技术架构迭代分析 - 行业技术路径从无图方案转向端到端+VLA模型 强调提升用户体验 如语音控车和系统推理过程可视化[3] - 2024年9月行业开始推送VLA模型 其训练分为三个阶段：基座预训练、动作微调（模仿学习）和强化学习优化[3] 中国玩家技术路径对比 - 元戎启行聚焦VLA路线 核心优势在于“思维链推理能力” 旨在解决传统端到端模型的黑盒问题 并通过集成知识库提升泛化能力[3] - 元戎启行设定2026年高阶智驾搭载量目标为100万台 认为数据规模是决定模型潜力的关键门槛[3] - 华为ADS 4.0推出世界模型 技术从数据驱动转向场景驱动 依赖云端仿真引擎生成高难度场景进行训练[3] - 华为差异化在于不依赖自然语言推理 强调对物理规则的理解 并明确2026年实现高速L3规模商用、城区L4试点的路线图[3] - 地平线机器人与莫门塔采取务实路线 侧重“端到端+强化学习” 兼顾客户算力配置多样性 地平线硬件交付已超千万片[3] - 莫门塔方案覆盖160多款车型 合作方包括合资、国企及民营企业[3] 商业模式变革：无人车业务提速 - 趋势显示2026年基于量产车的Robotaxi业务将成为行业重点 渐进式路线被认为优于跨越式路线[4] 未来趋势与行业方向 - 行业进入AI智驾2.0阶段 以2024年“端到端范式”确立为1.0标志 当前正迈向能自主应对极端场景的“智能涌现”阶段[5] - 2026年被视为关键节点 技术架构、硬件迭代和Robotaxi商业化将加速落地 推动智能驾驶商业闭环形成[5] 全球领先玩家：特斯拉 - 特斯拉FSD V12版本确立端到端范式 V14版本采用全新软件架构 参数规模指数级提升 并整合了自动驾驶出租车项目经验[5] - 特斯拉下一代AI5芯片将于2026年推出 算力和能耗比将大幅优化 AI6芯片将紧随其后[5] - 截至2025年第三季度 特斯拉FSD累计里程达60亿英里 渗透率约为12%[5] - 特斯拉Robotaxi无安全员车队累计行驶超25万英里 计划2026年4月启动新车生产 产能目标从每年50万辆提升至200万-500万辆[5] - 特斯拉人形机器人擎天柱于2026年第一季度发布V3版本 计划年底实现百万台年产能 成本目标为2万至2.5万美元每台[5] - 行业发展划分为三阶段：规则驱动阶段、规则与数据驱动结合的混合系统阶段、以及以特斯拉FSD V14为代表的纯数据驱动阶段[5] 主流玩家动态与核心逻辑 - Robotaxi业务的核心逻辑包括：为量产车智驾系统提供长尾场景数据以进行优化、复用量产车硬件和算法以降低部署成本、以及布局出行即服务生态进行战略卡位[6] - 小鹏汽车计划于2026年推出3款Robotaxi 采用不依赖高精地图的纯视觉方案 并基于自研图钉芯片[6] - 华为规划2026年实现高速L3规模商用 2027年实现城区L4及物流商用[6] - 地平线与哈啰出行合作 目标在2027年部署5万台前装Robotaxi[6] - 圆融启行计划2025年底落地量产车Robotaxi方案 其技术框架与消费级车型共用[6] - 行业未来趋势包括城区领航算法持续迭代、软硬一体优化以及Robotaxi业务规模化推进[6] - 智驾体验将“平权” 高端智驾方案向经济车型快速渗透 最终实现“最优体验标配”[6] - 企业胜出的关键要素是拥有多样化真实路测数据和雄厚的研发资源[6]