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瑞

咨詢2024年中國Robotaxi

商業化趨勢研究報告每年都有人說是自動駕駛的元年，Robotaxi

究竟如何?O2024

iResearch

Inc.艾

瑞

咨

詢CONTENTS目錄01

Robotaxi行業概覽Overview02

Robotaxi

商業化進程分析Interpretation03

Robotaxi

商業化路徑推演Deducing

201/Robotaxi行業概覽Overview3多國發展均從技術驗證轉向商業化運營，整體路徑“求同”大于“存異”國際層面，美國對Robotaxi的商業化進程展現出更為開放的姿態，鼓勵企業在自動駕駛技術領域進行大膽的探索和創新，但Cruise在舊金

山的運營在短期內產生了多起事故，嚴重打擊了公眾的信任度，之后加州車輛管理局暫停了Cruise無人駕駛出租車的運營許可?？梢钥闯觯?/p>

在曲折中發展的自動駕駛技術一定程度上并不適合跨越式發展。而中國自動駕駛基本遵循有節奏的漸進式發展路線，區域的開放和技術安

全驗證并行，以避免監管、技術、公眾接受度等因素的失衡。美、德、日、韓Robotaxi

發展路徑來源：公開資料整理，艾瑞咨詢研究院廣-O2024.10

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www.iresearch.com.cn

4美國指定十個國家級自動駕駛汽車試驗場。Waymo

被允許開展商業運營。德國頒布《道路交通法(第八修正案)》,為全球首

部正面回應自動駕駛相關問題的法律?！蹲詣玉{駛汽車綜合計劃》發布，該計劃優先考慮

了自動駕駛系統的安全性問題。《無人駕駛汽車乘客保護規定》發布；Cruise

加州向公眾提供付費無人駕駛打車服務。特斯拉將在2024年年內

推出Robotaxi。已開始在美國Robotaxi國際發展概況發布《自動駕駛汽車安全標準》。平昌冬奧會期間，現代汽車曾進行了L4級別的無人駕駛實測。美國各州逐步放寬自動駕駛汽車測試法規。柏林市中心開啟世界首條自

動駕駛市中心實測。美國德國日本韓國2017-20182019-20202021-20222023-2024《道路交通法-強制保險法》修訂草案發布，德國成為世界上第一

個允許L4級自動駕駛汽車進入日常運行場景的國家。首爾市市長吳世勛公布“首爾自動駕駛藍圖2030”,并表示至2026

年將在全首爾市構建自動駕駛配套設施。日本發布了《自動駕駛汽車安全技術指南》,從ODD,HMI

等十個

方面，明確了L3和L4級別的自動駕駛汽車需滿足的安全技術要求。明確了申請遠程自動駕駛道路測試的相關申請條件和許可要求。發布《ITS

規劃》,提出私家車到2020年實現L3級

自動駕駛，2025年實現L4級。日本發布《道路交通法》修正案，允許L4

級車輛在公共道路上行駛。日本在福井縣永平寺町開啟首個L4

級自動駕駛車輛公共道路運行服務。首爾發布《2040首爾城市基本規劃》

次強調發展自動駕駛技術的重要性。日本開展面向自動駕駛的高速公路車

路協同(V2I)

實證試驗?，F代集團在首爾江南區試行RoboRide

網約車服務，最多可以乘坐三名乘客。博世獲得許可，可以在任何天氣下的

公共道路上測試L4

級無人駕駛汽車。德國聯合法國在雙方的跨境公路劃分一處自動駕駛測試區域，全長70公里。艾

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咨

詢企業路測里程(英里)接管次數(次)MPI導致接管次數最多的原因aiMotive14876.470821.0車輛過于靠近道路/車道邊界百度Apollo15311.735103.9硬件異常蘋果452743.93194141.7對其他道路使用者的行為做出了錯誤預測AutoX7870.000.0-博世759.33142.4規劃軌跡超時CRUISE583624.300.0-滴滴4004.114004.1漏檢梅賽德斯58342.700.0-尼桑4825.017283.8自動駕駛車輛未對其他變道車輛留出合理空間Motional

AD16214.259327.3車輛平臺軟件問題導致的預防性接管高通

.3837.019719.5安全監視器通知存在車輛軌跡的規劃偏差沃爾沃104.0215.0兩輛汽車同時停在同一車道，自動駕駛汽車無法越過雙黃線Waymo3669962.421217311.1不適當的車輛軌跡文遠知行42381.3221190.6安全緊急情況和感知偏差Woven

by

Toyota4194.04299.9車輛對交通信號燈的操作不當美國加州測試逐漸趨于穩定，核心問題向交通參與者的行為預測轉移美國加州交通管理局2023年Disengagement

Report顯示，登記的自動駕駛測試車輛共1603臺，所有自動駕駛公司車輛在自動駕駛模式

下共行駛926萬公里。在導致接管的問題當中，占比較多的問題已經從感知逐漸向交通參與者的路徑預測轉移，這種轉移與目前技術的發

展基本同步。2024年7月，ARK

基金認為，Robotax

可能在未來十年內顯著提升全球GDP;到2030年每年或為經濟增長率增加2-3個百分

點，其影響力可能超越歷史上的蒸汽機、自動化和信息技術。然而，2023年中國自動駕駛汽車在加州的測試行駛里程明顯減少，小馬等企

業撤離加州；路透社表示，美國商務部將在未來幾周內提議禁止自動駕駛汽車和網聯汽車使用中國軟件。上述事件不僅展現出無人駕駛技

術在國際競爭中的重要性，也說明了自動駕駛領域的國際競爭進入到了全新的階段。2023年美國加州自動駕駛測試接管統計來源：2023DisengagementReportsbythe

State

ofCalifornia,艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。田江.wir據仕人心

飾

少

平

些

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J

MIK據

。O2024.10

iResearch

Inc.

WW

5Robotaxi加州路測情況艾瑞

咨

詢1027.9699.6503.7391.2123.0104.

