中国Robotaxi行业研究报告：探寻规模化商业落地之路

1、目 录Part 01智慧共享出行的远大蓝图P02Part 02Robotaxi面临的层层桎梏P09Part 03建设智能汽车共享的理想国P17Part 04产业协同探索商业落地之路P22Part 05无人驾驶落地后的远期风险P311.1 Robotaxi将是未来地面共享出行的理想形态20102015203020202025L3L2L1自动驾驶等级L5L4碰撞预警L0技术落地时间2035转向/车速辅助控制泊车辅助驾驶辅助自动泊车结构化道路有条件自动驾驶完全开放场景无人驾驶自主代客泊车指定区域无人驾驶/Robotaxi电气化【2021年新能源汽车销售比例达到13.4%】智能化【2021年L2及以上

2、自动驾驶汽车新车渗透比例达25%】共享化【地面出行服务共享化】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 as a Service）新模式，地面交通的使用效率大幅提升图：汽车产业“四化”与自动驾驶技术的应用场景网联化【预计2025年网联化比例达到50%】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基于新一代信息技术打造的智慧生活，将实现人类

3、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Robotaxi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图：汽车对于城市居民的定位开始转变，智慧出行串联未来智慧生活全场景夯实数字基建底座，支撑智慧交通建设，打造智慧生活新场景汽车由以往的“交通工具”，向未来新场景下的“生活伙伴”转型定位：交通工具功能：增强人类移动能力核心能力：机械效率转化定位：新场景下的生活伙伴功能：进一步解放生产力核心能力：信息处理分

4、析能力移动场景非移动场景出 行居 家消 费饮 食医 疗养 老教 育5G基站建设新能源 汽车充电桩大数据中心人工智能工业互联网特高压城际及轨道交通与1.3 更稳妥的智慧出行需要协同“聪明的车”和“智慧的路”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Robotaxi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图1：发展瓶颈下，车路协同将融合单车

5、智能，推动Robotaxi落地图2：车路协同在单车智能的基础上，实现智慧出行的“军团作 战”主观制造：单兵作战投入主要放在车端单车造价成本高昂单兵作战，仅能实现个体的解 法，无法统筹全局单车智能车载感知网联协同水平单车智能水平Robotaxi等高级别 自动驾驶应用单车智能路线车路协同路线算法模型训练遭遇长尾效 应短期内难解决通过路端感知，突破单车感 知局限，获取安全冗余宏观协配：军团作战 投入主要放在路端城市交通云统一协调调配，实现区域和全局最优解单车成本显著下降车路协同路侧单元依赖单车智能的自动驾驶技术仍不成熟，难以落地建设路侧设备，通过V2X技术，突破车辆的自身感知局 限，为自动驾驶提供更

6、多的安全冗余，是更稳妥的路线1.4 地面车辆出行的成本降低是Robotaxi的底层商业价值体现成本项传统网约车（油）传统网约车（电）Robotaxi备注行驶里程（km）100000100000100000每年行驶100000公里计算购车成本-6年平摊（元）21,66721,66750,000根据国家法律要求，网约车达到60万公里后强制报废；Robotaxi价格以30万计油电成本（元）60,00010,00010,000油车0.5元/km，电车0.1元/km保养费用（元）5,0005,0008,00010000公里保养一次，每次500元；自动驾驶系统的保养3000元保险费用（元）10,00010

7、,00013,000按照1万元计算；自动驾驶系统的保险费用3000元司机工资（元）96,00096,0000按照8000元/月计算成本总计（元）192,667142,66781,000一年的成本合计实际单公里成本（元）1.931.430.81折合实际单公里成本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%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图表：成熟的Ro

8、botaxi经营成本优势明显提升通行效率15-30%降低交通事故90%取消“限购”“限行”四年内带动GDP增长2.4-4.8%此外，以车路协同为基础的智慧交通，将为中国城市带来1.5 Robotaxi行业参与者众多，多方协同发展图：自动驾驶-Robotaxi赛道玩家图谱监管侧：地方政府供给侧需求侧：乘客/企业技术 支撑自动驾驶科技公司主机厂/OEM出行平台高精定位高精地图传感器智慧道路AI训练技术研发道路测试无人测试商业运营规模运营实现盈利1.6 Robotaxi赛道起步早，融资多，市场初定，但商业化进度缓慢自动驾驶赛道热由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

