我们认为，文远知行是L4级自动驾驶玩家商业版图构建的代表，无论从规划还是部署上皆表现亮眼。尤其是在当下，市场愈发关注自动驾驶玩家的变现能力。公司通过通用化的自动驾驶技术平台和强大且互补的生态圈合作伙伴，从Robotaxi出发，发展出五大自动驾驶产品，皆以城市公开道路为主，有望在加速商业化、进行自我造血的同时打开更大的市场空间。
　　▍文远知行是L4级自动驾驶玩家商业版图构建的代表，正在快速形成自我造血能力。公司从Robotaxi出发，不断拓宽业务边界，目前已发展出五大自动驾驶产品：自动驾驶出租车（Robotaxi）、自动驾驶小巴（Robobus）、自动驾驶环卫车（Robosweeper）、自动驾驶货运车（Robovan）以及面向乘用车的ADAS高阶辅助驾驶系统。
　　我们认为，站在当下时点，面对自动驾驶行业中众多的科技巨头和独角兽，应重点关注玩家商业版图的构建、实际变现的能力和常态化“去安全员”运营的进展。文远知行的商业版图可行性强、远期空间大，五大场景皆以城市公开道路为主，具有较强的技术可迁移性。短期来看，公司有望通过较易落地的乘用车ADAS、Robobus和Robosweeper实现自我造血；中长期来看，Robotaxi和Robovan将贡献主要收入，公司也有望借此拥抱更大的市场空间。
　　▍运营：公司作为技术类创企，在不同业务中寻找强大且互补的合作伙伴，搭建产业生态圈以减少前期试错成本。例如在Robotaxi和Robovan业务中，我们认为流量入口至关重要，除了拥有自运营打车平台WeRide GO以外，公司还与高德地图等移动出行平台达成合作，以触及更多的潜在客户。又例如在乘用车ADAS高阶辅助驾驶领域，公司作为L4玩家具备较强的自动驾驶技术能力和产品开发经验，传统Tier 1巨头博世在工程化能力和成本控制方面高度互补，二者合作有望珠联璧合。此外，公司也在与日产、广汽集团、宇通集团、福特江铃、现代汽车等主机厂进行合作，打造多种自动驾驶前装量产车型，为规模化商业落地做好准备。
　　▍技术：公司的车队规模、测试里程和牌照进度走在行业前列，反映公司技术能力；自研全栈式通用技术平台WeRide One赋能五大产品。我们认为，无人驾驶想要走到终局，玩家需解决以下四大问题：1）自动驾驶技术实力、2）规模化部署、3）硬件降本、4）整车量产，以前两点最为关键。文远知行以资深的技术团队背景和全面广泛的专利布局，打造全栈式自动驾驶软硬件解决方案，车队规模、测试里程和牌照进度皆走在行业的相对前列。
　　我们认为，目前的自动驾驶系统已经能够解决95%的基础问题，但高速载人开放式场景所导致的最后5%的长尾问题，也就是corner cases的存在，是制约Robotaxi逼近商业落地临界点的最大瓶颈，而车队规模和测试里程对玩家解决长尾问题起到关键作用。截至2022年底，文远的车队规模超500辆，积累了超1500万公里的公开道路自动驾驶里程，并同时获得了中美两国的全无人测试牌照，在业内领先。
　　此外，文远开发WeRide One自动驾驶通用技术平台，以赋能所有自动驾驶场景，大幅提升研发效率。同时五大业务共用数据和供应链，以形成规模和协同效应，对公司解决corner cases亦有助力。
　　▍估值：如何看待自动驾驶公司和文远知行的估值？
　　L4级商用车完全无人驾驶大规模落地尚需时日，L2+乘用车自动驾驶已处于大规模前装量产的前夜，市场对于建立更客观的估值框架体系和科技产业发展逻辑提出了更高的要求。目前，市场关注点聚焦于能快速产生稳定现金流的自动驾驶技术公司，因此估值探讨在目前显得尤为重要。
　　文远2022年10月最新一轮融资的投后估值达51亿美元。公司主要提供L4级自动驾驶产品和服务，我们选取四类可比公司：自动驾驶芯片、激光雷达、人工智能和SaaS公司。在去除最大和最小极值后，自动驾驶核心产业链（芯片+激光雷达）可比公司的2024和2025年平均PS分别约13x和9x，而整体可比公司的平均PS分别约10x和8x。由此，按照当前市场估值水平，得出文远知行2024和2025年的PS合理区间分别为10-13x和8-9x。
　　风险因素：智能驾驶技术的推广速度低于预期；智能汽车政策扶持力度低于预期；智能驾驶成本下降不及预期；出现智能驾驶恶性事件；融资环境紧张导致企业现金流断裂；全球宏观经济复苏不及预期等。

研究报告全文：文远知行L4玩家商业版图构建的代表快速形成自我造血能力产业策略自动驾驶系列2023414中信证券研究部核心观点我们认为文远知行是L4级自动驾驶玩家商业版图构建的代表无论从规划还是部署上皆表现亮眼尤其是在当下市场愈发关注自动驾驶玩家的变现能力公司通过通用化的自动驾驶技术平台和强大且互补的生态圈合作伙伴从Robotaxi出发发展出五大自动驾驶产品皆以城市公开道路为主有望在加速商业化进行自我造血的同时打开更大的市场空间文远知行是L4级自动驾驶玩家商业版图构建的代表正在快速形成自我造血能连一席产业策略力公司从Robotaxi出发不断拓宽业务边界目前已发展出五大自动驾驶产首席分析师品自动驾驶出租车Robotaxi自动驾驶小巴Robobus自动驾驶环S1010523020002卫车Robosweeper自动驾驶货运车Robovan以及面向乘用车的ADAS高阶辅助驾驶系统我们认为站在当下时点面对自动驾驶行业中众多的科技巨头和独角兽应重点关注玩家商业版图的构建实际变现的能力和常态化去安全员运营的进展文远知行的商业版图可行性强远期空间大五大场景皆以城市公开道路为主具有较强的技术可迁移性短期来看公司有望通过较易落地的乘用车ADASRobobus和Robosweeper实现自我造血中长期来看Robotaxi沈思越和Robovan将贡献主要收入公司也有望借此拥抱更大的市场空间产业策略分析师S1010523030001运营公司作为技术类创企在不同业务中寻找强大且互补的合作伙伴搭建产业生态圈以减少前期试错成本例如在Robotaxi和Robovan业务中我们认为流量入口至关重要除了拥有自运营打车平台WeRideGO以外公司还与高德地图等移动出行平台达成合作以触及更多的潜在客户又例如在乘用车ADAS高阶辅助驾驶领域公司作为L4玩家具备较强的自动驾驶技术能力和产品开发经验传统Tier1巨头博世在工程化能力和成本控制方面高度互补二者合作有望珠联璧合此外公司也在与日产广汽集团宇通集团福特李景涛江铃现代汽车等主机厂进行合作打造多种自动驾驶前装量产车型为规模汽车及零部件行业化商业落地做好准备联席首席分析师技术公司的车队规模测试里程和牌照进度走在行业前列反映公司技术能S1010520120003力自研全栈式通用技术平台WeRideOne赋能五大产品我们认为无人驾驶想要走到终局玩家需解决以下四大问题1自动驾驶技术实力2规模化部署3硬件降本4整车量产以前两点最为关键文远知行以资深的技术团队背景和全面广泛的专利布局打造全栈式自动驾驶软硬件解决方案车队规模测试里程和牌照进度皆走在行业的相对前列我们认为目前的自动驾驶系统已经能够解决95的基础问题但高速载人开尹欣驰放式场景所导致的最后5的长尾问题也就是cornercases的存在是制约汽车及零部件行业Robotaxi逼近商业落地临界点的最大瓶颈而车队规模和测试里程对玩家解决首席分析师长尾问题起到关键作用截至2022年底文远的车队规模超500辆积累了S1010519040002超1500万公里的公开道路自动驾驶里程并同时获得了中美两国的全无人测试牌照在业内领先此外文远开发WeRideOne自动驾驶通用技术平台以赋能所有自动驾驶场景大幅提升研发效率同时五大业务共用数据和供应链以形成规模和协同效应对公司解决cornercases亦有助力估值如何看待自动驾驶公司和文远知行的估值简志鑫L4级商用车完全无人驾驶大规模落地尚需时日L2乘用车自动驾驶已处于大汽车及零部件规模前装量产的前夜市场对于建立更客观的估值框架体系和科技产业发展逻证券研究报告请务必阅读正文之后第41页起的免责条款和声明产业策略自动驾驶系列2023414分析师辑提出了更高的要求目前市场关注点聚焦于能快速产生稳定现金流的自动S1010522090004驾驶技术公司因此估值探讨在目前显得尤为重要文远2022年10月最新一轮融资的投后估值达51亿美元公司主要提供L4级自动驾驶产品和服务我们选取四类可比公司自动驾驶芯片激光雷达人工智能和SaaS公司在去除最大和最小极值后自动驾驶核心产业链芯片激光雷达可比公司的2024和2025年平均PS分别约13x和9x而整体可比公司的平均PS分别约10x和8x由此按照当前市场估值水平得出文远知行2024和2025年的PS合理区间分别为10-13x和8-9x风险因素智能驾驶技术的推广速度低于预期智能汽车政策扶持力度低于预期智能驾驶成本下降不及预期出现智能驾驶恶性事件融资环境紧张导致企业现金流断裂全球宏观经济复苏不及预期等请务必阅读正文之后的免责条款和声明2产业策略自动驾驶系列2023414目录公司概况全栈式平台WeRideOne赋能五大自动驾驶产品商业版图构建亮眼5自动驾驶出租车Robotaxi商业化初见曙光但技术尚未完全成熟11文远知行深耕广州走向海外加速迈入商业化20阶段11行业背景Robotaxi商业化开启去安全员20阶段但距规模化落地或仍需超3年时间13玩家竞争无人化能力和流量入口是关键16自动驾驶小巴Robobus助力城市微循环交通早期入局建立先发优势21文远知行落地近18城开启全无人运营之路21行业背景自动驾驶小巴助力城市打造智慧微循环交通23玩家竞争对接政府或公交运营商早期入局建立先发优势24自动驾驶环卫车Robosweeper面向政府如何拓展业务范围是关键25文远知行从主干道产品出发逐步完善产品矩阵25行业背景无人环卫车填补行业人力缺口25玩家竞争主干道产品难度最高政府资源较关键26自动驾驶货运车Robovan打造自动驾驶技术企业车企场景方同城货运生态28文远知行携手江铃和中通合作打造同城货运生态28行业背景Robovan助力物流企业降本增效29玩家竞争能否建立稳固的行业关系网络闭环是关键30乘用车ADAS高阶辅助驾驶大规模量产前夜群雄逐鹿谁执牛耳31文远知行与博世合作珠联璧合31行业背景以NOA为代表的高阶辅助驾驶功能在乘用车市场加速落地32玩家竞争技术成本量产能力缺一不可城区NOA壁垒更高34如何给文远知行估值36风险因素37插图目录图1文远知行SWOT分析5图2文远知行五大自动驾驶产品6图3文远知行WeRideOne通用技术平台6图4文远知行自动驾驶车队7图5WeRideSensorSuite51升级的车载可视化系统8图6搭载WeRideSensorSuite51的Robotaxi8图7文远知行传感器套件迭代历程9图8文远知行核心管理团队10图9文远知行融资历程11图10文远知行在广州黄埔区开放Robotaxi运营12图11文远知行在阿联酋阿布扎比推出的Robotaxi运营服务12图12文远知行目前采用日产轩逸车型打造Robotaxi主力车队12请务必阅读正文之后的免责条款和声明3产业策略自动驾驶系列2023414图13文远知行获美国加州DMV的全无人驾驶测试牌照12图14WeRideGo打车流程以及与滴滴的价格对比13图15Robotaxi所面临的长尾问题极为复杂14图16中国人类驾驶汽车事故致因2011-2021年15图17中国历年交通事故伤亡人数万人15图182025年Robotaxi与传统人力出租车经济效益对比16图19全球主要Robotaxi企业规模情况17图20不同城市的路况复杂程度有所不同18图21文远知行在武汉暴雨晚高峰2小时无接管自动驾驶18图22代表Robotaxi企业的合作车企及出行平台19图23各Robotaxi企业的传感器配置方案20图24文远知行在广州国际生物岛推出全无人驾驶小巴体验服务22图25广州国际生物岛文远小巴运行概况22图26全国代表城市的微循环公