2

200.015.4

2018

20192020202120222023■累計測試里程(萬公里)■開放測試道路里程(公里)Robotaxi

北京路測情況北京市自動駕駛汽車路測有序推進，規模化布局持續擴大入

蘿卜快跑D

中國一汽BAICBJEV北

汽

新能源NAVINFO>四維圖新小馬智行紅旗智行科技Ho7gQ

roellgzt

NoblrychnsbgQAUOIMeroedes-BenzChina滴滴TOYOTANIO美團

美團eweRideEATC北京汽車研究總院nmY北

京

汽

車BAICmoTOR理想autox=騰邱大地通遠智行者IDRIV三RPLUS2023年北京市自動駕駛車輛道路測試報告顯示，截至2023年底，累計38家企業在北京市開展自動駕駛車輛道路測試，累計測試里程超過3893萬公里，道路測試過程安全可控，未對周邊交通環境產生不良影響?！侗本┦凶詣玉{駛車輛道路測試管理實施細則(試

行)》自2020年起拓展專項技術測試，支持特殊天氣、無人化、高速公路、編隊行駛等場景的開放道路測試。來源：歷年北京市自動駕駛車輛道路測試報告，北京智能車聯產業創新中心、中關村智通智能交通產業聯盟，艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。

.

測試全

同

口

W

6nc駛h

I駕rc動ea自es市iR京10北4：02釋O2注2018-2023年北京市自動駕駛車輛累計測試里程與開放測試道路里程3893.02018-2023年北京市自動駕駛測試企業數量3828參與測試企業數量(個)2023年北京市自動駕駛測試企業圖譜(乘用車)累計測試里程■

開放道路測試里程CAGR=202.6%

CAGR=78.7%162021

2022

20232194.81571.314202013201982018艾

瑞

咨

詢2238.4Q023%直行通過路口緊急情況處置交通標線2%

3%路口掉頭3%主輔路行駛、起步、通過

環島、通過人行橫道線路口右轉彎其他(跟車、超車、會車、窄路

掉頭、靠邊停車、學校區域等)自進入規模化試運營以來，北京市道路測試關鍵脫離原因逐漸由軟硬件故障向算法層面轉移，脫離原因更加集中。易發生關鍵脫離的地點主要包括交通流量較大的十字路口，以及雙向兩車道的機非隔離道路等。交通設施包含錐桶、隔離護欄等。而80%以上的問

題來源于感知系統。目前自動駕駛測試車輛基本為多傳感器融合技術路線，激光雷達作為主要傳感器。而在距離遠、車速快的情況

下，錐桶等小型物體容易漏檢、誤檢。同時，模型中的數據大部分來源于仿真系統，對于部分形狀不規則或擺放不規則物體的識別

仍然需要時間進行訓練。2023年北京市自動駕駛車輛關鍵脫離場景

2023年北京市自動駕駛車輛測試造成脫離的目標Robotaxi北京路測情況關鍵脫離場景與當前城市測試況環境和技術發展水平保持同步【

交

通

參

與

者

】中大型

貨車

8%小型客車66%【

交

通

設

施

】錐桶58%13%研究繪制。來源：歷年北京市自動駕駛車輛道路測4O2024.10

iResearch

Inc.2%

2%成3%

2%

2%特種

車輛

6%小型貨

車4%交通信號燈

變更車道路口左轉彎17%直行15%Www.iresearch.com.cn

7隔離護欄

，29%4%5%16%6%6%公交車

5%施工

牌，艾

瑞

咨

詢02/Robotaxi

商業化進程分析Interpretation8我們將用怎樣的方式進行論證?

艾

瑞

咨

詢艾瑞將從政策、技術、商業/盈利模式和市場接受度四個維度對Robotaxi的商業化程度進行論證艾瑞根據大量的前期研究和訪談，發現了行業當中普遍采用政策、技術、商業模式/盈利模式和市場接受度四個關鍵因素來判斷Robotaxi的商業化進展。盡管目前大多數討論都集中在當前狀況的描述和未來趨勢的預測上，但艾瑞希望通過重新審視這些關鍵維

度，尋找出一些未被挖掘到的問題，并給出獨特見解，旨在給到業內人士不同的思考方向。Robotaxi

商業化進程評估要素來源：艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。政策Policy在多批次車路云一體化試點

較為成熟后，下一步試點應

用場景有望向L4級別自動駕駛傾斜。技術Tech無人駕駛適應性和穩定性正

在得到驗證；ASIC

智駕芯片或將成為下一步研發重點。商業/盈利模式Business

Model金三角模式已得以驗證，國資平臺的介入或可打造更具穩定性和可復制性的長期商

業模式

。市場接受度Market

Reception消費者普遍對于Robotaxi的技術成熟度和安全性更為

關注，與產業發展周期基本

同

步

。O2024.10

iResearch

Inc.www.iresearch.9iResearch艾

瑞咨詢政策>政策出臺和產業發展呈現螺旋上升態勢。>

多地方下發補貼為產業按下加速鍵。>政策確定性和延續性不改，但要循序漸進，Robotaxi產業預計在2027~2028年迎來下一個里程碑式商業化節點。>地方政府債務和宏觀經濟問題導致部分區域在短期內的實際支持力度或不及預期。

10目前，各地方政府都在盡最大限度給與Robotaxi相關產業最大的政策支持。排除經濟和其他外部影響因素，技術安全性的驗證將極大程度上促進監管的開放。過去一年，政策方面除了擴大運營范圍以外，還向多家企業發放了全無人運營照，首次明確了自動駕駛車輛載客運營的行業標準，彌補了商業化運營的政策空白，整體行業的政策框架已初步形成。2017-2024年中國自動駕駛政策演進路線政策出臺和產業發展呈現螺旋上升態勢技術安全性的驗證和政策開放已呈現明顯的雙向促進關系第一次從國家層面就規范自動駕駛道路