9、发，讲述开放场景下的Robotaxi共享出行故事L4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Robotaxi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 试点阶段图：2015-2022中国自动驾驶行业投融资与新公司成立情况285340.58161.832915.913669.6230139.78368.552383.972015201620172018201920202021投融资事件数量（件）投融资金额（亿元）自动驾驶赛道融资金额

10、保持增长新公司成立数量535.8自动驾驶赛道新成立企业数量减少主机厂布局的自动驾驶解决方案商投资布局的出行平台上汽Momenta享道出行广汽文远知行、小马智行如祺出行东风AutoX、智行者T3出行吉利元戎启行曹操出行车企已陆续选定L4级自动驾驶的合作伙伴，并投资部署网约车出行平台，部分车企已经在无人驾驶/Robotaxi领域领先布局2022 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R

11、obotaxi缓慢推进，逐步进入无人测试运营阶段逐步进入无人化测试与试运营阶段北京、上海、广州、深圳等城市在限定区域放开Robotaxi商业试运营，允许收费；重庆、武汉两地放开车辆“全无人”自动驾驶商业试运营规模化商业落地仍面临技术、成本、政策、生态方面的桎梏，需要多方协同去打破目 录Part 01智慧共享出行的远大蓝图P02Part 02Robotaxi面临的层层桎梏P09Part 03建设智能汽车共享的理想国P17Part 04产业协同探索商业落地之路P22Part 05无人驾驶落地后的远期风险P312.1 Robotaxi的故事怎么圆在Robotaxi的行业发展中，各类型玩家实则均有自身

12、的痛点、桎梏与顾虑，导致商业化脚步被阻滞主要集中在技术、成本、生态、监管四个方面技术桎梏行业各类型参与者的发展桎梏阻碍Robotaxi的规模化落地成本桎梏生态桎梏监管桎梏感知与算法不成熟长尾效应，算法训练所需时间长自动驾驶软硬件成本Robotaxi经营成本产业协作生态不完整“利益”分配争端政策与行业的协同规模化测试的矛盾拆开来看， 行业从业者都 面临什么样 的问题？整体来看， 行业发展的 症结所在是 哪里？需求侧监管侧技术支撑供给侧技术上算法模型训练需要较长时间产业各方处于竞合关系，通力协作困难高级自动驾驶车辆改装的成本过高安全员体系下无营运成本优势缺失详实严谨的政策文件指导Robotaxi价

13、格毫无优势车队规模小，叫车不方便，影响体验测试阶段运营区域限制，上下车不方便对自动驾驶和新技术尝试仍有顾虑政策管控的“松”和“紧”怎么把控？技术与产品安全标准的如何制定？出台节奏？发生交通事故时责任如何划定与推导？数据和系统安全如何保障？人工智能技术的应用对就业市场的影响？Robotaxi需要哪些产业配套环节？配套环节的技术水平与成本是否可控？配套产业与供给侧玩家的合作模式？基础设施的建设依然不够完善法律法规与相关的准入制度Robotaxi2.2 技术桎梏：自动驾驶算法仍需长时间打磨以确保行驶安全算法模型在90%+的 场景已可以安全使用但仍有大量当前算法无法解决 的Corner Case待解决

14、，需要 时间与测试里程的积累目标物占用车 道39%道路施工 19%路口博弈 16%目标物切入测 试车辆 12%感知偏差 5%4%目标物过于接近 其他5%雨、雪、冰雹等恶劣天气影响传感器检测盲区突然冒出的行人/物体有限传感器条件下无法识别的静止物体非规则路况自动驾驶算法库需要不断学习新出现的场景状况路面场景传感器数据结果算法模型Corner Case被记录产生描述被使用模型训练预测包含分析失败改进长尾效应突 显，短期 难解决虽然技术发展很快，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

15、场景的Corner Case难题还需要10年以上的时间长尾问题制约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模型需要通过路测里程的积累不断学习Corner Case场景自动驾驶脱离场景的原因组成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未来在技术不断打磨成熟的前提下，还需

