目錄從穩增長政策到汽車科技未來12請務必閱讀正文之后的免責條款部分從穩增長政策到汽車科技未來政治局會議和中央經濟工作會議聚焦消費與科技創新，提振消費與持續推動新質生產力發展是未來經濟發展的中長期重要工作表1：近期經濟相關會議內容時間 會議單位 主要內容3請務必閱讀正文之后的免責條款部分2024.12議會議提出，以科技創新引領新質生產力發展，建設現代化產業體系。加強基礎研究和關鍵核心技術攻關，超前布局重大科技項目，開展中央經濟工作會

新技術新產品新場景大規模應用示范行動。開展“人工智能+”行動，培育未來產業。加強國家戰略科技力量建設。健全多層次金融服2024.12務體系，壯大耐心資本，更大力度吸引社會資本參與創業投資，梯度培育創新型企業。綜合整治“內卷式”競爭，規范地方政府和企業行為。積極運用數字技術、綠色技術改造提升傳統產業。會議將“大力提振消費、提高投資效益，全方位擴大國內需求”擺在明年9項重點任務之首。國務院發展研究中心宏觀經濟研究部第二研究室主任李承健表示，要持續鞏固消費回暖勢頭，積極培育定制消費、體驗消費、服務消費等新引擎，不斷拓展消費新空間。會議強調以科技創新引領新質生產力發展。中國社會科學院工業經濟研究所副研究員李偉表示，科技創新是發展新質生產力的核心要素中央政治局會議

會議的系列部署，將進一步促進創新驅動發展戰略深入實施，推動實體經濟與數字經濟、先進制造業與現代服務業融合發展，培育新質生產力形成更多新的增長點，持續推動新舊動能加快轉換。李偉表示，推動科技創新和產業創新深度融合是一項系統工程，一方面要實現關鍵核心技術突破、促進原始創新能力提升，另一方面要在健全體制機制上下功夫，強化企業科技創新主體地位，打通科學技術產業化的通道，大力推動科技成果產業化。2024.12商務部會議2024.07議會議強調，要大力提振消費。加力擴圍實施消費品以舊換新政策，創新多元化消費場景，擴大服務消費，積極發展首發經濟。要擴大高水平對外開放，穩外貿、穩外資。有序擴大自主開放和單邊開放，穩步擴大制度型開放，推動自由貿易試驗區提質增效和擴大改革任務授權。深化外商投資促進體制機制改革，穩步推進服務業開放，擴大電信、醫療、教育等領域開放試點。《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》中提出，健全因地制宜發展新質生產力體制機制。推動技術革命性突二十屆中央委員

破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級，推動勞動者、勞動資料、勞動對象優化組合和更新躍升，催生新產業、新模式、新動能會第三次全體會

發展以高技術、高效能、高質量為特征的生產力。加強關鍵共性技術、前沿引領技術、現代工程技術、顛覆性技術創新，加強新領域新賽道制度供給，建立未來產業投入增長機制，完善推動新一代信息技術、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端裝備、生物醫藥量子科技等戰略性產業發展政策和治理體系，引導新興產業健康有序發展。以國家標準提升引領傳統產業優化升級，支持企業用數智技術、綠色技術改造提升傳統產業。強化環保、安全等制度約束。資料來源：中國政府網，商務部，新華社，國元證券研究所從穩增長政策到汽車科技未來汽車主要指標占據國民經濟重要位置，同時是提振消費的壓艙石提振消費，穩增長，汽車政策是必有之意圖1：2020年中國汽車在宏觀各指標中占比及關聯產業帶動情況資料來源：wind，德勤《中國汽車后市場白皮書2020》，國元證券研究所注：就業和附加值帶動，指與汽車產業本身比其帶動的相關產業就業與增加值倍數圖2：汽車消費占限額以上企業商品零售總額比重(單位：億元)0%5%10%15%20%25%30%200,000180,000160,000140,000120,000100,00080,00060,00040,00020,00002020-02 2020-12資料來源：Choice，國元證券研究所2021-112022-102023-092024-08限額以上企業消費品零售總額：累計值限額以上企業汽車類零售總額：累計值汽車類消費占比4請務必閱讀正文之后的免責條款部分從穩增長政策到汽車科技未來歷史經驗：2024年前11月乘用車批發銷量同比增長6

，與基于目標GDP預測的結果高度一致核心原因在于，支撐經濟穩增長的力量與支撐汽車銷量上行的力量高度一致圖3：2024年1-11月乘用車產銷量及同比增長6050403020100-10-20-300501001502002503003501月 2月資料來源：Choice，國元證券研究所3月4月5月6月7月8月9月10月11月乘用車銷量（萬輛）乘用車產量（萬輛）乘用車銷量YOY(%)乘用車產量YOY(%)萬輛5請務必閱讀正文之后的免責條款部分從穩增長政策到汽車科技未來截止2024年12月13日，以舊換新政策注冊銷量520萬輛以上。“以舊換新”政策既有支持作用，又有透支作用，25年促銷費、穩增長要達標，需要更加廣域的汽車支持政策。圖4：價格補貼政策退坡后引發透支效應(單位：

）注：圖中橫軸0時點為每次購置稅減半政策開始的時間點資料來源：wind,

中國政府網，東方財富網，太平洋汽車，國元證券研究所-20-10010203040-20020406080100120147101316192225282009政策期間乘用車銷量同比2015年政策期間（右軸）第二個政策退坡點第一個政策退坡點6請務必閱讀正文之后的免責條款部分從穩增長政策到汽車科技未來請務必閱讀正文之后的免責條款部分感知層決策層執行層用途構成主流解決方案用途構成主流解決方案用途構成主流解決方案移動機器人用于感知外部環境變化、獲取相關信息激光雷達、單目攝像頭、深度攝像頭、里程計（1）SLAM視覺導航，通過車載視覺攝像頭采集信息；（2）SLAM激光導航,目前逐漸由2D向3D過渡根據感知信息來進行判斷決策，確定適當的工作模型，并制定相應的控制策略芯片、算法（全局路徑規劃與局部路徑規劃）寬度優先搜索算法、概率地圖算法、深度優先搜索算法、快速拓展隨機樹算法、人工勢場算法、模糊邏輯算法、遺產算法、神經網絡算法通過驅動制動及轉向控制系統的