測試作出規定。對測試主體、測試駕駛人、測試車輛等

提出要求，進一步規范化自動駕駛汽車

測

試

。北京市出臺中國第一個自動駕駛車輛管

理規范。上海發放了全國首批智能網聯汽車開放

道路測試號牌2018年小馬智行牽手廣汽在廣州

南沙正式上路。下達了智能汽車測試運行及示范應

用的戰略任務。推動實現封閉場地測試結果全國通用

互認；穩步推動自動駕駛客運出行服

務。廣州認可其他城市智能網聯汽車路

測許可。武漢開始開放第一批智能聯網汽車測試道路。2019年7月北京市發布首批T4級

別自動駕駛測試，總計5張，

百度全部收入囊中。推動實現由道路測試向示范應用擴

展

，進一步認識和分析新問題、新

挑

戰

。確認了兩批共16個城市進行智慧城市基礎設施與智能網聯汽車協同發

展試點

。上海測試場景進一步擴展，可申請完全自動駕駛。北京首次在國內開啟乘用車無人化

商用試點。2021年11月15日，百度Apollo獲

國內首個自動駕駛收費訂單。首次從國家政策層面明確智能網聯

汽車可以用于運輸經營活動。確定了9個進入試點的聯合體，其

中乘用車聯合體占7家。深圳出臺國內首個無人駕駛汽車法

規

，開辟了完全自動無人駕駛應用

的先河。北京擬支持自動駕駛汽車用于網約車等城市出行服務。2024年7月AutoX、小馬智行等獲

得上海完全無人載人車牌。道路測試和示范應用階段

商業化試點階段國家

政策地方

政策2017-2020(約四年)

2021-2024(約四年)來源：公開資料整理，艾瑞咨詢研究院廣O2024.10

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Inc.企業

動態Www.iresearch.com.cn

11階段

周期艾

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咨

詢對于自動駕駛示范項目，多地方提供基于實際投資額一定比例的資金獎勵，最高可達數百萬元，或根據應用效果提供最高限額的資金支持，這對于目前暫不盈利的Robotaxi企業起到了關鍵作用。部分地方對自動駕駛產業的補貼辦法鼓勵開展示范應用，按單個示范項目實際投資額的30%給予

資金獎勵，最高獎勵300萬元。重點圍繞自動駕駛等領域打造

行業垂直領域大模型，支撐多

任務復雜場景行業應用。對經

開區企業自主研發、公開發布

的人智能行業大模型，

具

有

10個以上市場應用案例且實際

完成合同額超過2000萬元的，

予以一次性100萬元獎勵。落戶蘇州高鐵新城且共同參與示范應用的智能駕駛企業，根

據示范應用效果最高給予企業

每輛車30%的車輛購置及改裝

補貼

，單個企業享受補貼金額

最高不超過300萬元；Robotaxi

、Robobus

、

物流配送示范車輛行駛有效里程數

分別累計達2000公里、1000

公里、500公里的運營主體，根據示范應用效果給予最高不

超過5元/公里的資金支持，單

個企業享受補貼金額最高不超

過300萬元/年，累計不超過3

年。對申請在區內公開道路測試的企業，給予車輛測試申請

有關檢測費、手續費50%的補

貼

，單個企業每年最高補貼200萬元；圍繞數據增值和出

行服務等，探索建立新商業模式，按企業示范應用車輛及場景項目建設投資的30%給予獎

勵

，單個企業最高獎勵1000

萬

元

。支持自動駕駛應用推廣，對車輛智能化、無人化技術改造的

項目，根據運營成果給予實施

主體最高500萬元支持。對于示范車輛行駛里程累計達到1000公里的運營主體，根

據示范應用效果給予最高500

萬元資金支持。多地方下發補貼為產業按下加速鍵財政激勵辦法旨在對自動駕駛技術商業化進程的支持來源：公開資料整理，艾瑞咨詢研究院廣O2024.10

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Inc.12深圳北京亦莊武漢蘇州艾

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詢政策確定性和延續性不改，但要循序漸進

艾

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咨

詢

Robotaxi產業預計在2027~2028年迎來下一個里程碑式商業化節點1.當前的道路交通設施如交通燈、標志、標線、標牌誘導燈等皆服務于有人駕駛，且在快速路、主干路、次干路、支路四個等級的道

路及不同城市中形態各有差異。由此可見，為了應對自動駕駛環境，需要城市規劃、交通規劃和新型基礎建設協同發展。而當前的自動駕駛測試和研究更多基于城市交通運行階段，而非總體規劃階段。因此，將智能網聯汽車/自動駕駛和國家五年規劃同步進行，是釜

底抽薪的辦法。十五五期間(2026-2030年),智能網聯汽車/自動駕駛有望與綜合交通體系升級和基礎建設等進行更加深入的統籌規

劃，加快L4級別自動駕駛融入智慧交通和智慧城市整體規劃的步伐。2.2024年7月，《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》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，從各個城市建設特點和地理特征的差異上來看，本次試點有望發現和解決多類自動駕駛在城市運行時的

重大問題，如立體樞紐和城市道路網絡結構有效銜接的問題、機場/高鐵/地鐵樞紐與Robotaxi

站點之間的換乘和銜接問題、多層路網

的協同管控和提升問題，以及縣域自動駕駛問題等，形成先進模式和典型案例，力爭2026年搭建統一共用的智能網聯汽車“車路云一體化”標準體系，屆時L3

自動駕駛相關標準或法規也將參考該標準體系加速出臺。同時，文件指出，按照“成熟一批、啟動一批”的

原則，分批研究確定應用試點城市名單。預計2025年將會啟動下一批城市進入試點，在多批次試點較為成熟及標準體系建設完成后，

下一步試點應用場景有望向L4級別自動駕駛傾斜。穿越周期：從政策角度看Robotaxi

的未來發展路徑√

2026年形成"車路云一體化"標準體系√2026年左右出臺L3自動駕駛標準或法規√2026年高級別自動駕駛將開始更多的融入城市規劃、

交通規劃和新型基礎建設中√

通過2026、2027兩年更大批次的車路云城市試點，

Robotaxi

產業將逐漸進入跨越式發展軌道建成低時延高可靠的網聯云控基礎設施促進多場景自動駕駛規?；瘧锰剿餍纬伞败嚶吩埔惑w化”投建運新型商業模式

形成統一的標準與測試評價體系來源：公開資料整理，專家訪談，艾瑞次O2024.10

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Inc.

www.iresearch.com.cn

13《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》(工信部聯通裝〔2023〕268號)架構相同標準統一

業務互通

安全可靠預期成果

發展節奏預測總體要求宏觀層面，當前地方政府債務占比逐漸走高，從2014年的24%升至2023年的37%,地方政府債務風險總體可控但部分區域存在風險2023年國家35號文支持重點省份融資平臺在2023及2024兩年的債務存量化解，47號文提及要求“砸鍋賣鐵”全力化解地方債務風險，在地方債務風險降低至中低水平之前，嚴控新建政府投資項目，嚴格清理規范在建政府投資項目；原則上不得在交通、社會事業、市政、產業園區、新型基礎設施、樓堂館所、棚戶區改造等領域新建(含改擴建與購置)政府投資項目。其中，新型基礎設施

