12月23日，北京市首批L3級高速公路自動駕駛車輛專用號牌，由北京市公安局交通管理局發放給北京出行汽車服務有限公司名下3輛北汽極狐智能網聯汽車。與此同時，遠在千里之外的重慶，懸掛“渝AD0001Z”號牌的L3級自動駕駛車輛已行駛在內環快速路上。此前，工業和資訊化部正式公佈中國首批L3級有條件自動駕駛車型准入許可。來自長安汽車的深藍汽車和北汽集團極狐品牌的兩款純電動轎車通過測試評估，獲准在北京、重慶部分指定高速公路和城市快速路段開展上路試點，讓自動駕駛討論熱度再度升溫。從車型准入許可到號牌快速落地，這是中國自動駕駛發展史上的一個重要節點，標誌著中國自動駕駛汽車產業正從技術驗證穩步邁向量產應用新階段。不過，我們也不能被社交媒體上的情緒化表達帶偏節奏，簡單地認為自動駕駛可立即“大規模量產”，或無人駕駛時代已來臨。L3級自動駕駛，是從“駕駛輔助”向“自動駕駛”跨越的重要拐點。根據《汽車駕駛自動化分級》（GB/T 40429-2021）國家標準，L3級屬於有條件自動駕駛，即在設定的運行條件下，自動駕駛系統可持續執行轉向、加速、制動等動態駕駛任務，駕駛員無需持續監控行駛環境，但需要在系統發出接管請求時及時響應。當前，中國正處於從L2級駕駛輔助大規模普及，向L3級自動駕駛實現商業化突破的關鍵過渡期。今年前三季度，中國具備組合駕駛輔助功能（L2級）的乘用車新車銷量同比增長21.2%，滲透率達64%。此次對兩款自動駕駛車型許可，不僅是對技術成熟度的權威認可，更是對社會各界關於未來智慧出行深切期待的有力回應。配備有安全員的小馬智行自動駕駛示範營運專線計程車行駛在廣州塔附近道路上。鄧華攝（新華社）智能網聯汽車作為跨學科、跨領域的複雜系統，其成熟度不僅依靠技術突破，更需商業閉環驗證。L3等級有條件自動駕駛試點落地，是涵蓋整車、零部件、軟體演算法、通訊、資料服務等多主體協同的系統工程，不僅能為消費者帶來更高等級的自動駕駛體驗，也將推動交通管理、保險理賠、責任認定、政策法規等社會配套體系同步完善，從而在政策法規、產業生態、基礎設施與社會接受度上形成合力，為後期更多車型規模化商用積累資料和經驗。事實上，此次許可並非“全面放開”。工信部對兩款車型的運行場景、道路類型、城市範圍和速度上限，都作出了嚴格與具體的限定。同時，在營運層面，兩款車型也沒有直接面向普通消費者開放，而是由特定使用主體組織開展試點運行。以包容審慎監管護航前沿技術安全落地，並非對產業發展的限制，而是築牢安全根基，更符合行業長期健康發展邏輯。需要指出的是，在L3級有條件自動駕駛的推進過程中，當前有兩種許可常被混淆：一是由地方相關機構發放的“道路測試牌照”，二是此次由國家有關部門發放的“產品准入許可”。如果做一個比喻，前者相當於“企業自主命題、自主考核”，重在持續提升產品能力；後者則類似於“行業部門統一命題、擇優選拔開展管理探索”，目的是在保障安全的前提下，著力探索完善准入管理相關制度、流程、法規與標準，為未來規模化應用打下堅實基礎。截至目前，全國已累計發放超過1.6萬張“道路測試牌照”，而獲得“產品准入許可”的僅有兩款車型。單從數量上看，後者的獲取難度要遠高於前者。L3級自動駕駛的真正普及，並非只需要單一技術的突破，還需要政策法規、產業生態、基礎設施等保駕護航。由於自動駕駛系統及其應用場景的複雜性，以及面臨安全風險的複雜多變性，當前中國試點採取的是“小範圍起步、附條件實施”推進方式，獲得準入許可並不意味著自動駕駛可立即“大規模量產”。對行業而言，這一步的象徵意義，遠大於兩款車型本身。但更要明白的是，距離L3級自動駕駛大規模商業化落地，我們仍有很長的路要走。 (經濟日報)

當地時間12月21日晚，美國舊金山出現了一起大規模停電事件。但誰承想，停電影響13萬居民日常生活也就罷了，居然還能導致全市交通中斷！隨著紅綠燈徹底熄滅，只見一輛輛Waymo旗下的Robotaxi無人駕駛計程車成片趴窩，直接給路口圍了個水洩不通。更要命的是，車上根本沒有安全員……這也就意味著，它們根本沒法憑一己之力把車挪到安全地帶，只能等後台安全員一個個遠端操作，或是等人到現場施救。而來救它們的人，又會被另一批Robotaxi堵在下一個路口。在當地，無人駕駛和Robotaxi本就備受爭議。這種關鍵時刻掉鏈子的操作無異於雪上加霜，進一步損失了一大波路人緣。這時，一直瞧不上Waymo的馬斯克火速下場，來了個落井下石：停電，可沒有影響特斯拉的Robotaxi業務哦。趴窩的Waymo和暢通無阻的特斯拉，形成了鮮明的對比——那句話怎麼說的來著，“全靠同行襯托”。正因如此，有美國網友表示：如果我是Waymo，乾脆收工算了！接下來肯定是特斯拉一統自動駕駛江湖，還混個什麼勁兒啊！但同樣地，也有人並不接受“特斯拉沒趴窩=FSD技術更先進”的邏輯。畢竟自動駕駛要考慮的場景，那可太多了。如果要公平客觀地評判，肯定要綜合各種複雜場景下的應對策略，停電只不過是其中一種而已。但不管怎麼說，Waymo的Robotaxi存在不足和漏洞，是板上釘釘的事實。