相互配合，使汽車或機器人能夠穩定行駛底層控制：以機械部分、驅動器、傳感器等為核心的本體控制；上層控制：涵蓋運動分析、路徑規劃及配套軟件控制、集合控制硬件、軟件與人工智能的智能控制系統，具備學習、抽象、推理、決策能力；適應環境變化；自動完成任務自動駕駛單目攝像頭、深度攝像頭、激光雷達、毫米微波雷達、超聲波雷達、高精地圖（1）由攝像頭主導、配合毫米波雷達等組成純視覺算法；（2）由激光雷達主導，配合攝像頭、毫米波雷達等組成的3D激光雷達算法操作系統、芯片、算法、高精度地圖以及云平臺,核心是自動駕駛AI芯片和對應的高精度地圖智能駕駛汽車芯片：（1）ADAS

芯片，用于實現L1-L2

級別的輔助駕駛功能；（2）基于

GPU

的智能駕駛汽車芯片；（3）支持智能駕駛功能的外圍芯片，如5G芯片、V2X芯片數字座艙芯片域控制器芯片等制動系統、轉向系統、照明系統、油門系統采用自動駕駛操作系統包括系統軟件（內核、虛擬化、中間件）和功能軟件，向下適配異構分布硬件架構，向上支撐應用開發相似點智能導航的硬件（激光雷達、攝像頭等）與軟件（感知導航算法）趨同均需用云端進行數據處理和模型訓練，依賴算法模型做路徑規劃均采用智能控制系統實現汽車或機器人的運動資料來源：地理信息技術集成，ofweek,高工移動機器人,高工智能汽車,禹合資產,艾瑞咨詢,

國元證券研究所汽車產業創新活躍，平臺效果顯著，本身蘊含巨大科技創新，同時是多個未來產業與新質生產力發揮作用的平臺，且與人型機器人、飛行汽車等新產業關系密切。鼓勵新質生產力發展，同樣必有汽車創新相關產業政策。表2：移動機器人與自動駕駛技術對比7從穩增長政策到汽車科技未來政策支持對銷量支持效果明顯，銷量對產業鏈業績支持效果明顯，同時與行業二級市場表現關系密切在促銷費與發展新質生產力背景下，汽車行業二級市場表現仍然高度可期圖5：2024年政策、銷量與行業上市企業業績6050403020100-10-20-300501001502002503003501月 2月資料來源：Choice，國元證券研究所3月4月5月6月7月8月9月10月11月乘用車銷量（萬輛）乘用車產量YOY(%)4月24日以舊換新政策7月24日加力舊換新政策萬輛*一季度銷量同比：10.61歸母凈利潤同比：18.06乘用車產量（萬輛） 乘用車銷量YOY(%)*二季度銷量同比：2.63歸母凈利潤同比：24.72*三季度銷量同比：-2.33歸母凈利潤同比：-10.138請務必閱讀正文之后的免責條款部分從穩增長政策到汽車科技未來政策支持對銷量支持效果明顯，銷量對產業鏈業績支持效果明顯，同時與行業二級市場表現關系密切。在促銷費與發展新質生產力背景下，汽車行業二級市場表現仍然高度可期圖6：歷史上價格政策實施及退坡效果（單位：

）注：圖中橫軸0時點為每次購置稅減半政策開始的時間點資料來源：wind,

中國政府網，東方財富網，太平洋汽車，國元證券研究所圖7：歷史SW汽車指數與我國乘用車銷量增速變化走勢對比資料來源：Choice，國元證券研究所-20-100102030-20020406080100120147101316192225282009政策期間乘用車銷量同比2015年政策期間（右軸）

40第二個政策退坡點第一

個政策退坡點政策起始點-200-100010020030040050001,0002,0003,0004,0005,0006,0007,0008,0002006-012007-072009-012010-072012-012013-072015-012016-072018-012019-072021-012022-072024-01SW汽車指數乘用車銷量月度同比增速（%，右軸）9請務必閱讀正文之后的免責條款部分從穩增長政策到汽車科技未來三重曲線疊加，投資汽車行業重點把握與勝（剩）者為王與新技術兩大方向，勝者為王以智能化賦能為核心，新技術以自動駕駛為典型代表圖8：汽車產業發展三階段曲線資料來源：Michael

G．McMiUan

etal.Investments:

