公司动态 - Helm.ai正式发布基于摄像头的纯视觉城市环境解读系统Helm.ai Vision，标志着其在自动驾驶技术领域迈出关键一步 [1] - 公司正与本田汽车合作，将该技术整合到2026年推出的本田Zero系列电动汽车中，可实现解放双手驾驶和视线移开功能 [1] - 公司商业模式聚焦于将软件及基础模型授权给汽车制造商，目前正与多家原始设备制造商进行谈判 [1] - 公司总部位于加州，其视觉优先技术路径与特斯拉相似，但具备与其他传感器协同工作的基础模型 [2] - 公司已成功筹集1.02亿美元资金，投资者包括Goodyear Ventures、Sungwoo HiTech和Amplo等 [3] 技术特点 - Helm.ai Vision系统通过整合多个摄像头图像生成鸟瞰图，优化车辆规划和控制系统 [3] - 系统已针对英伟达和高通等公司的硬件平台进行优化适配，可无缝整合进现有车辆系统架构 [3] - 公司核心技术以视觉为中心，与特斯拉的摄像头系统理念一致，认为可有效控制成本 [2] - 系统能与汽车制造商自主研发的预测和规划技术协同工作，实现更高级别自动驾驶功能 [3] 行业对比 - 特斯拉同样依赖基于摄像头的系统构建自动驾驶技术，认为其他传感器会增加成本 [2] - Waymo和May Mobility等公司采用雷达、激光雷达和摄像头的多元传感器组合策略 [2] - 业内专家认为其他传感器可作为摄像头备用，在低能见度条件下确保安全性 [2]

视觉语言模型在自动驾驶领域的应用 - 大模型技术正在智能驾驶领域快速落地，VLM（视觉语言模型）和VLA（视觉语言动作模型）成为关键技术方向 [2] - VLM侧重基础能力如检测、问答、空间理解和思维链推理，VLA更关注动作生成如轨迹预测 [4] - 学习路径建议先掌握VLM再扩展到VLA，VLM结合扩散模型可实现多模态轨迹预测 [4] 技术社区与资源 - 知识星球提供自动驾驶全栈学习路线图、硬件/代码资料及行业招聘信息，已吸引华为天才少年等专家加入 [4] - 社区覆盖四大板块：技术分类汇总、顶级学者直播、求职资源、问题解答，形成"课程+硬件+问答"闭环 [5] - 目标3年内建成万人规模的智能驾驶与具身智能社区，已与多家企业建立学术-产品-招聘全链路合作 [4] 前沿技术方向与数据集 视觉大语言模型 - 汇总10个Awesome资源库，涵盖智能交通LLM、AIGC、CLIP提示学习、模型安全等领域 [6] - 基础理论包括预训练、迁移学习、知识蒸馏三大方向 [7][10][11] 数据集规模 - VLM预训练数据集从SBU Caption（2011年1M图文）发展到LAION5B（2022年5B图文） [13] - 自动驾驶专用数据集包括NuScenes（2020年多模态）、Waymo Open Dataset（2020年）等19个主流数据集 [19] 关键技术应用 智能交通系统 - 2022-2023年出现多模态车辆检索系统，支持自然语言查询跟踪车辆 [21] - Tem-adapter等模型将图文预训练迁移到视频问答任务 [21] 自动驾驶感知 - VLPD（2023）通过视觉语言自监督提升行人检测 [22] - OpenScene（2023）实现开放词汇的3D语义分割 [22] 轨迹预测与规划 - GPT-Driver（2023）、DRIVEVLM（2024）等模型将LLM融入运动规划 [23] - 扩散模型应用显著，如DiffusionDrive（端到端驾驶）、MagicDriveDiT（高分辨率视频生成） [37] 世界模型研究进展 - 2024年涌现DriveWorld、Vista等模型，实现4D场景理解与高保真可控生成 [30] - 核心突破包括：InfinityDrive突破时间泛化限制、DriveDreamer4D增强4D重建 [30] - 17篇顶会论文覆盖物理仿真、多模态LLM融合等方向 [28][29][30] 端到端自动驾驶 - 两大资源库汇总200+篇论文，跟踪E2E驾驶最新进展 [39][43] - 关键挑战包括长尾分布处理、多任务学习、安全验证等 [43][53] - SparseAD（稀疏query范式）、GenAD（新范式）等2024年新方法提升性能25% [46]

