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title: "中信证券：自动驾驶奇点已至 商业化落地加速推进"
type: "News"
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description: "中信证券发布研报指出，L4 级别自动驾驶技术在多个场景中取得积极进展，特别是 Robotaxi 受益于成本降低和运营区域扩大，单车毛利持续改善。预计到 2030 年，国内 Robotaxi 市场规模将达 3000 亿元。该行建议关注车队运营、智能驾驶零部件供应商及研发进展领先的主机厂。政策支持和技术迭代将加速汽车智能化产业链的发展。"
datetime: "2025-06-05T01:36:03.000Z"
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# 中信证券：自动驾驶奇点已至 商业化落地加速推进

智通财经 APP 获悉，中信证券发布研报称，L4 级别自动驾驶在多个场景中均呈现积极变化。其中，Robotaxi 正受益于车辆降本、运营区域扩大等因素，单车毛利持续改善;自动驾驶技术正在快递、矿山、港口等多个场景兑现降本增效能力，开启规模化应用。该行认为，在上述趋势下，产业链各环节料将加快技术研发和产品投放，汽车智能化产业链有望受益。该行建议关注以下几条投资主线：1) 车队运营：随着自动驾驶技术的持续迭代，车队运营方有望最先获取行业增量，兑现业绩弹性;2) 智能驾驶头部零部件供应商;3) 智能驾驶研发进展领先的主机厂。

## 中信证券主要观点如下：

**Robotaxi：车辆成本降低带动单车毛利大幅改善，全球布局逐步开启**

Robotaxi 市场空间广阔，该行预计 2030 年 Robotaxi 的国内市场规模约为 3000 亿元。政策端北京、广州等地均于今年实行新政，进一步鼓励 Robotaxi 的落地应用。其中，2025 年 2 月底施行的《广州市智能网联汽车创新发展条例》提出，广州市将逐步有序推进全市人类驾驶和自动驾驶混行试点区建设。头部公司来看，小马智行第七代 Robotaxi 基于性价比车型打造，相关自动驾驶套件成本也较上代下降 70%，有望带动单车毛利显著向好，进而增强相关公司的车辆投放意愿。根据小马智行业绩交流会，至今年年底，公司计划将 Robotaxi 车队规模提升至千台水平。另一方面，欧美地区的出租车定价显著高于国内，单车模型有望更快跑通。根据 Waymo 官网，公司 Robotaxi 周订单已于今年 5 月初提升至 25 万单 (同比 +400%)，商业化加速推进。根据特斯拉 2025 年一季报业绩交流会，特斯拉则计划于今年 6 月在奥斯汀开启 Robotaxi 运营，有望引领行业内的技术变革。

**Robovan：商业化进展最为领先的城市开放道路场景，头部公司正加速放量**

Robovan 目前以快递业为主要应用领域，并逐步渗透至生鲜商超、医药冷链等。根据中国汽车工程学会等机构编写的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测 (2025/2030)》，2030 年国内城市末端配送、城市物流配送的产值增量分别有望达 977/1416 亿元。从场景属性来看，Robovan 属于低速、载货场景，在开放道路场景中技术难度低，有望率先实现规模化应用。政策端，2024 年 6 月交通部等 13 部委发布的《交通运输大规模设备更新行动方案》提出，鼓励企业在符合要求地区大规模使用新能源无人配送车。头部公司正加速获取路权，根据新石器官网，公司已获得 100 多个城市的公开道路路权。从应用效果来看，根据九识智能官网，公司 Robovan 能够为客户实现 50% 以上的运营成本降本。今年 5 月，九识智能发布了专门面向轻件散件的 E6 车型，定价进一步下探，其裸车定价 1.98 万元，FSD 月度订阅价格仅 1800 元。截至 2024 年底，九识智能在手订单超万台，累计交付超 3000 台，服务超 600 家客户;2025Q1 公司新增订单同比增长超 4 倍。

**Robotruck：无人化需求最为明确的落地场景，作业效率持续提升**

Robotruck 以矿山、港口等为主要落地场景，上述场景作业环境恶劣，老龄化趋势严重，需要自动驾驶技术赋能。其中，矿山场景的作业安全隐患大，国家持续推进矿山作业无人化。2024 年 4 月，国家矿山安监局等七部门在联合发布的《关于深入推进矿山智能化建设 促进矿山安全发展的指导意见》中提出，到 2026 年，煤矿、非煤矿山危险繁重岗位作业智能装备或机器人替代率分别不低于 30%、20%。目前，头部公司已经在部分矿区实现了 7\*24 小时的常态化无人作业，而且单车效率最高可以达到人工驾驶的 110%。根据赛博汽车数据，2024 年 12 月，露天矿新增车辆中，无人矿卡渗透率已经接近 10%，商业化加速推进。港口自动驾驶也在持续渗透，根据工信部数据，截至 2024 年 12 月，我国已建成自动化码头 52 座。根据经纬恒润公告，2024 年公司高级别自动驾驶业务实现收入 0.65 亿元，同比 +431.6%。

**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。

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