計算機行業研究報告：Robotaxi面向未來出行

證券研究報告

Robotaxi：面向未來出行——計算機行業研究報告行業評級：看好2024年8月7日分析師郵箱劉雯蜀liuwenshu03@分析師郵箱劉靜一liujingyi@證書編號S1230523020002證書編號S1230523070005摘要 1、Robotaxi產業復盤政策角度：2024廠商角度：20162021技術角度：激光雷達+L4商業化角度：中美robotaxirobotaxitoC2、Robotaxi產業發展邏輯>>Robotaxi廠商可基于robotaxi技術積累向L4或L3以下場景延伸，但在向L3及以下人機共駕的量產方案延伸時，仍需考慮方案的技術路線變化、技術方案的量產性價比以及從甲方到乙方的角色轉型等多方面的挑戰現有網約車保有量高，但單車營收能力弱于傳統出租車。從robotaxi市場空間來看，若僅考慮每年網約車增量市場，根據我們的單車模型（日均接單20單的情況下），每輛robotaxi單日營收可達558元，則：在1%滲透率情況下，單年新增營收金額約9.2億元；在10%滲透率情況下，單年新增營收金額約91.7億元3、海外Robotaxi產業跟蹤robotaxi和teslarobotaxi路徑從鳳凰城vs美國市場中美領跑全球Robotaxirobotaxi相關標的德賽西威、中科創達、軟科、華集團光庭息、緯恒、速聚創四維新 2風險提示 1、關于robotaxirobotaxi單車模型、市場空間進行了測算，盡管我們綜合參考2、對于各廠商以及合作伙伴的總結梳理基于公開信息的不完全統計：我們對robotaxi廠商、主機廠以及其他robotaxi相關廠商的部分運營信息進行了總結歸納，我們的統計信息基于公開信息整理，可能存在因為部分信息披露不完全而導致的統計不夠詳盡的情況。3、對于業務模式、以及市場格局的總結梳理與展示基于主觀理解：我們在報告中對robotaxi的技術發展路徑、商業化路徑、運營模式以及未來業務延伸等方面進行了總結梳理，其中主要依據為我們基于公開信息對于整體商業邏輯的分析與判斷，不代表唯一性的準確結論。4、robotaxi商業化落地不及預期：根據報告中的論述，盡管robotaxi產業在今年以來在政策以及商業化運營方面取得了較大的突破，但實際規模化落地的節奏仍存在不及預期的風險，從而導致部分robotaxi相關公司仍將在短時間內處于虧損狀態。5、robotaxi競爭加劇：隨著越來越多的地區放開robotaxi試運營，全球robotaxi競爭可能加劇，從而影響整體產業競爭格局的演變。3CONTENTS

Robotaxi產業復盤01政策角度01廠商角度技術角度商業化角度02Robotaxi產業發展邏輯02商業化路徑三角生態聯盟業務場景延伸03海外Robotaxi產業跟蹤03robotaxi領頭羊waymowaymovs蘿卜快跑全球robotaxi競爭格局04 風險提示4Robotaxi01Robotaxi01技術角度商業化角度51.1：2024年正式由測試監管階段過渡至量產監管階段 1.12018年3月，上海頒發全國首批智能網聯汽車道路測試牌照，隨后北京也發放5張T3級別號牌2018年4月，工信部、公安部、交通部聯合發布《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》（現已廢止，被2021年7月文件替代）

自動駕駛政策 2021年7月，三部門聯合印發《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范（試行）》，將智能網聯汽車由道路測試向示范應用擴展

測試示范 量產應用 在前期開展道路測試與示范應用工作基 道路測試 示范應用 示范運營/商業化試點

礎上，組織開展智能網聯汽車準入和上路通行試點，推動量產車型產品上路通行和推廣應用以北京為例：2021.4落地乘用車道路測試2021.10開放無人化道路測試落地后排有人道路測試2022.12落地車內無人道路測試其他城市：2023.6上海臨港片區發放首批無駕駛人智能網聯汽車道路測試牌照（須有安全員）2023.7人智能網聯汽車道路測試牌照，可在限定區域內開展車內全無人的道路測試2018.5深圳發放首張L3