Principles

ofPortfolio

and

Equity

Analysis，查爾斯·漢迪《第二曲線：跨越S型曲線的二次增長》，菲利普·阿吉翁等《創造性破壞的力量》，國元證券研究所研究繪制圖9：電動智能汽車技術采用曲線資料來源：杰弗里·摩爾，《跨越鴻溝：顛覆性產品營銷圣經》,國家信息中心,國元證券研究所10請務必閱讀正文之后的免責條款部分從穩增長政策到汽車科技未來2024年新能源車年度滲透率較大概率突破50，正式邁入后期大眾市場階段。從產業整體看，行業整體呈現燃油車傳統產業，新能源車戰略新興產業與以自動駕駛為代表的未來產業三條“產業曲線”并存的特征。三重曲線疊加，投資汽車行業重點把握勝（剩）者為王與新技術兩大方向：“第二曲線”龍頭引領，勝（剩）者為王：后期大眾市場階段，產品技術在線的領先品牌將持續展現領先者優勢。品牌化競爭具有動態特征，領先企業仍需不斷推進用戶可感知技術支撐自身品牌，并同時受新的技術標準許可催化。“第三曲線”自動駕駛、機器人、飛行汽車共聚：在面向未來產業的第三曲線中，AI作為基礎技術，催動自動駕駛、機器人與飛行汽車沿著與電動智能汽車相似的技術與工藝推動新產業落地。圖10：基于產業曲線的汽車行業投資邏輯資料來源：國元證券研究所汽車行業第未三來曲產線業共開聚拓11請務必閱讀正文之后的免責條款部分方向二自動駕駛（單車智能+車路云）機器人eVTOL自動駕駛相關推動核心關聯技術方向一第剩二者曲為線王博弈品牌化出海新場景智能駕駛賦能關鍵推動力目錄自動駕駛：新與舊的關鍵力量212請務必閱讀正文之后的免責條款部分自動駕駛：新與舊的關鍵力量大眾化領域，智能駕駛賦能是行業發展關鍵力量。對比智能手機滲透率超過50之后的后期大眾化階段，2012-2022年間，頭部品牌作為引領，大量漸進式技術改進推出，推動行業進化這表明該階段，領先品牌的品牌優勢并非靜態維持，仍需要不斷以創新為基礎維護品牌，構筑競爭壁壘圖11：過去十年部分手機技術革新資料來源：鳳凰網,中關村在線，騰訊網，雷科技，國元證券研究所整理繪制圖12：小米汽車五大核心技術資料來源：小米汽車官網,國元證券研究所13請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分自動駕駛：新與舊的關鍵力量需求端消費者購車因素中，熱門車型智駕影響權重高圖13：小米SU7鎖單用戶關注產品的主要原因 資料來源：電動汽車用戶聯盟，國元證券研究所圖14：小鵬P7i用戶關注產品的主要原因資料來源：電動車主用戶聯盟，國元證券研究所圖15：小米SU7鎖單用戶選擇產品的主要原因 資料來源：電動汽車用戶聯盟，國元證券研究所35%33%32%32%31%

30%25%24%

24%22%21%

20%19%19%

17%15%14%

13%11%45%42%

41%40%35%30%25%20%15%10%5%0%50%36%34%34%

33%29%26%25%

25%22%22%20%19%

19%17%16%

15%11%11%10%

9%0%10%20%30%40%50%60%61%60%41%35%27%27%26%25%24%

24%17%

17%15%14%13%10%4%

4%3%0%10%20%30%40%50%60%70%圖16：小鵬P7i用戶選擇產品的主要原因 資料來源：電動汽車用戶聯盟，國元證券研究所72%67%39%28%27%19%19%

19%16%12%11%7%

7%5%4%3% 3%1%80%70%60%50%40%30%20%10%0%14自動駕駛：新與舊的關鍵力量圖18：寶馬I3用非推薦(中立、貶損)評價主要原因 資料來源：電動汽車用戶聯盟，國元證券研究所圖19：2023與2022消費者對智駕重要性認識對比資料來源：麥肯錫，國元證券研究所90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%高速公路/城市高架 城市地面道路自動泊車2022

202341%18%16%15%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%價格與權益智能駕駛電池和續航智能座艙圖20：消費者為自動駕駛功能付費意愿需求端消費者購車因素中，熱門車型智駕影響權重高。消費者購車對智駕重要性認可越來越高，但付費意愿下降，行業整體內卷圖17：20-40萬新能源車主購車關注和選擇因素資料來源：電動汽車用戶聯盟，國元證券研究所0%10%20%30%40%50%60%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%關注因選擇因44%42%46%36%28%43%0%10%20%30%40%50%全國范圍 一線城市資料來源：麥肯錫，國元證券研究所二線城市三線城市及以下2022 202345%44%15請務必閱讀正文之后的免責條款部分自動駕駛：新與舊的關鍵力量政策端，政策鼓勵疊加試點持續推進表3：近期我國關于支持智能駕駛領域相關政策梳理資料來源：政府官網，中新網，國元證券研究所政策或文件名稱 發布時間 內容摘要《四部委關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》2023年11月17日遴選具備量產條件的搭載自動駕駛功能的智能網聯汽車產品，開展準入試點；對取得準入的智能網聯汽車產品，在限定區域內開展上路通行試點，車輛用于運輸經營的需滿足交通運輸主管部門運營資質和運營管理要求。《五部委關于開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知》2024年1月15日推動智能化路側基礎設施和云控基礎平臺建設，提升車輛終端裝配率，開展智能網聯汽車“車路云一體化”系統架構設計和多種場景應用。試點內容主要包括：建設智能化路側基礎設施。實現試點區域5G通信網絡全覆蓋，部署LTE-V2X直連通信路側單元（RSU）等在內的C-V2X（蜂窩車聯網技術）基礎設施；提升車輛終端裝配率；分類施策逐步提升車端聯網率，試點運行車輛100安裝C-V2X車載終端和車輛數字身份證載體。16請務必閱讀正文之后的免責條款部分《四部門有序開展智能網聯汽車準入和上路通行試點》2024年6月14日意在支持L3級別自動駕駛汽車的上路通行和量產落地。進入智能網聯汽車準入和上路通行試點聯合體的車企包括重慶長安、比亞迪、廣汽乘用車、上汽、北汽藍谷、蔚來汽車等9個聯合體。《2024年汽車標準化工作要點》2024年6月21日聚焦前沿技術領域和新型產業生態，圍繞固態電池、電動汽車換電、車用人工智能等新領域，前瞻研究相應標準子體系，支撐新技術、新業態、新模式創新發展。《五部門關于公布智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單的通知》2024年7月1日在自愿申報、組織評估基礎上，確定了20個城市（聯合體）為智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市。各地省級主管部門要加大對試點城市的政策支持力度，加強試點工作的跟蹤問效，及時總結工作進展、經驗做法和典型案例。自動駕駛：新與舊的關鍵力量數據驅動

不僅感知模塊，決策規劃與控制模塊也由數據驅動，實現全棧數據驅動。無需或僅需少量人工編碼，手寫規劃，簡化開發流程。提升數據規模與質量能夠顯著提升產品性能，不斷提升系統的能力上限。全局最優

