技术模型创新 - 公司首次提出包含自车和他车轨迹的驾驶世界模型，旨在更逼真地模拟自车与驾驶场景的交互，并能通过改变自车-他车轨迹生成多样化的新颖场景[1][8] - 为解决缺乏交互性、特征分布不匹配和空间映射困难三大缺陷，公司提出EOT-WM模型，将轨迹点投影到图像坐标系并在空白视频上绘制轨迹，生成用于学习的轨迹视频，实现统一视觉模态[6] - 采用时空变分自编码器对场景视频和轨迹视频进行编码，获得共享特征空间的场景视频隐变量和轨迹隐变量，确保时空对齐[7] 模型架构与训练 - 预训练阶段在云端训练32B视觉语言基座模型，包含3D视觉、高清2D视觉以及驾驶相关语料，随后蒸馏成3.2B的MoE模型以适应车端算力[1] - 后训练阶段引入action将模型转化为视觉语言行动模型，参数量接近4B，采用短链条思维链并利用扩散模型对未来4-8秒的轨迹和环境进行预测[1] - 强化学习阶段包含人类反馈强化学习和不依赖人类反馈的纯强化学习，基于舒适性、无碰撞、遵守交规三大指标自我进化，目标驾驶水平超越人类[1] 模型控制与评估 - 设计注入轨迹的扩散Transformer，将轨迹隐变量提供的运动引导集成到视频隐变量中，以便更精确地对噪声视频隐变量进行去噪[7][9] - 整个模型可在文本和轨迹控制下基于给定初始帧预测未来帧，并提出基于控制隐变量相似度的指标用于比较预测轨迹隐变量与真值轨迹隐变量[7][9] - 与GEM模型和英伟达Cosmos模型对比，指出GEM模型使用未来物体特征和人体姿态不切实际，Cosmos模型参数量达70亿以上且推理训练成本高昂[5] 研究进展与发布 - 驾驶世界模型论文第一版于2025年3月12日发布，AAAI 2026会议录用版于2025年11月19日发布[2] - 论文第三版于2025年7月31日发布，新增作者并担任项目负责人，同时移除另一位作者，增加对GEM模型和英伟达Cosmos模型的讨论[5] - 论文第四版主要根据AAAI排版要求进行微调和双栏排版，各项量化实验结果与第一版保持一致[5]

报告行业投资评级 - 投资评级：看好（维持）[1] 报告核心观点 - 互联网行业：双十一竞争回归极致低价及用户体验，AI云需求得到持续验证，主要云服务提供商上调资本开支指引，行业景气度强化 [5][26] - AI行业：Mid-training技术的兴起有望延续Scaling Law，提升了算力需求的可预见性，并刺激数据标注和Data Infra产业的AI化需求 [6][30][38] - 汽车与自动驾驶行业：乘用车市场受政策影响短期承压，但Robotaxi领域迎来重要进展，小马智行与文远知行港股上市，小鹏汽车宣布入局Robotaxi [37][45][48] 分章节内容总结 互联网行业 - 双十一大促期间（2025年10月9日-11月11日）全网零售额近2.4万亿元，同比增长超10% [16] - 平台份额分化，天猫淘宝占比37%，京东占比25%，抖音占比15%，拼多多占比9% [16] - 平台竞争焦点回归低价与用户体验，通过补贴、消费券及会员权益升级提升满意度；淘天主导家居家装与服饰，京东巩固3C数码及家电品类，抖音凭借内容生态切入户外、美妆、服饰等品类 [23] - 英伟达指引当前订单至2026年底有望实现5000亿美元销售额；主要云服务厂商（CSP）如亚马逊、微软、谷歌均上调资本开支指引，亚马逊2025年计划资本开支达1250亿美元 [26][27] - 全球云服务市场规模持续增长，2025年第三季度达？