行业范式转移与商业化拐点 - 全球智驾行业在2025年正经历从实验室研发到商业化落地的范式转移，行业开始关注财务报表上的硬碰硬表现[2] - 商业化拐点已至，百度萝卜快跑在2025年二季度于武汉实现收支平衡，小马智行在11月宣布其第七代Robotaxi在广州实现单位经济模型（UE）转正[2] - 行业已从0到1的探索阶段，进入1到100、1到1000的规模化扩张阶段，清晰的商业化时间表浮现：2025年底冲击千辆级车队，2026年提升至3000辆，2030年迈向10万辆规模[2] 小马智行的商业化突破与成本控制 - 小马智行第七代Robotaxi在广州实现UE转正，意味着在剔除总研发投入后，单车收入已能覆盖硬件折旧与运营开支，实现了区域市场的商业闭环[4] - 实现UE转正的具体运营数据为：车辆日均23单，日均营收约为299元，接近行业公认能形成正向循环的24单阈值[4] - 成本大幅下降是关键：第七代车自动驾驶套件BOM成本相比第六代骤降70%，通过采用自研域控制器及规模化车规级固态雷达，将激光雷达成本压低了68%[5] - 运营费用显著优化：凭借优异安全记录，Robotaxi商保年费比传统出租车低50%，远程协助员与车辆比值已达1:20并计划压向1:30，地面维护人效也达到近20辆车/人[6] 商业模式转型与生态构建 - 公司从重资产自营模式转向轻资产的生态赋能模式，构建了“主机厂生产-资产公司持有-流量平台分发-小马提供AI司机”的价值链[7] - 在新的轻资产模式下，公司收入来源转变为车辆销售收入、技术授权费（License）以及每笔订单的服务分成[7][15] - 公司明确不做垂直运营，而是赋能给当地有资源、有意愿的合作伙伴，该模式将支持其2026年车队扩容至3000台的目标[7][18] 竞争格局与行业动态 - 2025年Robotaxi赛道竞争激烈，成为科技巨头、出行平台与主机厂共同卷入的行业混战[8] - 国际竞争者方面：Waymo周订单突破45万单，2025年至今出行量超1400万次，但其新车型成本是中国同类车型的4到5倍以上，特斯拉则通过纯视觉方案和百万辆规模野心加速入场[8] - 国内竞争者方面：百度萝卜快跑周订单已超25万单，累计服务单量突破1700万次，小鹏汽车宣布2026年量产纯视觉Robotaxi，哈啰计划在2027年铺开5万辆规模[9][10] - 行业逻辑质变，从技术竞赛演变为资本、供应链与运营人效的综合竞争，技术公司需与主机厂、平台深度捆绑[11] 市场前景与运营重要性 - 瑞银分析预测Robotaxi市场规模：到2030年，中国一线城市部分部署规模为80亿美元，中国全国部署可达1830亿美元，计入除美国外的海外市场则达3940亿美元[12] - 随着硬件成本下降，运营费用（维保、保险、补能）在单车成本结构中的占比将从目前的48%左右升至55%，运营效率成为竞争核心[12] - 规模效应的“黄金节点”被定在10万台，达到此阈值后强大的网络效应将产生质变，对应中国一线城市出行市场5%~10%的份额[12] 技术路线与战略认知 - 公司认为L4的核心是安全性需比人类司机高很多，这必须依靠强化学习和生成式的“世界模型”，而非模仿学习[13][20] - 公司指出L3因仍需人类司机在场，无法节省人力成本，故其UE不可能转正，但L3的成功可能为未来搭载L4功能的私家车铺路[16] - 公司认为车企进入L4赛道是好事，但强调L4是强监管行业，需要系统本身积累安全里程来获取牌照，这为现有玩家留下了窗口期[21] - 在数据方面，公司认为L4的关键不在于数据量优势，而在于是否有好的生成式数据架构，模仿学习路径对L4不奏效[22][23] 海外市场拓展策略 - 海外市场处于早期拓展阶段，预计明年允许示范运营的总量约为小几百辆，达到千辆规模才有商业化机会[18] - 市场优先级上，中国和美国是最大市场，其次是欧盟，日本、韩国、澳大利亚等高人力成本、高出行需求国家也是优先选择[18] - 中东市场被视为独特机会，虽然出行需求不是最大，但政策推动力最强，预计明年可能进入示范运营阶段，是产生可持续收入的市场[6][18] - 在海外市场，公司将坚持轻资产模式，赋能当地合作伙伴，而非亲自进行垂直运营[18]