以北京為例：2022.4落地副駕有人示范應用2023.3落地車內無人示范應用其他城市：2021.3深圳放開高速公路和城市快速路開展道路測試和示范應用2022.2蘿卜快跑獲批深圳智能網聯汽車示范應用2024.7人載人車牌照”，可在上海浦東部分路段實現全無人載人的車輛應用

以北京為例：落地自動駕駛出行服務試點2023.7開放車內無人商業化試點其他城市：2019.9武漢發放無人駕駛汽車載人試2022.8重慶、武漢兩地率先開啟車內全無人的自動駕駛商業化示范運營服務2023.6深圳市坪山區頒發首批智能網聯汽車無人商業化試點通知書，可在深圳市坪山區開展L4級無人駕駛商業化收費運營（車內無人）上路通行試點工作的通知》：遴選具備量產條件的搭載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2024.6首批確定由99個使用主體組成的聯合體，將在北京、上海、廣州等7個城市展開智能網聯汽車準入和上路通行試點6資料來源：中國證券報、央視財經、證券時報、光明網、上觀、深圳市交通運輸局、中國日報網、電腦報、人民政府網、中國經濟導報、浙商證券研究所整理繪制1.2：2016年為國內自動駕駛產業發展元年 1.2我們認為2016年為國內自動駕駛產業發展元年，2016年前后國內大量布局自動駕駛的公司成立，主要受到全球人工智能產業多方面催化的影響：技術支撐：2012年CNN模型在機器視覺領域對圖像識別準確率的大幅提升，為自動駕駛領域車輛的環境感知提供了重要的技術支撐；2016年Nvidia團隊發表《End-to-EndDeepLearningforSelf-DrivingCars》，將CNN應用于端到端自動駕駛國際標準界定：2014年，SAE(國際自動機工程師學會)發布自動駕駛汽車分級標準SAEJ3016《標準道路機動車駕駛系統分類與定義》，將自動化描述為52016政策催化2016年9資本關注：20165、以10Cruise從業務布局領域來看，大部分公司同步布局L3級別乘用車量產方案和L4級別Robotaxi運營領域，主要原因為在當時自動駕駛技術路線尚未形成產業共識，L3和L4在算法和硬件配置方案上尚未呈現顯著區別。主體名稱成立時間主體名稱成立時間業務領域馭勢科技2016年2月封閉場景無人駕駛AutoX（裹動科技）2016年9月RoboTaxi運營Momenta2016年9月L3量產方案+Robotaxi技術方案（與上汽享道出行合作）小馬智行2016年12月RoboTaxi運營知行汽車科技2016年12月L3量產方案百度智能駕駛事業群2017年3月L3量產方案+Robotaxi運營（蘿卜快跑）文遠知行2017年L3量產方案+Robotaxi運營元戎啟行2019年2月（創始人2017年4月曾成立roadstar.ai）L3量產方案+Robotaxi運營資料來源：AutoX網站、36Kr、享道出行網站、天眼查、南開大學、智車科技、文遠知行網站、元戎啟行網站、有駕、南方plus、馭勢科技網站、Wind、浙商證券研究所整理1.22C：L4功能研發，robotaxi運營量產側：降本壓力增大、車規級要求高L4robotaxi：研發投入資金壓力大2B：1.22C：L4功能研發，robotaxi運營量產側：降本壓力增大、車規級要求高L4robotaxi：研發投入資金壓力大2B：L2-L3功能量產車型研發優先實現L4逐步向下兼容基本除特斯拉外高精地圖+激光雷達為標配2B：L2++（接近L3）功能量產實現，無圖方案2B：L2++（接近L3）功能量產實現，有圖方案2C：robotaxi商業化運營2C：robotaxi商業化運營

2019-2020H1L3/L4落地節奏低于預期，資本市場趨冷自動駕駛公司發展路徑分化，部分公司轉向L2+變現

2020H2-20232020H2開始，高速NOA功能開始上車量產2022年英偉達ORINX量產，城市NOA功能開始上車量產投資布局入，L3/L4同步布局2016-2018

特斯拉首推FSD股價大漲2020H2

蘿卜快跑robotaxi單日單車峰值超20單，達到出租車平均日單量水平20248資料來源：財新、Wind、汽車經緯網、嶺南汽協、電動汽車百人會、無相商業趨勢、浙商證券研究所整理繪制1.3角度：激光雷達+高精地圖為目前L4主流技術路線 1.3駕駛方式駕駛方式 人機共駕(L2/L3) 駕駛(L4) 模塊化端到端

