结构 [5][11] - 成本下降主要受益于L2+硬件大规模量产带来的规模效应 激光雷达 Orin X芯片等核心部件成本随出货量提升而下降 中国供应链在电子制造领域具备优势 激光雷达从定制化走向标准化 [4][11][12] - 公司构建包含超20项安全冗余 超1000项检测设计及多重降级策略的冗余架构 与L2辅助驾驶形成本质区别 [5] 行业挑战与发展路径 - L3级人机权责划分仍是未解难题 需要法律框架作为技术和用户认知发展的前提 明确责任划分才能让行业健康发展 [6][8] - 公司正参与各地方监管部门的智能网联汽车标准制定 为《智能网联汽车城市道路场景无人化测试》等团体标准提供实践参考 [6][9] - Robotaxi大规模普及至少还需要十年 需持续解决量产能力 法规完善 用户信任等系统性问题 [6][9] 未来战略规划 - 自动驾驶行业在未来几年将保持快速增长态势 2025-2026年一批企业将率先实现盈亏平衡并开始盈利 [10] - 公司计划增强自我造血能力 巩固技术壁垒 抓住商业化窗口期 在未来市场中占据有利位置 [10][11] - 通过平台化适配设计 国产供应链整合(如禾赛和速腾聚创激光雷达)以及规模化生产持续优化成本结构 [11][12]
比亚迪李云飞:今年海外销量预计翻倍;中汽协:7月汽车整车出口69.4万辆,环比增长12.1%丨汽车交通日报
创业邦· 2025-09-03 18:10
自动驾驶技术公司扩张 - Waymo宣布进军丹佛和西雅图 在美国市场进一步扩张[2] 汽车制造商海外业务发展 - 比亚迪海外销量预计今年翻倍 海外业务经历三次重要突破:1998年首次出海在荷兰设立分公司以消费电子代工为主 2012年将国产电动大巴推向国际市场 2021年开始筹备并于2022年全面启动乘用车领域出海[2] 新能源汽车产品发布 - Rivian推出特别版R1S车型 基于三电机版本打造 综合输出功率850 hp(634 kW) 0到96km/h加速时间低于2.9秒 单次充电续航里程达597km[2] 汽车出口数据 - 2025年7月汽车整车出口69.4万辆 环比增长12.1% 同比增长25.6% 出口金额118.4亿美元 环比增长10.1% 同比增长18.5%[4] - 2025年1-7月汽车整车出口416.6万辆 同比增长19.6% 出口金额715.0亿美元 同比增长9.7%[4]
WeRide to Participate in September Investor Conferences
Globenewswire· 2025-09-03 11:00
公司活动安排 - 公司管理层将参加2025年9月3日高盛亚洲领袖会议(香港)[3] - 公司管理层将参加2025年9月8日美银亚太会议(香港)[3] - 公司管理层将参加2025年9月9日CLSA第32届投资者论坛(香港)[3] - 公司管理层将参加2025年9月11日高盛通信与科技会议(旧金山)[3] - 公司管理层将参加2025年9月24日美银未来汽车会议(线上)[3] - 公司管理层将参加2025年9月24日摩根士丹利亚洲BEST企业日(纽约)[3] - 公司管理层将参加2025年9月30日Evercore ISI自动驾驶与AI论坛(纽约)[3] 公司业务定位 - 公司为全球自动驾驶行业领导者及首家上市robotaxi企业[1] - 公司自动驾驶车辆已在10个国家超过30个城市测试或运营[1] - 公司是唯一在6个市场(中国、法国、沙特、新加坡、阿联酋、美国)获得自动驾驶许可的技术企业[1] 技术平台与产品 - 公司通过WeRide One平台提供L2至L4级自动驾驶产品及服务[1] - 产品覆盖交通出行、物流及环卫行业的运输需求[1] - 平台具备智能性、多功能性、高成本效益及强适应性特点[1] 市场认可 - 公司入选《财富》杂志2024年"未来50强"榜单[1]
坐萝卜 逛佛山:顺德联合萝卜快跑打造“自动驾驶+特色文旅”新体验
新华网· 2025-08-29 12:59
