Robotaxi等智駕硬件配置+智駕能力+安全性 投資機會可以分爲三個方向

華鑫證券近日發佈智能駕駛系列研究（二）：Robotaxi的商業模式前景展望。

以下爲研究報告摘要：

第一章：總體而言，Robotaxi包含“技術研發+測試階段+商業運營”三個流程，涵蓋“運營+技術+政策”三個維度，主要爲“自運營+金三角”兩個部署模式。海內外以金三角部署方法爲主，以技術起步，不斷擴張實現各城市的商業化部署，並且測試階段和商業運營中涉及到相關法規政策在城市之間存在顯著差異。

第二章：運營維度，國內蘿蔔快跑處於第一梯隊，國外waymo持續領先。通過五個指標：車隊規模+運營城市+收費標準+訂單量+測試里程橫向對比國內外主要玩家運營情況。總體而言，國內蘿蔔快跑進展迅猛，處於產業第一梯隊。除蘿蔔快跑外，國內小馬智行、文遠知行、AutoX等公司Robotaxi業務進展較快，海外Waymo運營規模較大且持續領先，已進入全無人商業化階段。

第三章：技術方面蘿蔔快跑與waymo優勢較大。技術端提煉三個維度：硬件配置+智駕能力+安全性。在智能駕駛技術方面，蘿蔔快跑在國內市場具有突出的技術優勢，國際市場上waymo、cruise已建立先發優勢。安全性方面，Robotaxi可實現高安全性，車禍率遠低於人類司機，未來總體駕駛能力有望超越人類司機。

第四章：各地相關政策法規存在差異，整體上武漢較爲便利，北京、上海有望放開。政策主要分爲：牌照發放+試點區域劃分+智能網聯汽車准入+商業化運營服務規範四大類。綜合國內政策情況，各地無人駕駛車輛政策存在較大差異，武漢、北京的無人駕駛車輛申請相關政策較爲便利，未來上海、北京有望陸續放開。

第五章：waymo、cruise依舊爲海外兩大龍頭企業。目前舊金山、洛杉磯和鳳凰城三城處於商業化部署階段，其餘爲無人測試和小規模商業化應用階段。Waymo、Cruise爲海外兩大龍頭，歷經十餘年發展歷程，目前二者均已進入全時段、全無人商業化階段。

總體而言，我們測算Robotaxi的單車盈利模型將在2027年左右實現。分營收和成本兩個角度來看，成本側的主要下降驅動體現在硬件成本的下降+智駕能力提升帶來的單車遠程安全員成本下降。整營收端來看，隨着Robotaxi運營時長提升+空駛率下降這兩個指標的改善，預計在2027年實現單車盈利和成本之間的平衡。

我們認爲未來二者的關係會呈現互相融合+互爲補充的演進過程。L2路線和L4路線分別代表了早期智能駕駛的兩種實現思路，具備各自的特徵和侷限：一方面，在複雜情景中，端到端的技術路線體現其基於經驗處理邏輯下的強大泛化能力，但其固有的特徵在提高上限的同時，往往也帶來其下限的不可預測，需要一個人爲設計的“兜底策略”作爲補充。另一方面，在明確簡單的情境中，我們認爲規則爲主導的智駕算法模型同樣具備高性能，可操控的優勢。未來二者有望在不同情景，以不同的形式實現融合的同時又互爲補充。

我們構建特斯拉的智駕業務預測模型，Robotaxi有望成爲未來特斯拉最爲利潤豐厚的業務。一方面，我們認爲對於遠期的判斷，建立跟蹤框架的意義大於預測本身，我們將其分爲Robotaxi車隊和FSD業務收入兩部分。另一方面，特斯拉的Robotaxi商業模式和它在智駕能力、全球保有量等方面的優勢，未來3到5年的時間內有望成爲Robotaxi滲透率提高過程中最大的受益者之一，帶來豐厚的利潤回報。

我們從四個參與方來觀察長期產業鏈的利潤分配：（1）運營商：核心價值在於調度，分配運力端的服務到C端的消費者，不會受到運力側Robotaxi的直接影響，但Robotaxi在初期拐向好用時，綁定稀缺的低價Robotaxi智駕服務的運營商，有望對競爭格局形成重構。（2）整車廠：Robotaxi特有的長運營模式，會讓Robotaxi整車成爲一個現金流收回週期更短的資產，報廢週期預計將從傳統的5年縮短到3年。同樣，綁定領先智駕提供商的整車廠會迎來結構性的增長機會。（3）司機和智駕提供商：傳統鏈條司機的價值最終大體過度到智駕提供商，整個出行市場規模有望隨着Robotaxi單價降低呈現大幅增長。

整體而言，我們認爲未來智能化的趨勢將會加速到來，推薦投資機會可以分爲三個方向：

方向一：高賠率的頭部智駕車企。終局來看，智能駕駛的終局可能面臨“市場規模+集中度”雙提升的格局，贏家大概會自建智駕生態，具備較高的估值溢價潛力。現階段看，我們看好國內車企在“工程化能力”維度下的國際競爭，推薦國內目前較爲領先的華爲系車企和頭部新勢力小鵬汽車，尤其關注小鵬MONA車型的給整體銷量影響及其帶來的智駕採集數據放量。

方向二：高勝率+受益智能化增量零部件。在智能駕駛快速選代的背景下，我們推薦其中長期確定性較高，未來有望隨着智能化浪潮，市場規模穩定提高，同時具備技術壁壘的賽道，推薦域控制器領域的德賽西威，線控底盤相關標的伯特利。

方向三：關注當下數據放量帶來的數據閉環和算力維度的中長期機會。智能駕駛進入端到端技術路線時代，最爲顯著的特徵就是數據放量，推薦關注數據閉環中仿真測試環節的賽目科技，受益算力提效需求下的智駕車端芯片企業地平線、黑芝麻智能。（華鑫證券 林子健,謝孟津）

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