端到端是一體化架構，為汽車行駛的全局任務為統一目標聯合訓練。避免模塊化的單獨優化。不需要通過頻繁的patch和參數調整修正。消除誤差一體化的模型結構能夠減少信息傳遞的延遲，加快系統反應。消除各模塊之間信息傳遞的累積誤差，全棧神經網絡的上下層之間可以做到全量信息傳遞。供給端：端到端搭臺，基于規則唱戲。端到端引領星辰大海，基于規則落地和兜底智能駕駛技術重構，端到端開啟新時代。帶動高階智能駕駛滲透率高速增長的主旋律，主要歸因于國內智駕頭部玩家在傳統模塊化技術架構下，以人海戰術比拼開城速度。但事實上，盡管城區NOA功能已上車許久，但從市場反饋來看，多數車企的城市NOA仍處于起步階段。2023年，特斯拉公布了FSDV12版本，進而將城市街道駕駛堆棧升級為端到端神經網絡技術路線。與傳統的智駕模塊化系統相比，端到端技術具有明顯優勢。圖21：端到端駕駛示意圖 表4：端到端的優勢與特點特點 優勢資料來源：甲子光年,國元證券研究所資料來源：新智駕,國元證券研究所17請務必閱讀正文之后的免責條款部分自動駕駛：新與舊的關鍵力量資料來源：佐思汽研，甲子光年，國元證券研究所繪制供給端，端到端引領星辰大海，基于規則落地和兜底在行業龍頭特斯拉的標桿作用、大模型代表的AGI技術范式以及自動駕駛擬人化和安全性需求的共同推動下，自動駕駛行業對端到端的關注度持續攀升。目前，端到端自動駕駛迅速成為行業新焦點。整體而言，目前主要有兩種路線，一種是以特斯拉為代表的一體化端到端模型，另一種是以小鵬和華為為代表的模塊化聯合端到端。圖22：端到端智能駕駛產業鏈全景圖18請務必閱讀正文之后的免責條款部分自動駕駛：新與舊的關鍵力量請務必閱讀正文之后的免責條款部分供給端，端到端引領星辰大海，基于規則落地和兜底展望未來，算力與數據重要性將逐步凸顯，領先廠商優勢有望逐漸放大。目前，頭部智駕廠商已投入大量資本開支進行訓練中心的搭建工作。例如，特斯拉擁有近10萬張A100GPU，在全球位居Top5，并且預計到年底將擁有100EFLOPS的算力，同時還針對自動駕駛自研了Dojo芯片，以此來支持其端到端模型的訓練。此外，理想汽車也表示將在未來每年投入超10億美元用以進行端到端算力訓練。高質量數據的收集以及大算力的投入都需要大量的資金成本，這就致使自動駕駛領域的龍頭效應和馬太效應變得愈發顯著。擁有更多資源的大公司能夠投入更多資金用于收集數據以及提升算力，進而在技術上保持領先地位。資料來源：甲子光年，國元證券研究所表6：主要廠商算力水平廠商類型廠商名稱智算中心建設算力水平車企特斯拉Dojo智算中心100000PFLOPS長安長安智算中心1420PFLOPS吉利星睿智算中心810PFLOPS理想理想智算中心1200PFLOPS小鵬“扶搖”智算中心600PFLOPS蔚來蔚來智算中心-科技公司/供應商商湯絕影商湯智算中心12000PFLOPS華為車BU云智算中心3500PFLOPS毫末智行“雪湖綠洲”智算中心670PFLOPS廠商實施現狀方案特點蔚來*2023年年中，蔚來開始探素機器人世界模型，目前已有階段性成果；*2024年4月蔚來智能駕駛發布會上，蔚來公開了端云算力規模，蔚來23萬臺車的端云算力總規模達230.29

EOPS；*端到端方案將在2024年內發布；將感規模型與規控模型合并，實現信息無損傳遞；小鵬*2024年北京車展期間公開發布A1天璣系統；*從小鵬X9開始，小鵬汽車發布的車型將升級搭載全新的端到端大模型；AI天璣系統中，XPlanner是引入基于神經網絡的規劃控制大模型，從圖像數據感知輸入到行駛路徑的規劃控制比人類手寫規則的代碼更加智能、泛化能力更強；理想*2023年，理想推送AD

Max3.0，其整體框架已經具備端到端的理念，但距離完整的端到端尚有一定差距；*理想汽車的新模型將在2024年上線；全流程模型化；小米汽車2023年底宣布新車融入端到端大模型技術；實時生成道路拓撲，實時識別靜態智能體；吉利汽車與鑒智機器人合作，預計2024年量產；采用動態場景圖預測智能體碰撞可能；商湯24年實車部署，25年量產落地感知、決策、規劃、控制整合到一個全棧Transformer端到端模型，實現感知決策一體化端到端自動駕駛表5

：國內端到端自動駕駛廠商不完全布局資料來源：億歐智庫，智能車參考，AutocarMax，國元證券研究所19自動駕駛：新與舊的關鍵力量資料來源：鞭牛士,國元證券研究所資料來源：AutocarMax，42號車庫，國元證券研究所供給端，端到端引領星辰大海，基于規則落地和兜底從實踐層面來看，當前落地階段的單一模型端到端仍然較少。端到端+基于規則兜底的“模塊化”端到端是主流方式，同時智駕加速向20萬以下市場滲透和海外油車市場滲透加劇，從而基于規則仍然是部件企業主力。整體呈現端到端搭臺，基于規則唱戲的狀態。20萬級別以下市場占乘用車消費一半，但高階智駕滲透幾乎為0。大疆車載持續開拓下沉市場，7v+100tops/7v+32tops分別下探至7000元/5000元,小鵬推出15萬以下MONA品牌，定位全球AI智駕普及者；比亞迪20萬以下海獅07EV，搭載自研天神之眼高階智駕。全面推廣持續鋪開。圖23：理想4D