亿美元（原文数据缺失），同比增长22%；微软Azure云业务收入在2025年第三季度增速达40% [27] AI行业 - Mid-training技术介于预训练（Pre-training）与微调（SFT）之间，旨在通过更结构化的监督信号提升模型泛化能力，延续Scaling Law [6][30][33] - 该技术趋势意味着算力与资本的边际投入能获得更明确的边际产出，为CSP厂商上调资本开支提供底层支撑 [6][38] - Mid-training强化了对专业数据标注的需求，美国已诞生三家估值达百亿美元的数据标注独角兽企业（Scale AI, Surge, Mercor） [6][38] - 该技术同样刺激数据基础设施（Data Infra）的AI化需求，利好相关平台公司 [38] 汽车与自动驾驶行业 - 2025年11月1-9日，国内乘用车零售41.5万辆，同比下降19%，环比下降4%；新能源汽车零售26.5万辆，同比下降5%，环比增长16% [41] - 同期新能源车零售渗透率达64% [41] - 11月国内车市迎来近20款新车发布潮，包括智己LS9、岚图泰山、AION i60等新能源车型 [43][44] - 2025年11月6日，小马智行与文远知行同日于香港联交所上市，小马智行（绿鞋后）集资额可达77亿港元，文远知行募资总额（绿鞋前）达23.9亿港元 [45][46] - 小鹏汽车宣布入局Robotaxi，计划于2026年推出三款相关车型，车端算力高达3000TOPS，并率先接入高德平台 [48][53] 市场周度表现 - 本周（2025年11月17日-21日）恒生指数下跌5.1%，恒生科技指数下跌7.2%，恒生互联网科技业指数下跌5.9% [14][60] - 同期，港股通买入成交净额为353.06亿元人民币，环比增长55.6%；资金净流入居前的个股包括阿里巴巴-W（96.9亿港元）、小米集团-W（41.9亿港元）等 [62][65] - 恒生沪港通AH溢价指数为122.15，环比提升3% [65]

公司运营状况 - 毫末智行于11月22日被社交媒体曝出已正式解散，公司账户冻结，赔偿方案尚未公布，经与内部人士核实消息属实 [2][3] - 公司自2023年起出现严重人才流失，去年职能部门裁员约三分之一至近半，数据智能科学家贺翔离职；今年包括董事长张凯、技术副总裁艾锐、产品副总裁蔡娜、品牌官王佳等多位技术骨干及公关负责人相继离职，整个公关团队几乎均已离职 [5] - 公司官方公众号自2024年6月起停止发布自身资讯，仅整理行业资讯，最新更新停留在10月1日的一张节日海报 [5] 公司历史与技术发展 - 公司成立于2019年11月29日，前身为长城汽车2015年成立的智能驾驶系统开发部，核心团队融合了长城汽车技术骨干及来自百度、华为等公司的人才 [6] - 研发进展迅速，2020年11月推出首款末端物流自动配送车“小魔驼”；2021年12月发布自动驾驶数据智能体系MANA，截至2023年其学习时长超62万小时 [6] - 2023年4月发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT；其HPilot辅助驾驶系统3.0版本已打通高速与城市场景，截至2025年搭载于长城汽车近20款车型 [8] 市场地位与竞争格局变化 - 2024年3月，元戎启行开始为长城汽车提供端到端智能驾驶方案，包括无图城区NOA技术，并迅速搭载于长城多款车型 [8] - 业界认为毫末智行从长城的“亲儿子”变为“弃子”，其选择的高通Snapdragon Ride计算平台在研发中需克服较多新问题 [8] - 公司解散消息传出后，社交媒体上有相关车型用户对产品后续使用体验表示担忧和不满 [9]

公司业务发展 - 公司创业前两年专注C端市场，为自动驾驶与具身智能领域研发近50门课程 [1] - 公司今年初始收到大量企业业务需求，正式推出企业服务 [1] - 公司已积累近3年行业咨询与培训经验，全平台粉丝近40万 [1] 企业服务内容 - 企业服务包括品牌宣传、产业咨询、技术培训、团队升级 [5] - 服务旨在助力技术路线升级、团队人员升级并提供决策参考 [1] 行业合作与影响 - 公司已与国内多个高校、职业院校、Tier1、主机厂、具身机器人公司建立企业合作 [2] - 公司期望触达更多需要升级的企业以推动领域进步 [2]