文章核心观点 - 同济大学与UNC联合团队提出一个名为Data-Strategy-Platform的三层生态框架，旨在系统性地解决当前端到端自动驾驶训练中存在的“训练碎片化”问题，该框架整合了超过280篇论文和6家主要车企的工业实践，为端到端自动驾驶从科研走向量产提供了系统级的“训练导航图” [3][4][49] 数据层：从“规模”到“价值”的转型 - 核心逻辑从“规模扩张”转向“价值密度”，聚焦高风险和长尾场景，而非单纯堆砌数据量 [3][8] - 采用混合数据采集策略，结合真实数据锚定核心分布与合成数据填补高价值缺口，例如使用高保真仿真和生成式世界模型生成极端天气等场景数据 [21] - 提出场景价值量化公式，通过风险等级、稀有度和训练收益三个维度对数据进行评分，以优先处理高价值场景 [16][22] - 实施分层标注策略，对高价值场景进行精细人工标注，对普通场景采用自动标注，自动标注速度可达1000帧/小时，准确率不低于92%，通过此方法将总标注成本降低了60% [21][25] - 列举了18个代表性数据集，并指出高价值数据集如Bench2Drive的1.3万场景，比海量低价值数据更能提升模型的闭环性能 [9][34] 策略层：从“传统范式”到“生成式基础模型” - 策略演进脉络涵盖从经典模仿学习、强化学习到新兴生成式范式，强调“基础模型+轻量化适配”的未来路线 [9][28] - 经典模仿学习通过DAgger变体进行优化，强化学习则通过离线RL和约束RL来应对样本低效和安全挑战 [25] - 新兴生成式范式主要包括三大方向：扩散策略、多模态大语言模型和世界模型，它们分别擅长建模驾驶不确定性、提升可解释性与泛化性、以及通过“想象推演”覆盖长尾场景 [24] - 明确了不同场景的最优策略选择：结构化场景用模仿学习，复杂交互用强化学习，长尾场景用生成式模型 [9] - 未来趋势是构建通用驾驶基础模型，具备跨域迁移能力，并通过参数高效微调等轻量化技术适配不同区域 [30] 平台层：支撑大规模闭环训练的工程基础 - 平台层核心是从“静态离线”训练进化为“持续闭环”系统，整合分布式训练、评估与云边协同 [3][8] - 分布式训练平台包含五种并行范式以适应不同模型规模，混合并行是工业实践主流 [28] - 测试评估平台结合高保真仿真与实车测试，评估指标从离线误差转向碰撞率、路线完成率等闭环指标 [31] - 云边协同平台实现了“数据采集→训练→部署”的持续学习闭环，具体流程为车端触发采集高价值数据，云端进行联邦与分布式训练，再通过灰度发布迭代 [29][33] - 整合了Waymo、特斯拉、Cruise、百度Apollo、小鹏、华为ADS共6家车企的工业实践，揭示了“持续训练+灰度发布”是量产关键 [9][35] 工业实践与数据集 - 代表性数据集分为规模型、价值型和混合型，例如规模型数据集nuScenes包含4万剪辑，价值型数据集Bench2Drive包含1.3万高价值场景 [34] - 六大车企实践对比显示，Waymo采用“仿真优先”测试方法，特斯拉依赖车队学习和影子模式实现快速迭代，小鹏和华为则已落地云边协同闭环 [35]