端到端

模塊化端到端表：各技術路線方案對比代表廠商華為、小鵬、理想、蔚來特斯拉百度阿波羅、小馬智行、文遠知行硬件配置激光雷達（半固態）、超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭雷達、毫米波雷達、攝像頭激光雷達（目前主要為機械式，未來轉向半固態）、超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭算法框架感知、預測、決策規劃、控制模塊被劃分為2-3個神經網絡1張神經網絡，輸入傳感器數據經神經網絡處理后直接輸出車輛控制指令感知、預測、決策規劃、控制模塊被劃分為2-3個神經網絡高精地圖有圖無圖逐步過渡無圖有圖優點1）可追溯：當系統出錯時，可以定位錯誤原因2）模塊相對獨立：可以只關注網絡中出現錯誤的區域，而不會影響到其他所有地方1）基于全局進行駕駛決策，表現更加智能2）計算效率高、泛化能力強1）可追溯：當系統出錯時，可以定位錯誤原因2）區域，而不會影響到其他所有地方3）和決策支持缺點1）信息傳遞損耗、計算延遲、及累計誤差問題2）汽車決策基于規則制定，由于駕駛規則不可窮舉，難以完全解決cornercase的問題1）云端模型訓練需消耗大量算力2）解釋性弱：輸入至輸出過程為黑盒，過程不可解釋，故而出問題后難以回溯問題原因1）信息傳遞損耗、計算延遲、及累計誤差問題2）汽車決策基于規則制定，由于駕駛規則不可窮舉，難以完全解決cornercase的問題3）高精地圖成本高、鮮度低，維護成本高 9資料來源：甲子光年、類星頻道、汽車之心、浙商證券研究所整理繪制10資料來源：辰韜資本、甲子光年、電子發燒友網、理想汽車、浙商證券研究所整理繪制10資料來源：辰韜資本、甲子光年、電子發燒友網、理想汽車、浙商證券研究所整理繪制本報告來源于三個皮匠報告站（）,由用戶Id:549683下載,文檔Id:171233,下載日期:2024-10-161.3角度：激光雷達+高精地圖為目前L4主流技術路線 1.3全局路徑規劃局部軌跡規劃 感知 預測 全局路徑規劃局部軌跡規劃通過多傳感器數據融合和目標識別，理解車輛周圍的環境信息

預測其他道路使用者（的行為和意圖

控制車輛的油門、剎車、轉向以實現車輛駕駛基于規則定義的預測決策規劃BEV感知傳感器數據人為定義接口基于規則定義的預測決策規劃BEV感知傳感器數據基于AI的預測決策規劃BEV基于AI的預測決策規劃BEV感知訓練基于前饋網絡的預測決策規劃BEV特征特征向量輸入基于前饋網絡的預測決策規劃BEV特征端到端自動駕駛大模型兩個模塊同時訓練端到端自動駕駛大模型

控制控制控制控制控制控制（）資料來源：人民網、人民資訊、中國青年報、資料來源：人民網、人民資訊、中國青年報、Apollo智能駕駛、光明網、寶安日報、浙商證券研究所整理繪制1.4商業化角度：中美robotaxi商業化進程差距縮短 1.4 ：Waymo業進程 2009Google啟動自動駕駛汽車計劃

2016Waymo作為子公司獨立，專注自動駕駛技術

2017“早期乘客計劃”啟動，在Phoenix地區開展robotaxi首次公共測試

2018在Phoenix地區推出全球首個商業化robotaxi服務WaymoOne

2019WaymoOne開始向Phoenix地區的部分乘客提供完全無人robotaxi服務

2020OnePhoenix地區所有公眾開放，均可享受完全無人的robotaxi服務

2021-2022在舊金山、洛杉磯等地服務測試

2023商業化運營

2024擴大洛杉磯和舊金山半島服務范圍，在德州奧斯汀開放服務資料來源：AI前線、智駕網、廣東省充電設施協會、AI人工智能產業研究、21世紀經濟報道、易車、動點科技、電腦報、金融界、浙商證券研究所整理繪制 ：國內robotaxi商化程