在概念上包含了人工智能、車路云、路測設施等，進而一定程度上在某些地方影響了政府支出的優先順序和智能網聯汽車項目的實

際支持力度。雖然階段性的經濟問題和化債任務在短期內可能對于Robotaxi的發展產生一定影響，但在有條件的地區，智能聯網汽車和Robotaxi產業仍將持續常態化運營和發展。中長期而言，債務問題逐步改善，系統性風險底線牢固，經濟發展韌性底色不改，智能網聯汽車

將會持續作為提升國家整體Al競爭力的產業被重點鼓勵和支持，或在2025年及之后逐步實現實質性進展。2014-2023年中國非金融債務估算總額占比19%19%20%21%22%27%27%25%24%23%58%56%54%51%49%47%43%40%40%40%24%25%27%28%29%30%32%35%35%37%地方政府債務和宏觀經濟問題導致部分區域在短期內的實際支持力度或不及預期來源：高盛，公開資料整理，艾瑞咨詢宀O2024.10

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Inc.2014201520162017201820192020202120222023■中央政府+地方政府+地方政府融資平臺■企業

14艾

瑞

咨

詢■居民艾

瑞咨詢技術>

各地自動駕駛測試類型逐漸豐富，適應性和穩定性得以驗證。>

多傳感器融合為現階段落地的實際方案。>非端到端技術路線邊界效應明顯，

一定程度上限制了Robotaxi

的規?；渴?。>端到端提升技術上限，或成為中期內實現更大規模部署的核心技術路線。>

世界模型可提升機器理解物理規律、重建并推演外部世界的能力。>

自

研ASIC芯片或成為下一步提升Robotaxi運營效率的重要途徑。

15北京市首次允許在高鐵站進行自動駕駛測試，指定北京經濟技術開發區至北京南站之間的路線作為測試區域；杭州則將其八個城區總面積達3474平方公里設為智能網聯汽車的測試與應用區域；深圳市新增了43條道路，使得全市開放給自動駕駛車輛測試的道路總

里程增加至944公里。隨著技術升級，各地自動駕駛測試類型逐漸豐富，雨天、夜間等特殊天氣的測試逐步開放，體現了自動駕駛技術在不同環境條件下的適應性和穩定性正在得到驗證和提升。各地方自動駕駛測試類型開放情況夜間測試截至2023年底，有12家企業、592輛車開展夜間測試及運營，運營時間至22:30,總測試里程358萬公

里2023年，開展24小

時載人示范運營2023年，自動駕駛

車輛運營至22:302023年，自動駕駛

車輛運營至22:302023年，自動駕駛

車輛運營至23:002022年，自動駕駛

車輛運營至23:00測試類型北京上海廣州深圳武漢重慶無人化測試截至2023年底，有

58輛車開展無人化

道路測試，里程超

76萬公里截至2023年底，7家

企業、30輛車測試

里程9.48萬公里截至2023年底，55

輛車開展一般道路遠

程測試截至2023年8月，截

人示范運營里程超

50萬公里截至2022年底，37

輛車、17萬公里載

人示范運營2022年9月，允許無人化載人示范運營隨著技術升級，各地自動駕駛測試類型逐漸豐富，適應性和穩定性得以驗證特殊天氣

測試截至2023年底，有7家企業、300輛車開

展特殊天氣測試2020年，部分企業在雨天開展自動駕駛

測試2021年，部分企業

在雨天開展自動駕駛

測試2021年，部分企業在雨天開展自動駕駛

測試2021年，部分企業在雨天開展自動駕駛

測試來源：2023年北京市自動駕駛車輛道路生

截止2023年底，有15家企業、62輛車開展高速測試及示范

應用，累計里程超23萬公里2023年，開展"5車編隊、1秒時距，中間無人"隊列自動行

駛，運營測試里程近

700萬公里2023年12月，開放

104.9公里高速路、

快速路測試路段截至2023年底，4家

企業、13輛車開展高快速路測試與示范2023年11月，向5臺半掛卡車發放編隊測

試許可2023年6月，開放高

速公路測試路段2023年，重卡無人編隊上路測試2023年12月，發放

高快速路測試2023年，開放高速

公路測試路段

16艾

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咨

詢O2024.10

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Inc.高速測試編隊測試企業激光雷達攝像頭毫米波雷達超聲波雷達平臺算力蘿卜快跑第五代213512800TOPS蘿卜快跑第六代8126121200TOPS小馬智行

第六代71150較上一代提升

3

0

%文遠知行712--250~500TOPSAutoX第五代6288-2200TOPSWaymo

推出第六代自動駕駛系統，搭載

13個攝像頭、6個雷達、4個激光雷達和

多個外部音頻接收裝置；在不犧牲安全性的前提下實現了更少的

傳感器數量，其攝像頭分辨率更高，視

野更遠；第六代Waymo

Driver還具備了新的傳

感器清潔功能，該系統允許根據各個操

作環境的具體條件(如寒冷氣候)更換

不同的傳感組件，從而確保自動駕駛車

輛在各種極端天氣條件下都能正常工作。多年來，中國Robotaxi

車輛均采取多傳感器融合路線，且傳感器配置逐漸優化。蘿卜快跑第六代車型激光雷達由機械式轉向半固態+純固態補盲組合，在量產前提下整車可降至20.46萬元，在傳感器數量增加前提下的成本的降低顯而易見。軟件層面，自動駕駛軟件架構差異較小，差異化主要來源于結構化數據的積累和軟件對于結構化數據的處理能力。Waymo同樣也采用了多傳感器融合路線，整體硬件和軟件架構更加緊湊高效，自研的傳感器可保證對于原始數據的完全多傳感器融合為現階段落地的實際方案在優化性能的同時，硬件方案帶動整車成本下探來源：各公司官網、中金公司，艾瑞咨

-O2024.10

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Inc.