文章核心观点 - 世界模型并非端到端自动驾驶本身，而是实现端到端自动驾驶的一种途径，当前行业研究主要聚焦于生成和重建两大领域，并广泛应用于闭环仿真以应对Corner Case成本过高的问题 [2] - 行业正经历风格转换，世界模型相关研究呈现爆发式增长，为应对此趋势，推出了聚焦通用世界模型、视频生成、OCC生成等算法的进阶实战课程 [2] 课程内容与结构 - **第一章：世界模型介绍** 涵盖世界模型与端到端自动驾驶的联系、发展历史、应用案例，并介绍纯仿真、仿真+规划、生成传感器输入、生成感知结果等不同流派及其在行业中的应用环节和解决的问题 [5] - **第二章：世界模型的背景知识** 讲解世界模型的基础技术栈，包括场景表征、Transformer、BEV感知等，为后续学习奠定基础，这些内容是当前世界模型求职面试的高频技术关键词 [5][6] - **第三章：通用世界模型探讨** 聚焦通用世界模型及近期热门工作，详细解析李飞飞团队Marble、DeepMind的Genie 3、Meta的JEPA、导航世界模型，以及VLA+世界模型算法DriveVLA-W0和特斯拉ICCV分享的世界模型模拟器等模型的核心技术与设计理念 [6] - **第四章：基于视频生成的世界模型** 聚焦视频生成类世界模型算法，讲解Wayve的GAIA-1 & GAIA-2、上海交大CVR'25的UniScene、商汤的OpenDWM、中科大ICCV'25的InstaDrive等经典与前沿工作，并以商汤开源的OpenDWM进行实战展开 [7] - **第五章：基于OCC的世界模型** 聚焦OCC生成类世界模型算法，讲解三大论文并进行一个项目实战，此类方法可扩展至自车轨迹规划，进而实现端到端自动驾驶 [8] - **第六章：世界模型岗位专题** 基于前五章算法基础，分享工业界应用经验，探讨行业痛点、世界模型需解决的问题，以及相关岗位面试准备与公司关注重点 [9] 课程技术覆盖与学习目标 - **技术覆盖** 课程内容涉及Transformer、视觉Transformer、CLIP、LLaVA、BEV感知、占用网络、扩散模型、闭环仿真、NeRF、3DGS、VAE、GAN、Next Token Prediction等多种生成式模型与关键技术 [11] - **核心算法案例** 课程涵盖清华OccWorld、复旦OccLLaMA、华科ICCV'25的HERMES、西交II-World等具体算法工作 [12] - **学习目标** 学员学完后预期能达到约1年经验的世界模型自动驾驶算法工程师水平，掌握世界模型技术进展，深刻理解BEV感知、多模态大模型等关键技术，能够复现II-World、OpenDWM等主流算法框架，并应用于实际项目设计 [13] 课程安排与面向人群 - **课程安排** 课程于1月1日开课，预计两个半月结课，采用离线视频教学，辅以VIP群答疑及三次线上答疑，答疑服务截止2026年12月31日，各章节按计划从12月10日至次年3月1日逐步解锁 [14][15] - **面向人群** 课程面向具备一定自动驾驶领域基础、熟悉Transformer大模型、扩散模型、BEV感知等基本概念，拥有概率论与线性代数基础，以及Python和PyTorch编程能力的学员，学习需自备算力在4090及以上的GPU [13]

