1、2021 年深度行业分析研究报告 目录目录 商用自动驾驶潜在市场空间达数万亿商用自动驾驶潜在市场空间达数万亿 . 1 城市专用车场景：市场空间大，拓展能力强城市专用车场景：市场空间大，拓展能力强 . 5 环卫自动驾驶：潜在市场超千亿，正在快速商业化落地 . 5 城配场景：仓到仓的自动驾驶解决方案 . 8 末端无人配送：最后一公里，实现末端闭环 . 9 城市专用车场景自动驾驶技术有望拓展至城市专用车场景自动驾驶技术有望拓展至 Robotaxi . 12 附录：主要城附录：主要城市场景自动驾驶公司介绍市场景自动驾驶公司介绍 . 14 酷哇机器人：环卫+城配+Robotaxi 三步走，场景间形成良好
2、协同 . 14 智行者：无人驾驶大脑赋能多场景，商业化快速落地 . 17 Momenta：“一个飞轮+两条腿”，数据闭环持续迭代 . 19 毫末智行：脱胎于长城汽车，布局智能物流和乘用车自动驾驶 . 22 文远知行： Robotaxi 常态化运营，收购牧月科技切入货运市场 . 24 小马智行：标准化量产 PonyAlpha X 系统，Robotaxi+truck 双重布局 . 26 AutoX：打造无人驾驶汽车 AI 大脑平台 . 28 元戎启行：L4 级自动驾驶全栈解决方案提供商 . 30 仙途智能：智能环卫的践行者 . 32 oPrPoMqOmQxPnPpMyRxPwP7NaO9PnPoO
3、tRqRfQpOmOeRoMmM6MqRrRMYpOqNuOqQvM 插图目录插图目录 图 1：自动驾驶市场空间（单位：亿元） . 2 图 2：自动驾驶车辆行驶里程预测 . 2 图 3：中国 2020 年商用车销量（万辆） . 3 图 4：中国 2020 年载货汽车保有量（万辆） . 3 图 5：全国市政环卫服务市场规模（亿元） . 3 图 6：全国园区类场景数量 . 3 图 7：2014-2020 全国即时物流行业订单量与行业规模 . 4 图 8：2020 年重卡下游主要用途分布 . 4 图 9：我国重型货车保有量（万辆） . 4 图 10：现阶段我国环卫工人老龄化现象凸显 . 5 图 11
4、：自动驾驶环卫车核心零部件示意图 . 6 图 12：自动驾驶车辆实现逻辑图 . 6 图 13：文远知行自动驾驶城配车辆 . 9 图 14：酷哇机器人自动驾驶城配车辆 . 9 图 15：中国自动驾驶配送小车单月综合成本变化情况测算（元） . 10 图 16：智行者“蜗必达”系列产品 . 11 图 17：毫末智行“小魔驼”系列产品. 11 图 18：部分自动驾驶及 Robotaxi 公司 . 12 图 19：全国自动驾驶测试区域. 13 图 20：感知系统可以在夜晚精准作业 . 15 图 21：执行系统可靠性高 . 15 图 22：公司智能无人环卫产品：独角兽、麒麟、浩克系列 . 16 图 23：
5、“COWA+奇瑞大蚂蚁”自动驾驶乘用车 . 17 图 24： “COWA+江铃特顺”自动驾驶物流车平台 . 17 图 25：“蜗小白”和“蜗必达”商业化落地场景 . 18 图 26：智行者星骥赋能主机厂开展 L4 阶段的自动驾驶 . 18 图 27：智行者发展战略 . 19 图 28：公司“飞轮”技术路径 . 20 图 29：Momenta Mpilot 核心硬件 . 21 图 30：Momenta GO 发布现场 . 22 图 31：享道 Robotaxi 车型 . 22 图 32：毫末智行自动驾驶产品. 23 图 33：“小魔盒”乘用车驾驶辅助产品 . 23 图 34：“小魔驼”智能服务车
6、 . 23 图 35：毫末智行客户及合作伙伴 . 24 图 36：文远知行“铁三角”模式 . 25 图 37：牧月科技无人驾驶轻卡. 26 图 38：文远知行与江铃汽车、中通快递合作的 WeRideRobovan . 26 图 39：搭载量产 PonyAlpha X 系统的雷克萨斯 RX450h . 27 图 40：小马智行和中国一汽基于红旗 E-HS3 共同打造自动驾驶汽车 . 27 图 41：公司无人驾驶卡车“小马智卡” . 27 图 42：公司与采埃孚签署合作谅解备忘录 . 27 图 43：公司三位一体，关注无人出租车、无人物流及私家车领域 . 30 图 44：AutoX 与东风合作的风