16、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89.4%41.5%34.0%30.9%23.4%22.3%技术安全隐忧 乘客操作复杂 乘车价格问题 搭乘困难问题 推广力度不足 乘车体验待提升图：消费者对Robotaxi的顾虑（选择人数占比）骑轧车道线行驶, 40%未正确使用转向灯, 19%停车位置不精确, 11%变道策略不合理, 11%感知缺陷, 2%其他, 17%自动驾驶状态的退出引发乘客顾虑技术不够成熟，政策限制下，Robotaxi试运行场景有限开放测试路段和路线极其有限 搭乘困难触达人群有限 乘客感受推广力度不足用户规模过小 Robotaxi的市

17、场培育进度落后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公司激光雷达毫米波雷达摄像头IMU改装车成本Waymo1长距+1中程+4短程481-313-15万美元Cruise5

18、远程8161-2近20万美元图：Robotaxi的落地需要无人车综合成本低于平衡点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T时间C成本无人车综合成本网约车综合成本平衡点包含软硬件：软件：L4级多场景的自动驾驶算法硬件：计算芯片、激光雷达、毫米波雷达、摄像头、IMU、其他通信模块等自动驾驶厂商过去两年中纷纷发布自动驾驶方案价格， 但这都建立在无人驾驶乘用车前装量产的基础上百度5代车：48万元人民币百度6代车：25万元人民币往年后改

19、装车：百万+人民币元戎启行：3000美元轻舟智航：1万元人民币往年后改装：70万+人民币以往Robotaxi测试车辆的自动驾驶后改装成本过高2.3 成本桎梏：多地现行的“安全员”模式下，难谈经营盈利成本项传统网约车（电动）Robotaxi（有安全员）Robotaxi行驶里程（km）100000100000100000购车成本-6年平摊（元）21,66750,00050,000油电成本（元）10,00010,00010,000保养费用（元）5,0008,0008,000保险费用（元）10,00013,00013,00096,0000177,00081,000司机工资（元）96,000成本总计（元

20、）142,667实际单公里成本（元）1.431.770.81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图表：配备安全员的Robotaxi运营成本高于传统网约车“无人驾驶”形态需要一步一步实现，时间周期长取消驾驶位测试/试运营阶段落地运营主驾驶位安全员副驾驶位安全员无安全员当下小马智行起步价18元3元/公里北京常规网约车

21、起步价14元2.15元/公里北京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现阶段Robotaxi的乘坐价格普遍高于传统网约车（不考虑平台补贴）萝卜快跑起步价16元3元/公里重庆、武汉萝卜快跑起步价18元4元/公里北京车队推广运营车辆维修保养远程安全监测车辆调度高精地图订阅高精定位订阅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

22、自动驾驶科技公司的代工厂，彻底丧失汽车的“灵魂”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汽车消费的价值链变化-核心竞争力转向软件和服务玩家各有所需，协作中的数据价值这块蛋糕如何分配大趋势下，车企 与科技企业的竟 合关系显现自动驾驶科技企业Robotaxi运营平台角色主机厂OEM诉求软件订阅及后续的增值服务数据及数据训练出的算法“为我所用”，避免提升竞争对手实力积累出行数据，用来迭代算法打磨通用的自动驾驶算法模型并用在多个车企的多个型号上规划更高效、更合理的路线透过出行数

23、据，链接其他场景（生活、工作、消费等），挖掘更多价值出 行 数 据 归 谁 用怎 么 用政府监管部门更合理的交通道路建设和规则设计消费者/用户更在意个人数据和信息的隐私保护车主主机厂/OEM车辆买卖维保售后软件订阅、其他增值服务由单纯买卖转向车辆全生命周期服务经销商38454386482518308629168 16321569176081016020202025E2030E硬 件 软 件 服 务汽车消费价值链及各部分占比情况（亿元）：软件占比将快速扩大硬件：整车、零部件选装、车生态衍生品等软件：智能驾驶软件、车内 应用、车联网服务等服务：包含保险金融、售后服务、能源等2.5 监管桎梏：政策审

24、慎，规模限制与技术迭代的矛盾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行业置于不利位置政策是逐步放开的：示范区发放测试牌照-允许主驾无人（安全员位于副驾驶或后排）-允许全无人商业试运营是少数：当前对放开无人商业化运营的地区仍是少数，且规模较小，多数城市停留在路测阶段准入机制不断完善：政策放开需要对