上海交大光计算芯片突破 - 上海交通大学陈一彤课题组首次实现支持大规模语义媒体生成模型的全光计算芯片LightGen，研究成果发表于《科学》期刊[1] - 该芯片为国际首次实现的大规模全光生成式AI芯片，在单芯片上同时突破百万级光学神经元集成、全光维度转换、无真值光芯片训练算法等瓶颈[1] - 实测表明，即便采用较滞后性能的输入设备，LightGen相比顶尖数字芯片仍可取得2个数量级的算力和能效提升[2] - 在信号输入频率非瓶颈的理想前沿设备下，LightGen理论可实现算力提升7个数量级、能效提升8个数量级的性能跃升[2] 字节跳动业绩表现 - 知情人士透露，字节跳动今年有望实现约500亿美元（约合3525.45亿元人民币）利润，创下纪录[4] - 公司今年前三个季度已实现约400亿美元净利润，并提前完成内部设定的2025年目标[4] - 若全年实现上述盈利水平，字节跳动的业绩将逼近Meta，后者预计今年利润约为600亿美元[4] 智谱华章披露IPO招股书 - 北京智谱华章科技股份有限公司于12月19日披露招股书，宣布赴港冲刺“全球大模型第一股”[4] - 公司2022年、2023年、2024年收入分别为5740万人民币、1.245亿、3.124亿元，2022年到2024年的年收入复合年增长率达到130%[4] - 2025年上半年收入为1.9亿，收入连续三年翻倍，报告期内收入主要来自于大模型收入[4] - 公司成立于2019年，由清华大学技术成果转化而来，凭借原创的GLM预训练架构构建了全栈模型矩阵，模型适配了40余款国产芯片[5] - 此次赴港上市标志着资本市场将首次迎来一家以自主研发AGI基座模型为核心业务的上市公司[6] 小米汽车自动驾驶进展 - 小米汽车已获得北京市L3级自动驾驶道路测试牌照，并持续开展常态化L3级道路测试[8] - 截至2025年9月底，小米等23家企业的750辆自动驾驶乘用车累计运行里程超6027万公里[8] 中国EUV光刻机传闻 - 据外媒报道，中国一家秘密实验室已悄然组装出第一台EUV极紫外光刻系统的原型机，正处于秘密测试阶段，计划2028年试产原型芯片[16] - 该原型机于2025年初在深圳一处安保严密的设施内组装完成，采用与ASML Twinscan NXE系列相同的激光等离子体技术，可产生波长为13.5纳米的极紫外光[16] - 报道称该设备体积显著大于ASML同类产品，已具备极紫外光生成能力，但尚未能制造出可用芯片[16] 福特新能源车型上市 - 福特烈马家族首款新能源车型“智趣烈马”正式上市，共5款车型，售价区间22.98-28.28万元[13] - 该车定位全地形露营SUV，提供增程和纯电双动力[13] - 增程版配1.5T发动机，前后电机最大功率分别为130kW、180kW，搭载43.7kWh电池组，CLTC纯电续航220km，满油满电综合续航1220km[14] - 纯电版前后电机规格为130kW、202kW，配备105.4kWh电池组，续航里程为650km，支持高压快充[14] 影石Insta360动态 - 影石Insta360于2025年成功上市，同时将秘密研发5年之久的无人机产品推向市场[17] - 创始人刘靖康将无人机项目描述为对内的“能力升维”挑战，要求公司在研发、供应链、营销服务等各方面迈上新台阶[18] 其他行业动态 - 阿里相关人士辟谣网络流传的“阿里千问全员会”图片及“干死豆包”标语，称其为假消息[6] - 上海电信就罗永浩吐槽网速问题发布公告，称WiFi速率不达标原因多样，并提供免费网络检测和维修服务[9] - 《英雄联盟》T1战队选手Faker回应马斯克关于AI挑战的提议，认为其队伍可能在明年的比赛中击败Grok AI，但承认AI最终将能获胜[9][10] - 科幻电影《阿凡达3：火与烬》上映，豆瓣开分7.6分，为系列最低[11] - 游戏制作人小岛秀夫预测AI将在5-10年内彻底改变游戏开发方式，并透露其构想包括一款在失重状态下游玩的游戏以及一款给AI玩的游戏[13]

