Robotaxi面临的就业替代效应与商业落地路径研究

出品机构：甲子光年智库研究指导：宋涛研究团队：翟惠宇发布时间：2022.08 Part01智慧共享出行的远大蓝图P02 目录 Part02Robotaxi面临的层层桎梏P09 Part03建设智能汽车共享的理想国P17 Part04产业协同探索商业落地之路P22 1.1Robotaxi将是未来地面共享出行的理想形态 p随着汽车产业“电气化”“智能化”“网联化”“共享化”进程的不断发展，集“四化”于一身的Robotaxi代表了未来地面共享出行的理想形态 p在未来，乘用车对于消费者的不动产属性将逐渐弱化：汽车行业由纯硬件产品的销售向出行服务的供应转型，产业协同共进，通力打造VaaS（Vehicle asaService）新模式，地面交通的使用效率大幅提升 1.2汽车定位开始转变，新基建下的智慧出行将链接贯穿数智生活全场景 p基于新一代信息技术打造的智慧生活，将实现人类衣、食、住、行、教育、医疗、养老等各种生活场景与方式的全方位覆盖，大幅提升城市居民生活品质与效率，而这离不开智慧共享出行的链接赋能 pRobotaxi出行服务将人类时空移动数智化：汽车的价值由出行工具转化为生活伙伴，成为数智生活空间的主脉络之一，链接与融合居家、饮食、消费、医疗、工作等各种生活场景 1.3更稳妥的智慧出行需要协同“聪明的车”和“智慧的路” p单车智能自动驾驶技术多依靠车载传感器与计算单元实现自动化驾驶，但近年来在发展过程中遭遇算法与算力的瓶颈；单纯依靠单车智能技术的自动化驾驶，车辆的行驶安全难以保证 pRobotaxi是城市综合智慧交通系统的一分子，车路协同融合单车智能技术，实现不同交通参与者的信息交互、协同感知、协同决策以至协同控制，通过宏观协配的办法，实现高效、节能、安全通行的全局交通最优解 1.4地面车辆出行的成本降低是Robotaxi的底层商业价值体现 p能够实际降低网约车/出租车运营成本，是产业进一步发展、实现商业化落地的关键因素 p经测算对比发现，Robotaxi的经营成本优势凸显，每公里运营成本仅0.81元，较传统油车节省58%，较传统电车节省43%p为Robotaxi经营公司带来收益的同时，智慧交通的建设也将为通行效率、事故发生率、限购限行、地方GDP等带来明显的正面影响 此外，以车路协同为基础的智慧交通，将为中国城市带来 1.5Robotaxi行业参与者众多，多方协同发展 1.6Robotaxi赛道起步早，融资多，市场初定，但商业化进度缓慢 p自动驾驶赛道热由2015年左右开始，领先成立的自动驾驶公司普遍聚焦L4级自动驾驶算法研发，讲述开放场景下的Robotaxi共享出行故事 pL4及以上自动驾驶市场初定，国内主流车企已通过投资合作等方式纷纷做出选择，未来Robotaxi市场将是现存头部车企与自动驾驶企业的游戏 pRobotaxi赛道起步早、融资多，但商业化与量产落地的进度远落后于辅助驾驶软硬件量产上车的进度，目前仍停留在个别城市限制区域内的运营试点阶段 •车企已陆续选定L4级自动驾驶的合作伙伴，并投资部署网约车出行平台，为将来Robotaxi的落地和运营做准备•新企业数量减少，资金多流向头部领先企业，Robotaxi赛道对新企业的大门已经基本关闭，新成立企业入局将非常困难•商业化落地困难，叠加资本的投资退出需求，科技公司盈利压力大，需要加快高级别自动驾驶技术的商业化步骤 Part01智慧共享出行的远大蓝图P02 目录 Part02Robotaxi面临的层层桎梏P09 Part03建设智能汽车共享的理想国P17 Part04产业协同探索商业落地之路P22 2.1Robotaxi的故事怎么圆 p在Robotaxi的行业发展中，各类型玩家实则均有自身的痛点、桎梏与顾虑，导致商业化脚步被阻滞p主要集中在技术、成本、生态、监管四个方面 2.2技术桎梏：自动驾驶算法仍需长时间打磨以确保行驶安全 