公司核心业务进展与目标 - 公司已达成20万辆辅助驾驶系统量产交付目标，2025年10月单月市场占有率接近40% [1] - 公司公布2026年业务目标：量产车辅助驾驶业务力争累计交付突破100万辆，Robotaxi业务加速商业化落地，RoadAGI业务推动在末端配送等场景的应用 [1] 量产辅助驾驶业务表现与策略 - 公司合作车型从2024年9月的首款增至10款，市场占有率从0跃升至近40% [2] - 公司增长策略为深度绑定车企、集中资源打造爆款车型，合作车型如魏牌高山在2025年10月以9928辆销量登顶MPV榜首，魏牌蓝山、坦克500年销量跻身细分市场前十 [2] - 公司已获得国内头部新能源主机厂的全系辅助驾驶标配项目，该客户的SUV是中型SUV市场销冠，现有客户足以支撑其2026年百万台交付目标 [2] - 下一代VLA技术预计明年量产，在遮挡场景处理、防御性驾驶等方面将全面超越传统端到端模型 [3] 行业市场规模与趋势 - 辅助驾驶市场规模从2024年的62.5亿元激增至2025年的192.8亿元，预计2030年将达到603.3亿元 [2] - 高阶城市NOA产品的崛起是公司高速扩张的关键 [2] - 预计2030年Robotaxi市场规模将突破千亿元 [4] Robotaxi业务布局与优势 - 公司计划于2025年底以消费级量产车型落地Robotaxi业务，将成为全国首家采用此模式的企业 [4] - 公司已与无锡市政府达成战略协议，在当地建设测试研发基地 [4] - 公司Robotaxi车辆基于消费级量产车打造，相比行业“改装车+高精度地图”的传统路径，具有部署成本更低、系统稳定性与平台兼容性更强的优势 [4] - 公司Robotaxi与量产车共用同一套技术框架，可实现技术反哺，2026年预计的百万台量产交付将为Robotaxi提供海量数据支撑 [4] - 公司已基于量产程序、采用端到端技术完成Robotaxi牌照考试，标志着向无图化、泛化能力迈出关键一步 [4] RoadAGI业务定位与技术 - RoadAGI业务瞄准“最后100米”的复杂场景，如外卖员停车后的上门送餐过程 [5] - RoadAGI由AI Spark平台驱动，融合VLA和VLN两大模型，使移动智能体能凭自然语言指令在公开道路、园区、室内等多场景自主导航，实现“任意点到点”通路 [5][6] - 公司通过量产业务积累了处理十万甚至百万级数据的能力，为RoadAGI商业化提供优势 [6]

产品发布与技术架构 - 元戎启行发布新一代辅助驾驶平台DeepRoute IO 2.0 搭载自研VLA模型 融合视觉感知、语义理解与动作决策三大能力 [2] - VLA模型通过强化学习实现进化 区别于端到端架构的模仿学习 使机器理解行为背后的原因 [2] - 公司策略兼顾激光雷达与纯视觉版本 VLA平台同时支持两种方案以适应不同客户需求 [6] 技术转型动因与行业趋势 - 技术转型直接动因为2024年6月深圳福田保税区场景 测试车因无法理解"车辆左转不受灯控"文字指示导致交通中断 [3] - 行业逐步触及端到端系统性能瓶颈 理想汽车预测VLA可将事故里程提升至人类驾驶10倍（600万公里/次事故）[4] - 行业兴起VLA研发热潮 小鹏汽车、理想汽车等企业均进行相关布局 [7] 商业化进展与规模挑战 - 公司已获得超10款车型定点合作 实现近10万辆具备城市领航辅助系统的量产车型交付 涵盖SUV/MPV/越野车等多车型 [3] - 交付量达10万辆级别后问题被放大 早期千台万台阶段问题概率低 但规模扩大后面临更严格市场监督 [3] 技术优势与创新方向 - VLA模型核心训练目标为防御性驾驶 使AI具备风险敬畏之心 在盲区等场景主动进行预防性预判 [5] - 系统突破视觉遮蔽限制 实现对空间关系理解与推理 而非依赖"穿墙透物" [4] - 技术可复用于机器人/无人驾驶等多移动场景 支持室内外环境泛化应用 [7] 发展前景与技术局限 - VLA模型处于早期幼年期 当前评分仅6分（满分10分） 仍无法实现全无人驾驶且缺乏完全推理能力 [8] - 技术上限远高于端到端方案 "下限超过端到端方案上限" 需新一代高算力芯片支持潜力释放 [8] - 通过实际用户体验而非技术概念灌输推广产品 持续优化复杂场景应对能力 [8]