以下文章来源于邻章 ，作者邻章 邻章 . 解读行业发展趋势与公司产品服务。数字化、AI、云计算、公司财报、智能硬件、消费创新是关注重 点。 来源 | 邻章 这一次，特斯拉没有跳票。 6月22日， #特斯拉无人驾驶出租车Robotaxi 服务在得州奥斯汀正式上线，#焕新ModelY 成为第 一批#Robotaxi 开始接待乘客。 据悉首批将有十台焕新Model Y投入运营，后续预计将有Cybercab等更多车辆加入车队，并进一 步拓展运营范围。 当前， #特斯拉Robotaxi 仍在地理围栏内进行试运营，首批也仅有受邀用户可以体验，受邀用户 可通过Robotaxi APP在现运营范围内呼叫车辆，同时需绑定银行卡进行扣款付费操作。 若客户拥有自己的特斯拉账户，那么在客户上车前Robotaxi将自动同步用户如支付信息、媒体、 娱乐、应用、座椅调节信息等车辆设置信息，从而为用户提供更为私人化和个性化的体验。 这种信息同步能力，也是当前特斯拉Robotaxi区别于传统出租车以及竞争对手们的一大特征。 马 斯 克 眼 中 的 特 斯 拉 关 键 机 会 之 一 事实上，Robotaxi是过去多年来马斯克反复对外传达的特斯 ...

特斯拉Robotaxi试点启动 - 特斯拉在得克萨斯州奥斯汀市正式启动Robotaxi试点服务，首批乘客支付固定费用4.20美元（约合人民币30元）[1] - 服务基于Model Y车型改造，搭载自研视觉感知系统和FSD软件，运营时间为每天6点至午夜，服务区域集中在奥斯汀市中南部[2] - 每辆车配备安全员和健康监测传感器，车内摄像头和麦克风默认关闭以保护隐私[2] - 目前仅限受邀用户参与，包括部分员工、车主和Powerwall用户[2] - 内部数据显示当前运营数据为112次乘车、499英里[3] 技术路线与团队 - 特斯拉采用以摄像头为核心的计算机视觉解决方案，而非Waymo依赖的雷达传感器阵列[6] - AI团队核心成员包括印度裔工程师阿肖克·埃卢斯瓦米和德国工程师米兰·科瓦奇[12] - 阿肖克是特斯拉AI/Autopilot团队首位成员，现任Robotaxi项目AI团队负责人[13][16] - 马斯克高度评价阿肖克对特斯拉自动驾驶技术的贡献[17] 自动驾驶技术进展 - 当前测试版本基于FSD 13.2.9深度微调，针对奥斯汀本地路况优化[18] - FSD 14.0版本预计参数将达45亿（现有版本4.5倍），计划2025年底推出[19] - 技术突破包括记忆窗口从10秒扩展至30秒，提升动态环境决策能力[19] - 代码精简近90%，用神经网络替代传统条件判断逻辑[22][23] - 采用"低秩适配器"技术实现地域规则动态适配，避免开发独立模型[22] 运营与竞争情况 - 当前运营车辆数量在10-20辆之间[28] - 用户体验反馈行驶过程顺畅，车内提供视频游戏等娱乐功能[30][31] - 服务暂不支持小费功能[32] - Waymo已在多个城市商业化运营，累计完成1000万次付费乘车[5] - 国内百度萝卜快跑、小马智行等企业已在多个城市开展无人驾驶出行服务[35] 算力与未来发展 - 特斯拉超级算力中心支持技术发展，算力规模年增长4-7倍[24] - 预测全自动化将使全球GDP每10年增长100-1000倍[25] - 马斯克预测2026年可能出现"在任何任务上都比人类聪明"的数字超级智能[26]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：Robotaxi、无人物流 - **公司**：特斯拉、百度、小马智行、文远知行、博特利、耐世特、德赛西威、经纬恒润、中原智信、云内动力、新时达、白犀牛、广汽集团、北汽蓝谷、东风科技、速腾光电 纪要提到的核心观点和论据 - **美国市场商业化进展**：美国对Robotaxi商业化落地态度开放，2024年12月发布全球首个针对Robotaxi法规框架草案，各州积极推进自动驾驶立法，部分州允许特定级别自动驾驶车辆一定条件下不配置安全员，2023年领先企业取得旧金山全天候商用无人驾驶运营牌照[2] - **国内市场商业化进展**：2025年被定义为Robotaxi商业化元年，政策端高级别自动驾驶法案完善，开展车路云一体化试点推动基础设施建设；技术端持续研发投入，L2+级别辅助驾驶成本下降，如小马智行第七代RoboTaxi降本60% - 70% [1][4] - **特斯拉代表性进展**：拥有庞大车队，通过运营提升无人驾驶功能使用率，加速数据采集和模型优化；创新商业化运营靠软件和服务盈利，改变合作局面控制成本；今年6月将在德州奥斯汀部署10 - 12辆无安全员测试车，目标几个月内测试车辆达1000台，2026年运营车辆达11万辆[5][6] - **百度发展情况**：已在国内11个城市落地自动驾驶出行服务，开展车内无人示范运营；2025年第一季度提供全球出行服务超1140万次，同比增长约75%；技术渗透至国内36个城市及多种应用场景[7] - **小马智行和文远知行动态**：小马智行进入量产元年，年底计划部署约1000辆车，与Uber合作在中东测试；文远知行车队进入三大洲十座城市，获Uber追加1亿美元投资，在阿布扎比开启纯无人化运营，未来五年计划拓展至15座新城市[8] - **其他企业布局合作**：海外特斯拉与Uber、WeRide探索商业化；国内小马智行、文远知行、百度萝卜快跑推进业务，广汽集团、北汽蓝谷、东风科技有相应布局，如北汽蓝谷与小马智行合作车型预计八九月份量产[9] - **无人物流企业参与情况**：中原智信开发室外重载AGV车辆，云内动力携手开发无人物流产品，新时达是国内最大L4级别无人配送车厂商，白犀牛专注中短途运输和商超配送[10][11] - **相关企业优势及前景**：博特利是线控制动领域龙头，在R4级别自动驾驶有优势；耐世特是线控转向领域重要参与者，将受益于高级别自动驾驶发展；德赛西威和经纬恒润是域控制器市场龙头，将受益于单车SP提升[12][13][14] - **激光雷达重要性**：高级别自动驾驶对激光雷达有需求，速腾光电等制造商放量增长将带动业绩弹性，为汽车板块提供投资机会[16] 其他重要但可能被忽略的内容 - 无人物流企业通过硬件降本、技术迭代和政策支持推动L3级别以上自动驾驶布局，实现从技术到落地完整闭环，加速行业发展[11] - 政策推动Robotaxi商业化落地将带来上游环节投资机会，需关注相关企业动态[17]