交和自动驾驶小巴建设情况24图27文远知行推出的全无人驾驶环卫车队25图282020年中国环卫工人年龄结构26图292020年中国环卫工人清扫保洁人员月薪情况元26图30无人环卫车分类28图31文远知行与江铃汽车联合打造Robovan29图32中国同城货运行业市场规模预测2020-2026E30图33中国主要快递公司毛利率持续承压2018-202130图34Robovan在快递物流行业的应用场景30图35提供自动驾驶同城货运的代表企业31图36Waymo用于同城货运的轻卡和用于干线物流的重卡31图37文远知行与博世共同开发ADAS自动驾驶方案双方具备高度互补性32图38NOA是高阶辅助驾驶的发展趋势33图39各车企城区NOA功能发布情况34图40乘用车智能驾驶领域不同类型玩家对比35图41城区场景难点及NOA策略示意图36图42文远知行可比估值表37请务必阅读正文之后的免责条款和声明4产业策略自动驾驶系列2023414公司概况全栈式平台WeRideOne赋能五大自动驾驶产品商业版图构建亮眼我们认为文远知行是L4级自动驾驶玩家商业版图构建的代表公司从Robotaxi起步持续拓展业务边界已落地五大自动驾驶产品彰显技术的泛化能力和团队的运营能力业务版图的不断扩张一方面有助于公司加速商业化进程进行自我造血另一方面也打开了公司长期的市场空间图1文远知行SWOT分析优势劣势Robotaxi商业化运营超1100天Robobus自动驾驶车队规模和测试里程距离行业公开运营超500天走在行业前列巨头Waymo仍有一段距离但目前业务头部Robotaxi玩家车队规模皆在百台级以一套全栈式技术平台WeRideOne赋能不别差距不大同自动驾驶产品彰显技术泛化能力同时获得中美全无人驾驶测试牌照反映技术实力核心团队具有资深的自动驾驶学术及从业背景曾任职于百度微软FacebookGoogle滴滴神州专车等行业巨头研发人员占比超80在不同业务中寻求强大且互补的合作伙伴机会威胁Robotaxi与广汽集团和日产等主机厂达乘用车智能驾驶市场玩家众多包括传统成战略合作公司预计前装量产车型2024Tier1供应商L4玩家以ADAS市场为年落地同时进军中东市场主的创企等车企同样存在自研可能Robobus试点运营城市达18座具有先发优势Robosweeper从大型主干道无人环卫车入手同时研发在辅道人行道工作的中小车型提供更全面的环卫服务Robovan与福特江铃合作的前装量产车型已推出B样与吉利商用车开发具有完全冗余的前装L4自动驾驶物流车ADAS高阶辅助驾驶与博世合作开发乘用车智能驾驶方案双方高度互补预计2023年进入大规模生产阶段目前已获主机厂定点资料来源公司官网含预测中信证券研究部文远知行成立于2017年总部位于广州是全球领先的L4级自动驾驶公司2018年文远推出首批Robotaxi车辆截至2022年底已在中国和中东的4个城市超400平方公里的服务区域向公众开放Robotaxi服务在广州的商业运营天数已超1100天公司在国内的Robotaxi测试区域更是突破3000平方公里同时获得了中国和美国的全无人驾驶测试牌照在此基础上公司持续拓展其业务边界目前已发展了五大自动驾驶产品自动驾驶出租车Robotaxi自动驾驶小巴Robobus自动驾驶环卫车Robosweeper请务必阅读正文之后的免责条款和声明5产业策略自动驾驶系列2023414自动驾驶货运车Robovan以及面向乘用车的ADAS高阶辅助驾驶系统为将已有的技术高效复用到不同车型上文远推出全栈式通用技术平台WeRideOne通过全栈式软件算法模块化硬件方案和云架构平台赋能所有场景目前已适配五大产品线超10款L4级自动驾驶车型一方面不同自动驾驶产品的软硬件无需进行重大调整可大幅提升研发效率另一方面WeRideOne建立数据闭环不同场景间的数据和供应链可进行联动共用从而形成规模和协同效应截至2022年底文远已积累了超1500万公里的公开道路自动驾驶里程图2文远知行五大自动驾驶产品首推时间车队规模落地区域车企合作伙伴自动驾驶出租车中国美国和阿联酋2018200广汽集团日产Robotaxi其中4个城市有公开运营自动驾驶小巴中国卡塔尔沙特2020200宇通集团Robobus18个城市自动驾驶环卫车202250广州大连宇通集团Robosweeper自动驾驶货运车2021不详广州江铃汽车Robovan乘用车2023E--博世ADAS智能驾驶资料来源公司官网含预测中信证券研究部图3文远知行WeRideOne通用技术平台资料来源文远知行官网请务必阅读正文之后的免责条款和声明6产业策略自动驾驶系列2023414图4文远知行自动驾驶车队资料来源文远知行官方微信公众号目前头部L4玩家皆在拓展业务布局以快速形成自我造血能力在此之中我们认为文远知行的商业版图扩张具有扎实的底层逻辑无论从规划还是部署来看皆表现突出其关键在于1技术不同落地场景间具有较强的可迁移性以全栈式通用技术平台WeRideOne统一赋能彰显技术泛化能力文远当前的五大自动驾驶产品皆以城市开放道路为主场景重叠度极高从技术角度皆可视为Robotaxi的某种降维Robobus遵循固定路线接驳Robosweeper在固定路线作业Robovan按固定路线送货ADAS算法要求低于L4因此文远推出了通用技术平台WeRideOne通过全栈式软件算法模块化硬件方案和云架构平台赋能所有场景目前已适配五大产品线一方面不同自动驾驶产品的软硬件无需进行重大调整可大幅提升研发效率另一方面WeRideOne建立数据闭环不同场景间的数据和供应链可进行联动共用从而形成规模和协同效应例如公司的Robotaxi和Robobus在行驶时传感器若观察到某条道路需要特别清扫该信息会上传至WeRideOne的云端平台再下达至Robosweeper模块调用临近闲置的Robosweeper立即前往作业以形成场景之间的联动值得一提的是Robotruck作为L4级自动驾驶另一大落地场景我们认为其所面