无人配送车应用现状与规模 - 截至2024年底，无人配送车应用数量已超6000台，远超无人出租车领域头部企业3000台的总量[3] - 快递物流行业应用广泛，中通投入近3000台，极兔超1000台，顺丰约1800台，邮政计划未来3-4年集中采购7000台[3] - 头部企业新石器完成10亿元C+轮融资及超6亿美元D轮融资，九识智能完成两次B轮融资总计达4亿美元，迈入独角兽行列[3] 成本效益与运营效率 - 新疆精河县网点使用无人车每日配送500多件包裹，节省油费和人力成本200元，单日投递量达1000件可实现一年回本[2] - 嘉峪关市网点使用无人车一年可节省2.5万元油费、2万元保险与保养费用及2万元人力成本[7] - 无人车装满600件即可发车，每日可跑三四趟，而传统大货车需凑够1500件才发车，提升了配送灵活性[1][6] - 无人车电费成本极低，即使包裹装不满一车，跑一趟仅需几块钱电费，远低于传统车辆油耗[6] 技术迭代与适应性 - 九识智能无人车可在-30℃至60℃温度区间工作，并在辽宁阜新等极寒地区实现连续半年以上常态化运营[11] - 企业每年对车型进行完整迭代，自动驾驶算法基本维持"月更"，通过实路数据优化识别模型以应对风沙、雾雪等低能见度环境[11] - 新石器将自动驾驶模块与车体结构高度标准化，产线最快10分钟可下线一台车，核心部件成本较高峰期下降约七成[22][23] 商业化模式与成本下降 - 无人车价格从2018年的百万元降至2025年的4万-7万元（裸车），硬件成本从超过30万元降至约7万元[22] - 九识智能采用"低硬件价格+软件订阅"模式，5年总成本为12.78万元，较此前打包方案超过20万元大幅降低[23] - 规模化生产与自研计算平台替代进口模块，使综合成本降低50%以上[22][23] 政策与路权进展 - 截至2025年上半年，全国上百个城市开放无人配送车辆路权，但分布不均衡，酒泉、嘉峪关等地率先开放[15] - 嘉峪关市对购置无人车投资额达100万元以上的企业按投资额5%予以补助，单个企业最高不超过20万元[15] - 企业参与制定技术标准和路测细则，并通过本地化团队配合政府部门调整备案材料与车辆参数[17] 应用场景拓展 - 无人车填补地广人稀区域的"亏本地带"，如精河县面积是北京朝阳区的24倍，人口仅为其1/24，传统配送成本高[2] - 在青岛，无人车解决夜间配送难题，如食材供应链仓库在每晚11点至凌晨3点向4所学校配送蔬菜[8] - 深圳开放1257条无人车行驶路线，顺丰无人车10月配送订单量达68万单，环比增长55%[8] 行业挑战与短板 - 无人车实际续航约100公里，低于标称180公里，每日通常仅能完成3趟配送，第四趟因电量不足折返[26] - 车辆防滑能力与车体耐久性不足，车轮毂窄、车体薄，易出现磕碰损伤[26] - 交通事故责任认定尚未明确，法律层面缺乏对车辆所有者、运营方、算法方责任的清晰界定[25]

文章核心观点 - 希迪智驾作为“大疆教父”李泽湘孵化的硬科技企业，正第三次向港交所递交上市申请，有望成为“自动驾驶矿卡第一股”，其IPO进程是自动驾驶赛道的重要风向标 [4] - 公司凭借在封闭场景（如矿区）的务实商业化路径实现了高速营收增长，并确立了市场领先地位，但同时也面临持续巨额亏损、资金链紧张以及与投资方签订的对赌协议期限迫近等多重挑战 [4][18][19] - 此次IPO不仅是公司获取资金以维持研发和市场拓展的关键，也是对其创始人李泽湘能否在商用车自动驾驶这一复杂赛道复制大疆成功的重大考验 [5][21] 创始人背景与创业逻辑 - 创始人李泽湘是香港科技大学教授，因成功孵化并扶持大疆创新（全球市场份额超70%）而被称为“大疆教父”，并构建了“基地+基金+学院”的独特创业孵化体系，已深度参与孵化至少65家机器人相关企业 [10][11][12] - 李泽湘选择从矿区、物流园等封闭场景切入自动驾驶赛道，因其路线固定、环境可控，能更快验证技术并实现商业化落地，这延续了其务实的创业风格 [12][14] - 李泽湘通过多个渠道间接持有希迪智驾43.63%的股权，是公司的绝对核心掌舵者，核心团队包括拥有英国萨里大学博士学位的联合创始人与年轻的CEO [12] 公司业务与市场地位 - 公司专注于自动驾驶矿卡解决方案，是中国首个实现完全无人驾驶纯电矿卡车队和全球最大规模混合编组作业案例的企业 [14] - 2022年至2024年，公司营收从3105.6万元人民币飙升至4.10亿元人民币，产品销售市场份额达16.8%，成为中国最大的商用车自动驾驶企业，并稳坐自动驾驶矿卡解决方案市占率第一 [14] - 截至2024年底，已交付143辆自动矿卡及60套独立系统，并手握446辆矿卡和230套系统的指示性订单 [14] - 业务已从自动驾驶矿卡拓展至V2X车路协同和智能感知领域，形成多元格局，2024年V2X和智能感知业务分别占总营收的24.8%和13.1% [16] 财务状况与融资情况 - 公司成立至今已完成8轮融资，累计金额达15.46亿元人民币，投资方包括红杉中国、百度、联想控股、光大控股等顶级机构，2024年C+轮融资后估值高达90亿元人民币 [15][16] - 公司持续亏损且幅度扩大：2022年、2023年、2024年净亏损分别为2.63亿、2.55亿和5.81亿元人民币，三年累计亏损超10亿元人民币；2025年上半年营收4.08亿元人民币，净亏损高达4.55亿元人民币 [19] - 成本压力巨大，2025年上半年一般及行政开支达2亿元人民币，研发开支为1.51亿元人民币 [19] - 现金流紧张，截至2024年底，公司现金仅3.06亿元人民币，总负债超10亿元人民币，流动负债3.82亿元人民币，且已有近20个月的融资空窗期 [19] IPO挑战与市场风险 - 公司第三次递表港交所，采用“18C特专科技”通道，但面临一份对赌协议，必须在2026年2月5日前完成上市，否则投资方可要求回购股份，时间非常紧迫 [4][18][19] - 核心业务高度集中于矿区场景，该场景存在市场数量有限、智能化改造投资回报周期长、增长空间可能见顶的天然局限性 [19] - 市场竞争加剧，除了中科慧拓、踏歌智行等老牌对手，华为也已布局露天矿无人化解决方案并实现规模商用，凭借强大资源挤压市场份额 [20]

公司业务进展与规模 - 公司已交付20万辆搭载城市NOA（领航辅助驾驶）的量产车型，涉及10款车型 [2] - 2025年10月，公司在辅助驾驶城市NOA第三方供应商市场的单月市占率接近40% [2] - 公司月交付量从2025年初约3000台增长至年底约30000台，9月、10月均达到3万台 [2] - 按照规划，2026年公司量产交付将突破百万规模 [6] - 截至2025年10月，公司基于新一代辅助驾驶平台DeepRoute IO 2.0已达成5个定点合作项目 [7] 市场策略与客户合作 - 公司技术策略为率先布局无图技术，客户策略为深度绑定核心客户及核心车型，聚焦打造爆款而非广撒网式合作 [2] - 合作爆款车型案例：魏牌蓝山、坦克500近一年累计销量跻身细分市场前十，合计超10万辆；魏牌高山在搭载公司技术后，10月登顶新能源MPV销量榜首，达9928辆 [3] - 公司近期拿下一家国内头部新能源主机厂的全系辅助驾驶标配项目，该客户的SUV车型是中型SUV市场销冠 [3] - 公司CEO认为，现有客户已足以支撑2026年百万辆的交付目标 [6] 技术与产品优势 - 公司是第一家提供VLA（Vision-Language-Action）模型的第三方供应商，8月发布了搭载VLA模型的新一代辅助驾驶平台DeepRoute IO 2.0 [7] - VLA模型优势在于通过强化学习不断进化，具备对自然语言的理解与生成能力，使系统能输出行为解释，并具备COT（思维链）能力 [7] - VLA模型在深层场景理解与防御性驾驶能力上领先，尤其在处理遮挡场景方面表现优于传统端到端模型 [8] - 公司技术路径从多传感器前融合、无高精地图的Mapfree，演进至目前的端到端VLA架构 [7] Robotaxi业务规划 - 