2019.9

小馬智行全無人駕駛車輛加入廣州Robotaxi車隊，在南沙街頭測試廣州

2022.8

開放車內無人商業化試點運營北京、深圳

2024.7上海、武漢

2021.6

重慶、武漢

2023.7

上海、深圳上海：發放智能網聯汽車示范應用牌照，允允許在示范區內進行載人商業化試運營注：以上均需配置安全員

重慶、武漢向蘿卜快跑發放自動駕駛全無人商業運營牌照

開放城區中的主要市政道路1.4業化角度：robotaxi的商業本質是toC運營 1.4代表功能：自適應巡航、車道保持輔助、自動緊急制動等L1L2L3L1L2L3L4L5

代表功能：自動泊車輔助、記憶泊車、高速駕駛輔助等落地進展：中高端車型初步實現量產，L2.5作為L3過渡開始落地

代表功能：高速駕駛指引、交通擁堵領航、自主代客泊車等落地進展：部分中高端車型已實現L2++級別高速、城市領航

代表功能：在適用的設計范圍下獨立完成所有駕駛操作、監控及支援工作落地進展：robobus、robotaxi

代表功能：能夠在任何道路和環境條件下完成所有駕駛操作，無需人類駕駛員的介入落地進展：暫無面向toB量產toB銷售封閉場景運營 面向toB量產toB銷售封閉場景運營監管產品準入可量產成本軟硬件技術升級車規級安全標準 傳統主機廠合作共研Tesla&造車新勢力技術自研 傳統主機廠合作共研Tesla&造車新勢力技術自研無人駕駛 接駁車 提供前裝平臺型公司技術型公司無人配送自動駕駛軟、硬件供應商傳統無人駕駛 接駁車 提供前裝平臺型公司技術型公司無人配送自動駕駛軟、硬件供應商傳統Tier-1廠商

toC運營RobobusRobobusRobotaxi開放道路運營擅長供應較為成熟的L1-L2

技術優勢領先，輔助主廠完成城

代表公司：waymo、蘿卜出行、?代表公司：滴滴、如祺出行、級別輔助駕駛解決方案

市領航、高速領航等高階智能駕駛功能量產研發

小馬智行、文遠知行優勢是L4

Uber（已出售robotaxi業務） 12優勢：平臺用戶基礎+2C端運營資料來源：智能車情報局、浙商證券研究所整理繪制1.4營業利潤研發投入商業化角度：牌照、單車模型、研發投入決定利潤 1.4營業利潤研發投入牌照牌照牌照數量robotaxi車隊規模接單量上限營收規模營業收入*單車模型車隊數量營業收入*單車模型

*參考北京地區滴滴出行“快車營業成本前裝后裝單車成本攤銷電費機動運維牌照費日常運營成本運營方 運營詳情 -營業成本前裝后裝單車成本攤銷電費機動運維牌照費日常運營成本運營方 運營詳情蘿卜快跑