7、神自动驾驶出租车 . 30 图 45：AutoX 展出自动驾驶电动东风卡车. 30 图 46：深度学习模型 HVNet . 32 图 47：传感解决方案 DeepRoute-Sense . 32 图 48：与东风汽车合作打造的自动驾驶出租车 . 32 图 49：与曹操出行合作部署的自动驾驶网约车 . 32 图 50：仙途智能环卫自动驾驶方案提供者 . 33 图 51：落地南京长江隧道 . 34 图 52：落地唐山港 . 34 表格目录表格目录 表 1：自动驾驶具体等级划分标准 . 1 表 2：智能化环卫方案成本低于传统人力环卫方案 . 7 表 3：无人环卫行业商业模式 . 7 表 4：环卫自动
8、驾驶主要参与企业 . 8 表 5：城配自动驾驶主要参与企业 . 9 表 6：三大末端配送场景特点对比 . 10 表 7：部分无人配送车主要参数 . 11 表 8：末端配送自动驾驶主要参与企业 . 11 表 9：主要企业 Robotaxi 合作对象及测试里程 . 12 表 10：自动驾驶真实场景满足 160 亿英里所需时间测算 . 13 表 11：自动驾驶真实场景满足 110 亿英里所需成本测算 . 13 表 12：不同场景的自动驾驶技术特点比较 . 14 表 13：酷哇机器人大事记 . 15 表 14：智行者发展历程 . 17 表 15：公司大事记 . 19 表 16：毫末智行发展历程 . 2
9、2 表 17：“小魔盒”系列产品升级计划. 23 表 18：文远知行发展历程 . 24 表 19：小马智行发展历程 . 26 表 20：公司重要事件 . 28 表 21：公司业务介绍 . 29 表 22：公司主要发展历程 . 30 表 23：公司核心产品及技术 . 31 表 24：仙途智能大事记 . 33 1 商用自动驾驶潜在市场空间达数万亿商用自动驾驶潜在市场空间达数万亿 高级别自动驾驶能够有效解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。高级别自动驾驶能够有效解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。L3 级别自动驾驶条件下，特定场景下的自动驾驶不需要司机，或者司机担任的是车辆管理
10、者 的角色，能够一人管理多辆车。L4 级别以上则接近完全无人化，可以有效解决司机短缺与 人力成本上升的难题。同时，高级别自动驾驶下，车辆的操作更加稳定可靠，不会疲劳驾 驶，安全性比司机驾驶更高。 表 1：自动驾驶具体等级划分标准 等级等级 等级名称等级名称 持续的车辆横持续的车辆横 向和纵向运动向和纵向运动 控制控制 目标和事目标和事 件探测响件探测响 应应 动态驾驶任动态驾驶任 务接管务接管 设计运行范围设计运行范围 运行和能力描述运行和能力描述 L0 应急辅助 驾驶员 驾驶员和 系统 驾驶员 有限制 驾驶自动化系统不能持续执行动态驾驶任务中的 车辆横向或纵向运动控制， 但具备持续执行动态驾
11、 驶任务中的部分目标和事件探测与响应的能力 L1 部分驾驶 辅助 驾驶员和系统 驾驶员和 系统 驾驶员 有限制 驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行 动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制， 且具 备与所执行的车辆横向或纵向运动控制相适应的 部分目标和事件探测与响应的能力 L2 组合驾驶 辅助 系统 驾驶员和 系统 驾驶员 有限制 驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行 动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制， 且具 备与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的 部分目标和事件探测与响应的能力 L3 有条件自 动驾驶 系统 系统 动态驾驶任 务接管用户 （接管后成 为驾驶员） 有限制
12、驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行 全部动态驾驶任务 L4 高度自动 驾驶 系统 系统 系统 有限制 驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行 全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管 L5 完全自动 驾驶 系统 系统 系统 无限制 驾驶自动化系统在任何可行驶条件下持续地执行 全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管 资料来源：工信部国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车），全国汽车标准化技术委员会汽车驾驶自动化分级（征求意见 稿），中信证券研究部 自动驾驶潜在市场空间超数万亿，自动驾驶潜在市场空间超数万亿，城市开放场景空间最大。城市开放场景空间最大。目前可供自动驾驶产品落 地的场
