公司技术进展 - 公司于周四发布了其自主研发的自动驾驶处理器和计算平台 [1]

公司战略与愿景 - 公司对人工智能技术带来的变革感到非常兴奋 认为AI正使其能够以与过去完全不同的速度创造技术和客户体验 [1] - 公司预计未来3到4年的变革速度将比过去3到4年快一个数量级 [2] - 公司直接控制其车辆的网络架构和软件平台 这为其提供了交付丰富软件的机会 更重要的是 这为在整个车辆和业务中启用AI奠定了基础 [2] 自动驾驶技术演进 - 自动驾驶领域大约始于20年前 直到2020年代初期 其方法都围绕基于规则的环境展开 即感知传感器识别并分类物体 然后将这些带有矢量信息的物体交给一个基于人类定义规则的规划器 [3] - 几年前 行业认识到自动驾驶方法需要转变 随着基于Transformer的编码和大参数模型设计的创新 方法已转向构建一个类似神经网络的对驾驶的理解 而非遵循传统的基于规则的方法 [4]

Once positioned to be a “killer” in the electric vehicle industry, Rivian (RIVN), has been lagging the likes of Tesla (TSLA) and Google’s (GOOG) (GOOGL) Waymo both in terms of adoption and sales. Moreover, the company’s stock is down more than 80% from its IPO levels in 2021. For context, Tesla’s stock has more than doubled in this period. But Tesla has its hands full in other domains like artificial intelligence, and it seems like Rivian is making a strategic bet to drive future growth from AI as well. ...

公司战略与产品发布 - 公司于帕洛阿尔托举办首届“自动驾驶与人工智能日”活动 旨在展示其自动驾驶技术路线图 [1] - 公司宣布将为其电动汽车增加“自动驾驶计算机” 旨在实现先进的自动驾驶能力 [1] - 公司宣布其首个自主研发的Rivian自动驾驶处理器 这是其自动驾驶平台的核心 [1][4] - 公司的先进驾驶辅助系统将通过已部署车队的数据持续改进 [4] 技术路线与产品规划 - 从2026年底开始 公司的第三代平台（应用于R2车型）将包含摄像头、强大的雷达阵列和前向长距离激光雷达 [5] - 下一步计划是在2026年实现车辆点对点自动驾驶 但尚未提供完全自动驾驶车辆 [7] - 未来将通过名为“Autonomy+”的订阅服务增加新的收入来源 该服务将通过更新持续改进 [8] 短期更新与功能 - 未来几周内 公司将向现有R1客户推送无线软件更新 搭载最新的计算平台 [5] - 此次更新将显著扩展现有车辆的免提驾驶能力 [5] - 此次更新将为北美超过350万英里道路上的客户开启现有的免提驾驶功能 [7] 市场与财务表现 - 活动举办当日 公司股价一度下跌多达10% [1] - 截至美国东部时间下午3:22 股价反弹但仍下跌4.5% [2] - 公司股票代码为RIVN 当日变动为下跌4.86%或0.85美元 当前价格为16.65美元 [6] - 公司市值为210亿美元 当日交易区间为15.73美元至17.42美元 52周区间为10.36美元至18.60美元 [6][7] - 当日成交量为340万股 平均成交量为4700万股 [6] - 公司毛利率为-159.38% 无股息派发 [6] 市场反应与解读 - 分析师和投资者对此次活动反应平淡 [1] - 投资者可能希望听到更多关于近期即将实现的功能 以及更具体的免提脱眼驾驶时间表 [7] - 部分投资者可能选择了“利好出尽是利空”的操作 在消息公布后卖出股票 [8]

公司战略与研发投入 - 公司决定自主设计用于自动驾驶和人工智能的芯片 此举旨在通过垂直整合硬件和计算层以构建更高效的系统 并在可负担的成本下实现更高性能[2][3][4] - 自动驾驶是公司研发投入的最大类别 公司对此领域深信不疑并投入了非常显著的研发资金[7] - 公司展示了点对点完全自动驾驶能力 并视其为长期技术发展的初步成果[8] 产品与技术路线 - 公司推出了起售价为45,000美元的新车型R2 旨在进入低价车型市场[8] - 公司认为技术领先与推出低价车型并非二元对立 其高端车型R1S的成功得益于卓越的技术、品牌定位和产品特性 这些优势将延续至R2和R3等新车型[9] - 公司自动驾驶技术的初始重点是个人拥有的L4级自动驾驶车辆 因为美国约99%的行驶里程来自个人车辆[11] - 公司技术路线图明确且快速 当前正致力于实现“脱眼”的L3级能力 最终目标是实现L4级自动驾驶[12][13] 市场定位与未来机会 - R1S是美国最受欢迎的高端电动汽车[9] - 公司对自动驾驶技术持乐观态度 并正在构建包括硬件平台、数据架构和数据飞轮在内的完整技术体系以训练驾驶基础模型[6][7] - 公司虽以个人L4车辆为初始焦点 但对共享出行领域持开放态度 并探索在该领域部署技术的可能性[11][12] - 公司目前专注于技术开发 对于与其他公司合作推进机器人出租车战略的问题 未予确认[12]