武漢、北京、廣州、深圳等11城落地城市累計里程 超9000萬公里落地城市

通”在普通時段的計費標準 起步價 小馬智行車隊數量 400小馬智行車隊數量 400落地城市廣州、北京、上海、深圳累計里程 超3500萬公里

訓練成本服務器折舊Tesla：部署約35000訓練成本服務器折舊NvidiaH100

工資人數研發人員華為工資人數研發人員比亞迪：4000人智駕團隊 （含39）專車：18.7元（含1公里里程或2分鐘）

車型

車型

保險

駕駛汽車小鵬：每年將投入超過7億元用于算力訓練，24年算

小鵬：3000人智駕團隊蔚來：1000人智駕團隊車隊數量 500

里程費 快車：1.52元/公里

車輛采購

車輛采購所有傳感器前裝

損耗保養

力達到7000張訓練卡以上理想：智算中心算力規模約1200PFLOPS

理想：1000人智駕團隊 專車：2.30元/公里

搭載傳感器均符合

遠程監控

吉利：星睿智算中心算力文遠知行

北京、廣州、南京、鄂爾多斯、阿布扎比傳感器落地城市累計里程 超2500萬公里傳感器落地城市

時長費 快車：0.35元/分鐘專車：0.48元/分鐘

車規級包含：激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭、智駕與座艙域控等改裝人力

規模約810PFLOPS長安：長安智算中心算力規模約1420PFLOPS13資料來源：連線出行、滴滴出行、奇譜智慧科技、36Kr、超能實驗室、蜂鳴出行、浙商證券研究所整理繪制1.4業化角度：參考快車定價，單車運營毛利率可達45% 1.4營業收入營業成本基本假設基本假設營業收入（元/天）558.1營業成本（元/天）304.5日均接單量（單）20參考人類司機日均接單量毛利率45%實際運營里程（公里/天）240假設空載里程數上浮20%1）汽車折舊（元/天）112.1平均里程（公里/單）10RT6售價（萬元）20.46官方采購價客單價（元）27.9折舊年限（年）5百度預期使用周期為5年起步價里程費時長費13.310.64.0參考北京地區滴滴快車普通時段收費標準2）運營成本（元/天）運營管理費保險（元/天）192.49.9參考出租車車輛管理費4000元/年維修保養&損耗（元/天）14.2保養費2000元/年換胎2400元/年其他損耗更換800元/年運營人員79.4遠程監控人車比1:3機動人員人車比1:7人均工資5000元/月電費78參考賽博汽車假設資料來源：賽博汽車、汽車之家、每日經濟新聞、浙商證券研究所整理測算毛利率敏感性分析日均接單量 10152025306-25%13%32%43%50%8-8%24%40%49%55%每單平均里程（公里）105%32%45%54%59%1214%38%50%57%62%141525%45%55%61%65%Robotaxi產業發展邏輯02Robotaxi產業發展邏輯02三角生態聯盟業務場景延伸潛在市場空間152.1資產有所方資本投入車輛牌照車輛運維2.1資產有所方資本投入車輛牌照車輛運維Robotaxi廠商資本投入車輛牌照Robotaxi廠商資本投入車輛牌照用戶運營車輛運維對于Robotaxi廠商而言，根據我們在限定假設下的測算，重資產運營模式的IRR高于輕資產運營模式，我們認為主要原因為兩種模式下前期技術研發的投入相對固定，而后期單車模型跑通的情況下，增加robotaxi車隊規模即可增加額外收益

用戶付費

Robotaxi廠商Robotaxi廠商用戶運營平臺抽傭重資產：1 自有車隊運營當下Robotaxi最主要的運營模式，車輛采購及改裝、用戶運營及車輛運維全部由robotaxi廠商負責，現階段由于車隊規模不大且大部分地區處于試運營階段，蘿卜快跑、小馬智行、文遠智行、Waymo、Cruise等廠商均采用自有車隊運營模式，并通過研發前裝可量產車型來降低運營成本。

Robotaxi商業化路徑

類似于滴滴和Uber等打車平臺的輕資產運營模式，資產所有者（即無人駕駛車輛所有方）和技術運營廠商（即robotaxi運營者）相互獨立，robotaxi提供技術服務，并針對每筆運營訂單收取一定比例的服務費。擬采用輕資產運營方式，此外現有出租車運營公司也有可能作為資產所有方與robotaxi2從進入壁壘的角度，牌照2從進入壁壘的角度，牌照>技術>資產投入牌照：robotaxi的商業本質為運輸服務，故而牌照是robotaxi產生營收的先決條件技術：相較于打車平臺而言，robotaxi技術服務商在前期需要投入的研發投入更加巨大，在量產和robotaxi技術路線分化的情況下，技術壁壘較高資產投入：在規模化時期對車輛資產的前期投入16PAGEPAGE172.1商業化路徑：傳統出租車vs網約車vsrobotaxi 2.1 傳統出租車 網約車平臺 Robotaxi廠商 0101成本投入展業所需投入的成本項，包含前期投入和展業必要投入

資本投入：車輛購買&改裝理、維修、保險人力成本：司機

資本投入：平臺軟件開發運營投入：引流獲客、平臺運營、司機培訓、保險人力成本：研發+銷售+管理人員團隊

資本投入：車輛購買&術研發（算法訓練及迭代）運營投入：車輛補能、車輛管理、維修、引流獲客、平臺運營、司機培訓、保險人力成本：研發+銷售+管理人員團隊02營收來源02營收來源

運輸服務

運輸服務撮合（流量變現）對傳統出租車產業的影響：增加運力（從業人員+運輸車輛增加）

運輸服務影響：進一步增加運力（車輛增加）0303營收工具產生營收所需的平臺

網約車線上平臺

網約車線上平臺

Robotaxi打車平臺（可與網約車平臺整合）2.2“主機廠+技術方案供應商+運營平臺”三角聯盟 2.2主機廠為robotaxi般與技術方案提供商共同研發和量產的方式降低車輛成本