端到端自动驾驶挑战赛背景 - NAVSIM v2端到端自动驾驶挑战赛是CVPR 2025 Autonomous Grand Challenge的重要赛事之一，重点评估模型在复杂驾驶情境下的决策鲁棒性与安全性[1] - 测试集包含困难驾驶场景及3D渲染延伸场景，考验模型泛化能力[1] 团队与比赛成绩 - NVIDIA与复旦大学组成的团队获得NAVSIM v2挑战赛冠军[2] - 最终方案EPDMS指标达到49.4，创下当前最先进规划表现[14] 技术方案演进 - 从模仿学习扩散模型转向基于规则的知识蒸馏范式Hydra-MDP[2][4] - Hydra-MDP框架使用多模式轨迹候选与环境交互奖励信号，提升复杂场景决策安全性[4] - 新提出的GTRS框架融合动态生成与静态词表轨迹评分策略[5] GTRS框架核心技术 - 包含三大核心组件：扩散模型轨迹生成器、超密集轨迹词表、传感器视角扰动与精细化评分模块[5] - 动态轨迹生成弥补静态词表多样性不足，带来EPDMS指标+1.1%提升[7] - GTRS-Dense模型采用随机Dropout策略，实现EPDMS+1.4%性能提升[10] - GTRS-Aug模型引入传感器增强与轨迹精细化评分，EPDMS提升+2.8%[12] 模型集成策略 - 融合扩散策略生成的动态轨迹与静态词表轨迹[14] - 联合使用GTRS-Dense和GTRS-Aug等多评分器进行轨迹评估[14] - 集成方案充分发挥各模型在泛化性和鲁棒性方面的互补优势[14]

国内新闻 氢能产业 - 福建省发布氢能产业中长期规划，目标到2030年建成50座加氢站、10条运营示范线，燃料电池汽车产量达6000辆/年，氢能产业总产值突破600亿元/年 [3] - 红旗氢燃料电池汽车通过关键试验，氢耗降低15%，实现100%自主研发的燃料电池混合动力能量管理策略 [5] - 中国燃料电池汽车累计推广超2.8万辆，建议加强干线物流等场景示范应用 [11] 新能源汽车与电池技术 - 上海南港口岸5月出口车辆7.2万辆，同比增长200.9%，其中国产品牌同比增长465% [4] - 字节跳动与比亚迪合作共建AI实验室，加速锂电池研发，电解液AI模型BAMBOO显著提升研发效率 [6] - 国轩高科全固态电池PACK系统开启装车路测，首条中试线已贯通 [9][10] 自动驾驶与车联网 - 百度萝卜快跑在香港东涌扩区测试，安全行驶里程超15000公里 [7] - 华为预测5G车联网占比将从2025年的30%提升至2030年的95% [8] 国外新闻 氢能与自动驾驶 - 德国杜塞尔多夫建成欧洲最大加氢站，日供氢量达5吨，支持多种车型 [13] - 大众MOIA发布全自动驾驶汽车ID. Buzz AD，计划2026年在欧美大规模部署 [14][15] 电动汽车与快充技术 - 宝马iX3充电功率突破400千瓦，10分钟补能350公里（WLTP工况），续航达800公里 [16] 半导体与AI合作 - Cadence与三星深化合作，利用AI驱动设计解决方案加速AI数据中心及汽车芯片研发 [17] 商用车 政策与市场 - 河南发布老旧货车报废更新补贴政策，最高补贴14万元，覆盖国三、国四中重型货车 [19] - 苏州金龙品牌价值超1000亿元，连续18年入选“中国500最具价值品牌” [19] 新能源商用车 - 陕汽质子汽车交付百辆新能源电动自卸车，搭载高能量密度电池系统和大功率驱动电机 [20] - 宇通C系列豪华客车登陆斯里兰卡，推动当地公共交通智能化升级 [21]