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17國內企業硬件配置情況

Waymo

傳感器配置情況部分企業硬件配置情況掌握，以便更好的迭代算法。艾

瑞

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詢在自動駕駛開發的早期階段，模型成熟度較低，單一模型難以解決復雜問題，因此將不同模型進行拼接，形成了“感知、決策、規控”的典型構架并沿用多年。但模塊之間的接口需要抽象為人類的理解形式，無法全量進行梯度傳導；千萬級的真實場景使得人寫規則變得不可持續，導致了優化更多局限在模塊內部，而非全量。同時，感知系統較為依賴傳感器和高精地圖，而傳感器易受天氣影響，高精地圖難以實現分鐘級更新，導致了抽象世界中的時空和時間的錯位，因此高階自動駕駛的發展面臨著明顯的邊界效應，進而一定程度上限制了Robotaxi

的規模化部署。

模塊化/非端到端自動駕駛系統構架非端到端技術路線邊界效應明顯，一定程度上限制了Robotaxi的規模化部署環境感知車輛運動感知外部環境感知車內人員感知攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達….…車輛軌跡預測行駛路線規劃危險行為預警

異常處理轉向控制驅動控制

制動控制

安全控制來源：辰韜資本、南京大學上海校友會廣O2024.10

iResearch

Inc.

18艾

瑞咨詢軌跡規劃軌跡跟蹤數據融合決策規劃控制執行UniAD

系統架構TrackFormerTrack

QB

MapQVision-only

Input

FeatureScene-levelMapFormer■Motion

QPerceptionKV端到端的自動駕駛架構直接預測規劃結果，感知周圍的物體并預測其下一步的行為，并且輸出安全的操作。端到端的信息無損傳輸和全局最優策略的特征提升了對復雜交通環境的適應性和決策的靈活性。目前，端到端自動駕駛構架已成為行業共識，相較非端到端具有更高的

技術上限。然而，自動駕駛系統在實際應用中必然會遭遇到訓練數據中未曾涵蓋的各種復雜場景。這引出了一個關鍵問題：我們是否能夠

有效地調整這些模型，使其適應那些未知的目標領域。因此，盡管端到端技術備受矚目，并且或將成為中長期實現更大規模部署的核心技

術路線，但我們還不能確定它就是自動駕駛的終極答案。端到端提升技術上限，或成為中期內實現更大規模部署的核心技術路線>

全棧任務：將目標檢測、跟蹤、場景建模等整合到一個網絡框

架下，實現以全棧駕駛任務為目標的通用架構。>

高效處理：模塊的設計采用了Transformer架構的前沿思想，確保了信息傳輸和處理的高效率。>

任務優化：規劃模塊將MotionFormer更新后的ego-

vehicle

query和BEV

進行特征交互，更有效地進行路

徑規劃和決策支持。>

能力限制：模塊化的架構限制了整個系統可達成的靈活性、泛化性的上限。>

信息損失：每個模塊的獨立訓練導致最終輸出的累計信息誤差，形成無法避免的信息損失。>

長尾問題：復雜長尾問題需要大量人開預和規則編寫，覆蓋所有場景的難度無法預計。d

Autonom端到端非端到端來源：《Planning-orienteO2024.10iResearch

Inc.△O

Ego-vehicle

QueryB

BEVFeatureBLPlanningR

OccFormerMulti-viewBird'seyeview艾

瑞

咨

詢研究院自主研究繪制

。MotionFormerAgent-level

FeaturePredictionBackbonePlannerBOcc

QFeature19K.VB□□A理解物理規律、重建并推演外部世界的能力在空間層面，OCC空間的精細度欠佳，無法檢測到比網格更加微小的物體；長時序信息能力的匱乏使車輛難以精確預測未來一段時間對汽車駕駛和安全起到關鍵作用的環境變化。為應對此類問題，特斯拉提出世界模型概念，旨在以過去為輸入條件預測未來。這

將使自動駕駛的上限繼續提升，進而提升Robotaxi

的安全性和靈活性。而蔚來汽車在NIO

IN

2024蔚來創新科技日上，發布了中國首個智能駕駛世界模型NWM(NIO

World

Model),可全量理解數據，具有長時序推演和決策能力，能在100毫秒內推演出216

種可能發生的場景，在“萬千平行世界”中尋找最優路徑。該模型和端到端架構結合，能夠進一步提升算法對復雜場景的處理能力，

解決真實世界的復雜性問題。目前，世界模型更多的被理解為自動駕駛的場景庫和仿真平臺，雖然可行性已經得到了初步驗證，但車端算力尚難以支持，且帶寬

仍然難以承擔超大量數據的實時傳輸壓力。同時，對世界的完全理解、泛化、推演也存在一定的邊界效應，凸顯了在世界模型部署

在真實世界中的復雜性。內嵌世界模型的具身駕駛技術概念目前算法

人類預測未來看見(標注)看見(自

監督)行動在端到端的基礎上，世界模型可提升機器來源：蔚來智能駕駛、世界模型負責人--O2024.10

iResearch

Inc.內嵌世界模型的具身駕駛預測未來20節瑞咨詢研究院自主研究繪制。艾

瑞

咨

詢看見行動行動作為移動終端，芯片功耗問題亟待解決

艾

瑞

咨

詢自研ASIC

芯片或成為下一步提升Robotaxi運營效率的重要途徑英偉達Orin

X芯片是自動駕駛領域繼Xavier之后的又一力作，采用7nm

藝，集成NVIDIA

Ampere架構的GPU

包含了兩個圖形處理簇GPC,

為深度學習、圖像處理和并行計算提供了強大的支持，成為了高階自動駕駛的頂流。但強大的并行處理能力也帶來了高功

耗的弊端，在Robotaxi運營過程中尤為顯著。假設某純電動Robotaxi

實際況續航為400公里，則芯片約消耗續航里程的20%,即

80km,

減去空調、傳感器等電能消耗，實際載客運營里程約200公里，可見高功耗在一定程度上降低了Robotaxi的續航里程，進而對運營效率產生負面影響。從提升Robotaxi

運營效率的角度考量，具有低功耗特征的ASIC

芯片成為另一選項。在Robotaxi

實際運營

環境下，Orin

X耗電約0.45元/km,

而自研ASIC

芯片可降至0.1元/km,

可在降低電費支出的前提下提升車輛續航，實現降本增效。然而，一方面ASIC芯片與算法強綁定，自動駕駛算法可實現多大程度的固化仍有待觀察，且需要實現量產后才能真正實現降本，因