技術方案供應商為robotaxi運營車輛提供自動駕駛技術支持，主導自動駕駛技術路線以及傳感器配置方案，在規模化推廣階段與主機廠共同合作進行量產定制車型的研發

蘿卜快跑

運營平臺主機廠Robotaxi運營平臺主機廠Robotaxi表：技術方案供應商+主機廠+運營平臺合作情況（不完全統計）第四代：紅旗第六代：江鈴

自有平臺提供app種接入方式自有平臺（支持支付寶小程序接入）運營平臺提供打車平臺軟件，主要提供robotaxi需求撮合服務，目前市場上分三類運營平臺服務商：1）2）robotaxi技術方案提供商自研專屬平臺；3）主機廠旗下出行服務平臺

小馬智行 豐田、廣汽豐文遠知行 廣汽、日產

如祺出行（廣深地區）錦江薈（上海地區）自有平臺（北京、廣州）鄂爾多斯暖城智行小程序（鄂爾多斯）江島運行體驗平臺（南京）Momenta上汽享道出行Momenta上汽享道出行滴滴自動駕駛廣汽滴滴輕舟智航一汽、東風、長安T3Waymo豐田、捷豹、極氪自有平臺、Uber（鳳凰城）資料來源：華爾街見聞、騰訊網、高工智能汽車、日產、享道出行、文遠知行、經濟觀察報、浙商證券研究所整理總結2.3業務延伸：降維L3量產場景仍存在壁壘 2.3技術復用L4

無人巴士面向城市公共交通出行場景

無人貨運面向物流運輸場景

無人外賣、無人快遞、無人環衛面向城市生活便利化場景L4無人駕駛RobotaxiL3/L2

從robotaxi廠商從L4無人駕駛向L3人機共駕的量產方案延伸時，需要考慮的問題：方案的技術路線變化：算法層面，基于規則or端到端算法；地圖層面，基于高精地圖or普通導航地圖技術方案的量產性價比：搭載的傳感器配置及對應成本，對整車成本的影響從甲方到乙方的角色轉型安全”優先的目標轉換L3量產技術延伸 面向主機廠供高階智能駛解決方案

L2+量產面向主機廠/Tier1提供高性價比駕駛解決方案

L2量產面向Tier1提供高性價比駕駛解決方案資料來源：中國政府網、的士之音、有駕、汽車之家、浙商證券研究所整理測算資料來源：交通運輸部、有駕、懂車帝、浙商證券研究所整理測算PAGE資料來源：中國政府網、的士之音、有駕、汽車之家、浙商證券研究所整理測算資料來源：交通運輸部、有駕、懂車帝、浙商證券研究所整理測算PAGE202.4網約車保有量高，但單車營收能力弱于傳統出租車 2.4 圖：全國出租保量計 保量計 巡游出租車數量（萬輛） 網約車數量（萬輛）139140140139 139140140139 139 139 139137136137134130126302279212156112140135130125120

30025020015010050115

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

02020 2021 2022 2023 2024H1資料來源：中國政府網中華運網浙商券研所 資料來源：交通運輸部浙商券研所基本假設表：全國出租車市場運營情況 基本假設表：全國出租車市場運營情況基本假設表：全國網約車市場運營情況出租車保有量（萬輛） 138.43 2023年底保有量數據平均日接單量（萬單） 5250 全國日訂單5000-5500萬單單車日均訂單量（單） 38 平均日接單量/出租車保有量日均營業額（/車） 600 綜合參考多方統計數據全年營收（億元） 2591 假設每周休一天

網約車保有量（萬輛） 301.5 2024H1保有量數據平均日接單量（萬單） 3237 2024年6月網約車接單總量9.71億單車日均訂單量（單） 平均日接單量/網約車保有量日均營業額（元/車） 263 綜合參考多方統計數據全年營收（億元） 2477 假設每周休一天資料來源：浙商證券研究所整理測算PAGE資料來源：浙商證券研究所整理測算PAGE212.4市場空間 2.4我們僅考慮增量市場——傳統出租車保有量自2015年以來基本趨于穩定，網約車數量2020-2023三年間年復合增速為36%參考2024年上半年網約車新增數量為22萬輛，我們假設2024年全年網約車數量增長45萬輛我們僅考慮每年網約車新增部分，假設其中一定比例分配給無人駕駛出租車：若robotaxi占比1%，則對應4500robotaxi占比10%4.5根據我們的單車模型（日均接單20單的情況下），每輛robotaxi單日營收可達558元，則：在1%滲透率情況下，單年新增營收金額約9.2億元；在10%滲透率91.7

