自动驾驶行业迎来政策推动，将加速L3/L4商业化落地进程
2023年下半年，国内出台了多项有关自动驾驶的政策，L3/L4级别的自动驾驶车辆终于在国内获得了合法上路的权利。这些重要政策也为国内自动驾驶行业注入了活力与生机，进一步推动L3/L4自动驾驶车辆的技术和商业模式发展，并加速其大规模商业化落地。
•2023年10月8日，交通运输部发布《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》，该《指南》立足公路工程设施数字化、智能化发展趋势，从更好地支持车辆在公路上进行自动驾驶的需求出发，明确了我国的“车路云一体化”方案中尤其是路侧智能以及配套设施建设的标准。
•2023年11月17日，四部委联合正式发布了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，其中明确表明针对搭载L3级和L4级自动驾驶的车辆，在经过遴选后，允许在限定区域内开展上路通行试点。明确了L3自动驾驶车辆上路后发生事故的责任划分。
•2023年12月5日，交通运输部印发了《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》，该《指南》从国家部委层面针对自动驾驶商业化客货运落地提出了具体要求，主要对自动驾驶运营车辆安全员的配置作出规定。
随着国内自动驾驶相关政策的发布，智能驾驶竞争即将进入了一个新阶段。截止目前，已有深蓝、阿维塔、赛力斯、智己、奔驰、宝马、极狐、比亚迪、广汽等九家汽车品牌官宣获得了L3级自动驾驶道路测试牌照。
国内官宣获得L3级自动驾驶道路测试牌照主机厂
来源：佐思汽研《2024年L3/L4级自动驾驶和初创企业研究报告》
L2++反哺L3/L4，并行策略实现数据和技术迭代
得益于过去几年芯片、算法等核心技术的突破，L2++高阶辅助驾驶(高速NOA、城市NOA)已经开始进入大规模推广期，此类车辆规模非常庞大，能够记录各种各样的复杂场景并积累海量训练数据。
百度Apollo、小马智行、元戎启行等专注L3/L4自动驾驶的厂商，开始与车企合作实现L2++高阶辅助驾驶商业化落地，一方面是为了增加商业盈利，另一方面也是为了收集路测数据训练为L3/L4所用，进而通过自动驾驶迭代实现闭环;此外，还有不少新势力车企也采用L2、L3/L4并行策略来布局高阶自动驾驶。
案例一：小鹏RoboTaxi与辅助驾驶研发双线并行，实现数据与能力的反哺
主机厂方面，以小鹏汽车为例，小鹏汽车在2022年就开始了对L4自动驾驶的探索，2023年4月，小鹏G9 Robotaxi获得了广州市智能网联汽车载客测试牌照，并于同年10月开始在广州地区开启抢先试体验。
小鹏布局L4自动驾驶的想法就是将Robotaxi与量产的辅助驾驶车辆双线并行共同加入训练体系，形成数据和能力双向反哺，以此实现飞跃式的数据采集效率。因为辅助驾驶的量产车可收集多种驾驶场景的数据，经过数据反哺，可以反复迭代，进而无缝带到Robotaxi中去;而开启Robotaxi测试运营，让其与辅助驾驶的主线形成良好的协同和反馈，反哺辅助驾驶。最终在2025年实现汇合，进入无人驾驶阶段。
小鹏汽车自动驾驶演进和发展
来源：佐思汽研《2024年L3/L4级自动驾驶和初创企业研究报告》
小鹏将通过数据闭环和算法的迭代向L4演进。数据闭环和自动标注系统是小鹏自动驾驶的核心竞争力，用量产车车队去采集数据，经过全自动化的标注过程，再经过扶摇自动驾驶计算中心训练，最后就可以部署到车上。
小鹏汽车自动驾驶数据闭环过程
案例二：百度开始探索L4与L2+技术共生路线
L4无人驾驶方面，百度萝卜快跑已在武汉、重庆、深圳、北京等地开启了全无人自动驾驶商业运营及测试。截至2023年9月，百度Apollo L4自动驾驶安全运营测试里程累计已超7000万公里，百度萝卜快跑订单总量已超过330万单;L2+辅助驾驶方面，2023年7月 ，百度Apollo ANP3.0领航辅助驾驶产品开始量产，首搭于极越01。
百度认为实现无人驾驶商业化的最佳路径是：前期在限定区域实现技术积累，利用L4技术降维和数据，为L2+产品做启动;后期将利用L2+产品的规模优势，收集L4所需要储备的长尾问题。
来源：百度Apollo
随着ANP3.0产品上市，这也意味着百度利用L2+数据反哺L4的规划正式开始推进。后续百度Apollo将通过在城市道路上的L2+乘用车收集和补充长尾问题，加速L4无人驾驶系统在更大范围内运营。根据百度规划，到2025年，L2+产品将跨越消费者鸿沟，L4的商业模式也将在局部区域和城市实现跑通，二者的结合将比任何单一路径都更快速、更高效地实现自动驾驶。
来源：百度Apollo
技术层面上，百度已实现L4与L2+智驾产品视觉感知方案统一、技术架构统一、地图统一、数据打通及基础设施共享。L4将持续为L2+智驾产品提供先进的技术迁移，L2数据反哺也将助力L4泛化能力提升。
L4级Robotaxi海外遇阻，国内如何继续推进商业化?
