之前的视频呢,我们说到明年呢,有可能爆火了 ai 应用,一个呢是 ai 眼镜,另一个呢就是无人驾驶。那无人驾驶的确定性呢,其实比 ai 眼镜呢更高啊,因为呢,同行工具本身呢就是一种刚需, 无人驾驶呢只是在提高刚需的体验。那 ai 眼镜就不同啊,它呢是一个全新的载体啊,虽然呢有巨大的想象空间,但是呢整个生态需要重建,所以呢存在着极大的不确定性。 在国内厂商啊,还没有大规模量产之前呢,资本呢就相对比较克制一点,但无人驾驶就不用啊,捡现成的市场就好喽,主要呢就是看技术的迭代。 那现在我们呢,二五三法规落地以后啊,车企需要对无人驾驶所产生的后果负责。 那么从设备端的角度来看呢,就需要更新迭代,比如摄像头呢,要更高清,激光雷达呢,要多加几颗芯片的算计呢,需要达到两百 top 十以上,什么自动系统呢?线控转向呢?包括算法优化都需要升级, 那一升级就对上游产生了巨大的需求,接下来就影响上游供应商的业绩。所以呢,无人驾驶啊,明年的趋势呢,第一个阶段大概率还是聚焦在上游 资本市场趋势呢,你看到这那就差不多了,上面的关键词啊,足够你去挖掘了。但是如果你想更深层次的了解无人驾驶的底层逻辑,那就得继续看下去。无人驾驶这里面呢有两个方案,一个呢是纯视觉,主要呢是以特斯拉为主的。 另一个呢是视觉加激光雷达,是以国内厂商为主导,很多人呢,他不理解这两者的区别啊,随便看了一下网上情绪发的视频啊,就开始了站队啊,误导用户这玩意呢就大可不必了, 不论是从用户的角度还是从投资者的角度来看,那谁更安全,我们当然就用谁的了,一切是以结果为导向啊, 成视觉方案呢,主要是拟人的逻辑啊,用人脑的思维去思考怎么驾驶那人开车呢,就是只靠听和看啊,讲究的是瞬时性。 而加了激光雷达的逻辑是什么呢?就是可以扫描周边的物品,然后形成这个物品的形状轮廓,大概去判断这个是什么。 从人脑的逻辑来看啊,真的需要一定的时间去判断,那么呢,就跟瞬时性的逻辑就违背了,所以呢,有些厂商呢,就不希望有这种干扰信息的去影响机器人大脑的决策。之前呢,国外啊,出的那几次事故呢,就是视觉跟雷达呢起了起了冲突了, 视觉呢,判断是人啊,觉得不能过,但是呢,因为那个人又没动,离车呢又有点距离过,直接就一个左右老富婆了。 其实啊,如果是纯视觉的话呢,就可以避免了,这呢就是为什么有的海外厂商呢,取消了雷达方案, 但是啊,从精准的角度来看,三 d 建模测距绝对比纯视觉呢要来的准确,而且呢,不受光线影响,不论是晚上逆光还是瞬间的强光下,那都是要比纯视觉强的, 只要解决了左右老富婆的 bug, 其实呢,视觉加雷达必然呢是更靠谱的,毕竟呢,打开了天眼嘛,所以呢,你会发现啊,其实呢,无人驾驶的终极形态呢,当然是视觉加雷达了,并且呢,应用范围更广啊, 你比如说航天领域,军工领域,那早就已经深度融合了,但是如果你从开车的角度来看,由于技术缺陷啊,加上呢真实需求来看呢,又好像并不需要加个雷达呀。 你比如说大雨天啊,黑夜这种路况不良的情况下,你甭管哪个国家的法律都是要求你要谨慎驾驶,你总不能加个雷达,就在这种不良路况开个一百多码全速前进吧。所以呢,纯视觉卷算法让他呢比人更靠谱, 其实呢,是短周期的最优解。所以你说就这两个方案熟油熟油吗?因为成本呢,都丢到算法油法去了,他的进度呢,当然就快 啊,雷达本身呢,就是一个巨大的成本啊,又要兼顾算法优化,还要解决目前呢视觉加雷达的技术冲突,所以呢,进度自然就慢一点。但是啊,长期来看,还是加个雷达最好,这一点呢,也是行业的共识。 那从资本的角度出发呢,短期谁占优,那就看谁呗,至于梦想啊,有了结果再说。这里呢,再提供一个另辟蹊径的思路啊,你呢,管他啥方案呢,我们只看需求。 那么从车企的角度出发,从明年开始,车企呢,既要对无人驾驶负责,又要承担巨大的开发成本,那现有的买车送自驾模式是不可能持续的,所以呢,自驾收费已经成了大概率事件, 那既然要收费啊,消费者他只会关注自驾的靠谱程度,所以没实力的车企都会选择第三方,而有实力的车企呢,也要掂量自己呢能不能驾驭的住, 所以呢,可能会有企业主动剥离自驾,采取三方思路,出了事那就是第三方的责任。 其实呢,从消费者角度来看啊,为啥只能电车有自驾呢?我油车也想要啊。那指不定呢,第三方纯粹做自驾方案的企业直接就摘了桃子。