此對企業的算法、資金和技術實力要求較高；另一方面，目前國內芯片制造能力有限，將成為短期內的制約因素之一。Orin

X電耗對于Robotaxi運營效率的影響估計

GPU

和ASIC

芯片性能對比ASIC高集成度，低延遲，高內存帶寬，適用于特定算法

加速，如神經網絡訓練和

推理低功耗。在Robotaxi運

行場景中，估計自研ASIC

耗電約0.1元/km較低，電路邏輯不可編程，但一旦設計完成無法修改初始開發成本高，但量產后成本降低主要用于深度學習加速、自動駕駛系統、特定算法

加速等Www.irese高浮點運算能力，擅長并行計算，適用于圖像處理、

視頻渲染等相對較高。在Robotaxi運行場景中，估計Orin

X耗電約0.45元/km較低，管理控制能力弱開發周期長，商業風險大，

初期投入高NEDC續航(假設NEDC續航為500km)特征

GPU實際況續航(約80%NEDC,

估計400km)來源：公開資料整理、專家訪談，艾瑞O2024.10

iResearch

Inc.空凋、傳感器及其他器件消耗里程芯片消耗里程估計80km估計200km#性能功耗靈活性

成本廣泛應用于游戲、計算機圖像處理、自動駕駛、Al

訓練等車輛運營

消耗里程估計120km應用場景日21艾

瑞咨詢商業及盈利模式>金三角成為最具可行性的商業模式；國資平臺的介入或進一步提升商業模式的穩定

性和可復制性。>多運營區域的開放是決定存量市場中Robotaxi規模增長的關鍵因素之一。

>整車和人員成本成為Robotaxi

盈利的關鍵。

22多方差異化能力的結合使Robotaxi的落地實現了商業可行性的最大化金三角模式通過自動駕駛科技公司提供技術方案，主機廠提供整車平臺和生產制造能力，出行/運營平臺提供Robotaxi

的線上叫車運營服

務。三方能力的結合從整車、技術和應用三個層面為商業化打下了基礎。2024年，智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點作問答中提

出

：“探索形成“車路云一體化”投建運新型商業模式。明確智能網聯汽車“車路云一體化”試點商業化運營主體，鼓勵探索國資平臺、

車企、運營商、科技公司等多主體投資共建、聯合運營的發展模式，探索形成互融共生、分工合作、利益共享的新型商業模式”,而目前

常見的金三角模式中，國資平臺的參與并不常見。鑒于當地政府在產業中的關鍵地位，長期來看，預計地方城投公司的介入將會極大程度

的提升商業模式的完整性。由多方成立的合資公司持有Robotaxi

整車等重資產并運作當地車輛，當車輛數較為穩定且有能力產生穩定現金

流時，便可將當地的Robotaxi

運營作為固收類項目看待，具有收益穩定、風險低、流動性高的特征。因此，當前Robotaxi

盈利能力較弱，

金三角模式成為了前期商業化的關鍵；而在產業發展的中后期，國資平臺介入成立合資公司，以類似固收項目的形式進行區域性運作或將小馬智行·pony金三角成為最具可行性的商業模式小馬智行豐田、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開始路測技術公司主機廠出行/運營平臺現狀Uber計劃在2025年開始在其網Cruise

Lyft、Uber

通

用

約車叫車平臺上向客戶提供Cruise

旗下的自動駕駛汽車

www.iresearch.com.cn

23主機廠來源：公開資料整理、專家訪談，艾瑞O2024.10iResearch

Inc.蘿卜快跑如祺出行高德地圖二享道出行出行/運營平臺目標在2024年底在武漢實現收支平衡，2025年全面進入盈利2024年9月，文遠開啟在珠海橫

琴Robobus的收費運營Robotaxi

金三角運營模式成為多方共贏且具有較強復制性的商業模式。上汽集團SAIC

MOTOR一3AIC

北

汽

集

團蘿卜快跑、百度地圖如祺出行、高度地圖等自動駕駛科技公司廣汽、日產等北汽、江鈴新能源等W文遠知行A艾

瑞

咨

詢文遠知行百度GA黏

貿運營區域的開放是決定存量市場中Robotaxi規模增長的關鍵因素之一中國網約車/出租車逐漸進入存量市場，在網約車駕駛員和車輛持證數量快速增長的同時，用戶和訂單量僅呈現個位數增長，多地發布網約車運力飽和預警，因此Robotaxi的大規模商業化必將改變現有出行市場格局。在此前提下，Robotaxi

在整個出行行業中的實際增長更多的

取決于以下三個因素：運營區域的開放程度、定制Robotaxi

量產和投放的節奏和Robotaxi訂單在整體出行行業中的滲透率，分別代表著車能跑多遠、有多少車和有多少用戶的問題。其中，運營區域的開放一定程度上決定了可以投放的車輛數和能夠接觸到的用戶，而運營區域

的開放與政府的支持息息相關。根據歷史數據估算，自2018年至2023年，北京、上海、廣州和深圳的自動駕駛測試示范道路里程分別增長了78.6%、121.9%、134.0%和45.2%,預示著未來商業化運行區域的擴張有望持續。中國網約車市場供需關系