13、景主要可大致分为 1）城市开放场景；2）高速场景；3）封闭场景。其中城市场景 包括了 Robotaxi、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送；高速场景即干线运输；封闭 场景主要包括了港口、矿区。我们测算 Robotaxi 的潜在市场空间约 3.2 万亿（以 2040 远 期空间计算），其他商用车辆自动驾驶合计市场空间约 3 万亿，其中城市专用车市场自动 驾驶空间约 1.9 万亿（环卫、城配、最后一公里），高速场景约 9000 亿，封闭场景约 1000 亿。下面对各个场景自动驾驶空间进行展开测算： 2 图 1：自动驾驶市场空间（单位：亿元） 资料来源：Wind，麦肯锡，中华人民共和国住房和城乡建
14、设部中国城乡建设统计年鉴，国家统计年鉴，环境司 南，中信证券研究部预测 注：其中 Robotaxi 市场空间按 2040 年空间进行测算和展示，环卫市场以 2030 年空间 进行测算和展示 Robotaxi 自动驾驶：自动驾驶：根据麦肯锡致胜汽车行业下半场预测，2030/2040 年，中 国用于出行服务的自动驾驶汽车形式里程数有望达到 0.3/1.6 万亿公里/年。若假设其单价 为 2 元/公里，则其 2030/2040 对应市场空间约 0.6/3.2 万亿元。 图 2：自动驾驶车辆行驶里程预测 资料来源：麦肯锡致胜汽车行业下半场（含预测），中信证券研究部 城配物流场景：城配物流场景：城配场景
15、主要针对城市内、城郊之间、乡镇内、村镇之间的较短距离 的运输，运输半径通常在 50 公里以内。轻型货车是城配运输的主要车型。2020 年我国轻 型货车保有量约 2093 万辆， 假设司机的人均薪酬为 2020 年我国城镇私营单位交通运输业 人员的平均薪酬 5.7 万元/年，则对应的自动驾驶潜在市场规模约 1.2 万亿元。 3 图 3：中国 2020 年商用车销量（万辆） 图 4：中国 2020 年载货汽车保有量（万辆） 资料来源：Wind，中信证券研究部 资料来源：Wind，中信证券研究部 环卫场景：环卫场景：开放场景下的市政类环卫服务行业的终端客户为政府，根据中国城乡建 设统计年鉴，2020
16、 年城市、县城、乡镇环卫服务市场合计约 2049 亿元。近三年环卫服 务行业市场增速约为 4-5%，随着我国城镇化的发展，行业规模有望进一步提升，环境司 南预计 2030 年环卫清扫保洁市场规模将达到 3151 亿元。 同时， 全国半封闭场景下的园区 包含了学校、小区、景区、园区及购物中心 88 万座，若假设平均每个园区需要十名清洁 工人，约每年 36 万元清扫保洁费用，则对应的市场规模约为 3168 亿元。综上，全国环卫 清扫保洁市场规模合计约为 6319 亿元。 图 5：全国市政环卫服务市场规模（亿元） 图 6：全国园区类场景数量 资料来源：中国城乡建设统计年鉴，中信证券研究部 资料来源：
17、亿欧智库 最后一公里：最后一公里：根据国家统计局数据，2020 年全国即时物流行业订单总量约 228.4 亿 单，对应市场规模约 1700 亿元。考虑到末端配送场景相对复杂，且目前无法上楼配送， 若假设其中一半的市场可以采用自动驾驶，则对应市场规模约 850 亿元。 4 图 7：2014-2020 全国即时物流行业订单量与行业规模 资料来源：国家统计局，中信证券研究部 高速场景：高速场景：高速场景主要针对重型卡车运输的干线物流应用，根据国家统计局数据， 2020 年全国重型卡车保有量为 841 万辆。我们根据产业链调研估算约 65%的重卡应用于 物流运输领域。若假设重卡平均配备 1.5 名司机
18、，司机年薪 12 万元，则自动驾驶对应的 潜在市场规模约 9000 亿元。 图 8：2020 年重卡下游主要用途分布 图 9：我国重型货车保有量（万辆） 资料来源：产业链调研，中信证券研究部估算 资料来源：Wind，中信证券研究部 港口场景：港口场景：根据中国港口网数据，截止 2019 年，在我国 100 万 TEU 吞吐量以上的集 装箱码头，共配置了 6000-8000 辆内集卡，拥有约 1.5 万-2.5 万名内集卡司机。目前，中 国港口内集卡司机成本（含工资和社保）平均每年约 15 万-20 万元。依此测算，港口自动 驾驶对应的潜在空间约 50 亿元。 矿区场景：矿区场景：根据辰韬资本测