Robotaxi的商业化进程在海外受阻。2023年8月，Waymo和Cruise被允许在加州旧金山开启全天候的无人驾驶Robotaxi商业化运营。但自开启无人Robotaxi收费服务以来，Waymo和Cruise运营车辆的相关安全问题和事故接连不断，目前，Cruise在美国加州已被吊销了无人驾驶运营和上路两大许可，公司已暂停在美范围内的所有无人驾驶业务。
那么国内又应该如何继续推进Robotaxi商业化呢?Robotaxi的运营需要考虑如何与政府、主机厂、出行平台、科技公司等多方力量合作，形成有效的生态圈。目前，国内的Robotaxi市场玩家主要有：一、百度、小马智行、文远知行、Auto X等L4自动驾驶技术方案商;二、主机厂包括宝马、奥迪等传统车企，特斯拉、小鹏等造车新势力企业。
Robotaxi商业落地模式一：“铁三角”模式
RoboTaxi公司+出行平台+车企的组合是当前主流的合作方式。这种“铁三角”模式，能够发挥三方各自的优势，每一方都负责自己最擅长的部分，效率更高，能够更快地将Robotaxi推进市场，形成无人驾驶商业化场景落地的闭环。
•Robotaxi公司作为技术解决方案商，能够实现轻资产运营，借助OEM的自动驾驶平台、整车设计及制造能力，不论是量产速度，还是制造成本都更具优势;
•出行服务运营商已经拥有稳定的用户基数、完善的出行服务体验和海量的数据积累。在流量入口、用户出行数据和运营管理经验方面有很大的优势，如果缺乏出行平台的流量支持，Robotaxi企业在后续的数据积累上会非常缓慢，进而影响软件算法迭代的质量和速度;
•主机厂拥有扎实的生产制造能力，能够为Robotaxi的规模化部署提供基础设施和物理底座。
小马智行的出行平台除了自有平台PonyPilot+之外，还与吉利、广汽、一汽、上汽等车企合作，接入了曹操出行、如祺出行、T3出行、红旗智行等背靠主机厂的出行平台，实现了小马智行Robotaxi的商业运营。目前，小马智行已在北上广深四个城市布局自动驾驶无人化车队，截至2023年12月，在复杂的城区公开道路中，小马智行已累积超过2800万公里的自动驾驶路测里程。
搭载小马智行第六代自动驾驶软硬件系统的广汽丰田赛那Robotaxi车型
来源：小马智行
2024年1月，搭载了小马智行第六代自动驾驶软硬件系统的广汽丰田赛那Robotaxi车型获得了广州市南沙区商业化示范运营许可，通过小马智行的自有平台PonyPilot+和如祺出行平台上线对外收费服务。广汽丰田赛那Robotaxi的运营范围覆盖了广州南沙全域803平方公里，运营时段为包括早晚高峰期在内的8:00-22:30。
这款Robotaxi车型，由小马智行和丰田共同研发，广汽丰田承担生产任务，其中有15辆接入如祺出行平台，这也是小马智行加入如祺出行平台混合运营的第二款车型。双方通过“技术+平台”的优势互补模式，推进Robotaxi服务大规模商业化落地。
Robotaxi商业落地模式二：造车新势力入局
目前，已经明确将投入Robotaxi领域的造车新势力包括特斯拉、小鹏等。不同于铁三角相互捆绑的关系，造车新势力入局Robotaxi的优势在于：
1、拥有庞大的数据收集能力，能够更好地“喂养”软件系统;
2、在车辆成本上，OEM厂商拥有强大的供应链体系，自产Robotaxi能很好地控制成本。比如特斯拉完全自研自产一款Robotaxi车型，通过规模效应，能够显著降低Robotaxi的生产成本;
3、在流量入口上，OEM厂商用庞大的线下基础设施，如销售中心，体验中心，充电网络，以及线上的用户社群，自有APP流量入口，这些都可以持续的作为引流入口。
利用自身的资源体系，造车新势力厂商在Robotaxi中拥有更多自建生态的能力，其全栈自研的自动驾驶能力、大规模的芯片和传感器采购量、整车的量产能力，以及庞大的用户数据，将使造车新势力主导的Robotaxi在参与市场竞争时拥有更多主动性。
小鹏G9 Robotaxi前装车型
来源：小鹏汽车
小鹏Robotaxi是基于G9车型打造的，是一款完完全全的前装车型，在硬件方面没有任何的加装，仅通过软件进行功能迭代。相比于市面上其它的后装Robotaxi车型动辄几十上百万的费用，小鹏的性价比就凸显出来了，也让这一商业模式未来有了真正全面落地的可行性。
2023年4月，小鹏G9 Robotaxi正式获得广州市智能网联汽车载客测试牌照，测试范围可覆盖广州所有一般测试道路，并于2023年下半年在广州市黄埔区面向所有用户开启自动驾驶载客测试运营，用户可通过微信小程序即可呼叫小鹏G9自动驾驶汽车。最终的商业模式上，小鹏希望以硬件+软件的模式打包卖给出行公司，由出行公司采购自己的整车硬件和软件。