25、准入和管理政策有更严谨、更细致的规定安全是最紧要前提：“安全”方面政策有明显的限制性，一旦出现问题，政策就有可能变身“拦路虎”重庆武汉深圳北京广州杭州上海苏州阳泉图：各地示范区内Robotaxi路测及试运营政策放开情况（部分）建设示范区、发放路测牌照开放主驾无人驾驶开放无安全员驾驶落地时间技术 水平负面事件 行业倒退负面事件 行业倒退健康、有序发展安全事故可能成 为行业发展的“拦路虎”但若过于审慎，Robotaxi公司将面临规模限制与技术发展的矛盾“稳”优于“快”，把握平衡点，避免负面事件导致行业衰退稳健的政策政策放开过快天津南京无锡长春合肥青岛雄安济南柳州监管限制 运营规模平台无法获取收入A

26、I公司没有订单研发成本受到限制技术发展 进度落后过度限制有可能导致恶性循环规模商业化运营进度慢投资人丧失信心目 录Part 01智慧共享出行的远大蓝图P02Part 02Robotaxi面临的层层桎梏P09Part 03建设智能汽车共享的理想国P17Part 04产业协同探索商业落地之路P22Part 05无人驾驶落地后的远期风险P313.1 政策规划导向，新基建与智慧交通体系下的共享出行城市交通AI云车载智能：多传感器融合计算5G基站建设新能源 汽车充电桩大数据中心人工智能工业互联网特高压城际及轨道交通边缘云路侧协同基站车端感知车端感知上报车辆响应车路感知融合 结果下发车辆响应云端感知融合

27、应用计算 结果下发云端感知融合 应用计算 结果下发道路设备响应路端感知上报路况感知上传车辆与路端设备响应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提供支撑让“聪明的车”跑在“智慧的路”上，绕过corner case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的实际落地图：在新基建的基础之上，车路协同融合单车智能，加快实现多场景自动驾驶云端计算与结果下发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满足各方利益诉求满足城市消费者出行“需求”，谋求业务模式创新寻求组织协同模式创新Robotaxi 用户/乘客传

28、统汽车企业产业配套层面供应商出行/Robotaxi运营商自动驾驶科技企业政府 监管机构投资人 与股东自动驾驶 从业者生态伙伴数据协作战略协作业务协作管理协作新能源/新势力 汽车企业汽车核心零部件供应商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Robota

29、xi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，打造数智化生活产业多方玩家在统一的商业视界，以Robotaxi为载体，协同服务城市居民的出行专家观点：3.3 产业与需求对齐，数据高效流通与共享的世界公共支撑智慧城市智慧政务车路协同新基建智慧交通检验检测产业金融供应链体系自动驾驶技术底座大数据人工智能云计算物联网机器人北斗导航交通互联网平台城市交通大脑数

30、据中台业务中台车路云一体化人流（产业组织与人才）人资管控协同管控考核认证资金流（汽车金融）贷款/融资租赁AI风控运营保险信用评分物流（汽车供应链）供应商管理库存管理车辆调度智慧物流人才培训消费者品牌管理市场洞察产品研发产业配套V2X技术车路协同产融协同汽车保险5G需求预测订单管理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图：“产业互联+消费互联”双轮驱动，数据高效流通，共建智慧出行车队组建智慧营销需求挖掘数据流数据流运营管理客户服务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人工智能与深度学习的使用贯穿自动驾驶技术应

31、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AI底层技术革新，突破数据中心算力资源的使用效率，释放算力，加速算法优化传感器定位和感知应用环境评估规划和决策智能座舱命令执行摄像头激光雷达毫米波雷达超声波雷达感知图形分割与识别语音语义道路/路况检测 定位GNSS+IMU高精地图融合定位车周环境评估运行风险评估人类驾驶风

32、格评估车辆状态评估车辆行驶全局规划车辆运动规划智能座舱人脸检测NLP智能座舱内容动作执行线控底盘车身控制（油门、制动、 转向）软件定义汽车的时代，汽车行业的重点逐步由硬件侧转到IT与服务侧深度学习算法贯穿自动化驾驶的多个环节，AI底层技术突破至关重要底层算力的提升，将会提升自动驾驶与算法优化，加快行业发展数据采集与标注数据库/数据存储算力资源池化仿真模型训练自动驾驶仿真测试AI的应用贯穿自动驾驶全流程目 录Part 01智慧共享出行的远大蓝图P02Part 02Robotaxi面临的层层桎梏P09Part 03建设智能汽车共享的理想国P17Part 04产业协同探索商业落地之路P22Part