19、算，通过计算煤炭与铁矿开采量、露天开采占比、平均剥 采比、土方运输成本，可得到我国煤炭土方剥离无人驾驶运输市场规模约 450 亿元，铁矿 土方剥离运输市场规模约 150 亿元。叠加砂石骨料运输市场，矿区自动驾驶空间有望超过 1000 亿元。 5 城市城市专用车专用车场景：市场空间大，拓展能力强场景：市场空间大，拓展能力强 环卫自动驾驶：环卫自动驾驶：潜在市场超千亿，正在快速商业化落地潜在市场超千亿，正在快速商业化落地 环卫场景分为商业保洁和市政环卫保洁。商业保洁是指为生活小区、教育院校、写字 楼、 商场、 酒店、 餐饮等公共商业场所提供包括清洁工具、 产品和服务等产业的服务业务， 商业保洁施工
20、区域小，且要求个性化定制、精细化工作，自动驾驶的应用程度小。市政环 卫保洁面向公开城市场景，涉及主干道、辅道以及人行道的清扫保洁，均符合自动驾驶城 市应用场景，其中环卫机械化已经在主干道全面普及，但是辅道、人行道的环卫作业机械 化率很低，主要以人工作业为主，存在以下行业痛点： 1、安全、安全事故频发事故频发。由于市政环卫工人多在开放道路进行作业，危险系数相对较高， 我国每年遭遇交通事故的环卫工人有数百人。哈尔滨是中国首个颁布城市环卫作业人员 安全部保障条例的城市。根据 2017 年 4 月 17 日东北网的报道，2015 年条例实施 以来，哈尔滨环卫工人中，共发生 147 起交通事故、死亡 3
21、1 人，相对条例颁布前呈 现下降趋势，但事故率仍然较高。 2、工作、工作时间长、时间长、工作工作环境恶环境恶劣劣。环卫工人的平均日工作市场约为 9-13 小时，早班通 常在凌晨 3-6 点开始。在劳动密集、报酬低迷的情况下，多数工人每日完成 1.5 个班次， 极少休假。环卫工人的一线工作岗位造成其工作环境差，严寒、酷暑等极端天气、化工厂 等污染区都是环卫工人无法避免的恶劣工作环境。 其直接结果即为环卫工人老龄化其直接结果即为环卫工人老龄化严重，严重， 用工用工缺口缺口大。大。 盈峰环境 2018 年年报数据显示， 人员结构老龄化问题在环卫服务行业较为突出。 其中50-60岁环卫从业人员比例达到
22、43%， 60 岁以上人员比例达到 22%，青年从业者缺口过大。住建部数据显示，现阶段我国环卫 工人规模约为 200-400 万人，根据劳动定额标准测算，全国市政类清扫保洁对环卫工的需 求约为 1200 万人，理论缺口约为 800 万人左右。 图 10：现阶段我国环卫工人老龄化现象凸显 资料来源：盈峰环境，中信证券研究部 环卫机械化虽然已经在城市主干道中普及，但环卫机械化虽然已经在城市主干道中普及，但城市全场景环卫城市全场景环卫机械化依然会带来机械化依然会带来环卫环卫 司机安全驾驶和司机用工荒问题。司机安全驾驶和司机用工荒问题。安全驾驶指环卫司机需要同时负责车辆驾驶和上装操作， 35% 43%
23、 22% 31-49岁50-60岁60岁以上 6 一方面负责路面安全， 并控制车辆沿边行驶作业； 另一方面， 控制环卫车扫盘升降和角度， 吸盘风机风速等。 在此条件下， 司机需要精力高度集中， 容易疲劳驾驶， 有一定安全隐患。 司机用工荒问题指， 要实现我国城市道路全场景 100%机械化率， 或需要新增投放超过 100 万台环卫车，新增环卫司机约 200 万。而要想从物流、出行等众多领域吸引足够的司机加 入薪资相对低、工作强度较高的环卫行业是较为困难的。 在在环卫行业环卫行业面临上述难点、痛点的情况下面临上述难点、痛点的情况下，机械化与无人化相结合的自动驾驶机械化与无人化相结合的自动驾驶环卫环
24、卫应应 用用能够较好的能够较好的缓解行业用工荒问题，并保障作业安全性缓解行业用工荒问题，并保障作业安全性。自动驾驶在环卫行业目前主要应 用在道路清扫保洁和垃圾清运两大环节。将 L4 级别自动驾驶技术搭载到环卫车辆上，基 于其强大的感知和计算能力，开发智能化的清扫和清运功能，实现道路清扫保洁和垃圾清 运无人化； 环卫服务的自动驾驶结合智能化清扫、 提升清扫效率， 同时精简环卫工人数量、 解决工人短缺问题并降低人员招聘管理成本。最终实现环卫企业运营成本结构性降低。 环卫场景对自动驾驶技术的要求并不低环卫场景对自动驾驶技术的要求并不低。由于城市场景的动态性，环卫车处理的复 杂度仍会相对较高。由于大量