2023年，中国Robotaxi市场整体车辆规模已达数千台，未来，业界普遍认为，Robotaxi的潜在市场规模可以达到万亿元级别。面对潜在规模如此巨大的市场，各家企业已经不再是为了刷存在感及做示范项目加入，而是积极布局Robotaxi商业化。
此外，Robotaxi的商业化落地还少不了政策的支持和推动。目前，国内各地政府都在相继加码Robotaxi市场，已经有超过30+城市出台了智能网联相关政策。2024年1月，国家数据局等十七部门联合印发了《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》。其中提出，推进智能网联汽车创新发展，支持自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行商业化试运营试点，打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒。
新的出行生态无法在短时间内形成，不仅需要政策的推动，更需要整个行业的协力合作，共同推动技术和标准的成熟和落地，持续探索商业化落地的成熟模式。短期内，Robotaxi的商业闭环或将主要依赖于出行服务运营商和自动驾驶技术公司的协同发展。
1 L3/L4级自动驾驶政策法规和标准
1.1 自动驾驶分级和标准化
1.1.1 SAE自动驾驶分级标准（1）
1.1.2 SAE自动驾驶分级标准（2）
1.1.3 中国《汽车驾驶自动化分级》(1)
1.1.4 中国《汽车驾驶自动化分级》(2)
1.1.5 中国《汽车驾驶自动化分级》(3)
1.1.6 ISO TC22 ADAG工作组
1.1.7 ISO TC22/SC32/WG8工作组
1.1.8 ISO WP29联合国世界车辆法规协调论坛
1.1.9 ISO首个L4级自动驾驶系统国际安全标准
1.1.10 ISO 22737：L4级LSAD（低速自动驾驶）系统架构
1.2 中国自动驾驶政策法规
1.2.1 中国L3/L4级自动驾驶法规：汇总
1.2.2 中国L3/L4级自动驾驶法规：《四部委关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（1）
1.2.3 中国L3/L4级自动驾驶法规：《四部委关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（2）
1.2.4 中国L3/L4级自动驾驶法规：《四部委关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（3）
1.2.5 中国L3/L4级自动驾驶法规：《四部委关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（4）
1.2.6 中国L3/L4级自动驾驶法规：《四部委关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（5）
1.2.7 中国L3/L4级自动驾驶法规：交通运输部印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》
1.3 全球自动驾驶政策法规
1.3.1 全球自动驾驶行业迎来实质性政策推动
1.3.2 全球L3/L4级自动驾驶法规：汇总
1.3.3 全球L3/L4级自动驾驶法规：日本《道路交通法》
1.3.4 全球L3/L4级自动驾驶法规：日本自动驾驶环境建设措施
1.3.5 全球L3/L4级自动驾驶法规：日本自动驾驶发展目标
1.3.6 全球L3/L4级自动驾驶法规：日本RoAD to the L4 项目
2 L4自动驾驶市场现状
2.1 L4自动驾驶市场规模
2.1.1 中国L3/L4自动驾驶乘用车前装市场规模估算
2.1.2 中国L4自动驾驶商用领域（前装+后装）规模估算
2.1.3 中国L4自动驾驶车辆（乘用车）规模附录表-1
2.1.4 中国L4自动驾驶车辆（运营车辆）规模附录表-2
2.2 L4级自动驾驶竞争格局
2.2.1 全球L4自动驾驶市场主要参与者（1）
2.2.2 全球L4自动驾驶市场主要参与者（2）
2.2.3 主要L4自动驾驶供应商解决方案（1）
2.2.4 主要L4自动驾驶供应商解决方案（2）
2.2.5 主要L4自动驾驶供应商解决方案（3）
2.2.6 主要L4自动驾驶供应商解决方案（4）
