Robotaxi 专家背景：国内领先在线移动互联网出行企业高级运营总监 Robotaxi 的核心技术包括识别技术、决策技术、定位技术、通讯安全技术和人机交互技术。核心技术中比较重要的是识别技术和决策技术。国外头部厂商一般采用激光雷达，而特斯拉采用摄像头加 AI 算法的技术方案。激光雷达价格昂贵，且长期来看不具备量产的成 本价格优势；而采用 AI 的 FSD 因其具有丰富的试驾数据供系统学习升级，系统成本会逐渐 降低。国内主要采用激光雷达，算法系统与特斯拉的 FSD 相比还有一定差距。 AI 是未来国内 Robotaxi 发展的主要方向；与国外企业相比，国内企业在识别技术上发 展持平，主要差距在于决策技术。同时，国外在法律法规、路况、保险政策支持方面对Robotaxi 的商业化发展更有优势。国内目前在武汉、北京、深圳地区投入的 Robotaxi 车辆已经开始在特定区域载客。随 着无人驾驶的推广和车企的智能化水平提高，Robotaxi 下一阶段的大规模应用预计在 2025 年。 Robotaxi 产业链中，上游和中游最具投资价值，包括传感器、芯片、算法供应商、制 造厂和生产自动驾驶汽车的车企。Q： 请问 Robotaxi 的核心技术包含哪些方面？答： Robotaxi 所依赖的关键技术涵盖了多个维度，其中包括但不限于高精度的识 别技术、智能高效的决策技术、精准无误的定位技术、可靠稳定的通讯安全技 术和人性化的交互体验技术。其中，识别技术负责车辆对外部环境的感知，例 如道路、行人、障碍物以及其他车辆等；决策技术则是基于识别结果，通过复 杂算法制定行驶策略，确保车辆能够在各种路况下安全、高效地行驶；定位技 术保障车辆在全球导航卫星系统(GNSS)和其他辅助定位手段的支持下，实时准 确地确定自身位置；通讯安全技术关乎车辆与其他交通参与者之间的信息交 换，以及数据传输过程中的安全性；而人机交互技术则是为了更好地服务乘 客，提供便捷舒适的乘车体验。Q： 在 Robotaxi 的核心技术中，识别技术和决策技术的重要性体现在哪里？国内 外在这两个领域的技术路线有何差异？答： 识别技术和决策技术在 Robotaxi 的应用中至关重要，前者决定了车辆能否全 面、准确地理解和解析周围环境，后者则直接关系到车辆在复杂交通情境下的 反应速度与正确决策。目前，国际头部厂商普遍倾向于采用激光雷达作为关键 感知设备，因为它能提供高分辨率的三维空间信息，有助于精确识别周边环 境。然而，特斯拉采取了一种与众不同的技术路径，即通过摄像头配合先进的 AI 算法来实现环境识别和决策，尽管初期投入较低，且随着大量实测数据的积 累和算法的不断迭代升级，系统成本有望进一步降低。在国内，多数企业选择了激光雷达为主的解决方案，尤其在识别技术方面，国 产技术和国际水平基本保持同步发展。然而，在决策技术层面，国内与国外先 进企业的差距更为明显，尤其是在复杂交通场景处理和智能决策算法的成熟度 上，尚有待提升和完善。Q： 国内外 Robotaxi 在法规环境和商业化进程上有何异同？答： 国外在 Robotaxi 的商业化进程中，往往拥有更完善的法律法规体系、更有利 于自动驾驶发展的路况条件以及更适应无人驾驶汽车的保险政策支持，这些都 为 Robotaxi 的大规模商业运营创造了有利环境。相比之下，国内虽在 Robotaxi 技术研发和应用上奋起直追，但在相关法律法规配套、保险制度创新等方面仍 存在一定发展空间。值得一提的是，国内已在武汉、北京、深圳等地启动了 Robotaxi 的试点运行项 目，允许自动驾驶出租车在特定区域内载客运营，这标志着我国 Robotaxi 的商 业化探索进入了实质性的落地阶段。随着无人驾驶技术的不断进步和各大车企 智能化水平的不断提升，业界预测，Robotaxi 有望在 2025 年前后进入下一阶段 的大规模应用阶段。Q： 在 Robotaxi 产业链中，哪些环节更具投资价值？答： Robotaxi 产业链庞大且复杂，涉及众多上下游产业环节。其中，上游和中游 环节尤具投资潜力。上游主要包括传感器生产商，比如提供激光雷达、摄像头 等核心感知部件的企业；芯片制造商，他们提供的高性能计算芯片是自动驾驶 算法得以高效运行的基础；以及提供深度学习算法、自动驾驶软件系统的高科 技公司。中游则涵盖那些整合硬件与软件资源，具备高度自动化生产能力的汽 车制造商和专门生产自动驾驶汽车的车企。投资这些环节，不仅能把握住 Robotaxi 产业发展前沿，也有望在未来市场爆发时收获丰厚回报。