行业核心观点 - 自动驾驶行业正从技术驱动迈向价值驱动阶段 商业化落地已形成清晰的场景分层 不同赛道企业基于场景特性走出了差异化发展路径[1][4] - 自动驾驶商业化落地的核心支撑在于国产芯片的崛起与整个生态的深化协同[5] 末端物流配送场景 - 该场景商业化落地的核心源于四点能力：对物流场景的深度洞察、技术算法的突破、自主硬件与生产能力、合规化运营保障[4] - 无人驾驶的价值不止于替代司机 更在于实现整个物流流程的全闭环自动化[4] - L4物流被认为是第一个可以商业化爆发的场景 其核心要素包括：极致的降本、提高运营性能、提高部署效率、确保数据安全 战略是用全栈本土化方案实现L4的商业无人驾驶底座[4] 干线重卡运输场景 - 卡车用户对成本敏感 但只要智能驾驶系统能带来明确的安全、成本和收入回报 用户愿意支付额外价格 当前系统在快递快运用户中的投资回报周期为10至24个月[4] - 干线物流是国民经济主动脉 中国物流成本在GDP中的占比约为14% 达到发达国家的2倍以上[4] - 自动驾驶是物流降本增效最核心的驱动力 不仅能节约物流成本 还能为卡车司机和社会带来5倍以上的安全提升[4] Robotaxi出行场景 - 香港出租车市场存在司机年龄大（平均67岁）、车辆老旧且单一（几乎只有丰田皇冠一款车型）的痛点[5] - Amigo公司已投放1000台出租车 并计划联合地平线将其改造为Robotaxi[5] - 香港出租车单牌月收益达2万元港币 依托地平线技术完成无人化改造后 车辆可实现24小时运营 或将彻底改变香港出行市场格局[5] 生态协同与国产芯片 - 地平线将自身角色定义为只造武器不打仗 不仅为车企提供芯片与工具链 还面向物流、矿山等细分领域服务商提供算法服务 旨在创造场域促进合作 让技术惠及更多场景[5] - 国产芯片的崛起为技术落地提供了降本与供应链安全的双重保障[5] - 地平线BPU芯片历经10年发展 性能提升了1000倍 最新的征程6P芯片可提供560TOPS算力 为端到端大模型上车提供了算力保障[5]