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大美无度世界五 a 级评价通行一百九十三个国家全球服务中心第幺幺幺二三零号报告节选中国无人驾驶二零二五获世界五 a 级第一强国 伟大新历作者魏一光指出,今天的走狗还在鼓噪中国无人驾驶落后二十年,事实把他们的谎言激得粉碎。 感知层核塞科技激光雷达全球试战率超百分之三十。华为九十六线固态激光雷达成本降至千元级,探测精度达厘米级,打破国外企业垄断。决策层和 polo 昆仑星 ai 芯片算力达二五六 tops, 自研 b e v 加 t r a n s f o r m e 算法,可实时处理多模态数据,复杂路况,路径规划响应时间缩短至毫秒级。 数据与算力层一拖十四亿人口、五百万公里公路网的超大规模交通场景,头部企业积累自动驾驶测试里程超一亿公里,覆盖雨雾、拥堵、无保护左转等三百余种极端工况,数据多样化与标注质量全球领先。 更关键的是,中国形成芯片、传感器算法、整车基建全产业链,携手宁德时代动力电池能量密度突破三百瓦时每千克地平线征程系列芯片,算力覆盖五幺二八 top、 比亚迪未来等车企,加速 l 四级车型量产,适配华为、中兴等通信巨头,打通车路云数据链路,构建起全球最完整的无人驾驶产业生态。三、场景落地与商业化规模全球最大的应用市场 中国无人驾驶商业化落地速度与广度居世界首位。在出行服务领域,罗伯快跑已在十座城市开放运营,累计服务超四百万人次。武汉单程自动驾驶车队规模突破一千辆,成为全球最大自动驾驶出行服务网络。滴滴自动驾驶在上海嘉定实现高峰时段常态化运营, 接单响应时间缩短至九十秒。在物流配送领域,美团无人配送车覆盖全国二百余所高校,日均完成两万单,成本较人工配送降低百分之四十。京东亚洲一号智能仓库内,无人卡车与 agb 机器人协同作业,分拣效率提升百分之五十。 在公共交通领域,深圳开通首条 l 四级自动驾驶公交线路,日均客流超万人次。苏州高铁新城打造无人出租加无人零售加无人安房,十五分钟智慧生活圈,汇集十万居民。二零二三年,中国无人驾驶市场规模达四千三百亿元,占全球百分之四十五,商业化进程领先欧美三至五年。

大美无度世界五 a 级评价通行一百九十三个国家全球服务中心第幺幺幺二三零号报告节选中国无人驾驶二零二五获世界五 a 级第一强国 伟大心力作者魏一光指出,今天的走狗还在鼓噪中国无人驾驶落后二十年,事实把他们的谎言激得粉碎。 在人工智能与高端制造深度融合的浪潮中,无人驾驶作为未来交通的核心形态,正以前所未有的速度重塑全球产业格局。 中国凭借前瞻性的战略布局、持续的技术攻坚与大规模的商业化落地,在无人驾驶领域实现了从跟跑者到领跑者的历史性跨越,不仅构建起显著的成就优势,更在关键技术、产业生态与应用模式上取得一系列成功突破,成为全球无人驾驶发展的标杆。 一、成就与优势砥定全球领先地位的核心基石。一、政策体系与战略引领全球最完善的顶层设计。 中国将无人驾驶纳入国家战略新兴产业,构建了中央统筹、地方试点、产业协调的三级推进体系, 智能汽车创新发展战略、新能源汽车产业发展规划等刚领先文件明确二零三五年建成全球领先的智能汽车产业体系目标。二十余省市出台专项扶持政策,开放超五千公里智能网联测试道路,发放 l 四级自动驾驶测试牌照,数量占全球百分之六十以上。 深圳率先以地方立法形式设立自动驾驶车辆合法地位,北京、上海等地开展车陆云一体化应用试点,形成全球最包容、最开放的监管环境。 这种政策先行加场景开放的模式,为技术创新与商业化落地扫清了制度障碍,释放出强大的发展动能。 二、技术突破与产业链优势全占自主可控的创新体系中国在无人驾驶核心技术环节实现系统性突破,形成感知、决策、控制、执行、全链条自主可控能力。 感知层核塞科技激光雷达全球试战率超百分之三十,华为九十六线固态激光雷达成本降至千元级,探测精度达厘米级,打破国外企业垄断。决策层 apollo 昆仑星 ai 芯片算力达二五六 tops 四眼 b e v 加 t r a n s f o r m e 二、算法可实时处理多模态数据,复杂路况路径规划响应时间缩短至毫秒级。