文章核心观点 - Wedbush分析师团队发布了对2026年的十大科技投资预测 认为2026年是人工智能革命建设的转折点之年 科技股将因此上涨超过20% [1][3] 2026年十大科技趋势预测总结 整体科技市场与人工智能 - 随着人工智能革命第二、第三、第四个衍生应用在软件 芯片 基础设施领域逐渐成形 科技股在2026年将上涨超过20% [4] - 人工智能革命是正在形成的第四次工业革命 但要达到顶峰需要数万亿美元的投入 [3] 自动驾驶与电动汽车 - 特斯拉将于2026年在超过30个城市成功推出无人驾驶出租车 并开始大规模生产智能网约车 开启真正的自动驾驶时代 [4] - 对特斯拉的基本预期股价为600美元 乐观预期股价为800美元 [4] 科技巨头与人工智能合作 - 苹果和谷歌将围绕Gemini项目正式宣布人工智能合作伙伴关系 这将巩固苹果真正的AI战略 该服务将以订阅形式推出 [4] - 此项合作有望助力苹果在2026年实现5万亿美元的市值 [4] 人工智能基础设施与并购 - 人工智能基础设施的最佳收购候选者是Nebius 该公司可能会在2026年被一家超大规模数据中心收购 微软 Alphabet和亚马逊是潜在买家 [4] 网络安全行业 - 网络安全行业是科技领域表现最好的子行业之一 预计会有并购活动 [5] - Crowdstrike和Palo Alto Networks是Wedbush最喜欢的网络安全公司 [5] 企业软件与云服务 - 甲骨文公司成功实现了其数据中心目标 并开始转化其庞大的剩余绩效义务和人工智能积压订单 有望在2026年达到每股250美元的目标 [5] - 随着企业借助Azure加速推进人工智能战略 微软将在2026年迎来最佳发展时期 并成为表现最出色的云软件公司 [6] 人工智能芯片 - 英伟达仍然是全球人工智能芯片领域的领军企业 并通过中美贸易谈判进一步拓展中国市场 [6] - 在乐观情境下 英伟达股价在2026年将达到275美元 华尔街仍然严重低估了其需求驱动因素 [6] 量子计算与国家安全 - 鉴于量子技术具有潜在的国家安全意义 特朗普政府对量子公司进行了股权投资 IonQ和Rigetti Computing是主要候选公司 [5] 人工智能软件平台 - Palantir Technologies将在2026年凭借人工智能平台扩大其商业人工智能的成功 成为人工智能革命中处于核心地位的软件领导者之一 [6] - Palantir有望在未来2到3年内实现1万亿美元的估值 [6]

自动驾驶Robotaxi行业趋势 - 美股自动驾驶Robotaxi板块近期呈现走强趋势 [1] - 摩根士丹利发布深度报告 预测到2030年全球Robotaxi数量将达到百万辆级别 [1] 主要公司动态与数据 - 特斯拉股价此前已创下新高 [1] - 特斯拉宣布在广州实现单车盈利平衡 [1] - 特斯拉正在推进全无人驾驶汽车 [1] - Uber与文远知行在中东地区运营 并跑出实现单车盈利平衡的数据 [1]

评级与股价变动 - 韦德布什将Lyft股票评级从“中性”下调至“弱于大盘” [1][2] - 评级下调后，Lyft周五尾盘股价下跌2.1% [1] - 韦德布什将Lyft目标价从20美元下调至16美元 [1][2] - 竞争对手优步股价同期小幅下跌0.8% [1] 评级下调核心原因 - 市场低估了自动驾驶汽车和机器人出租车服务对Lyft和优步的负面影响 [1][2] - Lyft因高度集中于美国网约车市场且业务组合单一，面临的风险比Uber更大 [1][2] - 分析师预计，随着Waymo服务更多通过自有平台Waymo One提供，而非依赖第三方整合，2026年对网约车行业可能将是痛苦的一年 [1][2] 自动驾驶竞争格局 - 机器人出租车市场仍处早期阶段，但未来一年可能成为关键之年 [1][2] - Alphabet旗下估值千亿美元的Waymo计划在20个城市启动运营 [1][2] - 特斯拉在自动驾驶领域似乎也在取得进展 [1][2]