ONE

MODEL端到端構架圖 圖24：大疆7V傳感器方案20請務必閱讀正文之后的免責條款部分目錄ROBOTAXI：技術進步加政策試點，行業曙光已現321請務必閱讀正文之后的免責條款部分ROBOTAXI：技術進步加政策試點，行業曙光已現資料來源：蘿卜快跑官網，國元證券研究所圖27：九識智駕無人車系列產品 高階領域，泛ROBOTAXI逐步發力1）蘿卜快跑出圈，特斯拉CYBERCAB、ROBOVAN發布，ROBOTAXI落地加快武漢快速推動自動駕駛測試道路覆蓋全城，截止2023年底開放道路3378.73公里(單向里程)，覆蓋13個行政區中的12個。計劃2024年投放ROBOTAXI車輛1000臺。北京、上海等地跟進。小鵬計劃2025運營，特斯拉CYBERCAB\ROBOVAN發布，計劃運營成本降至每英里

5-10

美分2）九識智駕爆單，城配自動駕駛快速落地九識智駕無人城配車發布引爆市場，發布當日訂單5290臺，考慮到產能僅2100臺/年，在當前產能情況下后續兩年均已排滿3）礦山自動駕駛滲透率加速突破：2023年無人礦車在露天場景滲透率僅不到2

，2024上半年露天礦達到6

，滲透率呈高速增長趨勢圖25：運營接單狀態的蘿卜快跑 圖26：特斯拉CYBERCAB和ROBOVAN展示資料來源：新浪汽車，懂車帝，國元證券研究所圖28：易控智駕新疆準東露天礦百臺無人礦卡交付22資料來源：易控智駕，國元證券研究所請務必資閱料來讀源正：九文識智之駕官后網的，國免元證責券研條究款所部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分ROBOTAXI：技術進步加政策試點，行業曙光已現資料來源：艾瑞咨詢，國元證券研究所繪制技術與政策雙向促進，助力Robotaxi產業發展螺旋上升相關政策出臺積極，為Robotaxi落地鋪路隨著自動駕駛技術的發展，我國Robotaxi產業政策重點轉向支持車型量產與商業化運營。2017年，北京出臺首個自動駕駛車輛管理規范，引領產業進入道路測試與示范應用階段，該規范明確了自動駕駛功能等級等內容，為各地政策制定提供了范本。高級別自動駕駛車輛載客經營活動行業標準首次明確定義，Robotaxi商業化運營獲進一步規范引導與約束。2023年11月，四部委聯合發布《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》（簡稱《準入通知》），對L3/L4級別自動駕駛車型的準入規范、使用主體、上路通行、暫停與退出、數據安全與網絡安全等提出具體要求。2023年12月交通部發布的《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》（簡稱《服務指南》），明確了高級別自動駕駛汽車在各類道路上從事城市公共交通和出租汽車客運服務的行業規范。圖29：2017-2024年中國自動駕駛政策演進路線23請務必閱讀正文之后的免責條款部分ROBOTAXI：技術進步加政策試點，行業曙光已現資料來源：甲子光年，國元證券研究所整理繪制技術與政策雙向促進，助力Robotaxi產業發展螺旋上升Robotaxi趨勢一：“金三角”模式已成市場主流，三方聯動推動產業升級“金三角”模式對三方產業優勢的整合被普遍認為是現階段最具可行性的商業模式。該模式主要涵蓋三大板塊：整車廠（主機廠）負責提供整車平臺及生產制造能力，自動駕駛科技公司專注于技術方案供給，出行服務運營商則承擔Robotaxi的線上終端叫車運營服務。當前，中國和美國均已呈現出“金三角”趨勢。圖30：Robotaxi產業鏈全景圖24請務必閱讀正文之后的免責條款部分ROBOTAXI：技術進步加政策試點，行業曙光已現資料來源：羅蘭貝格，艾瑞咨詢，國元證券研究所整理繪制技術與政策雙向促進，助力Robotaxi產業發展螺旋上升現階段，常見的“金三角”模式中，國資/政府平臺參與程度尚有限，當前主要由民營機構在三方中占據主導地位。從長遠來看，鑒于各地政府在政策與監管層面的關鍵作用，地方城投公司仍有介入的空間，且這將對該商業模式的完善產生重要影響。伴隨政府針對自動駕駛的政策日益完備，Robotaxi商業化規模增長潛力巨大，同時對盈利能力也有了更高要求，以契合進一步商業化的需求。中美兩國在“金三角”運營模式基礎上均形成了較為穩定的發展態勢，凸顯出中美兩國資本市場對該模式的高度認可。在中國，“金三角”模式以百度、小馬智行等科技公司的自動駕駛模型為依托，通過廣汽、北汽等整車廠將方案落地，最終投放到蘿卜快跑、如祺出行等出行平臺進行實際運營，目前基本已開啟收費運營，有望于近年實現逐步盈利。美國的“金三角”模式發端于Waymo。2023年，Waymo積極推進與運營平臺合作以實現商業化落地，其與Uber、捷豹攜手，在舊金山、菲尼克斯成功開展Robotaxi正式收費運營。Waymo商業模式的轉型引得其他行業追隨者競相效仿，美國眾多行業參與者紛紛開啟“技術+整車+平臺”的“金三角”合作模式。圖31：中美Robotaxi“金三角”運營模式對比圖25請務必閱讀正文之后的免責條款部分ROBOTAXI：技術進步加政策試點，行業曙光已現資料來源：艾瑞咨詢，國元證券研究所技術與政策雙向促進，助力Robotaxi產業發展螺旋上升“金三角”模式在自動駕駛領域具有重要意義，從技術、生產、終端運營三個方面發揮優勢，推動商業化進程：從技術層面來看，憑借主機廠生產資源的有力支撐，科技公司得以從生產成本及實現難度等多方面因素考量，更具針對性地優化技術短板，例如在感知能力方面進一步推進降本增效舉措。從生產端來看，技術環節的分離使主機廠能夠大幅削減軟件技術研發投入，進而將精力聚焦于生產能力提升與產線優化，更高效地利用其在產業鏈中的優勢資源，有效避免在傳統車廠不擅長的尖端研發領域造成不必要的資源浪費，從而降低整體生產成本與邊際成本，為商業化進程增添動力。從終端運營角度而言，得益于其他兩方的研發支持和穩定的產線供應，運營平臺能夠集中資源投入運營環節，針對無人駕駛項目的商業化落地進行專項開發，同時專注于地方政策的研究與配合，以實現提供符合法規且適用于區域或全國范圍的運營機制為最終目標。表7：部分廠商“金三角模式”合作方案梳理技術公司主機廠出行/運營平臺現狀百度北汽、江鈴新能源等蘿卜快跑、百度地圖目標在2024年底在武漢實現收支平衡，2025年全面進入盈利小馬智行豐田、廣汽等曹操出行、如祺出行等截至2024年8月底，已累積超過3500萬公里的自動駕駛路測里程文遠知行如祺出行、高德地圖等廣汽、日產等2024年9月，文遠開啟在珠海橫琴Robobus的收費運營WaymoLyft、Uber捷豹路虎、極氪等2024年8月，極氪為Waymo定制的Robotaxi開始路測CruiseLyft、Uber通用Uber計劃在2025年開始在其網約車叫車平臺上向客戶提供Cruise旗下的自動駕駛汽車26請務必閱讀正文之后的免責條款部分ROBOTAXI：技術進步加政策試點，行業曙光已現資料來源：羅蘭貝格，國元證券研究所圖32：Robotaxi單車全生命周期運營總成本組成技術與政策雙向促進，助力Robotaxi產業發展螺旋上升Robotaxi趨勢二：中短期盈利難度仍然較大，中長期需要多方面齊降本從而打通商業模式Robotaxi運營成本居高不下，盈利目標實現仍較為困難。當前配備安全員的Robotaxi整體運營成本遠超傳統網約車，平均高出約30