25、环卫车都是在辅道上面移动，而辅道及周边机动车道上 有很多行为轨迹难以预测的机动车、非机动车和行人，这要求它必须能跟踪数量庞大 的动态移动障碍物，并且还能够准确地预测每个轨迹。所以这对自动驾驶环卫车搭载 的传感系统和背后支撑的算力平台提出较高要求。 自动驾驶技术在环卫场景中落地具备自动驾驶技术在环卫场景中落地具备较高较高可行性。可行性。在市政环卫具体场景中，行驶路线 重复固定，单车清扫保洁覆盖范围通常在 10 公里以内，长尾问题相对有限。这就决定了 自动驾驶环卫车需要的路测规模较小，可以在目前已经开放的路段短时间内积累较多数据 完善算法。同时，由于自动驾驶环卫人机交互相对简单，不需要过分考虑车辆
26、舒适度等问 题，因此更适合自动驾驶落地。 图 11：自动驾驶环卫车核心零部件示意图 图 12：自动驾驶车辆实现逻辑图 资料来源：亿欧智库 资料来源：亿欧智库 自动驾驶有望显著降低环卫自动驾驶有望显著降低环卫综合成本。综合成本。根据盈峰环境在 2019 年产品发布会上公布的 自动驾驶环卫案例，公司在湖南省长沙市某居民区进行自动驾驶环卫投放试点。该区域包 含背街小巷、学校等多种作业场景，工况较为复杂。以往的纯人力作业方案需要 65 名工 人；但引入 8 辆智能小型环卫机器人装备后，将用工需求降低至 15 名环卫工人和 8 名配 套安全员，实现年综合成本降低 38.8%。在招工难、人工成本日渐上升的
27、成本压力下，使 7 用自动驾驶环卫补充和替代纯人力空间广阔。 表 2：智能化环卫方案成本低于传统人力环卫方案 项目项目 传统传统人力方案人力方案 智能化智能化作业方案作业方案 环卫作业工人数 65 人 15 人 驾驶员人数 0 人 8 人 智能驾驶环卫作业车数 0 辆 8 辆 年人力成本 260 万元 108 万元 年能源消耗成本 0 万元 14.4 万元 人力作业工具维护成本 7.8 万元 1.8 万元 智能驾驶环卫作业车维护 成本 0 万元 3.2 万元 年折旧费 0 万元 36.5 万元 年支出总成本 267.8 万元 163.9 万元 智能化作业方案总成本缩 减 38.8% 资料来源：
28、盈峰环境，中国电动汽车百人会，中信证券研究部 综上所述，自动驾驶赋能环卫，能够有效解决环卫行业现存的痛点：1）自动驾驶环 卫车能够有效较少行业对人力的需求，节省人力成本；2）降低环卫作业中环卫工和环卫 车引发的交通事故；3）减少高温、严寒等恶劣天气下作业带来的安全危害；4）提高作业 效率，实现行业降本增效。此外，在疫情防控常态化下，自动驾驶环卫车可以实现无接触 作业，提高疫情防控有效性。 商业化较为迅速， 小型无人环卫车已经可以在限定区域合法运营。商业化较为迅速， 小型无人环卫车已经可以在限定区域合法运营。 目前部分城市规定， 小型环卫车只需要在环卫局或其他环卫管理部门上环卫设备类牌照，就可以
29、在非公开道路 合法运营，不需要上机动车牌照。如上海市小型无人环卫车由市容环境卫生行业协会登记 “电动机具”牌照并进行管理，可在环卫、绿化等作业区域内开展作业。相比于其他场景 下自动驾驶车辆仅允许在特定测试路段行驶，小型无人环卫车的行驶范围更加广阔，目前 全国已有上千台小型无人环卫车在封闭场景、非机动车道及人行道运营。 目前自动驾驶目前自动驾驶环卫环卫参与者参与者主要包括酷哇机器人、智行者主要包括酷哇机器人、智行者、仙途智能、仙途智能等公司。等公司。其中酷哇 机器人、仙途智能主攻市政清扫保洁领域，环卫车辆产品通常在 1-18 吨不等；智行者主 攻园区清扫保洁，其主要产品为 1 吨以下的清扫机器人
30、。主流公司均已实现产品落地，并 投放数百辆车辆进行提供无人环卫服务。此外，无人驾驶科技公司也与传统环卫企业及环 卫装备企业展开了积极的合作，如酷哇机器人与环卫龙头企业中联环境在 2018 年就达成 了战略合作，并成立了合资公司，计划共同投入 10 亿元以开发环卫自动驾驶车辆；高仙 机器人与徐工环境签署战略合作协议，环卫装备智能化升级和无人环卫运营创新。 表 3：无人环卫行业商业模式 方案方案 特点特点 提供解决方案 自动驾驶公司作为解决方案提供商向环卫运营企业提供技 术服务，包括硬件系统、无人环卫解决方案以及针对该项 目地区的运营数据服务 无人环卫车由环卫运营企业提供，科技公司对环卫运营 企业
31、提供的环卫车进行后装改造，收取技术服务费和数 据运营维护费 提供运营服务 自动驾驶科技公司打造无人环卫车并组建自有运营服务车 队，为环卫企业等客户提供道路清扫或垃圾清运服务 无人环卫车由自动驾驶科技公司提供，自动驾驶科技公 司对环卫车进行前装或后装改造后提供给环卫公司、物 8 方案方案 特点特点 业公司、政府机构，收取环卫服务费 合资模式 自动驾驶科技公司和环卫服务企业/环卫设备企业合资成立 公司，一般对环卫车辆进行前装或后装改造后对外售卖无 人驾驶环卫车辆，或自建无人环卫车队提供环卫服务。未 来可能实现自动驾驶环卫车辆的规模化量产 科技公司通过与传统环卫服务企业/设备企业深度合作， 能够结合