市场表现 - 周五纳斯达克金龙指数上涨0.9%，热门中概股普遍上涨 [1] - 小马智行(PONY.US)股价上涨近7% [1] - 小鹏汽车(XPEV.US)股价上涨超过6% [1] - 拼多多股价上涨近6% [1] - 理想汽车(LI.US)与禾赛科技(HSAI.US)股价上涨超过3% [1] - 百度(BIDU.US)股价上涨2% [1] 行业政策与商业化进展 - 工信部于12月15日正式公布中国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可 [1] - 获批的两款车型分别适配城市拥堵和高速路段场景 [1] - 获批车型将在北京、重庆的指定区域开展上路试点 [1] - 此举标志着中国L3级自动驾驶从测试阶段迈入商业化应用的关键一步 [1]

市场表现 - 周五纳斯达克金龙指数上涨0.9%，热门中概股普遍上涨 [1] - 小马智行股价上涨近7% [1] - 小鹏汽车股价上涨逾6% [1] - 拼多多股价上涨近6% [1] - 理想汽车与禾赛股价上涨逾3% [1] - 百度股价上涨2% [1] 行业动态 - 工信部于12月15日正式公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可 [1] - 获批的两款车型分别适配城市拥堵和高速路段 [1] - 获批车型将在北京、重庆的指定区域开展上路试点 [1] - 此举标志着中国L3级自动驾驶从测试阶段迈入商业化应用的关键一步 [1]

文章核心观点 - Wedbush分析师团队预测2026年是人工智能革命建设的转折点之年 科技股将上涨超过20% [1] 2026年科技股整体展望 - 随着人工智能第二、第三、第四个衍生应用在软件/芯片/基础设施领域成形 科技股在2026年将上涨超过20% [2] 人工智能与大型科技公司 - 苹果和谷歌将围绕Gemini项目正式宣布人工智能合作伙伴关系 这将巩固苹果真正的AI战略 该服务将以订阅形式推出 有望助力苹果在2026年实现5万亿美元市值 [1][2] - 微软将在2026年迎来最佳发展时期 随着企业借助Azure加速推进AI战略 到2026年微软将成为表现最出色的云软件公司 [3] - 英伟达仍然是全球人工智能芯片领域的领军企业 并通过中美贸易谈判进一步拓展中国市场 乐观情境下其股价在2026年将达到275美元 [4] 自动驾驶与电动汽车 - 特斯拉将于2026年在超过30个城市成功推出无人驾驶出租车 并开始大规模生产智能网约车 开启真正的自动驾驶时代 其基本预期股价为600美元 乐观预期为800美元 [2] 网络安全行业 - 网络安全行业是科技领域表现最好的子行业之一 预计会有并购 Crowdstrike和Palo Alto Networks是Wedbush最喜欢的网络安全公司 [3] 企业软件与数据中心 - 甲骨文公司成功实现其数据中心目标 并开始转化其庞大的剩余绩效义务和人工智能积压订单 有望在2026年达到每股250美元的目标 [3] - 人工智能基础设施的最佳收购候选者是Nebius 该公司可能会在2026年被一家超大规模数据中心收购 微软、Alphabet和亚马逊是潜在买家 [2] 量子计算 - 鉴于量子技术具有潜在的国家安全意义 特朗普政府对量子公司进行了股权投资 IonQ和Rigetti Computing是主要候选公司 [3] 人工智能软件平台 - Palantir Technologies将在2026年凭借人工智能平台扩大其商业人工智能的成功 成为人工智能革命中处于核心地位的软件领导者之一 并在未来2到3年内实现1万亿美元的估值 [4]