表：robotaxi單年增量營收測算表：robotaxi單年增量營收測算robotaxi單車單日營收 558元日均接單量假設 20單robotaix數量（1%滲透率） 4500輛單年營收（1%滲透率） 9.2億元robotaix數量（10%滲透率） 45000輛單年營收（10%滲透率） 91.7億元資料來源：浙商證券研究所整理測算表：robotaxi營收敏感性分析（單位：億元）日均接單量（單/車）1120253035401%59111416183%1528344148555%254657698092增量網約車滲透率10%509211513816018320%10118322927532136750%25245857368880291770%35364280296311231283PAGEPAGE22海外Robotaxi產業跟蹤03robotaxi海外Robotaxi產業跟蹤03運營數據對比：waymovs蘿卜快跑全球robotaxi競爭格局23資料來源：36Kr、賽博汽車、浙商證券研究所整理總結資料來源：Waymo官網、浙商證券研究所23資料來源：36Kr、賽博汽車、浙商證券研究所整理總結資料來源：Waymo官網、浙商證券研究所3.1是全球領先的robotaxi公司之一 3.1是全球領先的Robotaxi公司，具有豐富的自動駕駛技術和robotaxi運營經驗，是少數幾家已經在公共道路上提供商業化Robotaxi服務的公司之一。2009年,起初是Google自動駕駛汽車項目,2016年12Googlerobotaxi公共測試。在開放運營的地區通過One應用程序提供按需叫車服務，目前在舊金山、鳳凰城和洛杉磯部分地區提供全天候服務，未來計劃601鳳凰城：覆蓋315（816）洛杉磯：覆蓋63平方英里目前在美國共計運營約700輛自動駕駛車輛。其每周訂單量超過50,000次,平均每輛車每周完成約71次訂單,日均完成約10次行程。表：Waymo融資及估值情況梳理日期融資金額主要投資機構估值年月 億美2018年 年月 億美2020年32020年3月 22.5億美元SilverLake、Mubalada、MagnaInternational等300億美元2020年5月7.5億美元2020年5月7.5億美元PerryCreek資本、富達等/Alphabet、安德森·霍格維茨、2021年6月25億美元PriceAssociates、淡馬錫、老虎環球等/2024年7月50億美元Alphabet/24243.1vs國內robotaxi技術路線更接近路徑 3.1從軟件算法來看，Waymo和Tesla代表了兩類不同的技術路線，國內robotaxi廠商目前更接近于Waymo的有圖路線：Waymo更依賴高精地圖和多傳感器，而Tesla更依賴視覺和端到端神經網絡——軟件架構方面，Waymo采用傳統的模塊化自動駕駛系統架構，主要依賴于大規模神經網絡，最新發布的FSDv12可實現端到端自動駕駛地圖和傳感器方面，Waymo使用詳細的高精地圖來輔助導航和決策，同時整合激光雷達、雷達、攝像頭等超過50種傳感器數據；而主要使用攝像鏡頭*8+毫米波雷達*1+超聲波*12，表：waymovstesla技術路線對比WaymoTesla感知系統多傳感器融合主要依賴視覺系統決策算法基于規則+AI端到端AI高精地圖依賴高低數據來源模擬+受控環境用戶實際駕駛資料來源：Waymo官網、Tesla官網、浙商證券研究所整理繪制