核心观点 报告围绕宏观经济、资本市场、固定收益、行业发展等多领域展开分析，指出陆家嘴论坛推动资本市场改革，行业政策影响各板块发展，市场配置需关注不确定性下的机会与风险 [2][3][4] 宏观经济 - 6月18日陆家嘴论坛开幕，央行行长宣布8项金融开放措施，显示搞活国内金融市场、加大对外开放的政策取向 [2] - 6月19日凌晨联储按兵不动，基准利率维持在4.25%-4.5%，2025年维持2次降息指引，2026年降至1次，因关税预计夏季向通胀传导，需观察后续经济数据再决定是否降息 [2] 资本市场 - 6月18 - 19日陆家嘴金融论坛举行，有望推动资本市场改革和发展，关注建设上海金融中心、设立数字人民币国际运营中心、深化科创板和创业板改革三大重点，大金融、数字经济/支付、科创或受益 [3] 固定收益 - 近期影响资产的宏观主线切换，市场对关税敏感度下降，对经济数据、地缘局势关注度提升，重申“重赔率+重左侧+重交易”配置策略，当前权益资产赔率欠佳，债券、黄金等避险资产胜率相对更高 [4] 银行/证券 - 2025陆家嘴论坛开幕，央行宣布8项金融开放举措，证监会发文在科创板设置科创成长层、重启第五套标准上市，启用创业板第三套标准上市，支持科技发展，个股关注优质区域行、主动权益欠配标的、港股股息优势大行及优质头部券商 [4] 电力设备与新能源 - 6月16日美国参议院发布“大而美”法案修订草案，将风电光伏税收抵免提前退坡，延长储能等其他设施税收抵免，放松对外国敏感实体限制，或利好国内产业链，推荐阳光电源等公司 [6] 电子 - 3D打印技术突破、成本下探、DIY场景突破，加速在消费端拓展，海外个性化制造需求叠加潮玩经济热潮，或带动消费级3D打印需求增长，关注3D打印零组件及3D扫描环节投资机会 [7] 科技 - 自动驾驶是最具落地潜力的物理AI应用之一，行业发展提速，报告剖析核心要素，解答投资者关键争议焦点的十个问题 [8] 重点公司 - 首次覆盖领展房产基金，给予“买入”评级，目标价50.59港元，其核心资产聚焦本地必选消费场景，未来人民币升值等因素有望推动估值修复 [9] 评级变动 | 公司/个股 | 代码 | 目标价（元） | 评级调整 | 2025EPS（元） | 2026EPS（元） | 2027EPS（元） | 日期 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 领展房产基金 | 823 | 50.59 | 买入(首次) | -3.43 | 0.97 | 3.82 | 2025-06-19 | | 惠泰医疗 | 688617 | 519.50 | 买入(首次) | 9.28 | 12.20 | 15.83 | 2025-06-14 | | 周大福 | 1929 | 16.00 | 增持→买入 | 0.59 | 0.76 | 0.84 | 2025-06-13 | [10]

汽车行业出海趋势 - 今年以来汽车出口保持良好态势 5月出口55 1万辆环比增长6 6%同比增长14 5% 1-5月出口249万辆同比增长7 9% [1] - 头部车企出口数据亮眼 比亚迪5月海外销售新能源汽车8 90万辆创历史新高 1-5月海外销售37 42万辆同比增长超100% [1] - 上汽集团发布海外3 0版Glocal战略 未来3年将推出17款全新海外车型包括SUV轿车MPV皮卡等 [1] 整车企业海外布局 - 比亚迪海外工厂遍布全球 泰国工厂年产能15万辆包含整车四大工艺和零部件工厂 在巴西匈牙利乌兹别克斯坦等国设有乘用车生产基地 [2] - 广汽集团坚持"品质出海""科技出海""服务出海"和"生态出海" 在埃塞俄比亚布局全产业链包括充电网络与储能系统及KD工厂项目 [2] - 广汽集团在埃及推进CKD本地化生产项目 规划2026年下半年量产年产值超8000万美元 在巴西规划2030年构建完整产业链生态 [2] 自动驾驶企业全球化 - 文远知行与迪拜RTA及Uber合作 今年内上线商业化Robotaxi服务 2026年第一季度实现纯无人商业运营 [2] - 文远知行已在全球10个国家30个城市开展自动驾驶业务 是唯一拥有5个国家自动驾驶牌照的科技公司 [3] - 小马智行在韩国卢森堡及中东布局自动驾驶业务 全球测试里程超4500万公里 全无人驾驶测试里程超800万公里 [3]

据华尔街日报：Waymo计划将其自动驾驶出租车引入纽约市。 ...