临的挑战与Robotaxi有所不同尽管所面对的场景相对简单且固定可预测性更高但Robotruck受制于更大的体积和重量相比轿车需要更长的反应时间及制动距离而高速公路上车辆行驶速度又普遍较快因此对自动驾驶系统的感知预测能力的要求更高此外作为载重工具卡车的重量从空载15吨到满载50吨不等因此其控制算法强调自适应调节从传感器配置来看Robotruck对感知距离的要求较Robotaxi更高业内普遍认为Robotruck的安全感知距离至少需要300米高效率感知距离则至少需要500米而同样是物流场景在城市中运营请务必阅读正文之后的免责条款和声明7产业策略自动驾驶系列2023414的Robovan的车型规格行驶速度和落地场景都与Robotaxi更接近对Robotaxi玩家而言迁移难度也更低此外单从自动驾驶能力出发文远拥有丰富的技术储备自研全栈式自动驾驶解决方案专利布局全面广泛截至2022年底文远知行在全球已申请专利超800件涵盖自动驾驶传感器障碍物检测方法激光雷达等多领域-硬件层面文远知行于2022年6月发布最新一代自动驾驶传感器套件WeRideSensorSuite50包括12个摄像头和7颗激光雷达可在250-500TOPS的算力平台上运行文远的传感器套件采用模块化设计只需改变感知部件的数量即可适配不同车型WeRideSS50的顶部前感知模组包括3颗激光雷达5个中距离相机和2个长距离相机尾翼感知模组包括1颗激光雷达及1个中距离相机车身四周另有多个盲区激光雷达和鱼眼相机组成的补盲感知模组2023年初CES上文远进一步发布WeRideSS51通过融合车规级高分辨率半固态激光雷达侧方位补盲激光雷达高精度摄像头等多种传感器具备周围360度前方直线距离200米的感知能力此外该套件通过车内屏幕进行路面环境的感知展示让车内乘客能够更清晰直观地了解当前自动驾驶车辆的行驶状态以提升乘坐感受文远的自动驾驶套件从2018年早期迭代至今成本降幅已达约70-软件层面文远的自动驾驶车辆基于专为城市自动驾驶设计的通用型平台WeRideOne其自主设计的深度学习模型支持感知预测规划和控制模块感知模型可适应各种传感器配置和车辆类型规划和控制算法针对一般城市驾驶场景并可灵活部署适用于多种应用场景与基于预定规则的算法不同文远的模型能够根据输入的驾驶数据进行自我迭代-数据层面文远已建立涵盖全数据反馈回路的云数据平台包括数据处理分布式模型训练模型验证和模型部署系统等不同阶段模型会自动用新数据更新并通过云分布式平台进行训练训练后的模型会经过验证后部署到整个车队另有模拟仿真平台进行模拟测试涵盖数万个仿真场景图5WeRideSensorSuite51升级的车载可视化系统图6搭载WeRideSensorSuite51的Robotaxi资料来源公司官网资料来源公司官网请务必阅读正文之后的免责条款和声明8产业策略自动驾驶系列2023414图7文远知行传感器套件迭代历程时间详情-与英伟达和德昌电机共同打造WeRide2019年-全新All-IN-ROOF顶罩设计将计算单元套件传SmartSuite3012月感器套件和冷却及清洁系统全部集成在车顶上与此前相比更高的模块集成度节省多达50的空间并减少了车内噪音第一代传感器套件-传感器配置包括激光雷达4D毫米波雷达以及相WeRide2021年机模块等SenorSuite4010月-对比30体积是其16重量是其20净重仅13公斤-传感器包括12个摄像头和7颗固态激光雷达WeRide2022年SenorSuite506月-对比40顶部前感知模组高度减少66厚度减少15整体重量减少17第二代传感器套件资料来源文远知行官网中信证券研究部2运营在不同业务中寻找强大且互补的合作伙伴减少前期的学习和试错成本文远的五大产品虽然驾驶场景相似度颇高但运营场景却各有不同Robotaxi主要是toC业务流量入口和运营经验至关重要RobobusRobosweeper和Robovan面向各地公交集团环卫部门和物流公司属toGto大B业务Robovan后期运营可延展成面向快递商超等to小BtoC业务乘用车ADAS智能驾驶则面向车企除自动驾驶技术外还考验玩家的工程化和量产交付能力我们认为文远作为技术型初创公司在不同业务的实际落地中皆需要不断建立朋友圈文远的Robotaxi业务在过去4年间建立了广泛的合作网络车企方面文远此前采用日产轩逸纯电车型打造Robotaxi车队2021年底又与广汽集团达成合作运营方面文远于2019年与广州白云出租汽车集团合作在广州推出Robotaxi收费服务乘客可通过WeRideGoAPP打车目前已公开运营超1100天此外文远与其他出行平台如高德地图和如祺出行达成合作不断扩大流量入口除Robotaxi外文远的Robobus和Robosweeper业务皆与老牌客车和环卫龙头宇通集团合作打造前装量产车型针对Robovan文远携手国内轻客龙头福特江铃和国内快递龙头中通快递合作打造同城货运生态而在乘用车ADAS领域文远则与传统Tier1巨头博世达成合作双方能力存在高度互补性有望珠联璧合在广阔的乘用车智能驾驶市场分得一杯羹中国以外文远知行的出海同样借助了合作伙伴的力量例如在阿联酋阿布扎比与当地人工智能集团Group42合作推出MENA地区首个Robotaxi运营项目目前Robotaxi已经运营超过1年以及在沙特阿拉伯与SaudiCompanyforArtificialIntelligenceSCAI合作推出Robobus示范路线请务必阅读正文之后的免责条款和声明9产业策略自动驾驶系列2023414团队方面文远知行核心团队具有资深的自动驾驶学术及商业化落地背景曾任职于百度微软FacebookGoogle等行业巨头公司创始人兼CEO韩旭博士毕业于美国伊利诺伊大学香槟分校2007年获计算机工程博士学位师从计算机视觉华人鼻祖美国国家工程院院士黄煦涛教授是密苏里大学终身教授曾于百度任自动驾驶事业部首席科学家于2017年创立文远知行公司联合创始