33、05无人驾驶落地后的远期风险P314.1 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

34、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车路云一体化系统方案衡阳模式-国内第一个城市级车路云一体化自动驾驶项目多源感知数据提前同步信息全局决策规划信息全面性处理及时性全局决策单车智能车路协同赋予车辆超视距、多维度的全局感知能力提升安全性释放经济 社会效益符合国家发展导向助力自动驾驶落地，推动城市 治理、交通运行、公共服务等 多层面的降本增效助力新基建，更为广阔产业带 动效应，创造经济社会价值交通强国建设纲要智能汽车创新发展战略国家综合立体交通网规划纲要AI云平台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

35、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城市智慧交通AI云智慧道路基础设施多种自动驾驶车辆车路协同 系统服务V2X解决方案、 云平台城市 公共服务环卫、安防、 Robo-X城市 出行服务Robotaxi/ Robobus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

36、放道路、园区、景区、港口、 机场等场景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签约/落地案例四川天府新区北京顺义北京通州湖南衡阳河南鹤壁云南大理5亿30亿3亿10亿江苏无锡20亿150m远距离感知，1%路端抖动误差PB级日均数据处理100ms低时延自研高精地图分钟级实时更新高精定位系统厘米级定位精度毫秒级时间同步，精确统一多源 时间轴2700+仿真场景，多场景全闭环 仿真测试蘑菇车联以提升社会 生产力为核心，通过 城市布局，优先实现 “无人化作业”的规 模化，解决多项公共 服务领域痛点，实现 降本增效。从城市公

37、共服务领域 切入，为环卫、接驳、 物流、配送等提供自 动驾驶服务，并加强 Robotaxi、 Robobus等领域的布 局。硬件应用软件车端路端云端载人应用（Robotaxi、Robobus）、载物应用（Robotruck、物流）、特殊应用（环卫、消防）单车智能融合感知车路协同高精地图AI云平台数字孪生底层架构规划算法高精定位边缘计算融合决策仿真测试域控制器、OBU、RTKRSU、V2X通信模组边缘云、数据中心云商业化思路16亿车路协同系统服务自动驾驶运营服务自动驾驶数据服务蘑菇车联-车路云一体化方案社会效益安全效益生态效益经济效益 城市级自动驾驶解决方案 “高科技服务民生”4.1 蘑菇车联：

38、首创车路云一体化系统方案，实现多城市规模化应用4.2 实践-协同合作，优势互补，打造自动驾驶生态合作圈Robotaxi本质上还是服务于C端消费者的智慧共享出行方式，而负责车辆管理、调度的运营工作堪称Robotaxi落地后的“胜负手”，但自动驾驶 公司却普遍缺少共享出行的流量入口和运营经验文远知行首先提出“铁三角”模式，与拥有流量入口和运营经验出行平台合作，可有效补足自动驾驶企业欠缺的大规模车队调度能力与运营经验同时，出行平台服务在用户过程中会产生大量数据与场景，高质量数据的回传将帮助自动驾驶公司迭代算法，形成Robotaxi运营的数据闭环本 地 消 费 者Robotaxi自动驾驶“铁三角”数据

39、 价值车企提供汽车平台核心零部件自动驾驶公司提供L4级开放场景的 自动驾驶解决方案网约车、出租车消费者运营Robotaxi出行平台数据是核心抓手，三方通力协作，各司其职，加速Robotaxi数据闭环监 管 侧融入整车设计与制造，加快量产脚步用 户 引 流 ， 车 辆 运 营 调 度车 企 投 资 ， 降 低 整 体 成 本生态合作案例主机厂自动驾驶公司出行/运营平台123456“技术运营” 反哺算法训练运营实践Corner数据收集反哺算法Case实际运营路况 会遇到大量细 节、长尾问题通过出行平台积累的不同场 景下的大量数据，反哺算法， 加速迭代4.3 实践-场景和技术下探，采集数据，迭代算法