32、传统环卫企业的从业经验推出更好的车型或解 决方案，但合作的信任和默契需要长期培养，且人工智 能新产品对传统环卫企业原有业务的冲击替代和利益分 配也是需要磋商解决的问题 传统环卫企业智能 化转型 传统环卫企业通过自建自动驾驶技术研究部门或收购自动 驾驶科技公司，推动自身环卫服务的无人化、智能化。由 于传统环卫企业中，环卫服务公司和环卫设备公司均深耕 于成熟行业，龙头企业资金实力雄厚，相较于初创期、轻 资产运营的自动驾驶科技公司具有明显的资金优势，可以 通过收购方式纳入无人驾驶技术和团队，实现产业升级 从传统行业切入高科技行业需要克服技术、人才、管理、 资金等多方面差异，对传统环卫企业而言具有一定
33、挑战 性 资料来源：各公司官网，中信证券研究部 表 4：环卫自动驾驶主要参与企业 企业名称企业名称 应用场景应用场景 产品形态产品形态 落地区域落地区域 合作合作伙伴伙伴 酷哇机器人 市政类清扫保洁 1 吨级-25 吨级的系列 化环卫车辆 广东、江苏、浙江、上海、湖南、陕西、川渝及安徽等地 中联环境 智行者 园区清扫保洁 1 吨以下的小型机器人 火神山医院、鸟巢、海淀公园、上海中华艺术宫、内蒙古 示范大学等 烟台海德 高仙机器人 清洁机器人、 室内扫地机 清洁机器人、 清洗机器 人、 室内无人驾驶扫地 机、无人驾驶扫路机 上海张江人工智能岛、广州、国际生物岛、上海浦东世纪 广场等 徐工环境 仙
34、途智能 市政类清扫保洁 3 吨级-16 吨级的系列 化环卫车辆 南京长江隧道、唐山港、新郑国际机场、北京朝阳公园等 瑞士企业波雄、 宇 通重工 资料来源：各公司官网，辰韬资本，中信证券研究部 城配场景：仓到仓的自动驾驶解决方案城配场景：仓到仓的自动驾驶解决方案 物流运输渗透在生产、流通、消费的方方面面。我国社会物流效率正逐步提高，但与 发达国家相比仍有较大差距。改善运输结构、提升互联网与技术运用水平、提高标准化水 平和服务质量将成为物流行业重要的发展趋势。物流细分领域有：整车，城配，零担，快 递，快运，同城即时配送等。 轻卡在货运物流中承担短途城际以及“最后轻卡在货运物流中承担短途城际以及“最
35、后 50 公里”的角色，是公路运输的毛细血公里”的角色，是公路运输的毛细血 管。管。城配场景下的痛点与其他包括干线物流、出行等领域痛点类似，行业高度分散、司机 短缺、司机普遍年龄偏大、年轻人不愿意做、司机难管控、作业环境差、疲劳驾驶等因素 导致了行业正逐渐变化，给自动驾驶技术替代城配司机提供了契机。 对于自动驾驶公司而言，城市范围内的“仓到仓”运输场景从技术层面与对于自动驾驶公司而言，城市范围内的“仓到仓”运输场景从技术层面与 Robotaxi 非常相似。非常相似。 但从整体的城市配送服务流程来说， 自动驾驶在城市配送场景的应用类似环卫， 两者都是在城市道路、公开场景、固定线路下行驶，技术类别
36、比较相似。 9 图 13：文远知行自动驾驶城配车辆 图 14：酷哇机器人自动驾驶城配车辆 资料来源：文远知行官网 资料来源：酷哇机器人官网 对于自动驾驶公司而言，切入城配的商业模式是：对于自动驾驶公司而言，切入城配的商业模式是：1）自动驾驶公司可与 OEM 合作定 制自动驾驶轻卡，向包括不仅限于物流公司、第三方车队等出售或租赁自动驾驶整车，完 成配送服务。2）向轻卡主机厂提供自动驾驶解决方案。3）选择城配封闭/半封闭场景实现 自动驾驶，尤其是需要夜间运输的场景，在社区团购场景中，短途仓到仓的夜间转运，与 仓储公司， 社区团购公司共同开发自动驾驶场景； 工厂厂区之间的转运， 高频且路线固定， 自
37、动驾驶可以给工厂提供智慧物流升级，根据生产计划实时调度车辆，帮助工厂更高效的 完成生产计划；冷链市场从城市仓、冻品批发市场到终端店铺的运送，路线固定可提前规 划，运输时间相对固定，适合自动驾驶技术落地。 随着城市场景下的自动驾驶技术不断成熟，替代司机后可有效解决同城货运的招工难、 司机管控难的问题，并推动配送场景下的运输成本降低。自动驾驶的智能调度也能降低安 全隐患，防止司机疲劳驾驶导致的不良后果，进一步推动物流行业的合规管理等。同时， 借助5G以及V2X的先进技术， 在后端的云平台上实现精准调配， 让货物运输的时间更短， 效率更高，体验更好。目前在自动驾驶城配领域有布局的自动驾驶公司有文远知