部分重點城市測試示范道路增長情況市場規模仍需在存量市場中尋求增長20212022

2023■網約車駕駛員證(萬本)■車輛運輸證(萬本)2021-2023年中國網約車用戶及訂單數量北京78.6%22381232018

2023■

公里上海121.9%2000+37.22018

2023■

公里20222023■網約車訂單量(十億單)2021■網約車用戶數量(億人)來源：公開資料整理，艾瑞咨詢研究院廣O2024.10

iResearch

Inc.廣州134.0%3200+46■

CAGR=29.0%

■

CAGR=33.9%572509.0深圳45.2%800+124車輛供給CAGR=8.5%8.34.42021-2023年中國網約車駕駛員及車輛持證數量2018

2023公里2018

2023公里www.iresea

249.15.3用戶需求艾

瑞

咨

詢CAGR=4.7%279.2211.8394.8155.84.57.3傳統出租車/網約車成本構成·

能源類型：純電動●

車輛型號：蘿卜快跑第五代·

整車價格：480,000元·

人車比例：1比3回萬元/年

1.31.00.26.01.6元/km整車人員補能保養保險·

能源類型：純電動·

車輛型號：蘿卜快跑第六代

·

整車價格：204,600元·

人車比例：1比10·

能源類型：燃油●車輛型號：日產軒逸1.6XE

CVT

舒適版·

整車價格：106,800元萬元/年

3.8

0.4

1.09.62.1元/km1.3整車人員補能保養保險·

能源類型：純電動·

車輛型號：比亞迪秦plus420km領先型·

整車價格：109,800元四萬元/年1.29.61.8元/km1.4整車人員補能保養保險四

萬元/年1.02.61.31.0

0.20.8元/km整車人員

補能保養保險年運營公里數運營車輛60萬km或8年報廢，假設60萬km跑滿8年，則每年公里數約為75000公里。核心假設人員資

以8000元/月計算。能源消耗日產軒逸以百公里油耗6.5L計算，比亞迪秦Plus以百公里電耗11.6度計算；油價以7.8元/L計算，電價以1.2/kW

·h計算。保養費用油車每萬公里保養500元，電車每萬公里保養300元；不計算由交通事故等導致的維修、停運成本。保險費用油車10000/年，電車12000/年，Robotaxi3000/年。整車和人員成本的下降影響著Robotaxi的盈利能力。整車層面，百度已將第六代車型降至20.46萬元，得益于大規模量產和主要零部件價格下探。人員方面，《自動駕駛汽車運輸安全服務指南(試行)》指出在指定的區域運營時可使用遠程安全員，遠程安全員人

車比不得低于1:3,相比于每輛車都需配備隨車安全員而言，已經實現了大幅降本；同時隨著遠程監控和自動駕駛技術的提升，預計在5年內遠程安全員數量將實現顯著下降。據初步測算，假設人車比例1:10,Robotaxi

單車成本為20.46萬元，每公里成本將降至0.8元，大幅提升Robotaxi單車盈利能力。整車和人員成本Robotaxi

盈利的關鍵擴大規模、實現量產成為Robotaxi企業降本的必經之路來

源：車企官

網

、

百度

、

中金

公

司

，其

lO2024.10

iResearch

Inc.

25艾

瑞

咨

詢1.00.23.2艾

瑞咨詢市場接受度>

認知：超70%的消費者對Robotaxi有所了解，品牌間的深度關聯有待提升。>

態

度

：多數消費者對于新興技術發展表現出接納和包容。同時，技術的不完善也使得無人駕駛還沒有達到讓用戶完全放心的階段。>

價

值

：73.2%的消費者選擇了出行安全為第一關注因素，與大部分消費者持有在技術上持續觀望的態度保持一致。>

意

愿

：總體嘗試意愿處在較高水平，緊急情況處理機制的建立將成為大幅提升

市場接受度的關鍵。>

期

待

：雖然Robotaxi

仍處在小范圍運營階段，甚至絕大多數消費者并未親身體驗過，但這并不影響其對于Robotaxi充滿期待。

26RoboAccept

市場接受度評估模型是一個專門設計來評估消費者對Robotaxi

接受程度的框架。該模型通過五個維度來衡量和分析市場接受度，每個維度都代表了消費者心理過程中的一個關鍵階段。通過五個維度的綜合評估，能夠全面捕捉消費

者的心理和行為傾向，有助于理解消費者決策過程的演變。iResearch-RoboAccept

市場接受度評估模型認識是消費者心理過程的第一階段，是消費者其他心理/行為過程的基礎；態度指消費者對客體、屬性和利益的情感反應，即消費者對某件商品、服務、品牌公司經由學習而有一致的喜歡

或不喜歡的反應傾向；指消費者基于目前的認知，產生的對于某件商品或服務能夠在某種程度上滿足需求的理解；指消費者對事物所產生的看法或想法，并由此產生的希望嘗試和體驗的動力；指消費者對某個事物或情境產生的對于未來的想象、憧憬

或向往。期待

5.04.03.0

2.0

1.0

0.0意愿價值

24.

.

www.iresearch.com.cn：主研究繪制。c自In院ch究ar研se詢10

iRe艾瑞咨O20來源RoboAccept市場接受度評估認知態度認知態度價值意愿期待艾

瑞

咨

詢27超70%的消費者對Robotaxi有所了解，品牌間的深度關聯有待提升從調研結果來看，超過70%的消費者表示對于Robotaxi

有所了解，僅有3.2%的消費者表示從未聽說，展現出消費者對于Robotaxi已基本不存在基礎的認知壁壘。但由于當前各地Robotaxi運營區域有限，實際乘坐過的消費者仍是少數，且Robotaxi

運營企業并未大規模展開C

端的品牌銷，導致消費者對于Robotaxi

相關企業的認知存在局限。整體而言，消費者對于Robotaxi

產業的認知水平

與產業發展水平基本保持同步，下一步企業仍需重視品腱設，強化

C

端消費者的品牌知。我對自動駕駛出租車有少量的了解，但并不多我了解自動駕駛出租車的運營現狀等，但并不深入我只是聽說過自動駕駛出租車，別無其他我非常了解自動駕駛出租車的技術特征、路測情況、商業化水平等從未聽說過4

a

www.iresearch.com.cn1：年9月通過艾Inc024h2e,s6iRe051NO202樣本5.0認知3.20.0態度價值39.5%31.1%20.0%6.3%3.2%認知是一切的開始期待意愿2024年中國消費者對于Robotaxi

的認知水平艾

瑞

咨

詢2894

.2%的消費者對Robotaxi

產業發展表達了認可和積極的態度，表現出消費者對于新興技術發展的接納和包容。同時，技術的不完善也使得無人駕駛還沒有達到讓用戶完全放心的階段，這類謹慎的心態呈現在41.4%的消費者心中，消費者往往習慣于看到更多成功經驗和案例來證明新興技術的安全性，此類心態也指導著企業需要以更加注重安全的方式來建立市場信心?？梢灶A見的是，

41.4%的觀望者有望在技術相對成熟之后逐漸轉變態度，這種逐步接受的過程也是每一個新興產業走向成熟的必經之路。2024年中國消費者對于Robotaxi發展的態度態度是行為的先導絕大多數消費者保持積極態度；但技術尚未完全成熟，Robotaxi得全面信任我不愿將自己的生命交給沒有感情的機器2.9%價值我不認為Robotaxi

會成為未來主流的出行方式之一2.8%樣本：N=1056,

于2024年9月通過艾O2024.10

iResearch

Inc.