公司战略与市场表现 - Rivian Automotive 高管已投入一整天阐述其在人工智能和自动驾驶汽车领域的愿景 [1] - 然而截至目前 其言论未能扭转公司股价的下跌趋势 股价下跌了8.14% [1]

公司：Rivian Automotive (RIVN) 核心观点与战略 * 公司正处于技术拐点，将人工智能视为如同自来水或电力一样普及的基础设施，并认为AI将彻底改变交通体验[2][3] * 公司将自动驾驶视为物理AI的一种表现形式，并致力于使其变得极其易用且为用户所拥有，这将从根本上改变车辆的角色、互动方式以及车辆本身[4] * 公司认为，从基于规则的自动驾驶方法向基于AI神经网络方法的转变是根本性的，这是自汽车诞生以来最重要的技术变革之一[9][12] * 公司正从软件定义汽车转向AI定义汽车，其中车辆的每个部分、体验和所有操作都围绕AI设计，这构成了Rivian统一智能的基础[21][87] 自动驾驶平台与技术路线图 * **技术演进**：公司自动驾驶方法在2020年代初之前基于规则，之后转向基于Transformer编码和大参数模型的神经网络方法，并于2022年初开始全新平台设计[13] * **代际硬件**： * **Gen 2平台**：应用于2024年中推出的Gen 2 R1车型，配备5500万像素摄像头、5个雷达，推理平台性能比Gen 1提升10倍[14] * **Gen 3平台**：将于2026年底随R2车型推出，包括6500万像素摄像头、强大的雷达阵列和前置远程激光雷达，核心是首款自研Rivian自动驾驶处理器[16] * **自研芯片**： * **RAP1处理器**：采用台积电5纳米汽车工艺，神经引擎支持800 Int8 TOPS（稀疏），采用多芯片模块设计，集成内存，支持高达205 GB/s的净带宽[34][35][36] * **系统性能**：Gen 3自动驾驶计算机峰值性能是Gen 2计算机的4倍，能效提升2.5倍，每秒可处理50亿像素的传感器数据[17][33][44] * **功能路线图**： * **近期**：本月将通过OTA为Gen 2 R1客户更新，将免提驾驶道路覆盖范围从不足15万英里扩展到北美超过350万英里[18][90] * **2026年**：开始推出点对点自动驾驶功能，车辆可实现从地址到地址的全程驾驶[18] * **后续**：在点对点之后将实现“脱眼”驾驶，然后是个人L4级自动驾驶，车辆可完全自主运行，例如接送孩子或机场接人[20] 传感器与数据策略 * **多模态传感器策略**：R2平台配备11个摄像头（总计6500万像素，比R1多1000万像素）、5个雷达（1个前置成像雷达，4个支持短距/长距双模式的角雷达）以及首次新增的激光雷达[25][26] * **传感器协同**：摄像头是主力，生成大部分数据；雷达和激光雷达对于处理边缘情况至关重要，例如非理想光照条件（低光、强光、雾）并提供三维视图[26][27][48] * **激光雷达的引入**：选择当前引入激光雷达是因为成本（从数万美元降至数百美元）、分辨率（点云密度达到约每秒500万个点，比10年前提升约25倍）和尺寸（更紧凑易集成）已成熟[28][29] * **数据飞轮**：公司通过部署的车队构建数据飞轮，利用精心设计的数据策略识别重要事件，用于离线训练大型模型，再将其提炼回车辆，实现模型的持续强化学习与改进[15][46] 软件、模型与开发 * **大型驾驶模型**：基于Transformer、自回归预测和强化学习等最先进技术，从传感器到驾驶动作进行端到端训练，借鉴了大语言模型领域的创新[46][58] * **训练方法**：使用强化学习，通过海量场景和道路规则成本数据库对模型进行训练，然后将其提炼为可在车载设备上运行的版本[60][61] * **开发与测试**： * **完全自研**：整个软件栈（包括编译器、分析工具、中间件）均为内部开发，使公司能够灵活更新堆栈的任何部分，无需与一级或二级供应商协调[39][46][62] * **数据记录器**：整个Gen 2车队成为一个可查询的动态驾驶场景数据库，通过触发器代码捕获特定事件（如乱穿马路的行人、闯红灯者）的数据，并高效上传用于训练或模拟[53][54] * **仿真与评估**：构建基于云的模拟器，在每个版本发布前通过数百万英里的真实场景运行整个自动驾驶堆栈，以统计显著的方式衡量安全性、舒适性和性能[61] * **学徒模式**：在新功能发布前，可将其在旧版本后台运行，与人类驾驶里程及旧版自动驾驶性能进行比较，实现数千万英里的评估[62] * **地面真值车队**：配备激光雷达的每辆R2都将成为地面真值车辆，这将提供比其他OEM多几个数量级的数据，极大地加速训练进度[57][58] 垂直整合与成本控制 * **垂直整合理念**：公司 ethos 是垂直整合关键技术以实现差异化，从初创时期就选择内部构建ECU，并延伸到自动驾驶硬件系统[23] * **自研芯片动因**：为了速度、性能和成本。内部芯片开发使软件开发能比使用供应商芯片提前近一年开始，硬件软件团队协同办公，开发速度更快[31] * **成本优化**：内部设计能够针对具体用例（不仅是芯片，还包括整个车辆用例）进行优化，并显著降低供应商利润，从而获得最佳的成本和功耗点[32] * **MCM封装优势**：采用多芯片模块封装，简化了PCB设计（更小、更简单、层数更少），实现了更高的带宽和更低的成本[35][36] 产品与商业化 * **R2车型**：将于2026年底推出，搭载Gen 3自动驾驶平台，预计将成为北美消费车辆中传感器与推理计算能力最强大的组合[24][44] * **软件功能包**： * **Autonomy Plus**：将通用免提等功能捆绑为一个简单的付费套餐，提供一次性付费或月付选项[63] * **功能发布**：所有Gen 2客户在明年3月前可免费使用Autonomy Plus功能，未来将增加点对点、自动泊车以及由R2激光雷达实现的脱眼驾驶等功能[63] * **市场机会**：初始重点在个人拥有的车辆（占美国行驶里程的绝大部分），同时也为进军网约车领域创造了机会[21] AI生态系统与用户体验 * **Rivian统一智能**：一个贯穿车辆和整个业务的通用AI基础，将产品、运营理解为一个连续系统，并为客户个性化体验[21][64] * **Rivian助手**：将于2026年初向所有Gen 2和Gen 1客户提供，深度集成到用户体验和车载操作系统中，能够理解用户、车辆和上下文[68] * **功能演示**：助手具备代理框架，可集成第三方应用（如Google日历），实现自然语言控制车辆功能（如导航、调整驾驶模式、座椅加热）、读取和发送消息、基于上下文推荐餐厅等[70][76][80][81] * **边缘AI**：R2将拥有接近100 TOPS的专用边缘AI用于座舱体验，可将大部分智能工作负载从云端移至边缘，支持离线AI体验[66] 安全与功能安全 * **功能安全设计**：RAP1芯片从一开始就在每个设计模块中考虑了功能安全，遵循ISO 26262 (ASIL)方案，通过冗余硬件、ECC内存等多种硬件机制和配套软件确保功能安全[40][41] 总结与展望 * 公司强调其多年在自研处理器、大型驾驶模型、数据飞轮以及软件定义架构方面的投入，正汇聚成AI定义车辆的基础[88][89][90] * 客户将很快在Gen 2 R1车辆上看到许多新功能，包括本月扩展的免提驾驶里程、2026年的点对点导航以及随后的脱手、脱眼驾驶[90] * 公司认为，AI定义车辆与传统架构及软件定义车辆之间的差距正在呈指数级扩大，而Rivian凭借其垂直整合和全栈自研能力，处于引领这一转变的独特地位[87]