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" 标志着"美食+自动驾驶出行"文旅创新模式正式落地 [1] - 活动由佛山市及顺德区相关领导与萝卜快跑企业代表共同发布"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" [1] - 自动驾驶专线全程7.2公里 串联国潮运动公园 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等二十余个文旅地标 [1] 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 实现科技与文旅深度融合 [1] - 乐从镇镇长指出智慧车穿梭街巷是出行方式变革 让文旅活力与区域经济同频共振的全新路径 [1] - 构建"智能出行+文旅"生态的关键一步 萝卜快跑已实现佛山新城核心区域全覆盖 [2] 用户体验与反馈 - 市民评价自动驾驶让游览美食景点更便捷 既新颖有趣又能让孩子感受科技魅力 [2] - "坐萝卜 逛家具 品美食 看演出"的智慧文旅正逐渐成为市民和游客出行新选择 [2] 企业战略布局 - 百度自动驾驶选择佛山新城作为首发站 看中其作为佛山"城市客厅"的丰富资源与优越区位 [2] - 萝卜快跑将持续优化运营与服务体验 进一步融入佛山文旅生态布局 [2] - 公司将拓展三大应用场景:打造"移动美食文旅博物馆" 推出"自动驾驶夜游专线" 推动与地铁公交无缝接驳 [2] 未来规划 - 萝卜快跑将以科技赋能文旅 助力佛山构建"智能 便捷 有趣"的智慧文旅服务体系 [3] - 让"坐萝卜 逛佛山"成为独特文旅名片和文化景观 提供更丰富深度智慧的文旅新体验 [3]
ICCV'25港科大“先推理,后预测”:引入奖励驱动的意图推理,让轨迹预测告别黑箱!
自动驾驶之心· 2025-08-29 11:08
核心观点 - 引入"先推理,后预测"策略,通过奖励驱动的意图推理器提升轨迹预测的可解释性和可靠性 [5][8][10] - 提出FiM模型,在Argoverse和nuScenes基准测试中实现极具竞争力的性能,部分指标超越最先进模型 [10][33][36] - 结合强化学习范式(MaxEnt IRL)和结构化解码器(Bi-Mamba),显著提高预测准确性和置信度 [8][9][10] 方法框架 - 采用编码器-解码器结构,包含以查询为中心的场景编码器、Mamba增强的解码器和奖励驱动的意图推理器 [14][16] - 通过QIRL框架将MaxEnt IRL与矢量化上下文结合,学习奖励分布并生成意图序列(GRT) [8][18] - 使用辅助的时空占用网格地图(OGM)预测头建模未来交互,增强特征融合 [9][18] - 分层DETR类解码器生成轨迹提议,并通过Bi-Mamba结构捕获序列依赖关系 [9][19][21] 实验性能 - 在Argoverse 1测试集上,FiM的MR6为0.1087,minFDE6为1.1199,Brier分数为0.5732,部分指标领先HiVT、Scene Transformer等模型 [32][33] - 在Argoverse 2验证集上,FiM变体的minFDE6为0.528–0.530,优于DeMo(0.543)和QCNet(0.551) [34][35] - 在nuScenes数据集上,FiM的minADE10为0.78,MR10为0.23,显著超越P2T、THOMAS等模型 [36] 技术贡献 - QIRL模块有效替代交叉注意力机制,在消融实验中brier-minFDE6从2.132降至1.602 [37][38] - OGM和细化模块分别将brier-minFDE6从1.670和1.801优化至1.602 [40] - Bi-Mamba结构相比单向Mamba降低brier-minFDE6从1.636至1.602,验证双向扫描机制优势 [41][42] - 最优Mamba层深度为6层,更深层可能导致性能下降 [43]
地平线_2025 年下半年超级驾驶(SuperDrive)和 J6P 大规模量产,推动产品结构升级;2025 年上半年收入同比增长 68%,但营业利润不及预期;买入评级
2025-08-29 10:19