，這使得中短期內盈利預期不容樂觀。以武漢的蘿卜快跑為例，其當前主流第五代車型單車成本約48萬元，按照網約車8年強制報廢機制計算，單車每日折舊成本約160元。算上安全運營成本和運力運營成本后，單車日均運營成本超370元，逼近400元大關。而目前經平臺補貼后的收費為5元/5公里，即便考慮無人駕駛特性，假設每日接單40單（遠超網約車司機日均單量），單車日均收入仍難以達到200元。總體來看，即便不考慮前期研發成本和車輛保險費用，蘿卜快跑在武漢的營收亦無法覆蓋基本運營成本，處于嚴重虧損狀態。成本項傳統網約車（電動）Robotaxi（有安全員）Robotaxi行駛里程（km）100000100000100000購車成本-6年平攤（元）21,66750,00050,000油電成本（元）10,00010,00010,000保養費用（元）5,0008,0008,000保險費用（元）10,00013,00013,000司機工資（元）96,00096,0000成本總計（元）142,667177,00081,000實際單公里成本（元）1.431.770.81資料來源：甲子光年，國元證券研究所表8：傳統網約車與Robotaxi商業運營成本對比27請務必閱讀正文之后的免責條款部分ROBOTAXI：技術進步加政策試點，行業曙光已現資料來源：羅蘭貝格，國元證券研究所技術與政策雙向促進，助力Robotaxi產業發展螺旋上升展望中長期，Robotaxi產業需從三大方面尋求優化升級已實現成本的運營成本的快速下探：1、感知端技術革新，削減昂貴傳感器依賴：伴隨感知算法持續精進，視覺感知精度不斷攀升，對激光雷達的依賴程度將漸次降低，不再需整車密布激光雷達。同時，激光雷達規模化應用及關鍵零部件國產化替代進程的推進，亦有助于削減其自身成本，進而拉低整車制造成本；2、安全員配置優化，削減安全運營成本：展望未來，隨著自動駕駛技術的演進與政策的進一步松綁，Robotaxi車內有望徹底無需安全員，且遠程安全員單人監管車輛數量亦能增加，由此降低安全運營成本；3、自動化運營效能提升，降低綜合運營成本：以蘿卜快跑為例，其搭建的無人車自動運營網絡，可達成Robotaxi全生命周期服務自動化，諸如云端一鍵指令喚醒車輛、車輛自檢、自動出車、自動調度運營區域、自動泊車等，全程無需人工干預。圖33：中國Robotaxi單車全生命周期運營總成本下降路徑示意圖智慧城市及車路云等基礎設施的完善，預計有望加速局部場景運營成本降低，從而在長期角度加快其進程28請務必閱讀正文之后的免責條款部分目錄商用無人車：價值回歸與未來前景429請務必閱讀正文之后的免責條款部分商用無人車：價值回歸與未來前景資料來源：弗若斯特沙利文，國元證券研究所無人商用車應用場景廣泛，無人商用車應用按下加速鍵無人商用車趨勢一：智能網聯技術打開新思路，無人商用車將更早進入商業化階段無人商用車將于部分場景優先實現商業化價值。從應用場景分類上，商用車自動駕駛應用可分為封閉/半封閉場景和開放場景，其中封閉場景主要包括末端配送、機場場景、礦山場景、港口場景；半封閉場景主要包括干線物流場景和環衛場景；開放場景主要為Robobus。商用車自動駕駛的最大價值在于是否能替代人類駕駛員，而取代人工的關鍵是兩方面原因：一方面，場景復雜度越低、作業標準化程度越高，無人化替代價值越高；另一方面，越是高危且重人工的場景，無人化的替換價值越高。因此，我們預計包括末端配送、機場、礦山、港口以及干線物流等封閉/半封閉的載物應用場景預計將優先實現其商業化價值。圖34：無人駕駛商用車不同場景落地現狀 圖35：末端配送場景示意圖資料來源：九識智駕，國元證券研究所30請務必閱讀正文之后的免責條款部分商用無人車：價值回歸與未來前景資料來源：億歐智庫，國元證券研究所無人商用車應用場景廣泛，無人商用車應用按下加速鍵無人駕駛商用車可在多場景應用中有效解決行業痛點。在機場，干線物流，港口，礦區以及末端配送的五大場景中，它們的行業共性痛點主要有：人力資源成本高、管理營運困難以及駕駛人員工作壓力大且安全隱患高。無人化車輛能夠使得部分場景實現無人運輸，同時在運營方面也可以實現24小時全天候運營，并且系統化的調度可以促使運營效率得到進一步的提升。表9：無人商用車主要應用場景痛點與無人化價值梳理干線物流場景港口場景礦山場景機場場景末端配送場景場景介紹干線物流指利用城市之間的主干道路進行大批量長距離的貨物運輸港口場景指水路交通的交匯樞紐處，航運貨物卸載是港口場景中最基礎也是最重要的任務礦山場景指統一規劃和開發礦產資源的開采區域，礦區一般分為露天與井礦機場場景指在機場禁區內實現無人化行李運輸、貨物運輸、無人接駁等場景末端配送指直接面向消費者的物流配送服務，其以滿足配送環節的終端為直接目的場景痛點司機人力資源成本高燃油成本逐年上升營運效率有待提升司機技術要求高司機人力資源成本高工作強度大礦區招聘困難工作環境惡劣安全隱患高車輛事故率高司機工作壓力大人力資源成本高快遞員人力成本高配送效率及安全性低人員管理困難無人化價值自動駕駛技術可以減少人力資源成本與節約燃油，并可以減輕工作強度無人集卡自動化可提高港口效率，并減少安全隱患無人礦卡可以有效解決礦區招聘問題，并可24小時運輸，整體效率可與人工持平機場場景指在機場禁區內實現無人化行李運輸、貨物運輸、無人接駁等場景無人化車輛可以有效補充配送運力，同時有效降低“最后一公里”的人力成本31請務必閱讀正文之后的免責條款部分商用無人車：價值回歸與未來前景圖36：商用車智能化發展路徑資料來源：張亞勤等《面向自動駕駛的車路云一體化框架》，國元證券研究所無人商用車應用場景廣泛，無人商用車應用按下加速鍵車路網云一體化技術正引領無人商用車領域進入一個新的發展階段。