咱們先來說說Waymo為何會在路口集體趴窩。Waymo Drive作為一步到位的L4自動駕駛系統，是典型的“重地圖、重規則”流派。它的運行流程，也是繪製高精地圖——多冗餘系統下感知即時資訊——根據已有規則做出預測——規劃並執行路線行駛。經過超1億英里真實道路資料的錘煉，Waymo Drive可以說已經進化得比較成熟了。就比如，這次停電事件中，有網友質疑Waymo無法理解最基本的道路規則，才在路口“不知所措”，這麼說其實有失偏頗。正如圈出來的法規所言，當交通訊號燈無法正常執行階段，所有方向都必須先停車，確認安全後才能通行。這也是很多人提到的美國“四向停車”規則，具體通行順序稍微有點複雜——先到的先走，直行/右轉車輛要比左轉車輛先走。如果四向車輛同時到達、且均需左轉，靠司機的手勢和眼神，或者其他人與人之間的交流方式協調通行。該項規則，Waymo Drive是學了的，只不過沒應對好。這就好比，學生在上課時學習了一道公式，結果考試考得是這道公式衍生出來的複雜陣列，解題難度瞬間激增。Waymo發言人，也差不多是這麼解釋的：雖然技術上車輛能夠應對訊號燈故障，但“公用事業基礎設施的重大故障”疊加由此引發的交通混亂，導致車輛為了安全起見，停留時間過長。翻譯一下就是，當天晚上的舊金山，堪比黑暗森林的大型博弈現場。按照先停車、後視情況通行的原則，Waymo停在了路口，但遲遲無法確認道路可以100%安全通過，所以只能按兵不動。這在外界看來，就是Waymo當機了。好巧不巧，由於“當機”的車輛激增，雲端的遠端操作員只能協助處理一部分，處理速度根本趕不上新當機的數量。再加上停電導致斷網，這才讓道路被徹底堵死。而馬斯克的“拉踩”，也是真的有底氣。據評論區的網友分享，那怕停電了，特斯拉的FSD也不會對著一個沒有訊號燈的路口當機，水平甚至能追平甚至趕超“最優秀的人類司機”。這就有意思了。要知道，最早開始測試Robotaxi的Waymo，一直以來都被視為全球L4領域的領頭羊，技術實力穩坐頭把交椅。而特斯拉到了今年6月份，才正式開啟試點營運Robotaxi，目前僅在美國德州奧斯汀的部分營運區域取消了安全員，在Robotaxi領域是妥妥的後來者。怎麼在停電這種極端場景中，Waymo的表現還不如特斯拉呢？這背後的根本原因，社長認為主要有兩點。一方面，是Waymo海量路測里程中的資料缺陷。或者不客氣一點說，是採集資料過程中的邏輯缺陷。Waymo積累的里程資料有兩種，一種是模擬行駛資料，就是在電腦裡生成許多個能模擬現實路況的虛擬世界，讓Robotaxi在裡面鍛鍊應對能力；另一種則是真實道路的營運里程，累計超1億英里，並且這個數字還在隨著每周45萬單的Robotaxi業務迅速增加。理論上來講，Waymo可以將在真實道路上遇到的極端場景，放在模擬環境中反覆練習測試，直至找到最優處理方式後，再應用到真實世界中。但Waymo以往積累的所有資料，都是建立在城市交通訊號沒有中斷、交通秩序能基本維持的前提下。比如喪屍來了、空襲槍戰、或者是這次的停電導致訊號燈中斷，壓根不在Waymo的考慮範圍之內。所以一旦規則不好使了、連人類司機都得靠眼神和手勢溝通博弈，定位L4的Waymo為了100%安全，必然會禁止在混亂中主動參與博弈，當機也就成了必然。另一方面，是Waymo與特斯拉在自動駕駛技術路線上的不同。Waymo的選擇，是配備雷射雷達的多感知融合方案。它並沒有完全押注端到端大模型，而是採用世界模型結合端到端學習的混合設計，目的就是為了能更有力地提供安全兜底能力。特斯拉的路線大家就比較熟悉了：堅定支援純視覺方案。並且自打FSD V12版本以來，特斯拉就是將端到端大模型引入自動駕駛路線的頭號玩家。關於多感知融合方案和純視覺方案，最大的區別不是有沒有雷射雷達，而是背後的感知演算法邏輯。多了雷射雷達（和毫米波雷達），意味著更多的感知來源，和更高等級的保障。但這時，會對演算法和算力提出更高的要求——一個極端的例子是，雷射雷達告訴你前面有個巨大的透明塑料袋，你需要剎車；但攝影機依然能看清前面的路，告訴你可以繼續開。人類司機當然能通過經驗自行處理。但當資料衝突的時候，演算法到底該相信誰？更何況算力如果不夠，等系統從猶豫中反應過來，車輛已經來不及操作了。因此，所有做L4自動駕駛的公司，都要在演算法和算力上下大工夫。從這個角度出發，特斯拉的純視覺路線要處理的感知資訊更少，決策過程更簡單。FSD的端到端大模型，可以在不依賴高精地圖和程式碼規則的情況下，通過攝影機傳來的資訊隨機應變，做出比人類駕駛員更優秀的應對方案——那怕這一場景，不曾模擬訓練過。不過，經過這一番停電大考，Waymo也算是狠狠長了一回教訓。12月23日，Waymo宣佈更新Robotaxi的自動駕駛系統，以提升應對停電場景的能力。此外，Waymo還表示將吸取這次停電事件的經驗，從而改進緊急響應協議。不得不說，Waymo這次雖然在全世介面前現了眼，但也收集到了極端場景下的寶貴資料，還是有收穫的。只不過，這收穫的代價屬實有點大。