公司:地平线(Horizon Robotics, 9660 HK) 核心财务表现 * 公司1H25收入优于预期 同比增长68% 环比增长8% 达到16亿人民币 比高盛预估和彭博共识分别高出6%和9%[1][3] * 1H25毛利率为65.4% 2Q25毛利率为65.1%[3][7] * 1H25营业亏损为18.55亿人民币 高于预期 主因算法训练的云服务费用增加导致运营开支超预期 达到14亿人民币[1][3] * 1H25净亏损为52.33亿人民币 远高于高盛预估的13.59亿亏损 主因一项可转换贷款的公允价值变动产生非营业亏损[3][7] * 高盛将公司2025E/2026E净亏损预测下调至88亿人民币/32亿人民币(原预测为27亿/3.56亿)以反映该非营业亏损[7] 产品与业务进展 * 公司Journey 6产品出货量爬坡推动收入增长及平均售价(ASP)提升[1][3] * 1H25具备高速导航辅助驾驶(highway NOA)功能的产品出货量达98万台 占总出货量的50% 推动混合ASP提升[1] * 公司计划于2H25E在奇瑞星纪元(Chery Xingjiyuan)车型上开始量产HSD(Horizon SuperDrive)解决方案 该方案由J6P大算力平台(560 TOPS)驱动 可实现城市导航辅助驾驶(urban NOA)功能[1][2] * 管理层预计HSD和J6P平台将在2026年放量 并对J6P带来的更高ASP和单車价值提升持乐观态度[2] * 高盛看好公司的软硬件集成解决方案能提升单車价值含量 并为客户提供满足上市时间需求的一站式解决方案[2] 财务预测与估值 * 高盛基于2029E EV/EBITDA倍数26.0x(基于同行EBITDA增长与交易倍数的相关性得出)并采用11.5%的股权成本(COE)折现回2026E 将12个月目标价上调至14.00港元(原为13.13港元)[8][14] * 高盛维持对公司的买入(Buy)评级 当前股价7.94港元对应76.3%的上涨空间[16] * 高盛小幅上调2027E-2030E净收入预测各1% 主要基于J6P大算力平台收入更高以及向更多车型加速渗透的预期[7] * 由于股本数量更新 高盛将2027E-2030E的每股收益(EPS)预测上调各10%[7] 风险因素 * 面临的主要下行风险包括:竞争比预期更激烈或汽车供应链在需求疲软下面临定价压力 向高级别自动驾驶(AD)的产品组合升级慢于预期 客户群扩张慢于预期 以及地缘政治紧张局势带来的供应链风险[15] 其他重要信息 * 高盛在過去12个月内曾为地平线提供投资银行服务并收取报酬 并预期在未来3个月内寻求此类报酬[25] * 报告包含法规要求的披露信息 指出高盛可能与本报告所涉公司存在业务关系从而产生利益冲突[5][25]
自动驾驶接驳、一键导航找座,“黑科技”全方位护航十五运会
21世纪经济报道· 2025-08-28 11:47
赛事科技应用 - 香港科技大学霍英东研究院开发微纳米级制冷技术 可将建筑表面温度降低15摄氏度[2] - 室内定位导航技术已在广东省奥林匹克体育中心 天河体育中心和广州体育馆完成铺设 支持观众通过小程序导航至座位[2] - 小马智行L4级自动驾驶技术将用于全运会期间运动员与观众接驳场景[2] - 视源电子智能机器狗具备体育场馆自动巡检功能[2] - 中科开创空中移动充电机器人支持大型赛事绿色出行与补能设施快速部署[2] - 广东中科凯泽智慧体育系统通过AI捕捉运动姿态生成十五运会专属精彩瞬间海报[2] 健康科技产品 - 视鹏科技推出基于外骨骼技术的智能助行与腰部保护装备 支持运动员康复训练[3] - 广东省新黄埔中医药联合创新研究院展示舌诊拍照设备 可生成体质报告[3] - 茶饮调配机可根据体质推荐配方[3] - 超声波药浴桶和音乐助眠沙发将分设于场馆周边和住宿区域[3] 相关ETF产品表现 - 食品饮料ETF(515170)近五日上涨0.84% 市盈率20.80倍 份额增加1.4亿份至66.5亿份 主力资金净流出8078.5万元 估值分位21.00%[5] - 游戏ETF(159869)近五日上涨8.05% 市盈率48.19倍 份额增加6100万份至53.5亿份 主力资金净流出8143.6万元 估值分位70.76%[5] - 科创半导体ETF(588170)近五日上涨4.52% 份额增加1200万份至3.8亿份 主力资金净流出1092.1万元[5] - 云计算50ETF(516630)近五日上涨7.94% 市盈率128.95倍 份额增加700万份至4.0亿份 主力资金净流入174.9万元 估值分位92.40%[6][7]
端到端全新范式!复旦VeteranAD:"感知即规划"刷新开闭环SOTA,超越DiffusionDrive~