大盘表现 - 沪指早盘震荡最终收红0 07% 深成指和创业板指小幅下跌 [3] - 成交额放量400多亿达到6679亿 显示主力资金暗流涌动 [3] - 近3500只个股下跌 呈现赚指数不赚钱行情 [3] 可控核聚变行业 - 融发核电实现4连板 利柏特涨停 板块热度高涨 [3] - 政策端美国放宽核能监管 中国能源局表态支持核聚变研发 [3] - 技术端美国NIF设施实现净能量增益 国内在建实验堆投资超600亿 [3] - 全球市场规模未来有望突破万亿 被视为十年十倍赛道 [3] 无人驾驶行业 - 云内动力 通达电气等小票涨停 四川金顶等传统企业跟涨 [4] - 百度萝卜快跑在中东扩张 Waymo完成1000万次无人驾驶行程 [4] - 特斯拉FSD在中国遇冷但全球商业化加速 中国企业从技术输出升级为标准输出 [4] - 百度参与迪拜智慧城市建设 板块可能复制新能源车走势 [4] 大消费行业 - 会稽山 友阿股份等消费龙头集体涨停 释放复苏信号 [4] - 河南出台提振消费方案 家电以旧换新补贴加码 [4] - 小米一季度营收增长47% 拼多多营收站上950亿 消费韧性超预期 [4] - 消费板块估值处于低位 主力资金有补涨需求 [4] 表现不佳行业 - 宠物经济 美农生物下跌 因海外需求不及预期和国内标准升级 [5] - 互联网电商受直播带货挤压 传统平台流量红利见顶 [5]

王忠林说，"湖北科教资源富集、产业基础雄厚、应用场景丰富，能够为百度公司发展人工智能等提供广阔舞台。" 据"湖北发布"消息，4月24日下午，湖北省委书记王忠林与赴武汉参加2025百度AI开发者大会的百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏座谈交 流。"人工智能"是此次座谈重要关键词之一。 当前，人工智能正从技术探索阶段迈向规模化应用阶段，赋能千行百业。今年的政府工作报告提到，持续推进"人工智能+"行动，将数字技术与制造优 势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装 备。从全国层面来看，北上广深等城市拥有人工智能发展的先发优势，但中部地区也正在不断发力，加快布局人工智能产业。 以湖北为例。这几年来，湖北持续推动人工智能产业发展。2022年，湖北全省人工智能核心产业规模约516亿元，在中部六省中位居第一；2023年，湖北 人工智能核心产业规模超过700亿元。湖北发布的《湖北省推进人工智能产业发展三年行动方案（2023—2025年）》提出，力争到2025年，全省人工智能 产业规模超过1500亿元，人工智能总体技术与产业发展水 ...

以下文章来源于晚点Auto ，作者晚点团队 晚点Auto . 从制造到创造，从不可能到可能。《晚点LatePost》旗下汽车品牌。 五年时间重构技术路线，"我们没有放弃在黎明前的那一刻"。 文丨程曼祺 编辑丨宋玮 Waymo，百度，再到 8 年前开始的创业——小马智行联合创始人兼 CTO 楼天城，可能是中国最懂 L4（全 无人级别）自动驾驶的人。 今年，百度萝卜快跑在武汉出圈，Google 旗下 Waymo 在旧金山的日均单量超过当地出租车，Robotaxi （无人出租车）和 L4 都在低谷反弹。 在小马智行于美股 IPO 后，我们与楼天城聊了他思考和实践着的 L4 技术：他几乎没提今年自动驾驶领域 最火的 "端到端"。 在他看来，描述车端模型架构的端到端本就不是关于 L4 的 "对的问题"。 真正的关键，是训练车端模型的虚拟环境，楼天城称之为 "世界模型。 楼天城说，世界模型是车端模型的 factory（工厂），L4 自动驾驶技术的真正差别在 "工厂" 的精度，因为 它会决定它所生产的产品，即车端模型的上限。 这套与流行的 "端到端" 相去甚远的方法背后，是小马智行过去 5 年经历的技术路线切换，楼天城总结 ...