人兼CTO李岩博士毕业于卡耐基梅隆大学电气与计算机工程专业曾任神州专车在美无人车工程师团队负责人曾在Facebook和微软担任核心工程师是微软亚洲研究院早期员工拥有丰富的计算机视觉研发和应用经验公司其他核心技术人员也皆毕业于海内外知名院校在谷歌滴滴Facebook等行业巨头任职拥有丰富的计算机视觉机器学习和自动驾驶研发经验此外核心团队中亦有商业管理经验丰富的人才负责业务拓展和落地图8文远知行核心管理团队韩旭李岩创始人CEO联合创始人CTO获伊利诺伊大学香槟分校计算机工程博士学获卡耐基梅隆大学电气与计算机工程学博士学位位师从计算机视觉领域泰斗四院院士黄煦曾在Facebook和微软担任核心工程师是微软亚涛ThomasHuang教授洲研究院早期员工美国密苏里大学博士生导师终身教授曾任计算机视觉方面的专家拥有丰富的研发和应用经百度自动驾驶事业部的首席科学家带领感验中国无人驾驶技术研究的先锋之一知仿真传感硬件团队致力于计算机视觉和机器学习技术的研发是率先投入无人驾驶技术研发及商业化的顶级科学家之一钟华张力资深副总裁首席运营官获卡耐基梅隆大学计算机系博士学位获北京大学光华管理学院高级工商管理硕士学位曾任职谷歌及西门子研究院是微软亚洲研究20年IT从业经验曾任思科大中华区资深副总院的最早期成员之一负责计算机视觉图形裁CEO幕僚长和机器学习算法的研发杨庆雄李璇副总裁副总裁获伊利诺伊大学香槟分校电气与计算机工程博获新加坡南洋理工大学计算机科学和商业管理双士学位学士学位曾任滴滴自动驾驶高级总监及香港城市大学计过去10余年曾任职于多家知名的科技企业和国际算机系助理教授在计算机视觉三大会议和两金融机构包括在百度及商汤科技担任投融资总大期刊上共发表超篇论文获引用近万次30监曾就职于德意志银行和瑞银集团宁华中副总裁获伊利诺伊大学香槟分校电气与计算机工程博士学位师从计算机视觉领域泰斗四院院士黄煦涛ThomasHuang教授曾在GoogleFacebook和微软等互联网巨头担任重要的工程职位包括Facebook人工智能科学家Google主任软件工程师资料来源公司官网中信证券研究部请务必阅读正文之后的免责条款和声明10产业策略自动驾驶系列2023414融资方面文远知行自成立以来已完成多轮融资累计融资额超12亿美元投资方包括博世广汽集团宇通集团雷诺日产三菱联盟英伟达德昌电机等产业资本以及国开金融中阿基金凯雷集团亚投资本IDG资本诚通资本建信基金启明创投创新工场普罗资本CMC资本建银国际等国际头部财务投资人据华尔街见闻2022年10月底文远完成超1亿美元的股权融资投后估值达51亿美元图9文远知行融资历程时间轮次金额投资方201709Pre-A轮未披露启明创投创新工场华创资本英伟达苏州元禾控股等201810A轮未披露雷诺日产三菱联盟德昌电机商汤科技等202101B轮3亿美元宇通集团CMC资本国开装备启明创投创新工场中金资本等IDG资本诚通基金基石资本CMC资本雷诺日产三菱联盟国开202105C轮3亿美元装备普罗资本中金资本等202112D轮4亿美元博世广汽中阿基金凯雷集团建信基金建银国际越秀基金等202210D轮超1亿美元国开金融等资料来源天眼查华尔街见闻36氪中信证券研究部自动驾驶出租车Robotaxi商业化初见曙光但技术尚未完全成熟文远知行自2019年底开始部署Robotaxi商业运营从广州起步目前已逐步迈向海外我们认为伴随着国内外多个主驾无人乃至全车无人收费项目的启动Robotaxi商业化正在迈入20阶段但想要实现真正的规模化商业落地或仍需超3年的时间大量cornercases的存在是最主要的瓶颈文远以资深的技术团队背景和全面广泛的专利布局打造全栈式自动驾驶软硬件解决方案车队规模测试里程和牌照进度皆走在行业的相对前列有望早日解决cornercases难题此外我们也看到为加强短期收入和现金流头部Robotaxi玩家纷纷拓展业务版图降维切入其它更易落地的自动驾驶场景文远知行深耕广州走向海外加速迈入商业化20阶段文远知行自2018年推出首批Robotaxi车辆以来截至2022年12月已在中国和阿联酋的4个城市布局Robotaxi运营服务在广州黄埔区开放道路里已商业运营超1100天总出行次数超50万次-中国2019年11月底文远知行在广州正式开始对外开放Robotaxi服务采用日产轩逸纯电车型打造其Robotaxi主力车队每天早上9点至晚间18点在广州黄埔区开放道路内运营收费标准暂定与广州出租车相同起步价12元每公里26元除WeRideGo外2020年6月文远与高德地图达成合作广州的用户可通过高德的打车页面呼叫文远的Robotaxi车辆流程与普通网约车无异请务必阅读正文之后的免责条款和声明11产业策略自动驾驶系列2023414此外文远还于2020年7月获得了广州市交通运输局广州市工业和信息化局广州市公安局联合颁发的全国首个智能网联汽车远程测试许可即全无人驾驶2021年2月公司又获得广州市交通运输局颁发的网约车运营许可成为中国第一家拥有网约车业务资质的自动驾驶企业-阿联酋中国以外文远知行还将其Robotaxi版图扩展至中东在阿联酋的首都阿布扎比文远知行携手当地人工智能公司G42旗下的Bayanat于2021年底推出MENA地区首个Robotaxi服务截止至今当地居民在阿布扎比亚斯岛YasIsland和萨迪亚特岛SaadiyatIsland可通过TXAIApp预约乘车目前Robotaxi服务已开放超一年G42成立于2018年旨在不同领域推进人工智能行业的发展子公司Bayanat于2022年10月底在阿布扎比股票交易所完成上市-美国文远知行于2021年4月获得加州DMV颁发的两张全无人驾驶测试DriverlessTesting牌照目前全球仅6家Robotaxi公司拥有该牌照另外5家分别为WaymoCruiseZoox百度Apollo和AutoX图10文远知行在广州黄埔区开放Robotaxi运营图11文远知行在阿联酋阿布扎比推出的Robotaxi运营服务资料来源文远知行官网资料来源BusinessWire图12文远知行目前采用日产轩逸车型打造Robotaxi主力车队图13文远知行获美国加州DMV的全无人驾驶测试牌照资料来源文远知行官网资料来源加州DMV官网请务必阅读正文之后的免责条款和声明12产业策略自动驾驶系列2023414图14WeRideGo打车流程以及与滴滴的价格对比VSWeRideGo滴滴出行资料来源公司官网WeRideGo滴滴出行App中信证券研究部行业背景Robotaxi商业化开启去安全员20阶段但距规模化落地或仍需超3年时间2021年开始中美陆续有主驾无人乃至全车无人的Robotaxi收费运营项目落地我们认为伴随中国道路监管政策的积极推进和逐步开放Robotaxi商业化已迈入20去安全员阶段在美国2021年9月底加州DMV向Waymo和Cruise颁发了自动驾驶服务收费许可在全球范围内正式开启了Robotaxi的商业化之路DMV向Waymo颁发的是有安全员收费许可最高限速设定在65英里小时向Cruise颁发的是无安全员收费许可最高限速设定在30英里小时但在正式开始商业化运营之前两家公司还需取得加州公用事业部CPUC的许可2022年2月CPUC向Waymo和Cruise颁发了Robotaxi商用许可证可在限定条件下向公众提供有偿的载客服务但都要求配备安全员此外截至目前共有6家Robotaxi企业拥有加州DMV颁发的无安全员路测牌照包括WaymoCruise文远知行AutoXZOOX和百度Apollo值得一提的是在亚利桑那州凤凰城Waymo早在2018年底就推出了收费服务且2020年底开始在小范围区域内实现了去安全员收费运营但亚利桑那州针对自动驾驶的审核和管理较加州更为松散且凤凰城是请务必阅读正文之后的免责条款和声明13产业策略自动驾驶系列2023414Waymo此前主要的测试地区因此我们认为该案例的参考价值不及加州在中国以北京为代表的各地政府正在积极推进L4级自动驾驶相关的监管政策并推动了Robotaxi等L4场景的测试及业务落地北京于2021年10月发布北京市智能网联汽车政策先行区无人化道路测试管理实施细则明确了测试无人车的副驾有人后排有人车外远程3个阶段2021年11月北京开放主驾配备安全员付费运营牌照的颁发之后于2022年7月正式开放主驾无人商业化试点文远于2022年10月底获得了北京的主驾有人道路测试许可同年12月获得北京的主驾无人道路测试许可在两个月内快速完成从主驾有人道路测试至主驾无人道路测试的升级我们认为除了文远自身的自动驾驶技术实力外这也得益于当前智能网联汽车政策正加速推广的异地互认机制文远先前已在广州积累了丰富的自动驾驶测试与落地经验从而在北京更快速高效地完成路测考核环节以对自动驾驶落地部署实现增效提速除北京外重庆和武汉的政策进度也颇为积极于2022年8月发放了国内首批自动驾驶全无人商业运营牌照允许全车无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务尽管初见曙光但我们认为Robotaxi想要实现真正的规模化商业落地或仍需超3年的时间这主要是由于Robotaxi是技术难度最高的自动驾驶场景需要处理大量复杂的cornercases玩家需不断收集数据以迭代算法1复杂的开放式场景Robotaxi在开放的城市场景中运行其所面临的cornercases极为复杂和琐碎包括多样的驾驶环境罕见的极端情况和无法预测的人类行为尤其是目前的Robotaxi通常在各城市的特定区域内进行测试即使其通过大量的测试训练和数据收集能够在路测区域内达到较高的安全性也并不代表其自动驾驶系统具有场景的泛化能力即是否有能力在更广泛的区域内进行安全行驶2高速行驶与同样在开放场景运行的无人小车相比Robotaxi行驶速度更高意味着更长的制动距离和更高的危险性因此Robotaxi的感知系统需具备更远的探测距离和更高的探测精度保证车辆能够拥有足够的反应时间以处理突发状况3载人与载物车辆相比载人车辆除了更高的安全要求外还需确保乘客在行驶过程中拥有良好体验这会涉及到车辆行驶的方方面面包括起步加速转弯刹车等等因此需要对自动驾驶的决策和执行系统进行颗粒度更细的打磨图15Robotaxi所面临的长尾问题极为复杂场景一一个骑行自行车的人手中拿着STOP场景二对面行驶的车辆装载的塑场景三虽然无人驾驶车辆拥有路权但前方的交通标志牌在这种情况下即使无人驾驶汽料管落在行驶道路上无人驾驶汽有特种车辆虽然无人车先到达路口但需要车检测到了该人举起了标志牌也不应该停车车需要正确识别并选择路线规避及时让行资料来源LEK咨询中信证券研究部请务必阅读正文之后的免责条款和声明14产业策略自动驾驶系列2023414我们为何需要Robotaxi我们认为其终极目标是为了打造更安全更经济且更高效的消费者出行场景1理论上自动驾驶比人类驾驶员更安全能够减少交通事故的发生率和严重程度但想要真正实现并验证这一点仍需要技术的持续迭代以及大量的路测数据据WHO2018年全球道路安全现状报告统计全球每年有约135万人丧命于交通事故在中国据公安部交通管理局中华人民共和国道路交通事故统计年报统计2017-2020年年均交通事故达235万次年均死亡人数达63万人年均受伤人数达244万人而80以上的交通事故是由人为因素导致的据中国交通事故深入调查CIDAS统计中国2011年至2021年5664起乘用车交通事故中人为因素导致的占比高达815相比人类驾驶员自动驾驶理论上可通过全面的感知系统科学的决策系统精确的执行系统车路协同的配合以及安全冗余的设计实现更快的反应速度以及更科学合理的决策判断且自动驾驶系统不会出现疲倦酒驾分神等情况从而提升车辆驾驶的安全性但目前的自动驾驶技术在面对一些复杂场景和未见过的突发状况时仍存在处理能力不足的问题因此也时有交通事故发生自动驾驶技术仍需继续迭代提升根据加州DMV的自动驾驶车辆碰撞报告统计2021年在加州路测的自