自动驾驶之心· 2025-08-22 07:34
核心观点 - 提出"感知融入规划"新范式 将感知过程直接嵌入规划中 实现更全面和针对性的感知[5] - 设计VeteranAD框架 通过多模态锚定轨迹作为规划先验 引导感知模块预测关键交通元素[5] - 采用自回归策略逐步生成未来轨迹 每个时间步都结合针对性感知结果进行优化[5] - 在NAVSIM和Bench2Drive数据集上达到最先进性能 NAVSIM的PDM Score达到90.2[12][21] 技术架构 - 规划感知整体感知模块:在图像特征、BEV特征和交通体特征三个维度进行交互 实现对车辆、车道和障碍物的全面理解[6] - 局部自回归轨迹规划模块:以自回归方式解码未来轨迹 逐步调整锚定轨迹并结合感知结果优化[6] - 使用多模态轨迹查询 由锚定轨迹初始化 锚定轨迹从真实规划轨迹中聚类得到[14] - 采用位置引导的图像交叉注意力、BEV交叉注意力和交通体交叉注意力机制[15] 性能表现 - NAVSIM数据集:PDM Score达到90.2 显著优于UniAD的83.4和DiffusionDrive的88.1[21] - Bench2Drive开环评测:平均L2误差为0.60 优于所有基线方法[24] - Bench2Drive闭环评测:驾驶分数64.22 成功率33.85% 与DriveTransformer性能相当[25] - nuScenes数据集:平均L2位移误差降低0.10米 碰撞率减少27.2%[31] 方法优势 - 自回归解码相比非自回归方法性能更优 PDMS从88.6提升到90.2[30] - 三种注意力机制结合效果最佳 移除BEV注意力影响最大 PDMS下降1.1[28] - 训练时间约8小时 推理延迟22.3毫秒 与DiffusionDrive效率相当但性能更优[33] - 在复杂场景如车辆并入道路时能有效减速避让 避免碰撞[36] 行业背景 - 端到端自动驾驶将感知、预测和规划统一到框架中 避免多阶段信息损失[8] - 主流方法采用"感知-规划"顺序范式 而VeteranAD创新性地采用"感知融入规划"范式[3][5] - 早期基于规则的方法存在误差传播和有限场景覆盖问题 端到端方法逐渐取代模块化设计[8] - 闭环评估模拟完整反馈回路 开环评估在离线数据集测试轨迹预测[9]
WeRide Unveils WePilot AiDrive, A One-Stage End-to-End ADAS Targeted for Mass Production in 2025
Globenewswire· 2025-08-21 17:00
产品发布与技术创新 - 公司推出WePilot AiDrive单阶段端到端ADAS解决方案 与博世合作开发 距离双方两阶段方案量产仅隔6个月 [1] - 新方案将感知与决策集成至单阶段架构 实现同步"观察与行动" 类比人类驾驶员 带来更快响应速度 更短行驶路线及更高容错率 [2] - 系统已完成核心功能验证 预计2025年内实现量产与车辆部署 推动全球辅助驾驶解决方案向更智能 高效及普及化发展 [3] 技术架构与性能优势 - 单阶段端到端架构具备三大核心优势:可扩展算力平台支持高性能到中低功耗配置 通过模型蒸馏实现快速降级 专用中间件实现算法与硬件解耦 [4] - 支持纯视觉与多传感器融合方案 适应不同传感器配置 通过海量驾驶数据自动生成训练标签 实现低成本持续性能迭代 系统具备"越用越智能"特性 [4] - 模块化L2功能简化部署流程 加速系统集成与量产进程 专有中间件设计实现跨平台无缝适配 [4] 应用场景与功能表现 - 系统可处理复杂城市道路场景 包括拥堵路段变道 绕行突发施工 无保护路口转弯 跟车平稳加速等 [4] - 具备应对城中村窄路场景能力 可处理行人 对向车辆及路边障碍物的复杂交互 展现类人化L2自动驾驶与高强度安全性能 [4][5] - 方案覆盖从L2到L4级自动驾驶产品与服务 应用于出行 物流及环卫行业 测试运营范围遍及10国30余城 获六国自动驾驶许可 [6] 公司行业地位 - 公司为全球自动驾驶行业领导者及先行者 首家上市Robotaxi企业 入选《财富》杂志2024年"未来50强"榜单 [6] - 技术平台具备智能化 多功能 高性价比及强适应性特点 产品矩阵覆盖多行业交通需求 [6]