寫在最後馬斯克對Waymo的反唇相譏，其實也反映出Robotaxi賽道競爭的白熱化。目前，Waymo的Robotaxi車隊數量為2500輛，在美國5個大城市展開營運。到了明年，Waymo計畫進一步擴張，再新增12個營運城市，其中還包括首個出海城市英國倫敦；還會新增其他12座測試城市，為後續營運提前鋪路。而特斯拉無需安全員的“真·無人車”，也會隨著Cybercab量產，從德州奧斯汀的約150輛，提升到明年預計的1000輛。畢竟在馬斯克眼裡，自動駕駛是特斯拉未來最重要的增長來源之一，也必然會成為馬斯克多項工作中的重中之重。本次舊金山停電事件，其實對Waymo和特斯拉雙方都提了個醒：必須重視平時很難遇到，但一旦出現，就會產生巨大社會影響的極端場景。對於Waymo這類L4自動駕駛公司來說，激進（效率）與保守（安全）之間的平衡，會更加難以把握。社長相信在不少人眼裡，都希望Robotaxi在道路通暢的時候能夠遵守交規，確保安全；但到了路況糟糕的時候，又希望它能耍點“小聰明”繞開規則，效率優先。然而，既想要Robotaxi精準讀懂人類每一次的駕駛偏好，又想讓它和道路上各類交通參與者的博弈中取得勝利……這和“讓人類永遠保持理智”一樣，是一種奢望。至於想要徹底消滅交通事故，或許，只能期待一下車路協同下的全自動交通？但無論如何，從L2漸進式實現L4，與一步到位實現L4的路線之爭，似乎開始要有眉目了。 (電動車公社)

最近特斯拉、華為、小鵬都在ALL IN自動駕駛，12月20號重慶發出了中國第一張 L3 級自動駕駛車牌，自動駕駛真要來了嗎？靠譜嗎？安全嗎？今天咱們就一口氣講清楚這場即將到來的出行革命。從第一性原理看，無人駕駛的商業化落地速度，會比想像的要快。自動駕駛的硬體正在超越人的極限。駕駛的本質是從環境感知、再到決策、執行的物理閉環。人在這個閉環中存在生理極限，比如人視覺的有效感知距離是150米，神經傳導速度最快是200ms，並且人的大腦極易受疲勞、情緒的影響。而AI大幅超越了這些人類的限制，高畫質攝影機、雷射雷達探測距離超200米，捕捉的資訊量遠超人類。更厲害的是自動駕駛的學習能力可以批次複製遷移。駕駛員的經驗積累是封閉的，一位老司機的經驗不能直接複製給新手；但自動駕駛是共享的，特斯拉利用影子模式，可以讓數百萬輛車在物理世界中平行訓練，一輛車學會了處理極端場景，通過共享，全球幾百萬輛特斯拉車就能瞬間全部掌握。所以，從第一性原理上講，自動駕駛未來必然會比人開得更好、更安全。那麼自動駕駛為什麼還沒全面落地？第一個限制是極端場景。自動駕駛有一個大難題是：99%的正常路況下自動駕駛可以處理的很好，但剩下的1%極端場景，資料少，路況複雜，需要自動駕駛付出更多的努力來處理好，這1%的極端場景對人的安全很關鍵。第二個限制是自動駕駛的規則、權責界限設定問題。全球每年因人類駕駛造成的死亡人數超過130萬，法律法規有詳細的責任界定，自動駕駛雖然可能更安全，但出現事故責任如何界定。過去上百年，交通法規權責主體是人；但在自動駕駛時代，如果出了事故誰賠？責任歸屬於車和系統提供方、還是車主？這些都需要進一步法律明確。第三個限制在於車載算力不足。在雲端，自動駕駛模型已經訓練好了，但因為車上的晶片算力不夠，資料對比很直觀：現在的車載晶片算力大約是 500 TOPS，而要想完美運行，需要 2000 TOPS。目前特斯拉、輝達、地平線都在攻克這個關卡，一旦2000 TOPS 的晶片成功上車，自動駕駛將迎來質的飛躍。好消息是，這些卡點正在被一一解決。面對1%的極端路況，過去的自動駕駛是規則驅動，靠的是窮舉所有類似“紅燈停綠燈行”的規則，但現在已經行不通了，因為現實世界的複雜性無法用程式碼窮盡。現在的主流解法是用“端到端”和“世界模型”。什麼是端到端？ 簡單說就是讓AI像人一樣看視訊自學，不再需要程式設計師窮舉所有程式碼。特斯拉FSD 的程式碼量因此從33萬行減到了3000行。舉個例子：路上有群雞在過馬路，車會等；路邊有群鵝在休息，車會繞開。這種到底動物是過馬路還是在路上休息的微妙判斷，規則寫不出來，全靠端到端AI的直覺。那麼什麼是世界模型？ 就是讓 AI懂常識、懂真實世界，通過學習物理法則，它知道球滾出來後面大機率跟著小孩，從而能預判危險。它還能在虛擬世界中一天模擬出人類500年的駕駛經驗，極大地加速了AI的進化。端到端和世界模型讓自動駕駛擁有了能夠應對極端情況的能力。而且，安全與法規的准入層面正在取得積極進展。安全方面，自動駕駛的安全已經逐漸得到驗證，比如Waymo最新資料顯示，其造成傷害的事故率僅為人類司機的1/7，即安全性約為人類的 6.7 倍。特斯拉2025年三季度最新資料顯示，開啟FSD情況下每起碰撞里程間隔636萬英里，但是未開啟自動駕駛情況下平均碰撞間隔是99.3萬英里。法規方面，2025年12月20日，重慶頒發了國內首塊 L3 級自動駕駛正式號牌，長安汽車與北汽藍谷成為首批獲得工信部准入許可的車企，目前首批車輛將在指定區域開展試點，這預示著中國正式邁入L3 自動駕駛時代。