对话本土头部Robotaxi公司：行业的现状和未来展望

·目前，智能辅助驾驶的功能体验尚未达到消费者愿意为其付费的·行业内出现了质的变化，L4级别的Robotaxi公司在扩大试运营术路径和商业模式的多样性。·新的商业模式的出现将对行业估值体系和竞争格局产生重大影逐步扩大。·第六代自动驾驶车将于今年年底前准备就绪，是否能在各地运营·Robotaxi与普通出租车的主要差异在于无人驾驶和电动车，消费者更倾向于无人驾驶的私密空间，调研显格相同的情况下会选择自动驾驶车。·第六代自动驾驶车将取消方向盘，提供更灵活的乘员空间布置，进一步提升用户体验。·当前车子的技术能力已达到每2500公里接管一次的水平，安全·车子在遇到无法处理的情况时，会通过远程接管员和本地运营中·盈亏平衡的计算基于每公里成本与收费成本的对比，目前武汉的低成本。·固定成本主要包括车的折旧和运营基地的投入，变动成本主要是驾驶的。每个城市投放的车数量不同，主要取决于当地的测试牌照A:Robotaxi与普通出租车的最大差异在于是否有司机以及车辆是电我们发现，乘客更喜欢没有司机的私密空间，认为这样更安全和舒驾驶的车辆则存在驾驶习惯和行为的差异。我们即将推出的第六代自动驾驶车将完全没有方向盘，乘员空间布置更加灵活，可以根据A:第六代自动驾驶车将在今年年底前准备就绪。至于何时能投入运营，取决于当地政府是否允许我们投放这些车驶仍以试验车的名义运行和管理。此外，我们还需考虑商业合作伙A:是否放置安全员主要取决于车辆技术的成熟度。我们前五代车都响我们是否能不放安全员。技术成熟度是基础，其次才是政策准入A:我们早期尝试过随机接驳，但发现效率非常低。客户通常在小区门口或几个固定地点上车和下车，随机接驳反而降低了效率。因A:未来我们会推出更高端的定制路线车辆，类似于豪华车和普通车的区别。豪华车可以提供任意路线的服务，但普通车辆为了保持效A:技术上除了效率问题外，没有太大难点。定位问题在不同城市会A:定位精度在不同城市确实有差异。例如，武汉和长沙有高精度定主要问题是人为驾驶不遵守交通规则，导致接管率较高。但在亦庄A:接管分为两类：第一类是车上的底层软件处理，遇到无法响应的问题会停在原地或靠路边；第二类是远程接管员通过网络连接远程控制车辆。如果这两种方式都无法解决，运营基地的人员会到现场A:远程接管由人来处理。比如在武汉的运营基地，有远程接管设A:我们的运营时间受政府限制，不同城市的时间限制不同。以武汉一些特殊情况，例如左转时遇到抢道等问题，导致车辆无法顺利运A:几年前在长沙，我们的车辆一天大概能运营五六单，每单平均里均里程达到五点几公里。这反映了消费者接受度的提升，越来越多的乘客将Robotaxi视为常规的公共交通工具，而不仅仅是体验性使用。A:我们面临的主要挑战有三个方面：一是驾驶策略的选择，即是根据真实世界的驾驶行为习惯还是按照交通规则来进行；二是车辆的一致性问题，尤其是后装车的质量一致性需要时间来解决；三是芯A:数据收集方面，我们的车辆配备了摄像头、激光雷达和各种定位设备，可以收集到所需的数据。但数据的收集和上传受到严格限制，每个软件版本的数据上报工信部批准后，才决定哪些数据可以要用于解决一些cornercase。大部分视觉数据在中国是不允许记A:首先需要拿到当地的试验牌照，这包括提交软件版本、运营地工信部和当地的大数据局和交委。获得试验牌照后，每辆车需在实A:运营区域根据申报情况和批复情况确定。每个城市有电子围栏地A:公司为车辆设置特定保险，保费一年约25,000元，高于有人驾运营基地负责，若是对方责任按人与人驾驶方续支持。A:主要有三大块：首先是运营基地，负责远程驾驶、数据存储处然不是必须但有助于运营；最后是智慧城市的中央处理系统，自动驾驶车可收集有用数据并接入系统，带来经济价值分成。具体硬件投入视当地情况而定。A:首次上路前由测绘车辆采集高精度地图，公司已有全国大部分高A:我们主要还是以当地某一个区域为主，逐步拓展业务。具体的拓展取决于地方政府的允许程度。目前大部分地方政府对无人驾驶的区域有严格限制，尤其是一些敏感区域。随着技术的成熟和公众接A:盈亏平衡是指我们计算范围内的投入折算到每一公里的成本，与本约为两块钱，若无人驾驶出租车的成本也是两块钱，则认为达到了盈亏平衡。这意味着可以进一步扩大规模和降低成本，从而实现A:固定成本主要包括车辆的折旧和运营基地的各种投入，如基地建设和人员工资。变动成本主要是电费，每公里的电费支出也车辆折旧部分差别较大，例如从第四代车的70万到第六代车的25万。Q:不同代际的Robotaxi车辆成本如何？未来成本下降的空间在哪和计算设备。未来成本下降的空间主要在于规模化生产和芯片成本A:在中国市场，除了百度和特斯拉，其他玩家主要是高级自动驾驶Q:国内的自驾技术与北美相比有哪些差异？国内是否有可能快速跟必须遵守交通法规，这限制了技术的发挥。大模型的引入和更好的算法只会提高精确度