38、行、酷哇 机器人、元戎启行等。产业链相关方还包括但不限于物流公司（如菜鸟网络）、运力平台 （唯捷城配、货拉拉、驹马物流等）、相关车队及设备厂商（如福田、江铃、一汽解放、 东风汽车、中国重汽等）等。 表 5：城配自动驾驶主要参与企业 企业名称企业名称 落地城市落地城市 合作对象合作对象 合作主机厂合作主机厂 飞步科技 湖州 中国邮政、德邦快递 酷哇机器人 上海、湖州、芜湖； 中国邮政 奇瑞、北汽 牧月科技（被文远知行收 购） 深圳 中通 江铃 元戎启行 深圳、武汉、杭州 资料来源：各公司官网，中信证券研究部 末端无人配送：最后一公里，实现末端闭环末端无人配送：最后一公里，实现末端闭环 人力成本上
39、升，无人配送经济效益明显。人力成本上升，无人配送经济效益明显。目前终端配送面临着日益严重的劳动力短缺 问题以及随之而来人力成本的上升，而配送的需求仍在增长，出现了运力供给瓶颈。根据 10 亿欧智库的数据，若无人配送小车量产价格为 15 万元，使用寿命为 3.5 年，每年 20%的 运维费用，则其每月综合成本约为 6071 元。以此类推，不考虑人力成本上涨因素，当无 人配送小车成本降至 8 万元，车人费用对比将达到 1:2，当车辆成本为 5 万元，单月综合 成本仅仅为 2024 元。如果成本能够进一步降低，无人配送小车的经济性将十分明显。 图 15：中国自动驾驶配送小车单月综合成本变化情况测算（
40、元） 资料来源：亿欧智库测算，中信证券研究部 无人配送有三大典型场景，其中快递和商超零售有望更快落地无人配送有三大典型场景，其中快递和商超零售有望更快落地。快递对于即时性要求 不高，集约化水平高；外卖对于即时性要求高，且配送路线环境复杂，存在取件和配件的 不确定性，外卖配送的起点与终点均不固定，进一步增加了无人配送的难度；商超零售即 时性要求相对较低，且路线相对固定，线上业务的成熟化使配送端已具备良好的基础设施 （仓库、前置仓、配货人员、停车位等），有利于无人配送的快速落地。 表 6：三大末端配送场景特点对比 场景场景 及时性及时性 集约化程度集约化程度 配送线路配送线路 配送方式配送方式 基
41、础设施基础设施 外卖 高 低 复杂 多点到多点 不完善 快递 较低 较高 相对简单 单点到多点 相对完善 商超零售 较低 较高 相对简单 单点到多点 较完善 资料来源：中信证券研究部 国内玩家主要分为互联网巨头和新兴创业公司两大阵营。国内玩家主要分为互联网巨头和新兴创业公司两大阵营。互联网巨头如京东、美团、 阿里等，他们拥有自带场景或是客源的优势，通过技术积累推动业务落地。新兴创业公司 如新石器、毫末智行、行深智能、智行者、白犀牛等，主要以技术快速攻占市场，虽然不 如互联网公司有自带场景的优势， 但他们是线下玩家、 第三方头部客户是天然的合作伙伴。 目前无人配送小车正在国内各地的各大场景中开展
42、试运营。目前无人配送小车正在国内各地的各大场景中开展试运营。京东物流在 2015 年进入 无人配送领域，2019 年 11 月发布最新一代 4.0 版本无人配送车并且在中国人民大学、清 华大学等多个高校投入使用，2020 年与江苏常熟市开展战略合作，致力于打造全球首个 无人配送城。美团无人配送车自 2018 年至今已经完成了北京多地落地测试运营，截至今 年 4 月， 无人车配送服务已覆盖 20 多个小区， 完成 3.5 万订单， 总行驶里程近 30 万公里， 同时美团新一代无人配送车 “魔袋 20” 于 4 月落地。 2018 年 8 月， 新石器第一代车 SLV10 实现量产，具备自动驾驶能
43、力，但限定在在封闭园区中行驶；2019 年 6 月，二代车 SLV11 12143 6071 3238 2024 6500 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 30万元15万元8万元5万元人力单月成本 11 落地，开始可以在半封闭和封闭环境中切换，进行商业化试运营；2020 年 8 月，三代车 X3 实现量产。 表 7：部分无人配送车主要参数 企业企业 现有产品代表车现有产品代表车 型型 试运营城市试运营城市 具体场景具体场景 最大载重最大载重 最高时速最高时速 续航里程续航里程 京东物流 京东物流 4.0 版 本无人配送车 常熟、北京、天津、上海、
44、武汉、宿迁、 咸阳、呼和浩特 京东快递 150kg 30km/h 100km 美团 魔袋 20 北京 买菜/外卖 150kg 45km/h 120km 阿里巴巴 小蛮驴 杭州、上海、成都、北京 菜鸟快递 100kg 20km/h 102km 新石器 X3 厦门、上海、北京、苏州 餐饮零售 500kg 50km/h 100km 白犀牛 无人配送车 北京、上海 生鲜零售 850kg 30km/h 135km 行深智能 绝地 3000H 长沙、武汉、苏州 快递外卖 500kg 40km/h 100km 一清创新 夸父 淄博、深圳 生鲜物流 1000kg 30km/h 100km 资料来源：亿欧智库，