既然無人駕駛終將實現，未來機會是什麼？我認為未來最大趨勢是：車企從傳統汽車製造商轉變為AI科技公司。大家覺得車企什麼最賺錢？馬斯克早就把這事兒看透了，叫軟體定義汽車。大家想想蘋果手機最暴利的是什麼？其實是iOS系統，讓大家都離不開它的生態，跟什麼都要給它交錢。未來的AI汽車，邏輯一樣。最值錢的是裡面的自動駕駛系統。它就像一個SaaS軟體，像個專職司機，每年更新，向你收訂閱費。舉個例子，特斯拉的robotaxi，它的成本3萬美金，當車隊規模達到100萬台時，每英里成本0.2美金，那麼特斯拉在出行領域的收入可以超過700億美金，遠超賣車收益。同時，自動駕駛模型與人型機器人模型60%同源，這意味著自動駕駛技術領先的整車企業，還可以用技術優勢切入人形機器人領域。特斯拉、小鵬都在這樣做。特斯拉估值超百倍的背後就是市場對它未來AI業務，如FSD、Robotaxi和人形機器人業務的預期。回歸第一性原理，自動駕駛接管方向盤，已經勢不可擋。隨著端到端、世界模型技術的成熟，法律法規的完善，我們可以預見3年內一線城市將出現規模化的全無人Robotaxi車隊。最終將交通事故率將下降90%以上，自動駕駛將是城市交通擁堵、空氣污染和安全出行的終極解決方案。 (澤平宏觀展望)

首富畫的餅，真的嚥不下了。一直以來，在無人駕駛領域，馬斯克始終對「雷射雷達」嗤之以鼻，認為這種方案無異於拄拐走路。在這種理念下，馬斯克押注「純視覺」技術。然而，測試了大半年，特斯拉的無人駕駛車仍停留在取消安全員階段。這不禁讓人疑惑，特斯拉的無人駕駛，什麼時候才來？特斯拉無人駕駛路測曝光千呼萬喚之下，特斯拉的無人駕駛計程車，終於有眉目了。最近，一位X使用者拍下一輛在奧斯汀街頭行駛的特斯拉Model Y，車內看起來空無一人，甚至沒有配備安全員。圖源：X這段影片迅速在特斯拉追蹤者中傳開，許多人興奮地打開打車軟體下單驗證，卻發現接單的車輛依然配備著安全員。顯然，完全無人的服務還未正式到來。對此，馬斯克很快作出回應，稱測試確實正在進行，且“車內無人”，但強調目前仍處於測試階段，尚未進入商業落地。圖源：X那麼，是什麼在拖慢特斯拉Robotaxi 的商業化腳步？一個重要原因在於特斯拉始終堅持的「純視覺」技術路線。該方案僅依賴攝影機，數量約8個，並已逐步移除了超聲波雷達、毫米波雷達等其他感測器。這種做法雖然簡化了硬體，但也帶來了顯著挑戰。缺乏不同感測器之間的交叉驗證，系統容錯率較低，必須依靠高度精確的演算法來模擬人眼的感知與人腦的決策。據特斯拉向美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）報告的資料，今年7月至10月間，其配備安全員的Robotaxi測試車隊發生了多起事故。在實際道路上，攝影機的表現十分依賴環境光。在逆光、夜間、大雨、大霧等極端場景下，其識別性能容易大幅下降。相較之下，雷射雷達不受光照影響，毫米波雷達能穿透雨霧，在惡劣天氣中往往更穩定。此前，有部落客發視訊吐槽，曾因天氣預報有雨，特斯拉遠端叫停服務並要求乘客下車，可見環境侷限依然明顯。圖源：微博目前，業內成熟的無人駕駛方案大多採用多感測器融合路線。以Waymo第六代系統為例，全車配備了13台攝影機、4個雷射雷達、6個毫米波雷達及音訊接收器，透過多重感知層疊提升安全冗餘。包括小鵬、蔚來在內的多家車企及自動駕駛公司，在推進高階自動駕駛功能時，也都選擇了融合雷射雷達的方案。然而，馬斯克對雷射雷達始終持排斥態度，他曾直言：“在我看來，雷射雷達就像是一根枴杖，在汽車上用雷射雷達簡直是愚蠢透頂，它昂貴且毫無必要。”這番言論鮮明體現了特斯拉在技術路線上的執著，也將其推向了一條與眾不同、挑戰重重的自動駕駛道路。市場還有多少份額留給特斯拉當特斯拉專注於攻克純視覺技術難關時，Robotaxi的商業化競賽已在其他賽道上悄悄加速。近期，Waymo投資人意外透露，其Robotaxi最新周訂單已突破45萬次，並稱其安全性是人類駕駛員的10倍。對比8個月前官方公佈的25萬單，其業務量在短期內暴漲80%，成長勢頭迅猛。圖源：36氪這一成績得益於Waymo持續的規模擴張。目前，Waymo已進入全球29個城市，並計畫在明年再拓展12城。同樣快速增長的還有百度旗下的蘿蔔快跑。其第三季全球出行服務次數達310萬，較去年同期成長212%。光是10月，全無人駕駛周訂單就超過25萬次，總服務次數累計突破1,700萬次。目前蘿蔔快跑已覆蓋22座城市，全無人駕駛里程累積超過1.4億公里。圖源：新華財經今年來，蘿蔔快跑加快全球化佈局，先後獲杜拜自動駕駛測試牌照、阿布達比全無人商業化營運許可。值得一提的是，蘿蔔快跑已先後與Uber、Lyft全球兩大出行平台達成合作，加速數千輛無人駕駛汽車在亞洲、中東及歐洲市場的規模化佈局。據摩根士丹利研究報告顯示，2024年，美國計程車市場幾乎被Uber和Lyft瓜分，二者市佔率分別為70%和30%。估計到2032年，美國計程車市場將五分天下，由Waymo、特斯拉和Uber拿下前三名。