40、如何高效、低成本地获取优质可用的数据，是自动驾驶企业在算法模型训练过程中面临的难题针对此类痛点，国内自动驾驶领先企业智行者通过场景与算法的深度解耦，构建了以无人驾驶大脑为核心，多场景落地的发展架构，对不同场景采 集的数据进行高效“差异化”复用，加快其无人驾驶系统的迭代通过场景与技术下探带来的商业化，一方面获得营收，另一方面通过多场景积累的大量数据反哺算法，从而实现技术进步和商业化的“正向螺旋”L2/L2+辅助驾驶环卫场景运营 Robotaxi物流场景特种应用园区载人量 产 / 商业化场景下探L2级技术下探其他场景L4获取数据 反哺算法训练模型 OTA升级开放场景L4数据采集数据加工数据管理数据

41、训练无人驾驶大脑技术与场景下探，复用数据反哺算法行业专家观点：“智行者的数据主要是差异化复用。比如我们在园区里跑的低速特种车，数据 是可以100%复用到乘用车的AVP（自主 代客泊车）、记忆泊车等场景应用中的。我们认为自动驾驶需要全场景，包括 城市、高速、越野、乡村、园区等，最终 数据一定是合并在一起。”智行者智行者&T3出行：“自动驾驶+正常驾驶”模式打破测试区运营界限丰富的数据反哺算法提升一个大脑，多个场景场景与算法深度解耦4.4 实践-AI训练平台助力智能驾驶算法研发缺乏统一管理平台运维团队人力有限GPU资源利用率低缺乏统一监控规则GEMINI双子座 AI训练平台基于云原生的统一管理平台

42、高效的AI资源运维系统帮助实现GPU资源池化数据、镜像、代码集中管理AI训练的痛点某自动驾驶科技公司硬件投入成本使用效率隐私保障GPU管理效率使用效率AI算法研发AI训练 AI推理AI训练平台AI开发、训练一体化 平台GPUCPUOrionX vGPU存储摄像头激光雷达 雷达多种资源统一调度界面化管理视觉算法训练加速智能驾驶企业初期专注于个人算法研发，缺乏对IT资源的统一管理手段；随着企业快速扩张，算法工程师人数和资源需求在成倍增长，但运维团队 人力有限，出现资源管理难、利用率低、无统一监控告警等问题趋动科技的GEMINI AI训练平台，结合OrionX资源池化解决方案，为某头部智能驾驶科技公

43、司提供高效、低成本、易管理的AI模型开发训练平台， 实现开发、训练资源共享及平台资源运维一站式管理趋动科技：OrionX AI资源池化解决方案与GEMINI AI训练平台 助力智能驾驶行业管理算力资源，高效开发TensorFlow4.4 趋动科技-全球AI算力资源池化领先厂商帮助客户构建数据中心级AI算力资源池更节省通过共享GPU，最大化地提高资源使用率最多节省80%的硬件成本更智能OrionX vGPU资源随AI应用和CUDA应用启动 时分配，随应用程序退出时自动释放资源动态分配动态释放，无需重启VM/容器更高效整体管理和优化GPU资源池，提高整个云和数 据中心GPU的利用率节省算法工程师资

44、源，简化多机多卡部署流程更灵活应用部署无需受GPU服务器位置、资源数量的 约束，且支持细粒度的GPU虚拟化更兼容兼容已有的AI应用和CUDA应用支持多厂商/多品牌AI算力，降低GPU的管理 复杂度和成本趋动科技是全球AI算力资源池化领导者，拥有专业的研发、运营和服务团队，专注于为企业用户构建数据中心级AI算力资源池和AI开发平台OrionX猎户座AI算力资源池化软件能够帮助用户提高资源利用率并降低TCO，提高算法工程师的工作效率，而双子座GEMINI AI训练平台可为 客户提供强大的AI算力管理服务以及高效的算法开发和训练支持，能够化繁为简，帮助企业建好AI平台、管好GPU、用好AI服务凭借标