2026年是公司Robotaxi业务起飞的关键年份，预计年底前以消费级量产车落地Robotaxi [11] - 公司采用“渐进式”路径，目标成为全国首家以消费级量产车开展Robotaxi业务的企业 [11] - 公司已与无锡市政府达成战略协议，计划在无锡建设测试研发基地并落地Robotaxi业务，无锡和深圳有望率先部署 [11] - 公司基于量产程序、采用端到端技术完成了Robotaxi的牌照考试，新牌照意味着更强的无图化、泛化能力 [13] - 公司Robotaxi的三大优势：基于量产车使整车成本可控、基于海量数据飞轮训练模型、采用无图方案可在全国范围行驶 [14] 行业市场与竞争格局 - 辅助驾驶市场规模从2024年的62.5亿元增长至2025年的192.8亿元，预计2030年将达到603.3亿元 [6] - 2024年国内L2级及以上辅助驾驶乘用车渗透率达55.7%，预计2025年将提升至65% [6] - 行业竞争正快速收敛，传统L2方案如Mobileye逐渐被淘汰，城市NOA等高阶产品崛起 [6] - 公司CEO认为，明年竞争关键一是降低成本，二是提升体验，公司已针对不同需求准备了不同芯片方案和VLA技术 [6]

贵州瓮福江山新材料及电子化学品项目 - 占地3200多亩的首期项目投产在即，预计新增产值能力45亿元，有效补齐贵州氯、碱、硅等基础要素 [1] - 项目将对瓮福磷矿穿岩洞矿开采的低品位a层矿进行精深加工，实现价值跃升 [1] 数字经济与算力基础设施 - 中国电信贵州公司信息园算力中心已完成电影《哪吒之魔童闹海》的大量渲染工作 [3] - 该算力中心智算资源将在2026年超过3万P，服务能级从影视渲染拓展到气象分析、酒类酿造等领域 [3] - 贵州工业云平台累计带动近4000家企业上云用云，平台应用率达59.6% [18] 全省工业经济整体表现 - 工业对全省经济增长的贡献率从2020年的17.1%提升至2024年的36.7% [3] - 今年前三季度，全省全部工业增加值同比增长7.0% [3] - “六大产业基地”对规模以上工业增长的贡献率达89.8% [3] - 全省两化融合发展水平达到62.1 [18] 毕节磷煤化工一体化及新能源项目 - 毕节磷煤化工一体化项目是贵州历史上投资最大的产业项目，正以单日最多开挖25万立方米的速度推进 [5] - 项目建成后将形成“磷矿—磷酸—新能源材料”全产业链，实现产值1200亿元，带动就业1.4万人以上 [5] - 毕节累计建成新能源项目96个，装机规模581万千瓦，排全省第一 [5] 白酒产业智能化升级 - 全省白酒产业增加值同比实现正增长 [8] - 贵州珍酒推出全国首个酱香型白酒智能勾调平台，通过进化算法、深度学习等AI手段确保风味精准控制与高效勾调 [6] 高技术产业与创新成果 - 前三季度，全省高技术产业投资占全部投资的比重达10.0%，比上年同期提高0.9个百分点 [13] - 规模以上高技术制造业增加值同比增长18.1%，高于规模以上工业10.8个百分点 [13] - 贵州航宇科技发展股份有限公司产品进入美国GE、英国RR等六大全球顶级民用航空发动机制造商供应链 [14] - 翰凯斯PIXMoving生产的“土豆巴士”RoboBus基于AI原生底盘与L4级自动驾驶系统，已远销30多个国家和地区 [11] 高端装备制造与智能制造 - 中车贵阳车辆有限公司通过部署RFID射频识别装置，使机车每天作业频次平均减少22次，作业效率提升50%以上 [16] - 贵州初步完成酱酒、化工、材料、医药4个重点行业的数据分类分级指南和1000家中小企业数字化诊断评估企业遴选 [18]