动驾驶车辆中共有8家企业发生了117起交通事故但大部分都未造成人员伤亡且报告大多显示自动驾驶车辆并非过错方图16中国人类驾驶汽车事故致因2011-2021年图17中国历年交通事故伤亡人数万人死亡人数受伤人数1803025925625122605人类司机因素21020机动车因素环境因素106364636362815020162017201820192020资料来源自动驾驶汽车交通安全白皮书中汽中心同济大学资料来源自动驾驶汽车交通安全白皮书中汽中心同济大和百度联合发布中信证券研究部学和百度联合发布中信证券研究部2司机成本约占传统出租车网约车运营成本的50左右Robotaxi可有效节省人力成本但前提是实现去安全员在中国据LEK咨询2020年的测算一线城市的网约车平台快车中燃油车和新能源汽车的司机成本包括工资和补贴分别占整体运营成本的47和59而低线城市中人力成本的占比则更高根据我们在图18中的测算通过拿掉司机尽管增加了自动驾驶套件和相关的维保费用Robotaxi与传统出租车相比每公里仍可节省约40的成本3Robotaxi广泛普及后可有效提升交通网络的运营效率缩短通勤时间同时减少请务必阅读正文之后的免责条款和声明15产业策略自动驾驶系列2023414碳排配合5G车路协同智慧交通调控平台等技术自动驾驶在全面替代传统出租车后有助于减少私家车购置有效提升交通出行效率减少人类驾驶员驾驶时间提高生产力和车内体验同时也可减少因道路堵塞造成的碳排放据麦肯锡预测至2030年自动驾驶有望为美国出行者减少40的通勤时间和40的碳排放图182025年Robotaxi与传统人力出租车经济效益对比每年元人力出租Robotaxi对比注释普通出租车整车成本15万元车辆摊销25万4万15万Robotaxi车成本20万元自动驾驶套件约5万元电费15万15万-电动015元公里维修500元次保养300元次5000公里保养一次维护费用16万21万05万自动驾驶系统维护费约为传统车辆维护费的30传统出租车每年保险费1万元保险费用1万13万03万自动驾驶保险费约为其30普通司机每年工资约10万元司机工资10万1万-9万Robotaxi远程安全员假设1人可同时监管10辆车总计成本166万99万-67万单公里-067166099成本下降40平台利润现有网约车收费约2-25元公里20-3050-60空间假设Robotaxi收费标准与传统网约车一致基本假设假设单车每天行驶300公里每年约10万公里强制6年报废资料来源中信证券研究部测算玩家竞争无人化能力和流量入口是关键我们认为Robotaxi企业想要走到终局需在以下四大方向持续发力1自动驾驶技术能力算法数据2规模化部署流量入口3硬件降本4整车量产以前两点最为关键文远知行凭借自研的全栈式自动驾驶软硬件平台相对领先的车队规模和测试里程以及强大的合作生态圈当前身位相对领先自动驾驶技术能力数据的质与量同等重要我们认为路测数据是解决长尾问题的关键质与量同等重要文远走在相对前列我们认为目前的自动驾驶系统已经能够解决95的基础问题但若想要将其进一步提升至99乃至9999数据的重要性愈发凸显-量规模方面文远走在行业的相对前列截至2022年底文远已积累了超1500万公里的公开道路自动驾驶里程车队规模超500辆文远的五大自动驾驶产品共享一套底层技术平台可实现数据联动因此其它场景收集的数据也可一定程度赋能Robotaxi加速数据收集实现协同和规模效应百度Apollo和Waymo由于起步较早且背靠科技巨头因此领先优势也较为明显另外真实路测很难遍历所有情形且耗时长成本高Robotaxi企业纷纷引入Simulation仿真模式测试即结合真实行驶记录在软件环境中设计不同的驾驶请务必阅读正文之后的免责条款和声明16产业策略自动驾驶系列2023414决策并模拟的办法进行自动驾驶神经网络的训练的仿真模拟由于仿真模拟可以24小时无间断运行并且不需要投入真实车辆因此可以极大程度地节省成本和时间并大大加速自动驾驶模型的学习和强化文远的物理模拟仿真平台涵盖数万个仿真场景图19全球主要Robotaxi企业规模情况开始研公司累计实际总车队国家主要测试地区发时间人数路测里程规模Waymo20092500美国亚利桑那州凤凰城加州旧金山2200万英里700Cruise20131800美国加州旧金山不详300Aurora20171600美国宾州匹兹堡德州达拉斯加州旧金山460万英里不详中国北京广州武汉重庆长沙等百度Apollo201310001700万英里500美国加州旧金山洛杉矶等中国广州北京深圳上海南京等文远知行20171000900万英里500美国加州圣何塞中国北京广州上海深圳等小马智行20161300900万英里400美国加州旧金山费利蒙尔湾注1路测数据收集时间点有差异WaymoAurora截至2021年底百度截至2022年5月文远截至2022年底小马截至2022年8月注2车队规模和测试里程中或包含除Robotaxi以外的其它自动驾驶车辆但普遍共用技术平台和数据资料来源各公司官网中信证券研究部-质我们认为其重点在于数据选择的多样性和模拟的准确性一方面相同类型的大量数据叠加所起到的边际效用很低因此企业需收集或模拟更多极端罕见的情况另一方面Robotaxi企业所选择的测试区域是否能够提供足够多样的数据也至关重要例如Waymo此前主要在美国亚利桑那州凤凰城进行测试运营该地区人流较少路况简单气候良好对自动驾驶更为友好但此类地区并不是Robotaxi企业最终的目标运营区域而即使Waymo的自动驾驶技术在凤凰城已足够安全也并不代表其有能力在其它路况更为复杂的城市进行运营例如旧金山的地形就比凤凰城更复杂道路更窄行人更多据美国2020年人口普查数据凤凰城和旧金山的人口密度分别约3000和19000人平方英里CruiseCEOKyleVogt也曾表示司机在旧金山遇到紧急车辆的频率是凤凰城郊区的47倍使用反向车道的频率是24倍这或许也是为何在TheInformation