圖源：36氪從估計資料來看，市場對特斯拉依舊樂觀，這背後與其獨特的潛力密切相關。首先，Robotaxi整體市場仍處於早期階段。2025年全球自動駕駛共享旅遊市場規模預計約44億美元，遠未飽和，後來者仍有龐大空間。圖源：Towards Automotive其次，特斯拉擁有規模龐大的潛在車隊。全球已售出的數百萬輛具備自動駕駛硬體的特斯拉車輛，一旦技術成熟、法規允許，均可接入Robotaxi網路，瞬間形成覆蓋廣泛的營運車隊。這與Waymo、百度需從頭打造專用車輛的模式截然不同，具備顯著的擴展彈性。最後，純視覺路線若成功，將帶來成本與迭代速度的優勢。不依賴雷射雷達等昂貴感測器，單車成本更低；同時，海量真實行駛資料持續反哺演算法，可望實現更快的最佳化和地理適配。目前，特斯拉測試營運範圍已覆蓋約2,790平方公里，與Waymo當前服務範圍相當，反映出其網路覆蓋的基礎潛力。圖源：36氪可以看出，Robotaxi領域正形成兩種擴張邏輯：一方是以Waymo、百度為代表的“穩健融合派”，憑藉多感測器方案在特定區域逐步推進商業化；另一方是特斯拉代表的“激進視覺派”，依靠現有車輛規模和資料優勢，謀求全盤顛覆。特斯拉的機會在於「車輛即網路」的生態潛力，而挑戰仍在於如何讓純視覺系統在安全性和可靠性上真正媲美甚至超越人類駕駛員。這場競賽不僅是技術路線之爭，更是商業邏輯與營運模式的全面比拚。誰能在規模、安全與成本之間找到最佳平衡點，誰就有可能在未來出行市場中贏得關鍵一席。純視覺方案發展到那一步了說到底，特斯拉Robotaxi的未來，始終繫於其核心的純視覺技術路線。而近期的一項關鍵突破，可能正試圖為這條技術路徑掃清障礙。今年10月，特斯拉在X平台宣佈，已建構了一個完全由神經網路驅動的「世界模擬器」。圖源：X它並非簡單的虛擬場景，而是一個基於海量真實資料產生的「賽博平行世界」。這個模擬器能創造連續、多視角的駕駛場景，並高度還原真實世界的物理規律，保真度極高。特斯拉宣稱，透過這個系統，其AI能在一天內獲得相當於人類500年的駕駛經驗。這意味著，公司可以大幅減少對實地路測的依賴，在更安全、高效的環境中對FSD（完全自動駕駛）系統進行迭代和驗證。然而，技術飛躍的背後，一個根本的爭議仍未解決：系統的「黑盒」特性。這套端到端系統就像一個複雜的大腦，它接收資料，直接輸出駕駛指令，但中間的決策過程極不透明。工程師很難精準理解，系統為何在特定情況下做出超速或激進變道的判斷。一旦出現錯誤，由於神經網路的複雜性，也很難將問題反向追溯到某個具體參數。這種不可解釋性，一直是該方案被業界質疑的關鍵。儘管如此，特斯拉推進的腳步並未放緩。今年以來，馬斯克多次重申，計畫在年底前移除奧斯汀測試車隊中的安全員。他在2025年股東大會上更是明確，專用無人駕駛計程車Cyber​​cab將於明年第二季正式量產。從這些表態來看，特斯拉內部對於純視覺技術的成熟度與Robotaxi的商業化前景，似乎保持著樂觀態度。模擬器與“黑盒”，構成了一體兩面的技術現實。一方面，虛擬世界為AI提供了近乎無限的訓練場，加速技術迭代；另一方面，端到端系統本身的不可解釋性，仍像是藏在技術進步背後的陰影。特斯拉正試圖用更龐大的資料、更有效率的模擬，去彌補甚至跨越純視覺方案固有的感知侷限與解釋性難題。而能否在安全性與可靠性上真正取得突破，將直接決定Cyber​​cab能否如期駛出生產線，並開進真實的街道。 （AI重磅）

三戰港交所終圓夢，開盤破發。車東西12月19日消息，就在剛剛，希迪智駕科技股份有限公司在港交所主機板正式掛牌上市，成為港股市場"商用車智能駕駛第一股"，同時也成為了全球範圍內首家專注於礦區無人駕駛場景的上市公司。▲希迪智駕招股書開盤15分鐘，希迪智駕小跌0.61%，報261.4港元/股（約合人民幣237.88元/股），市值達114.5億港元（約合人民幣104.2億元）。▲希迪智駕開盤15分鐘股價資訊開盤1小時，希迪智駕跌15.44%，報222.4港元/股（約合人民幣202.38元/股），市值達97.39億港元（約合人民幣88.62億元）。▲希迪智駕開盤1小時股價資訊希迪智駕此次IPO全球發售540.8萬股H股，每股定價263港元（約合人民幣239.3元），募資總額約14.2億港元（約合人民幣12.9億元），估值超90億元人民幣。截至12月15日，公開發售部分已錄得超購8.8倍，基石投資者認購約5.46億港元（約合人民幣4.97億元），顯示市場對公司前景的積極預期。▲希迪智駕近三年財務資訊此前，希迪智駕曾三次遞表港交所，隨著目前港股智駕上市的熱潮和公司進一步增收減虧的趨勢，也讓其最終圓夢港交所，拿下“無人礦卡第一股”。01. 三年虧損超4億 毛利率已轉正希迪智駕此次港股IPO公開發售佔比5%，每手10股入場費2656.5港元（約合人民幣2417.4元），基石投資者包括湖南湘江智騁、南寧智駕一號、工銀瑞信等機構，合計認購約5.46億港元股份（約合人民幣4.97億元）。