文章核心观点 - 3D高斯泼溅（3DGS）技术，特别是前馈式3DGS（Feed-Forward GS），正成为自动驾驶、医疗、虚拟现实和游戏等领域的新兴重要技术栈 [2] - 场景重建或世界模型是行业急需攻克的关键场景，其中自动驾驶的业内闭环是核心痛点 [4] - 为满足行业需求，推出了《3DGS理论与算法实战教程》，旨在系统性地讲解从原理到实战的知识，帮助学习者全面掌握3DGS技术栈 [6] 技术应用与行业需求 - 3DGS技术已在多个领域获得广泛应用，主流技术方向包括2DGS、3DGS、4DGS和前馈GS [2] - 自动驾驶行业对场景重建和世界模型有迫切需求，业内闭环是真正的技术痛点 [4] - 传统三维重建领域也存在技术升级的刚需 [4] 课程内容与结构 - 课程核心算法涵盖静态重建3DGS、动态重建4DGS、表面重建2DGS、前馈式3DGS以及量产问题讨论 [6] - 课程设计思路是从计算机图形学基础讲起，逐步深入到3DGS原理、自动驾驶应用及前沿研究方向 [10][11][12][13][14] - 课程包含六个章节：3DGS背景知识、原理算法、自动驾驶应用、研究方向、前馈式3DGS及答疑讨论 [10][11][12][13][14][15] - 课程采用离线视频教学，配合VIP群内答疑和三次线上答疑，学习周期预计两个半月 [17] 课程具体章节重点 - 第一章重点讲解计算机图形学基础，包括三维空间表达、渲染管线及3DGS开发工具如SuperSplat、COLMAP和Gsplat [10] - 第二章深入讲解3DGS原理、核心伪代码及动态重建、表面重建等算法，实战部分使用英伟达开源3DGRUT框架 [11] - 第三章聚焦自动驾驶仿真重建，重点分析Street Gaussian、OmniRe和Hierarchy UGP三篇工作，实战使用DriveStudio [12] - 第四章探讨3DGS重要研究方向，包括COLMAP扩展、深度估计及Relighting，并分析其工业界应用与学术前景 [13] - 第五章梳理前馈式3DGS的发展历程与原理，讲解AnySplat和WorldSplat等最新算法 [14] 目标人群与学习收获 - 课程面向具备一定计算机图形学基础、了解视觉重建技术、并拥有Python和PyTorch基础的学习者 [19] - 学习者需自备GPU，推荐算力在RTX 4090及以上 [19] - 学后收获包括掌握3DGS理论知识和技术栈、熟悉算法开发框架、并能与学术界及工业界同行持续交流 [19]

公司战略与业务布局 - 公司在广州车展展示了围绕自动驾驶商业化的三大核心业务：Robotaxi线上线下运营、智驾数据解决方案以及面向千行百业的AI数据服务矩阵 [1] - 公司启动"Robotaxi+"战略，旨在发挥自动驾驶"运营底座"优势，通过低成本高质量数据驱动技术迭代和量产应用，形成"规模运营—获取数据—技术迭代—量产应用"闭环 [2] - 公司计划未来5年内将Robotaxi运营拓展至100个核心城市，构建超万辆的Robotaxi车队，并在100个城市建成可支撑每年10万辆Robotaxi的三级运维网络 [3] Robotaxi运营现状与发展 - 公司自2022年成为全球首个有人驾驶网约车与Robotaxi混合运营平台，截至2025年9月运营Robotaxi超300辆，服务覆盖广州、深圳及横琴粤澳深度合作区，运营站点超过10000个 [5] - 公司作为广州车展官方指定出行合作伙伴，连续第五年提供Robotaxi免费试乘服务 [1] 数据服务与技术创新 - 公司推出"如祺智驾数据采集车"方案，基于量产车型改装，可同时投入网约车服务和合规采集道路环境与司机驾驶行为数据，实现"一边赚钱、一边产数" [6] - 2025年9月公司首批超300辆智驾数据采集车已在广州常态化运营，通过自研数据标注平台实现原始数据高度自动化预标注，显著降低人力依赖 [7] - 公司专业标注团队规模超1500人，每月交付标注产能超过70万帧，服务包括腾讯、小马智行、理想汽车等100余家知名企业 [7] 新业务拓展与增长曲线 - 公司利用在智驾领域积累的数据处理能力，打造AI数据服务品牌"如祺数据"，将业务拓展至医疗、教育、金融、法律、生物等多个行业 [7] - 公司通过"Robotaxi+"战略面向监管机构、自动驾驶技术公司等提供一揽子解决方案，输出标准化商业模式以加速产业链商业化落地 [2]