車路網云一體化可通過整合車輛、道路、網絡和云端的先進技術，為無人商用車提供了強大的感知、計算和決策支持，顯著提升了車輛的安全性和效率，同時降低了運營成本，提高了作業精準度。此外，車路網云一體化技術通過AI數字道路基站建設，全面收集城市交通數據信息，為自動駕駛在多個場景中的規模落地提供了數據支持。智慧礦山與干線物流是商用車車路網云一體化技術的兩個重要方向。資料來源：億歐智庫，國元證券研究所資料來源：億歐智庫，國元證券研究所圖38：干線物流智能網聯協同示意圖圖37：智慧礦山智能網聯協同示意圖32請務必閱讀正文之后的免責條款部分商用無人車：價值回歸與未來前景資料來源：億歐智庫，辰稻資本，國元證券研究所整理無人商用車應用場景廣泛，無人商用車應用按下加速鍵無人商用車趨勢二：智能底盤賦能商用車自動駕駛落地，商用車下游應用場景不斷拓展：區別于乘用車，商用車更適合底盤標準化與規模化應用。與乘用車不同，商用車路線固定、用途特定，智能底盤技術能針對性優化懸掛、轉向和制動系統。商用車運營企業注重成本與效率，智能底盤可優化動力分配和制動能量回收以降能耗，還能通過自動診斷和預測性維護減少維修時間和成本。在安全和監管方面，商用車運輸高價值貨物，對智能底盤需求更迫切，其數據記錄和傳輸功能便于交通管理部門監督。技術集成上，商用車底盤結構簡單，便于智能底盤技術集成。表10：商用車相比較乘用車更適合應用標準化底盤商用車乘用車使用場景物流運輸、公共交通等固定路線場景城市通勤、自駕游等多樣化場景行駛路線相對固定，主要在高速公路和物流園區等道路上運行不確定性大，可能頻繁在不同路況行駛智能底盤適應性容易進行針對性部署和優化要求高，技術全面覆蓋有難度運營成本和效率注重成本控制和效率提升，智能底盤優化動力分配、制動能量回收，減少能源浪費關注成本和效率，但個性化體驗和駕駛樂趣也重要，降低運營成本需求不迫切安全和監管要求安全至關重要，智能底盤提供精準制動控制和穩定性控制，滿足嚴格監管要求安全重要，但監管要求相對較弱，側重于保護車內乘客安全車輛技術集成難度 底盤結構簡單，易于集成智能底盤技術 底盤空間有限，結構復雜，集成難度大，需要兼顧多種設計因素33請務必閱讀正文之后的免責條款部分商用無人車：價值回歸與未來前景資料來源：億歐智庫,國元證券研究所無人配送干線物流露天礦山環衛清潔場景主要應用于封閉/半封閉場景，例如公開道路輔道和大型封閉園區/工廠主要應用于物流園區、廠區內、港口內，或廠區到廠區等短距離運輸，以及國道和高速干線運輸主要在露天礦山承擔巖石土方剝離與礦石運輸任務主要用于公開道路輔道以及大型封閉園區/工廠動力設計差異底盤尺寸：長小于3.5米，寬1米左右，高小于1米車輛載重：200~1000kg車輛速度：20~35km/h低速行駛車輛功率：2.5~7.5kW，一般小于10kW底盤尺寸：牽引車頭7m左右，掛車13m/14m等多種尺寸，高度4m左右車輛載重：14~49噸車輛速度：短程15~40km/h，高速80km/h車輛功率：400~500kW左右底盤尺寸：10325x5170x4450mm車輛載重：載重90噸，堆裝100噸車輛速度：持續上坡(8%坡道)車速15~20km/h，最高小車速45km/h車輛功率：驅動電機額定/峰值功率：500/800kW；增w程器額定/峰值功率：300/400kW；動力電池額定/峰值功率：240/480kW底盤尺寸：2870x1180x1645mm車輛載重：底盤820kg/滿載1400kg車輛速度：20km/h車輛功率：5kW左右底盤子系統配置線控轉向：支持線控EPS（含CEPS和PEPS）線控制動：支持線控EHB線控換擋：支持油門控、速度控線控制動：大部分是EHPS線控換擋：油車一般12~16檔，電車一般2~4檔線控油門：一般控制期望扭矩線控轉向：全液壓轉向系統+電動伺服轉向裝置線控制動：電機輔助制動+雙冗余液壓制動線控換擋：控制扭矩線控轉向：支持線控PEPS線控制動：支持線控EHB線控驅動：支持油門控、速度控無人商用車應用場景廣泛，無人商用車應用按下加速鍵線控智能底盤已逐步展現多重優勢，并引發產業鏈重構。線控智能底盤技術在系統集成、模塊化設計、數據驅動、車路協同以及與執行層協同等方面展現出多重優勢：1、電信號控制要求：L4級自動駕駛車輛在行駛過程中，只有將底盤從機械傳動控制升級為線控，方能與傳感器形成配套和聯動。2、安全冗余要求：對于L4