45、中信证券研究部 表 8：末端配送自动驾驶主要参与企业 企业名称企业名称 参与领域场景参与领域场景 主要合作对象主要合作对象 车队数量测试车数量车队数量测试车数量 智行者 快递配送/即时配送 京东、德邦、美团等 几十辆 毫末智行 快递配送/即时配送 阿里、美团、京东等 数百辆 行深智能 快递配送/即时配送/工业物流 京东、美团、富士康、 100+ 新石器 快递配送/即时配送/无人餐车/无人安防 华为、美团、京东、阿里 100+ 白犀牛 即时配送 永辉超市、大润发、叮当快药 100+ 资料来源：各公司官网，中信证券研究部 图 16：智行者“蜗必达”系列产品 图 17：毫末智行“小魔驼”系列产品 资
46、料来源：智行者官网 资料来源：毫末智行官网 12 城市城市专用车专用车场景自动驾驶技术有望拓展至场景自动驾驶技术有望拓展至 Robotaxi 在城市开放场景中，Robotaxi 市场空间最为广阔，也最考验厂家 L4 高级别自动驾驶 的技术水平，部分自动驾驶公司开始布局研发 Robotaxi 技术，并积极探索商业落地方案。 具有代表性的企业包括：Waymo、百度 Apollo、小马智行 Pony.ai、文远知行、酷哇机器 人、智行者、Momenta、AutoX 等。 图 18：部分自动驾驶及 Robotaxi 公司 资料来源：各公司官网 表 9：主要企业 Robotaxi 合作对象及测试里程 企
47、业名称企业名称 合作对象合作对象 落地城市落地城市 路测里程数路测里程数 谷歌 Waymo 大众、沃尔沃、菲亚特等 旧金山、凤凰城 3200 万公里 百度阿波罗 吉利、现代等 北京、长沙、上海等 1800 万公里 Pony.ai 丰田、一汽、广汽等 北京、广州、弗里蒙特等 650 万公里 酷哇机器人 奇瑞、北汽等 上海、长沙、芜湖等 550 万公里 文远知行 广汽、雷诺日产 广州、郑州、南京等 450 万公里 元戎启行 东风汽车 厦门、武汉、深圳等 200 万公里 Momenta 上汽、丰田、通用、戴姆勒 北京、上海、苏州等 未公布 AutoX 本田、比亚迪 上海、武汉、深圳等 未公布 智行者
48、 长安、北汽、东风等 北京、武汉等 未公布 资料来源：新智驾，各公司官网，中信证券研究部 Robotaxi 当前发展一定程度上遇到了政策瓶颈与测试里程瓶颈当前发展一定程度上遇到了政策瓶颈与测试里程瓶颈 政策瓶颈政策瓶颈：截止 2020 年末，全国开放的自动驾驶测试的道路约为 3000 公里，且政 府部门通常不会向技术成熟尚未的自动驾驶企业全面开放运营范围。对于自动驾驶公司而 言，若自动驾驶产品在仅能在郊区、新城等区域小范围测试运营，则其数据积累的速度以 13 及 Robotaxi 产品的商业价值都将受限。 图 19：全国自动驾驶测试区域 资料来源：佐思汽研，中信证券研究部 测试里程瓶颈：测试里
49、程瓶颈：要实现 Robotaxi 无人驾驶出租车的目标，其自动驾驶等必须在 L4 级 以上，在现有算法框架下，自动驾驶车辆需要保障真实测试里程需要达到 110 亿英里（约 180 亿公里）之后，才能超过人类驾驶的安全性。由于 Corner case 的存在，目前部分行 业专家认为达千亿公里级别的路测里程才能确保有充足的测试数据实现算法迭代。目前即 使是全球公共道路路测领先的 Waymo 公司， 其测试里程也仅达到 3220 万公里 （截至 2020 年初），与 110 亿英里的路测里程仍有较大的差距。 若通过增加车队数量的形式以满足行车数据的收集，所需的时间成本与资金十分庞大。 科技企业需要约
50、为 5 万台自动驾驶车队， 运营至少 7 年之后才能达到 110 亿英里的实际路 测里程（假设每天车每天测试里程约 200 公里）。以 2.44 元/公里的测试成本进行估算， 则需要投入 440 亿元的成本以满足 180 亿公里的路测需求。 表 10：自动驾驶真实场景满足 160 亿英里所需时间测算 车队数量（辆）车队数量（辆） 一年总里程（万公里）一年总里程（万公里） 所需时间（年）所需时间（年） 1,000 7300 247 10,000 73,000 25 50,000 365,000 5 100,000 730,000 2.5 资料来源：中信证券研究部测算 表 11：自动驾驶真实场景满
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