從車型迭代來看，從后裝改裝到前裝預埋成為趨勢，背后驅動力為傳感器的車規級實現（達到量產要求）以及單車成本的持續降低“Waymo車型經過一系列迭代，最新一代為改裝的吉利旗下的極氪Zeekr汽車電動SUV未來最新一代：吉利旗下的極氪Zeekr汽車，專為全自動駕駛設計，沒有方向盤，預計將在未來幾年逐步投入使用Waymo每輛自動駕駛出租車成本約為20萬美元左右，其中包括：傳感器套件包括激光雷達、雷達、攝像頭等，成本較高但未來仍有降低空間，如Waymo激光雷達成本從早期75,000美元降至現在數千美元（整體硬件成本仍高于的純視覺方案）計算平臺：根據公開渠道獲得的相關信息，Waymo車后備箱里使用了英偉達A100顯卡當地出租車日均接單量8單(舊金山當地出租車日均接單量8單(舊金山)13.2單(武漢網約車)25資料來源：UITP、Techcrunch、BusinessInsider、36kr、浙商證券研究所整理繪制3.2蘿卜快跑在規模、成本和效率上領先3.2蘿卜快跑的投放節奏明顯快于，體現在運營城市數量和單個城市的車輛規模上，我們認為與國內政策的積極支持有關，在美國面臨更嚴格的監管：700311個城市30040020241000輛國內目前開放Robotaxi或者無人小巴服務的城市有幾十個之多，覆蓋各種一線、二線、小城鎮等；而Cruise的幾次嚴重事故讓美國不得表：武漢vs表：武漢vs鳳凰城城市信息對比人口面積人口密度無人駕駛覆蓋區域車隊規模武漢1374萬8570平方公里1438人/平方公里3000平方公里400鳳凰城164萬1340平方公里1223人/平方公里816平方公里300資料來源：Waymo官網、USCensusBureau、武漢市統計局、36kr、浙商證券研究所整理繪制蘿卜快跑Waymo運營指標表：waymovs蘿卜快跑運營數據對比20蘿卜快跑Waymo運營指標表：waymovs蘿卜快跑運營數據對比從運營數據上看：打車價格遠高于蘿卜快跑，蘿卜快跑的大量優惠補貼擴大了實際支付價格的差距10蘿卜快跑單車日均接單數量達到20

打車價格 約15.4元日均接單量 10單 20日均接單量 10單 20單

2.2元(無優惠)；1.08元(優惠后)3.3美國市場在技術成熟度和商業化進程上領先于競爭對手3.3Cruise(通用汽車旗下)通用于2016年以約10價格收購了CruiseCruise(通用汽車旗下)通用于2016年以約10價格收購了Cruise2023年8月，Cruise獲得了舊金車的運營牌照。技術成熟度略低于Waymo，服由于事故頻發，Cruise被要求大幅度縮減車隊規模，而后更被收回Robotaxi2024鳳凰城的車輛測試Zoox(亞馬遜旗下)成立于2014年，2020亞馬遜以12億美元收購Zooxrobotaxi有踏板，有四個朝內的座位。2023年首次在公開道路測試自動駕駛出租車Zoox與豐田合作，正處于技術平臺AuroraInnovation2020年以約40億美元收購了打車平臺UBER2021年通過上市，在德克駕駛卡車和乘用車，計劃于2024年底讓20輛自動駕駛卡車往返于休斯頓和達拉斯Aurora、豐田、Uber處于出租車隊測試階段較少，商業化進程較慢Motional(現代和Aptiv合資)Motional成立于2020年與Lyft合作在拉斯維加斯提供服務，在拉斯維加斯提供服務，并在波士頓、新加坡等地測試Motional、現代汽車、Uber/Lyft三方合作正在拉斯維加斯進行小規模商業化試運營，預計2024年正式開啟規模化收費運營商業化程度低于Waymo，服務范圍較小2024年5月宣布停止商業運營表：海外robotaxi廠商對比公司營收數據車隊規模技術水平商業化進度主要優勢挑戰700領先最成熟技術累積、安全記錄擴張速度、成本控制510700領先最成熟技術累積、安全記錄擴張速度、成本控制510（加州）接近Waymo暫停商業化運營GM支持、曾獲無人牌照安全問題、監管壓力284（加州）有潛力測試階段創新車輛設計、亞馬遜支持商業化進程慢30（卡車）聚焦貨運測試階段貨運領域優勢乘用車領域進展較慢收入約15億美元，運營虧損約41億美元2023年營收約1億美元運營虧損約35億美元Zoox 尚未披露Aurora 2023年虧損約8億美元停止商業運營Motional 過去三年運營虧損總額達14.7億美元 10（加州） 穩步發展 小規模試運營停止商業運營資料來源：Alphabet財報、通用汽車財報、Aurora財報、現代汽車報告、騰訊網、浙商證券研究所整理繪制

股東背景強大、與合作 規模和覆蓋范圍有限 26PAGE