級自動駕駛而言，線控底盤也需從單一失效的線控系統進化為具備冗余備份的系統。3、高性能要求：L4

級自動駕駛對線控底盤有著更高的性能需求。4、智能化要求：底盤域控制器擁有強大的計算能力和豐富的軟件接口，可實現軟硬件解耦。表11：商用車四大應用場景智能底盤特性梳理34請務必閱讀正文之后的免責條款部分商用無人車：價值回歸與未來前景資料來源：中國技研，智譜投研，億歐智庫，國元證券研究所無人商用車應用場景廣泛，無人商用車應用按下加速鍵目前，商用車

L4

級自動駕駛已催生出對線控底盤的剛性新需求，從而引發傳統汽車產業鏈重構。而在無人駕駛趨勢下，車輛設計轉變為以自動駕駛為核心，自動駕駛公司成為引導產業升級的新生力量。在從以人為中心向以自動駕駛為中心的轉變過程中，

“L4

級自動駕駛系統集成商

+

集成式線控底盤公司”

成為新模式。初創公司、主機廠、零部件供應商等眾多玩家紛紛從不同業務角度切入線控底盤賽道，圍繞自身優勢進行業務布局。圖39：無人商用車產業圖譜35請務必閱讀正文之后的免責條款部分目錄車路云一體化：進入項目密集期536車路云一體化：進入項目密集期車路云發展思路：對端到端的增強及互補與依靠算力、數據的端到端自動駕駛相適應，提供更豐富、更多元的路端、車端、云端數據；目前數據稀缺仍然是端到端方法的難題之一端到端的單車智能存在“黑箱”等問題，冗余系統有存在的必要性與純單車智能相比，車路云整體上數據與系統更可控存在智慧城市基礎設施完備的基礎上，區域運營車輛以較低單車成本實現自動駕駛的可能性圖40：單車智能與車路云自動駕駛技術路線趨于一致資料來源：蘑菇車聯，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分圖41：車路云相關市場長期空間廣闊資料來源：賽迪，前瞻產業研究院，國元證券研究所37請務必閱讀正文之后的免責條款部分車路云一體化：進入項目密集期時間 政策名稱 重點內容 政策類型2017年4月

《汽車產業中長期發展規劃》以新能源汽車和智能網聯汽車為突破口，引領整個產業轉型升級。加大智能網聯汽車關鍵技術攻關；開展智能網聯汽車示范推廣。引導類2018年4月 《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》 明確上路測試的一系列要求以及交通違法處理依據。 規范類2018年12月

《車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃》到2020年，實現車聯網（智能網聯汽車）產業跨行業融合取得突破，實現LTE-V2X在部分高速公路和城市主要道路的覆蓋，開展5G-V2X示范應用；車聯網用戶滲透率達到30%以上，新車駕駛輔助系統（L2）搭載率達到30%以上，聯網車載信息服務終端的新車裝配率達到60%以上。規劃類2020年10月《節能與新能源汽車技術路線圖2.0》提出了面向2035年我國汽車產業發展的六大目標，包括至2035年中國方案智能網聯汽車核心技術國際領先，產品大規模應用。規劃類2020年10月《新能源汽車產業發展規劃（2021-2035）》要推動電動化與網聯化智能化技術深度融合，推進標準對接和數據共享。引導類2020年11月《智能網聯汽車技術路線圖2.0》到2025年，我國PA（部分自動駕駛）、CA（有條件自動駕駛）級智能網聯汽車銷量占當年汽車總銷量比例超過50%，C-V2X（以蜂窩通信為基礎的移動車聯網）終端新車裝配率達50%，高度自動駕駛汽車首先在特定場景和限定區域實現商業化應用并不斷擴大運行范圍。2035年，各類網聯式高度自動駕駛車輛將廣泛運行于我國廣大地區。規劃類2021年7月《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范（試行）》對道路測試與示范應用主體、駕駛人及車輛，道路測試申請，示范應用申請，道路測試與示范應用管理，交通違法與事故處理及附則等事項進行了規范。規范類2022年6月《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）（2022年版）》（征求意見稿）提出分階段建立適應我國國情并與國際接軌的智能網聯汽車標準體系。到2030年，全面形成能夠支撐實現單車智能和網聯賦能協同發展的智能網聯汽車標準體系。引導類2022年8月《關于促進智能網聯汽車發展維護測繪地理信息安全的通知》明確了測繪地理信息數據采集和管理等相關法律法規政策的適用與執行問題。強調地面移動測量、導