智通财经6月19日电，据报道，Waymo计划将其自动驾驶出租车引入纽约市。 ...

端到端自动驾驶技术发展 - 近半年端到端自动驾驶领域推荐度最高的10篇论文由深蓝AI调研数十位一线研究者得出，涵盖扩散模型、视觉语言模型等技术路线[2][20][22] - 理想汽车与中科院计算所、清华联合发布的TransDiffuser论文入选TOP2，采用扩散模型生成轨迹，PDMS得分达94.85[3][10][15] - 行业呈现技术融合趋势，包括3DGS强化学习框架、VLM知识蒸馏、车路协同等创新方向[27][45][63] TransDiffuser技术架构 - 采用编码器-解码器结构，场景编码器处理图像/LiDAR数据生成多模态特征，去噪解码器基于DDPM迭代生成轨迹[10][11] - 关键创新包括无锚点轨迹生成和多模态去相关优化机制，解决模式崩溃问题并提升轨迹多样性[16] - 使用NAVSIM数据集训练，输入8视角图像+5传感器LiDAR，输出8个路径点覆盖4秒轨迹[15] 理想汽车技术路径 - 理想VLA采用单系统架构，通过diffusion将action token解码为轨迹，相比VLM双系统具备更强语义理解能力[4][7] - 技术实现上先输出action token再生成轨迹，未直接输出控制信号，未来可能扩展至油门方向盘控制[4][5] - 采用ODE采样器优化使diffusion在2-3步内生成稳定轨迹，解决传统扩散模型效率低的问题[7] 行业技术标杆 - UniAD获得CVPR 2023最佳论文，首次整合感知预测规划任务到统一框架，成为行业基准[69] - VAD提出矢量化自动驾驶范式，通过实例级规划约束提升安全性，获ICCV 2023奖项[69] - 行业综述论文系统分析250+篇研究，梳理端到端自动驾驶的挑战与未来趋势[69] 前沿技术方向 - 3DGS强化学习框架RAD实现碰撞率降低3倍，开创基于3DGS的RL训练范式[27][30] - VLM-AD通过文本注释数据集提炼VLM知识，使碰撞率降低57.4%[29][32] - HiP-AD采用可变形注意力机制，在nuScenes数据集实现0.7%闭环碰撞率[55][61]

6月18日，香港特别行政区运输署发布消息称，萝卜快跑已获批在香港东涌的指定路段和时段开展测 试，进一步丰富自动驾驶应用场景。这是继4月底，香港运输署更新自动驾驶车辆试行牌照并扩大萝卜 快跑自动驾驶车辆在香港的测试区域后，萝卜快跑在港发展的又一新突破。 记者了解到，这是萝卜快跑自2024年12月落地香港后的第三次扩区。在半年内，其测试范围从最初的机 场周边逐步延伸至北大屿山核心区域，如今已深入东涌城市生活圈，将测试范围延伸至交通情境更复杂 的道路。根据香港运输署最新评估，其在不同道路场景中表现稳定，安全行驶里程已超15000公里。 此外，今年6月12日—15日，2025国际汽车及供应链博览会(以下称"车博会")在香港亚洲国际博览馆举 办，萝卜快跑作为唯一提供动态试乘体验的自动驾驶企业首次亮相展会。车博会期间，香港财政司副司 长黄伟纶一行莅临香港车博会现场参观萝卜快跑展区，详细了解最新的自动驾驶技术和智能出行解决方 案，并在附近公开道路试乘体验萝卜快跑第六代自动驾驶车。香港财政司副司长黄伟纶在下车后，表示 乘坐萝卜快跑的整个体验良好，期望日后真正落地，应用到市民的日常生活当中。 百度智能驾驶国际化业务总经理牛昊天 ...