295.0我認為自動駕駛技術遠沒有成熟，持續觀望

41.4%期待35.3%17.5%意愿艾

瑞咨詢尚未贏3.20.03.6我認為自動駕駛可以大幅減少交通事故和出行成本94.2%態度積極我認為自動駕駛終將改變人類出行方式認知態度消費者價值導向與態度高度一致；Robotaxi

和有人駕駛出租車在價值體現上各有千秋出行安全、乘坐體驗和乘坐價格成為了消費者普遍關心的三大要素；73.2%的消費者選擇了出行安全為第一關注因素，與大部分消

費者持有在技術上持續觀望的態度保持一致。從前三大關注因素來看，Robotaxi

由于目前的補貼等因素在價格上占據優勢，同時在

乘坐體驗上與有人駕駛出租車/網約車不相上下。由于駕駛員的存在，傳統出租車/網約車在突發事故處理上被認為遠超Robotaxi,因此，相關法規的出臺和企業的應急響應策略或將提升Robotaxi

在事故處理中的價值體現。2024年中國消費者對于Robotaxi

的價值判斷Robotaxi

重點關注因素出行安全(駕駛安全、人身安全)乘坐體驗(有無急剎車/加速、過彎平穩性等)乘坐價格(起步價、每公里單價等)

隱私保護

(APP

下單、刷臉、攝像頭等泄露隱私)

事故處理(處理交通事故的得當程度)出行效率(接單快、車速快等)車內環境(無異味、干凈整潔)

4

i

a

www.iresearch.com.cn1：年9月通過艾Inc024h2Rese056,0=1NO202樣本5.0認

知3.20.03.6態度73.2%56.6%52.0%51.6%49.5%41.7%39.9%出行安全乘坐體驗

乘坐價格

隱私保護事

故

處

理

出行效率

車內環境■自動駕駛出租車

有人駕駛出租車價值是選擇的核心期

待意愿Robotaxi

與傳統有人駕駛出租車/網約車的表現對比45.9%54.1%55.3%44.7%50.6%49.4%32.1%67.9%53.5%46.5%69.6%30.4%2.9價值81.0%19.0%艾

瑞

咨

詢30總體嘗試意愿處在較高水平，體現出當代消費者對新事物的包容度和探索意愿；緊急情況處理制度的建立將成為大幅提升市場接受度的關鍵約70%的消費者表示愿意體驗Robotaxi,總體嘗試意愿處在較高水平，嘗試新鮮科技成為主要原因；

一方面，在不愿意體驗的原因當中，

46.9%的消費者選擇了“普及度不夠，車輛少”,或可說明在技術、效率等其他因素不變的前提下，單純擴大運營范圍和增加車輛便可使

消費者嘗試意愿進一步加深。另一方面，“遇到緊急情況的處理方案不明確”成為了關鍵的制約因素?；仡檭r值判斷維度，在Robotaxi

與

傳統有人駕駛出租車/網約車的表現對比中，Robotaxi

在事故處理上與有人駕駛出租車/網約車差距最大，體現出消費者在此層面上的擔憂

同時影響著價值判斷和嘗試意愿，意味著對于Robotaxi

事故/緊急情況的統一、清晰的界定和處理將成為大幅提升市場接受度的關鍵。2024年中國消費者對于Robotaxi

的嘗試意愿愿意嘗試的原因TOP5嘗試新鮮科技價格透明文明載客，不會被強制拼車車內無人更自在不繞路不愿嘗試的原因TOP5遇到緊急情況的處理方案不明確技術成熟度不夠無法保證安全擔心速度慢，影響出行效率普及度不夠，車輛少擔心有頻繁的急剎車等，影響體驗樣本：N=1056,于2024年9月通過艾----O2024.10

iResearch

Inc.

www.iresearch.com.cn

315.0認知3.20.03.6態度2.9價值61.3%53.1%52.8%45.2%37.2%59.0%57.4%51.3%46.9%29.5%總體嘗試意愿52.1%24.1%18.0%1.2%4.6%意愿是參與的動力■非

常

愿

意

■

一

般■

非

常

不

愿

意■比

較

愿

意■

不

太

愿

意期待3.8意愿艾

瑞

咨

詢~我認為Robotaxi

終將普及，但是會經歷較長的時間我認為Robotaxi

會迅速普及我認為Robotaxi

在長期會保持現狀我認為Robotaxi

在未來不會大規模普及46.9%的消費者持有理性樂觀的態度，認為Robotaxi

終將普及，但會經歷較長的時間，體現出當前消費者能夠認識到Robotaxi對于社會和交通領域的價值，同時又對其技術發展的難度有著基本判斷。雖然Robotaxi

仍處在小范圍運營階段，甚至絕大多數消費者并

未親身體驗過，但這并不影響其對于Robotaxi充滿期待。期待是未來的鏡像近半數消費者理性樂觀，并不盲目樣本：N=1056,

于2024年9月通過艾O2024.10

iResearch

Inc.

www.iresearch.com.cn

3246.9%23.1%18.0%10.7%價值我認為Robotaxi

在短期內可能會迅速衰落

1.3%003.6態度2.95.0期待3.83.22024年中國消費者對于Robotaxi

的未來期待3.8意愿艾

瑞

咨

詢認知超70%的消費者對Robotaxi有所了解，消費者對于Robotaxi

的認知壁壘逐漸減輕，而對于相關服務企業的認知仍需提升；消費者對Robotaxi

產業發展表達了積極態度，技術的進步和安全性的證明將進一步提升市場接受度；出行安全為消費者普遍關心的因素，在事故處理層面與有人駕駛出租車/網約車相比仍然存在一定差距；消費者對新事物的包容度和探索意愿較高，遇到緊急情況的處理方案成為了關鍵的制約因素；帶著對于未來出行生態的憧憬和想象，近半數消費者理性樂觀，并對于Robotaxi

產業充滿期待。期待

認知3.83.23.83.6意愿2.9總體而言，目前市場接受度仍處于初級階段，消費者普遍對于Robotaxi的技術成熟度和安全性更為關注，當然，這與目前產業發展現狀相一致。五個評價維度的平均為3.46分，其中認知和價值層面的得分相對滯后。一方面，認知是一切的開始，體現出消費者對于