公司战略与愿景 - 公司认为未来消费者仍将拥有私家车 并愿意为能够实现自动驾驶的软件平台支付高价[2] - 公司正深入研发自动驾驶技术 以安抚投资者 其核心是自研AI芯片和大型驾驶模型[10] - 公司承诺其下一代汽车将具备真正的自动驾驶能力[11] 自动驾驶技术路径 - 公司实现自动驾驶的路径基于两大赌注：自研定制AI芯片和采用新一代激光雷达传感器[3][5] - 公司自研了名为RAP1的多芯片模块 其核心是公司设计的定制硅芯片 两侧由内存环绕[4] - 下一代R2车型将配备嵌入式激光雷达传感器 强调计算机、传感器及其集成的整体性[5] - 第三代架构计算能力大幅扩展 平台级算力达1600稀疏TOPS 可每秒处理50亿像素 并集成了激光雷达[6] - 新的AI模型将持续改进旧款车型的功能 最终增加如点对点脱手驾驶等能力[7] 技术决策与供应链 - 决定自研芯片是基于对速度（快速上市）、性能和成本的严格效益分析[5] - 自研处理器并弃用英伟达芯片预计将为公司带来显著的成本节约[8] - 公司直接与台积电合作生产芯片 双方关系良好[8] - 新的硬件是解锁功能的关键 将使公司从现有车型的驾驶辅助软件 过渡到下一代R2车型的真正自动驾驶[8] 自动驾驶功能展望 - 公司的目标是实现个人使用的L4级自动驾驶 即车辆可在无人的情况下运行 例如接送孩子或机场送行[9] - 这将彻底改变人们对汽车体验的认知[9] 公司现状与挑战 - 公司目前正面临基础性挑战 电动汽车产量未能有效提升[10] - 其位于伊利诺伊州的唯一工厂年产能为25万辆 但2025年产量可能无法达到5万辆[10] - 股价仅为其峰值的一小部分 真实反映了公司面临的困境[10] 行业背景与竞争 - 科技界许多设想认为未来人们将不再拥有汽车 而是使用通过应用程序召唤的机器人出租车车队[1] - 特斯拉多年来一直销售类似（全自动驾驶监督）功能 但根据细则其并非完全自动驾驶[3] - 特斯拉车辆仅使用摄像头作为传感器系统 并认为激光雷达或雷达等传感器成本过高难以规模化[6][7] - 此前 公司的自动驾驶系统由摄像头和雷达提供支持的先进驾驶辅助工具构成 并使用英伟达芯片作为车载大脑[7] - 回顾过去 公司完成了美国历史上第六大规模的IPO 并率先推出了全尺寸纯电动皮卡和SUV 击败了特斯拉、福特和通用汽车[9]