p虽然技术发展很快，可实现90%以上场景的自动驾驶，但若10%的长尾问题不妥善解决，自动驾驶就无法真正实现商业化运营 p导致自动驾驶系统退出的原因复杂且多样，预计完全解决各类型开放场景的CornerCase难题还需要10年以上的时间 p长尾问题制约Robotaxi的商业化进展，所以获取数据以及通过数据迭代算法的能力，将成为自动驾驶企业在商业化进程中的核心竞争力 自动驾驶算法库需要不断学习新出现的场景状况 2.2技术桎梏：技术安全隐忧导致消费者信心缺失，难以规模商业化 p技术安全顾虑同样体现在Robotaxi的需求侧，缺乏信心是消费者在当前限定区域小规模测试环境下，对Robotaxi的主要顾虑与痛点 p主要原因在于现阶段的测试车辆会因为算法模型不完善、感知缺陷等问题，出现不规则驾驶或退出自动驾驶状态的现象 p未来在技术不断打磨成熟的前提下，还需在政策放开后得以扩大运营区域并提升运营车辆数量，才能为消费者带来不输当下网约车的乘用体验 本质是当前技术仍不成熟，用户对自动驾驶技术的信心需要花时间培育 2.3成本桎梏：规模量产前，自动驾驶的安装成本桎梏难突破 p对于Robotaxi的运营方来讲，其商业模式落地需建立在整车成本更低的前期下，但当前自动驾驶改装成本高，对于运营方来说难以负担 p在上车前装量产车型之前，从自动驾驶软件，到计算芯片，再到激光雷达等关键硬件，综合成本难以下调至可支撑Robotaxi的实际落地 p最近两年随着激光雷达等关键硬件的国产化与放量，自动驾驶整体方案价格也逐步走低，最终将走向成本平衡点 包含软硬件：•软件：L4级多场景的自动驾驶算法 Robotaxi与网约车的成本对比： •随着激光雷达等关键硬件的国产化与规模化，自动驾驶成本将持续走低•传统网约车的综合成本将随着司机人力成本上涨而不断增长•无人车成本降至网约车综合成本之下，将是规模商业化的先提条件 2.3成本桎梏：多地现行的“安全员”模式下，难谈经营盈利 p在技术无法保证绝对完全，法律条例尚未清晰规范的情况下，安全员将是Robotaxi试运营的长期必备条件 p配备安全员的Robotaxi运营成本甚至高于传统网约车运营成本，这对于主理车队运营的平台来说是舍本逐末的模式创新 p不仅是安全员，经营成本的桎梏也同时体现在Robotaxi运营的其他环节，如车队推广运营、高精地图的更新或订阅等 •试运营阶段平台多有前期推广补贴•不考虑补贴的情况下，当前Robotaxi高昂的乘坐费用将受到消费者摒弃 Robotaxi运营过程中所需的其他服务，也将带来明显的成本提升 2.4生态桎梏：“软件定义汽车”环境下衍生出的竞争关系阻滞 p软件定义汽车的时代已然来临，汽车智能化进程一方面革新汽车产业，创造新的增长机遇，另一方面也为传统OEM带来焦虑，担心自身沦为互联网和自动驾驶科技公司的代工厂，彻底丧失汽车的“灵魂” p在这种环境下，车企的角色由硬件销售逐步转向软件及服务，车辆交付从以往“服务的结束”，转型为“服务的开始”；数据及其背后可挖掘的隐藏价值才是未来智能网联汽车利润的核心 2.5监管桎梏：政策审慎，规模限制与技术迭代的矛盾 p自动驾驶技术打磨与监管侧政策放开是相辅相成的：算法模型越成熟稳定，监管者就越有信心持续放开政策管控，进一步加速模型的训练与演进 p解决算法上的长尾问题需要数据来驱动：需通过扩大车队试运营规模，积累更多路测里程数据，以加快自动驾驶算法的研发与迭代 p现阶段政策制定若盲目求快，可能的负面事件会成为行业发展的拦路虎，将尚处商业化萌芽发展期的Robotaxi行业置于不利位置 Part01智慧共享出行的远大蓝图P02 目录 Part02Robotaxi面临的层层桎梏P09 Part03建设智能汽车共享的理想国P17 Part04产业协同探索商业落地之路P22 3.1政策规划导向，新基建与智慧交通体系下的共享出行 