今天分享的是:2024年L4自动驾驶,Robotaxi研究十问(整体框架篇)
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本文围绕L4自动驾驶的Robotaxi展开研究,探讨了行业发展中的诸多关键问题,核心内容如下:
1. 商业化进程:自动驾驶技术虽已探至L4,但大规模商业化仍停留在L2。L2级辅助驾驶成熟,部分车企在此基础上发展高速及城市NOA,部分公司技术达L4。不过,多数车企为规避监管和责任,不以L3宣传产品。
2. 技术路线与算法逻辑:发展路径分渐进式和跃进式。渐进式从L1 - L3人机共驾过渡到L4,如特斯拉、蔚小理等车企,靠量产车收集数据优化算法;跃进式直接研发L4,像Waymo、百度等科技企业,用大规模车队路测数据训练算法。
3. 产业汇集点:Robotaxi成为技术汇集点。跃进式路线商业化遇阻,Waymo估值下滑,厂商寻求技术和场景降维;渐进式路线下,城市NOA成为ADAS主战场,其技术需求与Robotaxi类似,为相关企业入局奠定基础。
4. 产业格局:“主机厂 + 自动驾驶企业 + 运营商”是Robotaxi主流合作模式,如“Waymo + 捷豹 + Uber”。但特斯拉一体式模式也具竞争力,中长期两种模式可能并行。
5. 感知技术路线:纯视觉方案硬件成本低,但对软件要求高,安全性存疑;多传感器融合方案更可靠,现有Robotaxi多采用此方案。随着技术发展,视觉方案有望成主流,但仍需雷达作冗余。
6. 发展历史与关注点:自动驾驶历经导入期、冷静期、落地期和出清期。当前,Robotaxi短期竞争力在运营规模,长期看技术路径和平台效应。技术方案明确后,生态优势将凸显。
7. 端到端算法:自动驾驶架构向端到端融合发展,该架构信息传递无损,能全局优化自动驾驶性能,但对算力和数据要求高。特斯拉引领创新,国内厂商多处于发展初期。
8. UE打平问题:以萝卜快跑为例,目前单均成本高于单均收入,商业化关键在于降低单位车占用的安全员数量和提高单量。
9. 政策与消费者认知:中美积极出台政策支持Robotaxi发展,但安全是政策放开的关键瓶颈。消费者对自动驾驶容错率低,不过市场接受度在提升。
10. 重点公司:滴滴与广汽合作构建商业生态闭环,凭借数据、生态和运营优势发展;小鹏首发端到端大模型,感知技术领先;百度Apollo平台开源,生态赋能强大,在Robotaxi产业优势明显。
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