從近三年財務資料來看，希迪智駕呈現典型的"高增長、高虧損、高研發投入"特徵。2022年至2024年，希迪智駕營收分別為3105.6萬元、1.33億元和4.1億元，復合年增長率為263.1%。▲希迪智駕營收情況招股書顯示，這一增長主要得益於自動駕駛礦卡業務的爆發式增長，該業務收入從2022年的2718.7萬元增至2024年的2.47億元，佔比從87.6%提升至60.1%。同時，希迪智駕的V2X（車聯網）業務收入也快速增長，從2022年的305.8萬元增至2024年的1.02億元，佔比從9.8%提升至24.8%。在盈利能力方面，希迪智駕雖仍處於虧損狀態，但虧損持續縮小。▲希迪智駕虧損情況2022年至2024年，希迪智駕的期內虧損為2.63億元、2.55億元、5.8億元，經調整淨虧損分別為1.59億元、1.38億元和1.27億元。希迪智駕毛利率也從2022年的-19.3%改善至2024年的24.7%，顯示商業化能力逐步提升。2025年上半年，希迪智駕營收達4.08億元，同比增長57.9%，接近2024年全年營收規模，毛利也達到了6970萬元，同比增長57.1%。在研發投入方面，希迪智駕2022年至2024年分別投入1.11億元、9009.7萬元和1.93億元，今年截止到6月30日的研發開支為1.51億元，近年累計投入約5.45億元。▲希迪智駕人員構成截至2025年6月30日，希迪智駕研發人員佔比超過80%，其中博士11人、碩士130人，外籍專家4名。客戶結構方面，希迪智駕頭部客戶集中度較高。2022年至2024年，希迪智駕前五大客戶收入佔比分別為96.7%、64.1%和80.0%，其中最大客戶收入佔比分別為78.4%、31.2%和37.4%。這表明希迪智駕的業務依賴頭部客戶，但也顯示其在頭部客戶中的認可度較高。▲希迪智駕最新訂單資訊（截至2025年6月30日）截至2025年6月30日，希迪智駕已服務152名客戶，累計交付304輛自動駕駛礦卡及110套獨立自動駕駛卡車系統，並獲得357輛礦卡及290套系統的指示性訂單，業務規模持續擴大。02. 完成多輪融資 估值超90億在融資歷程上，自成立以來，希迪智駕已成功完成多輪融資，但值得注意的是，目前他們的融資依然停留在2024年的C+輪。▲希迪智駕融資歷程從2018年3月的A輪到2022年6月的C輪融資，希迪智駕累計獲得超過10億元，投資者包括紅杉中國和百度等企業。至此，在完成C+輪融資後，希迪智駕的投後估值超過了90億元人民幣。▲希迪智駕主要投資者從最後實際可行日期的投資者股份構成來看，紅杉資本持股為10.61%，新鼎資本持股為9.67%，方正和生投資持股為4.28%，持股為3.49%，兩江基金持股為3.01%，湘江國有投資持股為2.77%，瑞世資本持股為2.75%，百度持股為2.39%，青蒿資本持股為2.33%，、光控眾盈分別持股為2.27%。在此次港股IPO後，希迪智駕的投資者所對應的股權則可能會有所變化。▲希迪智駕投資者持股比例03. 大疆教父再創業 致力解決專業領域創立希迪智駕李澤湘教授也是一個傳奇人物，李澤湘還一度擔任大疆董事長，甚至被稱為“大疆教父”。他在運動控制及製造行業擁有超過30年經驗。▲希迪智駕創始人李澤湘他自2017年10月加入希迪智駕，並於2017年10月16日被任命為董事。自1992年起，他擔任香港科技大學電子與電腦工程系教授。1998年，他在香港科技大學建立自動化技術中心，並自2015年起成為香港科技大學機器人研究所的主要成員。此外，公司有兩位執行董事：馬濰和胡斯博。馬濰69歲，是公司聯合創始人、執行董事兼副主席，自2017年10月起加入公司並獲委任為董事。▲希迪智駕聯合創始人、執行董事兼副主席馬濰他在電子及技術行業擁有逾20年經驗，曾在西安電子科技大學任教，並先後在美國國家半導體公司（2002–2012年）和德州儀器公司（2012–2017年）擔任董事。馬濰於1982年和1985年在西安電子科技大學分別獲得通訊工程學士和碩士學位，並於1994年在英國薩裡大學獲得訊號處理博士學位。胡斯博38歲，現任公司執行董事兼首席執行長，於2018年1月加入集團，並於2023年10月30日正式獲委任為董事及CEO。加入公司前，他曾在2009年至2011年間於美國紐約C&C Trading, LLC從事演算法交易，開發自動化系統與策略。▲希迪智駕執行董事、CEO胡斯博自2018年起，他歷任公司智能駕駛平台部高級科學家、新技術開發中心主任科學家、技術創新中心研發總監及CiDiLabs負責人，並於2021年8月被長沙市委認定為市級產業領軍人才。胡斯博於2009年獲美國威廉姆斯學院經濟學與數學雙學士學位，隨後於2014年和2017年分別獲得加州大學伯克利分校的工商管理碩士和博士學位。在解決方案市場份額方面，根據灼識諮詢的資料顯示，希迪智駕是中國唯一一家在封閉環境、城市道路及城際道路上實現解決方案商業化的頭部自動駕駛公司。希迪智駕為中國某礦區交付了56輛自動駕駛礦卡，與約500輛有人駕駛卡車混合行駛，組成全球最大的混編作業採礦車隊，並交付了中國首個完全無人駕駛純電採礦車隊。