p当单车智能遇到发展瓶颈，通过“人车路云”智慧交通的共建，为区域统一智慧交通体系中的Robotaxi提供支撑p让“聪明的车”跑在“智慧的路”上，绕过cornercase带来的技术桎梏，通过路端建设为行车提供安全冗余，加快Robotaxi的实际落地 3.2各路玩家建立统一的商业视界，围绕乘客进行协作创新 pRobotaxi多方参与者的协同合作，需要建立统一视界，各司其职，将政府监管机构、从业者、资本与股东、生态伙伴等多方的需求达成新的统一平衡，进行业务模式的创新 p统一视界中寻求组织协同模式的创新，以数据协作为基础，带动多种创新模式生成，形成产业多方的战略协作、业务协作、管理协作，更好地为乘客提供出行服务，打造数智化生活 专家观点： Robotaxi需要行业协作创新 •各司其职：打磨GNSS定位服务的可靠性，确保Robotaxi感知的精准性和安全性，才能真正最终实现商业化落地；•模式创新：作为产业配套的重要一环，定位服务也应时刻关注Robotaxi行业需求的改变，革新服务模式，满足客户的真正需求；•紧密协作：高精度定位服务的稳定实现需要硬件、算法、观测数据服务等上下游紧密协作，加强交流，合作共赢。 ——六分科技 3.3产业与需求对齐，数据高效流通与共享的世界 p在统一视界的背景下，以“数据”为触媒，推动产业互联与消费互联的双轮驱动，建立地面共享出行的新模式 3.4基础设施持续进步，支撑AI算法训练与应用，贯穿自动驾驶全流程 p人工智能与深度学习的使用贯穿自动驾驶技术应用的近乎所有环节，人工智能与大数据底层技术的发展支撑着自动驾驶算法的演进 p算力的增长与释放，关系着车载端和数据中心端核心基础能力对自动驾驶技术发展和突破的支撑力度 p随着数据中心、云计算、人工智能等基础设施的不断进步，实现底层算力的高效使用与释放，大幅度提升整体算法（尤其视觉算法）的优化速度，这将为Robotaxi的实现按下快进键 Part01智慧共享出行的远大蓝图P02 目录 Part02Robotaxi面临的层层桎梏P09 Part03建设智能汽车共享的理想国 P17 Part04产业协同探索商业落地之路P22 4.1实践-车路云一体化加速自动驾驶落地，蘑菇车联衡阳模式成为样板 p车路云一体化将“单车智能、车路协同、AI云平台”有机融合，实现多重冗余+全局管控，大幅提升自动驾驶安全性、稳定性和可靠性 p以城市场景为切入口，打造城市级车路云一体化方案，实现包括Robotaxi在内的多种自动驾驶车辆的落地运营，带来巨大社会经济效益 p以蘑菇车联在湖南省衡阳市的车路云一体化项目为例，通过自动驾驶全栈自研与自动驾驶车队运营，实现城市级载人、载物和消防环卫等自动驾驶场景的规模化运营管理，全方位提升城市交通运营服务管理能效 衡阳模式-国内第一个城市级车路云一体化自动驾驶项目 •2021年3月，蘑菇车联与湖南省衡阳市人民政府达成战略合作，落地车路云一体化自动驾驶项目，投资总金额5亿元，覆盖200公里衡阳市主干道•以衡州大道、蔡伦大道为主体辐射周边，建设“智慧数字道路”，构建智能网联汽车产业生态高地 •一期投入各类型自动驾驶车辆500辆，Robotaxi百余辆•包含隧道、立交桥、乡村道路等复杂路况•洞悉需求，减轻政府运营管理负担•降本增效，降低公共服务成本，提升公共服务效能 4.1蘑菇车联：首创车路云一体化系统方案，实现多城市规模化应用 p蘑菇车联信息科技有限公司是国内领先的自动驾驶全栈技术与运营服务提供商，拥有全栈自研的“车路云一体化”自动驾驶方案，同时具备城市级大规模自动驾驶公共服务车队的运营能力 p在公交车、接驳车、出租车、清扫车、巡逻车、牵引车、物流车等车型上均实现了L4级自动驾驶，并应用于城市开放道路、园区、景区、港口、机场等场景p公司是国内自动驾驶落地的“先行者”，自动驾驶项目累计签约金额已达84亿元，在北京、江苏、湖南、河南、四川、云南等多地实现落地 商业化思路 蘑菇车联以提升社会生产力为核心，通过城市布局，