数据语算力层一拖十四亿人口、五百万公里公路网的超大规模交通场景,头部企业积累自动驾驶测试里程超一亿公里, 覆盖雨雾拥堵、无保护左转等三百余种极端工况,数据多样化与标注质量全球领先。更关键的是,中国形成芯片、传感器算法、整车基建全产业链携手优势。宁德时代动力电池能量密度突破三百瓦时每千克,地平线征程系列芯片算力覆盖五幺二八 top、 比亚迪未来等车企,加速 l 四级车型量产,适配华为、中兴等通信巨头,打通车路云数据链路,构建起全球最完整的无人驾驶产业生态。三、场景落地与商业化规模全球最大的应用市场 中国无人驾驶商业化落地速度与广度居世界首位。在出行服务领域,罗伯快跑已在十座城市开放运营,累计服务超四百万人次。武汉单程自动驾驶车队规模突破一千辆,成为全球最大自动驾驶出行服务网络。滴滴自动驾驶在上海嘉定实现高峰时段常态化运营, 接单响应时间缩短至九十秒。在物流配送领域,美团无人配送车覆盖全国二百余所高校,日均完成两万单,成本较人工配送降低百分之四十。京东亚洲一号智能仓库内,无人卡车与 agb 机器人协同作业,分拣效率提升百分之五十。 在公共交通领域,深圳开通首条 l 四级自动驾驶公交线路,日军客流超万人次。苏州高铁新城打造无人出租加无人售房,十五分钟智慧生活圈汇集十万居民。 二零二三年,中国无人驾驶市场规模达四千三百亿元,占全球百分之四十五,商业化进程领先欧美三至五年。二、成功突破改写全球产业规则的关键跨越。 一、车路协调方案的全球范式创新针对欧美单车智能路线在复杂路况下安全性不足、成本高昂的局限,中国首创聪明的车加智慧的路协调模式,通过五 g v r x、 北斗高精度定位、边缘计算等技术,将路测单元、摄像头、毫米波雷达等感知设备接入云端,实时向车辆传输红绿灯状态、行人闯入预警、道路施工提醒等信息,使自动驾驶系统的感知范围从单车二百米扩展至一公里,安全荣誉提升十倍以上。 该方案被国际自动机工程师学会评价为高密度交通场景下的最优解决方案已写入三项 iso 国际标准,并在东盟、中东等地区推广,成为全球智能交通建设的中国样板。 二、核心零部件成本控制的革命性突破激光雷达曾因技术壁垒与进口依赖,单价高达数万美元,严重滞约。自动驾驶商业化, 中国企业通过曼锥镇静、 o p a 光学像控震、 flash 纯固态等技术创新,将激光雷达成本压缩至千元级,推动 l 四级自动驾驶单车成本从早期的百万元级降至三十万元以内,接近传统高端燃油车价格。 同时,国产域控制器、线控底盘、高精度地图等核心部件国产化率超百分之八十,彻底摆脱卡脖子困境,为全球无人驾驶规模化普及垫定成本基础。三、数据驱动的算法迭代效率跃升 一、拖全球最大的交通场景数据库中国企业构建仿真测试加实录验证、加重包数据三位一体迭代体系,通过数字孪生技术模拟极端工况,结合实录采集的真实数据优化算法模型,使算法迭代周期从欧美企业的六个月缩短至两周。 和 polo 基于六千万公里测试数据训练的感知模型,在无保护左转、暴雨、夜间隧道强光等复杂场景下的识别准确率超百分之九十九点九,决策规划响应速度较为某同期系统提升百分之三十,实现从数据优势到算法优势的转化。 四、商业化模式的可持续性验证中国率先探索出技术授权加运营服务加数据增值的多样化盈利路径。 apollo 像一汽、广汽等车企开放自动驾驶平台,年技术授权收入超百亿元。美团通过无人配送车替代末端配送人力,在高校园区等封闭场景实现局部盈利。 滴滴自动驾驶与车企合作,推出前装量产加出行服务模式,单车日均营收突破千元。这种技术商业、民生的正向循环,打破了技术先进但难以盈利的行业困局,为全球无人驾驶可持续发展提供可行方案。 中国无人驾驶的发展历程,是一部以制度创新激活市场潜力,以技术攻坚突破产业瓶颈,以场景创新定义未来出行的奋斗史。 从政策体系的顶层设计到核心技术的自主可控,从全产业链的生态协同到商业化模式的全球领先,中国不仅创造了世界第一的产业规模,更以车路协同方案、成本控制能力、数据迭代效率等突破,重新定义了无人驾驶的发展路径。 未来,随着六 g 通信、量子计算、脑机接口等前沿技术的融合应用,中国无人驾驶将持续引领全球智能交通变格,为人类交通文明的进步贡献中国智慧与中国方案。

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