▲希迪智駕元礦山解決方案希迪智駕解決方案具體來說，其發佈了全端自動駕駛礦卡解決方案“元礦山”，整合了其專有演算法與廣泛使用的商用車輛自動駕駛硬體，實現無人駕駛礦卡的操作及遠端監控，從而實現勞動密集型採礦作業的自動化。此外，希迪智駕的自動駕駛物流車解決方案旨在實現工廠及物流園區等封閉及半封閉環境中安全、可靠、穩定及高效的無人駕駛多載物流作業，推動物流無人化的發展。▲希迪智駕V2X技術示意圖在V2X領域，希迪智駕的智能交通V2X產品及解決方案融合先進的感知技術、感測器融合演算法、V2X通訊功能及交通最佳化演算法，提高道路安全，實現交通協同感知和最佳化交通流量。商業化方面，希迪智駕於2018年開始商業化落地商用車輛自動駕駛技術，是中國同業中最早實現商業化的公司之一。此外，希迪智駕於2022年開始量產元礦山及自動駕駛物流車解決方案，截至2025年6月30日已向客戶交付304輛自動駕駛礦卡。04. 結語：商用車智駕資本化開始希迪智駕正式掛牌港交所，成為港股“無人礦卡第一股”，標誌著礦區無人駕駛細分領域邁入資本化新階段。從基本面看，公司營收呈爆發式增長，毛利率轉正且經調整虧損持續縮小，顯示其商業化閉環已初具成效。依託“大疆教父”李澤湘教授領銜的高規格研發團隊，以及紅杉、百度等深厚的資本背書，希迪智駕在封閉場景與V2X領域已確立先發優勢。此次IPO不僅驗證了市場對其“高增長、高研發”模式的認可，也將為其後續技術迭代與全球化業務擴張提供充足動力。 (車東西)

港股“無人駕駛礦卡第一股”，終於落地！率先成功沖線的是“大疆教父”李澤湘帶隊的希迪智駕，剛剛在港交所正式敲鐘。本次IPO，希迪智駕全球發售540.8萬股，每股最終發售價為263港元，募資總額為14.22億港元，扣除上市開支後淨額約13.09億港元。敲鐘前，公司引入了5位基石投資者，分別為湘江智騁、智駕一號、工銀瑞信、工銀瑞信國際、前海開源群巍，合計認購2007.6萬股，佔發售股份總數的38.39%。希迪智駕今日開盤價為263港元/股，和發行價持平，開盤市值111.6億港元。希迪智駕在做什麼？希迪智駕，中國商用車智能駕駛產品及解決方案的供應商，是中國最早在自動駕駛商用車領域，實現商業化的公司之一。產品矩陣包含三大類：自動駕駛解決方案、V2X、智能感知解決方案。自動駕駛解決方案是希迪智駕目前的核心業務，包含兩部分：首先是元礦山解決方案，也就是封閉環境自動駕駛礦卡解決方案。這類產品主要是在鑽孔、爆破、挖掘以及運輸等採礦流程中，實現無人駕駛和智能化操作，把勞動密集型採礦作業自動化。在指揮無人駕駛礦卡裝載、運載及卸貨的同時，實現遠端調度車輛，監管採礦作業，也可以實現遠端操作挖機等操作。招股書援引灼識諮詢資料，希迪自動駕駛礦卡已經把採礦效率大幅提升到人工駕駛礦卡作業效率的104%；公司也是全球首個完全無人駕駛純電採礦車隊營運商。還有一類自動駕駛解決方案，是封閉環境自動駕駛物流車。和元礦山的基本功能類似，這類產品在封閉及半封閉環境中，可實現從一個裝載點到另一個裝載點的“端到端”自動駕駛，主要是供給工業及物流園區等。接下來是V2X產品及解決方案，涵蓋車載裝置（OBU）、路側裝置（RSU）及雲平台，應用於智能交通系統。在全國七個國家級車聯網先導區中，其中五個都成功實施了希迪智駕的V2X項目。最後是智能感知解決方案，這部分也被分為兩塊：列車自主感知系統（TAPS）：不依賴現有軌道資訊系統，無需新增軌旁裝置，是中國唯一實現列車獨立安全感知的產品；車載智能感知與安全管理解決方案：適用於商用車輛，能提供360°環視、預警、行車記錄等功能。希迪智駕的銷售模式，以產品銷售為主，非車隊營運。客戶類型覆蓋礦山企業、物流園區、汽車OEM、政府與科研機構等等。從2022年到2025年6月，公司的客戶數已經從44家增長到了152家。截至IPO前，希迪智駕已交付了304輛自動駕駛礦卡、110套獨立自動駕駛卡車系統，並收到了357輛自動駕駛礦卡，以及290套獨立自動駕駛卡車系統的指示性訂單。這些增長訂單，為希迪智駕的財務水平帶來怎樣的提升呢？希迪智駕財務表現如何？2022年~2024年，希迪智駕營業收入分別為0.31億元、1.33億元和4.1億，復合年增長率達263.1%。今年上半年營收4.08億元，同比增長57.9%，已經接近2024年全年水平。其中，自動駕駛解決方案貢獻了多數收入，主要由無人礦卡產品和解決方案佔大頭。過去三年和今年上半年，自動駕駛解決方案的相關收入分別佔同期總收入的90.2%、56.1%、62.1%和92.%。利潤層面，2022年~2024年，公司毛利分別為-0.06億元、0.27億元、1億元，同期毛利率分別為-19.3%、20.2%、24.7%。今年上半年，希迪智駕的毛利為0.7億元，毛利率為17.1%。2022年毛利為負，是因為當時公司正在投入首個大規模實施的自主採礦項目，技術要求精密且人力投入龐大；物流車也處於初步商業化階段，業務規模相對有限。