45、准化、可复制的产品架构，趋动科技得到了智能驾驶、互联网、金融、电信运营商等大量行业头部客户的广泛认可趋动优势趋动赋能AI智能驾驶感知、规划、仿真AI研发场景GEMINI AI训练平台 解决方案资源配额用户权限监控告警资源调度资源监控资源排队资源扩容资源共享代码共享远程开发一键提交镜像仓库算法研发用户空间数据共享数据缓存环境整合环境日志分级管理邮件服务消息通知任务定时任务排队任务模板多卡训练周期任务可视化任务托管任务调度任务日志任务监控环境感知目标识别决策规划AI研发测试AI模型训练AI推理 资源管理平台管理离线训练OrionX AI算力资源池化 解决方案远程调用灵活调度可视化监控弹性伸缩队列管

46、理GPU/ASIC软件定义物理/虚拟切换超分超配切分/聚合PyTorchPaddlePaddleMXNet云平台AI基础架构K8S / Docker / 虚拟化 / 云原生异构计算CPU GPU ASIC数据湖分布式 共享式 云存储高性能网络TCP RDMA4.5 实践-高精度定位上车，支撑自动驾驶规模化落地六分科技全国基站网络GNSS改正信息无线通讯模块GNSS原始 观测数据多传感器数据高精度地图 匹配数据鉴权SDKGNSS解算惯性 导航定位算法其他 传感器监控单元定位专用插件应用云端乘用车领域：威马-M72022年即将量产交付实时厘米级的高精度定位服务可实现多样高级辅助驾驶功能高速领航城市

47、智能辅助驾驶车道级导航等功能 商用车领域：嬴彻科技-轩辕用于“轩辕”自动驾驶重卡实时厘米级的高精度定位服务助力L3级自动驾驶干线物流车辆高精度定位全天时，全天候显著降低人力和油耗成本超高固定率在典型使用场景下，定位的固定率可达95%以上多场景性能的优化针对有遮挡以及多路径环境下的 性能进行了优化完好性保障通过监控算法、保护等级计算等 方式保障服务的完好性安全保障设计满足ASIL-B级别功能安全需求网端车端汽车行业正在进入智能驾驶高速发展的阶段，高精地图、高精度GNSS定位技术融合其他传感器技术，是实现自动驾驶位置感知、路径规划、安全 行驶的基础国内高精度定位厂商六分科技已斩获多家主流乘用车量产

48、订单，合作伙伴不乏一线国际与国内的整车厂、头部新势力整车厂；其连续、稳定、可靠 的商业级高精度北斗/GNSS位置服务将为未来Robotaxi及自动化驾驶的规模化落地应用提供技术支撑与安全保障车辆定位应用案例方案优势六分科技合作伙伴厘米级定位定位精度2-5cm车道级定位服务典型场景定位精度小于10cm，满足智能驾驶对高精度定位的要求全天候无休服务为客户提供7*24h，全天候定位服 务4.5 六分科技-GNSS高精度定位服务产品专业提供商行业资深CORS专家牵头带队参与公司技术研发、运维、数据解算等人员规模占比82%，核心研发团队研 究生学历及以上占比超过85%高精度定位和高精度地图精准匹配自研G

49、NSS基站接收机接收机性能与网络解算充分匹配，基站问题排查与解决完全可控CORS站站点多机备份监测完善，实时告警及自动修复，高可靠性、稳定性，站点电信级运维云计算模式基于腾讯云的运营平台，高效、可靠、安全；多中心模式建设，冗余备份，负载均衡，支撑海量并发服务高效、灵活的个性化服务与应用，满足不同行业的差异化需求标杆客户北京六分科技有限公司是GNSS高精度定位服务产品专业提供商。基于虚拟参考站技术原理，依托全国自建并组网的约2800个CORS站，自研终端 RTK算法与组合导航算法，以“网-云-端”一体化解决方案为海量用户提供5系统16频点、全天候、实时厘米级和亚米级的高精度定位服务目前，公司高精度定位服务已覆盖智能驾驶、共享出行、精准农业、测量测绘、智慧城市、大众应用等多个领域六分优势“网-云-端”一体化解决方案BDSGLONASSGPSGalileoQZSS六分科技 全国基站网络云服务平台网端云传统市场新兴市场消费市场测量测绘精准农业形变监测智能驾驶无人机V2X共享出行大众应用网约车目 录Part 01智慧共享出行的远大蓝图P02Part 02Robotaxi面临的层层桎梏P09Part 03建设智能