2019年的统计中Waymo在旧金山运营的投诉率47明显高于在凤凰城的投诉率20尽管目前在中国Robotaxi主要集中在各城市的郊区进行测试例如北京亦庄上海嘉定广州南沙等但人车流量仍颇为复杂例如文远在2021年8月发布了一则在武汉暴雨晚高峰情境下2小时无接管的自动驾驶全过程视频涵盖大货车混行雨天识别红绿灯高架桥下行驶等多个复杂困难场景请务必阅读正文之后的免责条款和声明17产业策略自动驾驶系列2023414图20不同城市的路况复杂程度有所不同每1000英里的次数旧金山凤凰城郊区倍数变道77214354施工堵塞路端18410191反向车道42217243紧急车辆2706466资料来源CruiseCEOKyleVogt在Medium内容平台所撰写的博文Whytestingself-drivingcarsinSFischallengingbutnecessary中信证券研究部图21文远知行在武汉暴雨晚高峰2小时无接管自动驾驶资料来源文远知行知乎请务必阅读正文之后的免责条款和声明18产业策略自动驾驶系列2023414规模化部署整车量产携手出行平台车企打造生态圈除自动驾驶技术能力外Robotaxi商业化还涉及车和流量两大要素前者强调工程化后者突出运营我们认为这并非Robotaxi玩家作为技术类创企的强项而文远携手高德地图日产广汽集团等合作伙伴借其之力以加速攻城略地车文远携手日产和广汽集团强化工程化能力打造前装量产车型目前道路上行驶的Robotaxi车辆多为后装改造而想要实现规模化落地势必需要对车辆进行前装量产Robotaxi企业普遍不具备造车的能力因此必须与主机厂进行深度合作-日产2018年雷诺-日产-三菱联盟基金战略领投了文远的A轮融资后续又参与了C轮融资文远也自此与日产达成深度合作2019年文远在英伟达GTC技术大会上发布了改装与日产聆风LEAF2的无人驾驶车型后又采用日产轩逸纯电车型打造其Robotaxi主力车队2023年3月由日产出行服务有限公司打造的Robotaxi项目在苏州开启测试运营亦由文远提供自动驾驶技术支持-广汽集团2018年文远知行与广汽集团合作推出了中国第一辆Robotaxi并在广州开展试运行2021广州国际车展上文远知行展出了搭载最新传感器套件WeRideSensorSuite40的Robotaxi并打造了广州车展史上第一个自动驾驶公开试乘项目2021年12月文远获得广汽战略投资正式和广汽集团战略合作共同推进Robotaxi的车型设计研发前装量产及商业化运营流量自营打车第三方合作高德等Robotaxi作为toC业务如何掌握流量入口是盈利的关键目前大多数Robotaxi企业皆有自营的打车平台例如文远的WeRideGo和Waymo的WaymoOne同时想要触及更多的消费者Robotaxi玩家势必要与第三方出行平台强强联合如2020年6月文远与高德地图达成合作广州的用户可通过高德的打车页面呼叫文远的Robotaxi车辆流程与普通网约车无异图22代表Robotaxi企业的合作车企及出行平台前装量产时间合作车企出行平台公司预测Stellantis捷豹路虎Waymo不详WaymoOne自营APPLyft吉利极氪沃尔沃Cruise通用2023ECruise自营APPAurora丰田不详Uber百度Apollo极狐威马广汽埃安一汽等不详萝卜快跑自营APPWeRideGo自营APP文远知行广汽集团日产2024E高德打车如祺出行PonyPilot自营APP小马智行丰田广汽一汽上汽等2024E如祺出行曹操出行资料来源各公司官网中信证券研究部请务必阅读正文之后的免责条款和声明19产业策略自动驾驶系列2023414硬件降本供应链优化未来可期降本是Robotaxi玩家想要实现盈利的重要课题我们认为文远知行既可受益于供应链整体的优化同时也有望通过业务扩张享受规模效应带来的降本从2018年迭代至今文远的套件成本已下降约701随着激光雷达从传统机械旋转走向半固态其价格正在快速下降带动自动驾驶套件成本不断下探传统机械旋转式激光雷达普遍定价上万美元大幅拉升了自动驾驶套件的硬件成本而随着激光雷达技术从机械旋转式向半固态演进加上产量的提升和供应链的日趋成熟其价格正在不断下探目前大部分半固态激光雷达的定价在500-1000美元2022年5-6月文远先后宣布与国内激光雷达代表企业禾赛科技和速腾聚创达成战略合作采用半固态激光雷达进行自动驾驶技术的前装量产2国内Robotaxi企业可充分利用中国供应链优势通过零部件国产替代实现降本此前国内Robotaxi企业普遍选择英伟达作为芯片供应商但随着地平线黑芝麻等国产厂商高性能芯片的落地文远知行小马智行轻舟智航等一众国内Robotaxi企业皆在进行智能驾驶芯片的国产替代文远于2023年1月宣布与地平线签署战略合作谅解备忘录将基于地平线征程5提供的开发平台开发L4级自动驾驶解决方法图23各Robotaxi企业的传感器配置方案传感器方案单位颗发布时间芯片计算平台高精地图备注摄像头毫米波雷达激光雷达第五代Waymo29652021年与三星达成合作开自研基于最远探测距离达WaymoDriver2020自研自研自研发下一代自动驾驶芯片谷歌地图500米自研计算芯片Horta传感器Cruise201816115自研-处理芯片Dune雷达芯片等第六代ApolloMoon1268整车成本万元自研ACUApolloMoon算25百度2022自研基于力达1200TPOSApolloLiteApollo百度地图算力需求小于ApolloLite30TOPS纯视觉方案稳定10数量不详02020探测距离达240米半径超200米车文远WeRideSS50英伟达Orin芯片12数量不详6外购身周围360的感知行2022已与地平线达成合作知能力小马第六代方案英伟达Orin芯片自研四维最远探测距离达1157智行2022已与地平线达成合作图新300米资料来源各公司官网中信证券研究部请务必阅读正文之后的免责条款和声明20