之後自動駕駛業務的毛利率升高，毛利更高的智能感知也開始產生收入，從2023年起公司綜合毛利也隨之提高。2022~2024年，公司期內虧損分別為2.63億、2.55億、5.81億，三年累計虧損超10億元。今年上半年，公司期內虧損為4.55億元，高於去年同期的1.23億元。今年上半年的虧損擴大，主要原因是支出明顯增加，上半年的研發開支、一般及行政開支分別為1.51億元和2億元，同比分別增長了328%和256%。而截至今年上半年末，公司的現金及現金等價物為1.86億元。本次上市募資金額，希迪智駕計畫將首要用於公司未來五年的研發，再用作提高中國國內外商業化能力，提升國際化佈局。還有部分會被用於進一步整合產業鏈上下游資源的潛在投資和併購機會，以及公司的正常營運。“大疆教父”帶隊，百度紅杉投了希迪智駕創立於2017年，前身是長沙智能駕駛研究院有限公司，核心高管有3位。公司創始人、董事長李澤湘，1961年出生於湖南，1979年在中南礦冶學院(現中南大學也是王傳福的母校)獲公派留學。1989年12月獲加州大學伯克利分校工程學博士學位。3年後李澤湘加盟香港科技大學，開設了一門機器人比賽與設計的課程，有個學生修了兩次，後來借此機會又成為了李澤湘的研究生。這個人就是大疆創始人汪滔。在讀研期間，汪滔創立了大疆，李澤湘為汪滔介紹了一些學生，還提供了資金支援，大疆很快成長起來，李澤湘一度擔任大疆的董事長。或許這就是江湖尊稱李澤湘為“大疆教父”的原因。再後來李澤湘從大疆退居二線，只擔任董事，開啟了新的創業，目前通過新驅動香港、長沙港灣和清水灣香港創投及長沙晟譽持有希迪智駕43.64%的股份。與李澤湘一同創立希迪的是馬濰，今年69歲，本碩畢業於西安電子科技大學通訊工程，畢業後留校擔任了4年講師，1994年在英國薩裡大學獲訊號處理博士學位，曾任德州儀器董事。現在是希迪智駕的副董事長、執行董事、研發團隊負責人，負責技術框架和業務模式的建構。還有一位是希迪智駕的CEO胡斯博，是一位“85後”，今年37歲，是李澤湘的校友，2017年在加州大學伯克利分校獲工商管理博士學位。畢業後即加入希迪智駕，現在負責希迪的系統演算法及模擬研發，還有集團業務發展、行銷和生產。由這樣一支隊伍孵化而來的希迪智駕，8年間累計融資超8輪，2024年C+輪融資之後的隱含估值為90.24億元。投資陣容包括A輪就投資的紅杉中國，還有百度、聯想、兩江基金、光大控股等知名機構。今年的L4無人車，在資本市場空前活躍。據智能車參考不完全統計，這已經有至少五家L4級自動駕駛卡車公司衝刺港股IPO，易控智駕、DeepWay深向、馭勢科技，還有主線科技都已在港交所遞表。L4礦卡玩家齊聚的港股IPO門口，現在終於有第一位玩家過線了。 (智能車參考)

12月16日，輝達雖然再次上漲一丟丟，但整個市場好像不再聚焦於它，現在人們都在盯著特斯拉呢。特斯拉的股價創歷史新高，一股熱情被引燃，來自於一則好消息，自動駕駛計程車Robotaxi，馬上要取消安全員了。真正的無人駕駛計程車。這很有意思，其實，在美國市場上，不是沒有無人駕駛計程車，在這方面，谷歌是最強的。谷歌的Waymo，是美國無人駕駛計程車的第一名，已有5座城市正在穩定服務，部分已接入高速和機場，2026年還有5個城市啟動。Waymo自動駕駛計程車，早就沒有安全員了，而特斯拉，現在只有奧斯汀一座城市在試運營，目前去掉車內安全員，還在測試中。但人們已經歡呼起來，那是因為，現在是馬斯克在推進這一切，人們已熟知馬斯克的性格，他總是要做就做到最好，做到極至。谷歌的L4級的Waymo Driver自動駕駛，和特斯拉FSD一樣，也是一整套軟硬性系統，但谷歌自己不生產車輛。透過合作車企的客製化供應，Waymo經營自己出人駕駛車隊，同時也做軟體授權，目前在奧斯汀，是與Uber在合作。而馬斯克的整個計畫是，先以自營車隊為主，後期條件成熟後，開放網路平台，將允許私家車輛接入Robotaxi。而這就是，馬斯克以前所說的，人在家裡躺著，自己的特斯拉車，出門賺錢去了。想像一下，真美好。L4級無人駕駛，其實早就被巨頭們盯上，除了谷歌之，還有亞馬遜、現代、豐田等，以及以重卡自動駕駛入局的Aurora。無人計程車，在中國國內做得風聲水起的是百度蘿蔔快跑，而文行知遠和小馬智行，早已經把L4自動駕駛的觸角伸向國外。未來，必有一場精彩的大戰。(後知說)

小馬智行和文遠知行均已經發佈2025年三季度報告，其中最有價值的資訊是兩家公司均發佈了可以連續觀察的無人駕駛計程車營運業務的資料。根據兩家公司披露的資料，每台車單日的營運收入已經超過500元重要關口，已經比較接近人類司機的日均營運收入。鑑於小馬智行第7代無人計程車的製造成本已經接近20萬附近，即使考慮折舊，已經實現單車盈利的重大里程碑。小馬智行計畫在2026年底將計程車隊擴張到3000輛，隨著規模的擴大，小馬智行的經營槓桿小國將進一步顯現。Robotaxi業務的商業邏輯已經得到初步實證，企業的競爭將進入規模擴張的新階段。 (百澤之舞)