公司自动驾驶技术战略与架构演进 - 公司自2021年底推出首款车辆后 立即开始为自动驾驶平台设计全新的底层架构 该架构构成了车辆和企业运营的基础[2] - 第二代车型架构实现了计算能力10倍的提升 并大幅改进了摄像头平台 这些车辆构成了用于训练基础模型的“数据飞轮”[2][3] - 第三代架构将包含三大核心自研硬件：自研定制芯片、自研摄像头平台以及集成激光雷达 同时配合软件工作 共同构成系统核心[4] 自动驾驶功能路线图与性能指标 - 公司计划本月通过OTA升级 将北美地区的“免手”驾驶功能从目前不足15万英里覆盖范围 扩展至超过350万英里[8] - 2026年将推出点对点导航功能 车辆可在监督下完全自主行驶至目的地 驾驶员需保持注意力监控[9] - 第三代平台计算能力达1600 TOPS 可每秒处理50亿像素 集成的激光雷达为迈向个人L4级自动驾驶提供了可能[10][11] - “脱眼”驾驶将分阶段推出：2027年先实现高速公路脱眼 随后扩展到所有道路 最终目标是实现个人L4级自动驾驶 即车辆可在无人的情况下自主运行[12] 垂直整合与成本控制策略 - 激光雷达成本已大幅下降 从数万美元降至传感器级别仅数百美元 目前仅占车辆物料成本的很小部分[21] - 自研处理器通过与台积电直接合作 移除了中间成本叠加 在显著提升性能的同时 实现了每辆车数百美元的成本节约[22][24][25] - 公司的研发基础设施和固定成本结构并非为年产5万辆设计 垂直整合软件、电子设备和自研芯片等重大资本消耗型研发 只有在年产数十万乃至数百万辆的规模下才具有经济意义[32][34] 商业模式与商业化潜力 - 公司认为实现L4级自动驾驶的技术近乎相同 区别在于选择的商业模式和时机 公司初期将聚焦于个人L4级自动驾驶 但并不排除未来参与共享出行的可能[15] - 公司对自研自动驾驶技术未来授权给其他厂商持开放态度 并拥有较强的信心 认为其平台级架构和数据飞轮优势明显 未来几年可能成为可授权的平台[38][39] - 公司自动驾驶软件“Autonomy Plus”提供两种付费模式：每月49.99美元订阅费或一次性预付2500美元 购买后可终身随车使用 该定价显著低于竞争对手[40][42] - 自动驾驶AI技术是公司研发投入的绝对核心 其投入远超其他任何研发类别[43]

公司战略与技术发布 - 公司发布了其首款用于自动驾驶的定制计算机芯片 [1] - 公司推出了名为Autonomy+的全新付费驾驶辅助软件包 [1] - 公司正依靠人工智能技术来推动其产品发展 [1]