2.2.7 主要L4自动驾驶供应商解决方案（5）
3 L4自动驾驶细分应用场景
3.1 商业模式
3.1.1 L4级自动驾驶商业化应用的限定场景
3.1.2 L4厂商商业化落地模式一：多场景布局（1）
3.1.3 L4厂商商业化落地模式一：多场景布局（2）
3.1.4 L4厂商商业化落地模式一：多场景布局（3）
3.1.5 L4厂商商业化落地模式一：多场景布局（4）
3.1.6 L4厂商商业化落地模式一：多场景布局（5）
3.1.7 L4厂商商业化落地模式二：降维应用（1）
3.1.8 L4厂商商业化落地模式二：降维应用（2）
3.2 L4落地场景-Robotaxi
3.2.1 全球Robotaxi行业商业化进展
3.2.2 RoboTaxi的商业化发展特征
3.2.3 RoboTaxi的运营模式
3.2.4 Robotaxi市场玩家一：“铁三角”模式
3.2.5 Robotaxi市场“铁三角”模式玩家总结（1）
3.2.6 Robotaxi市场“铁三角”模式玩家总结（2）
3.2.7 Robotaxi市场“铁三角”模式玩家总结（3）
3.2.8 Robotaxi市场玩家二：造车新势力入局
3.2.9 国外Robotaxi运营商统计（1）
3.2.10 国外Robotaxi运营商统计（2）
3.2.11 国内Robotaxi运营商统计（1）
3.2.12 国内Robotaxi运营商统计（2）
3.2.13 萝卜快跑/小马智行/享道Robotaxi对比（1）
3.2.14 萝卜快跑/小马智行/享道Robotaxi对比（2）
3.2.15 萝卜快跑/小马智行/享道Robotaxi对比（3）
3.2.16 中国Robotaxi规模化发展情况
3.2.17 中国Robotaxi保有量
3.3 L4落地场景-无人接驳
3.3.1 无人接驳车在城市运营中的作用
3.3.2 国内低速无人接驳供应商（1）
3.3.3 国内低速无人接驳供应商（2）
3.3.4 国内低速无人接驳供应商（3）
3.3.5 无人接驳产品（1）
3.3.6 无人接驳产品（2）
3.3.7 无人接驳产品（3）
3.3.8 RoboBus商业化运营：
3.3.9 无人接驳市场规模预测
3.3.10 部分无人接驳厂商布局情况
3.4 L4落地场景之无人配送
3.4.1 无人配送产业链
3.4.2 主要应用商布局无人配送车产品（1）
3.4.3 主要应用商布局无人配送车产品（2）
3.4.4 主要应用商布局无人配送车产品（3）
3.4.5 主要应用商布局无人配送车产品（4）
3.4.6 主要应用商布局无人配送车产品（5）
3.4.7 主要应用商布局无人配送车产品（6）
3.4.8 中国室外无人配送车市场规模预测
3.4.9 中国无人配送市场格局（1）
3.4.10 中国无人配送市场格局（2）
3.4.11 中国无人配送市场格局（3）
3.4.12 主要应用商布局无人配送车商业化运营情况（1）
3.4.13 主要应用商布局无人配送车商业化运营情况（2）
3.4.14 主要应用商布局无人配送车商业化运营情况（3）
3.4.15 无人配送商业模式
3.4.16 无人配送商业化落地的重点（1）
3.4.17 无人配送商业化落地的重点（2）
3.5 L4落地场景-自动驾驶卡车
3.5.1 自动驾驶卡车遇发展瓶颈
3.5.2 L3+/L4级自动驾驶卡车系统供应商格局
3.5.3 自动驾驶卡车发展的技术路线
3.5.4 自动驾驶卡车运营模式：矿山场景
3.5.5 自动驾驶卡车运营模式：港口场景
3.5.6 自动驾驶卡车商业落地解决方案（1）
3.5.7 自动驾驶卡车商业落地解决方案（2）
3.5.8 国内自动驾驶卡车市场玩家一（1）
3.5.9 国内自动驾驶卡车市场玩家一（2）
3.5.10 国内自动驾驶卡车市场玩家二
3.5.11 国内自动驾驶卡车市场玩家三
3.5.12 主要L4自动驾驶卡车供应商对比
3.5.13 RoboTruck方案
3.5.14 RoboTruck封闭场景应用案例
3.5.15 中国自动驾驶卡车细分市场现状——港口
3.5.16 中国自动驾驶卡车细分市场现状——矿山
3.5.17 中国自动驾驶卡车细分市场现状——园区物流
3.5.18 中国自动驾驶卡车市场规模预测
4实现L4自动驾驶量产关键技术
4.1 L4级自动驾驶关键技术：算法
4.1.1 L4级自动驾驶对算力要求更高（1）
4.1.2 L4级自动驾驶对算力要求更高（2）
4.1.3 自动驾驶算法的演进
4.1.4 自动驾驶算法：模块化算法
4.1.5 自动驾驶算法：端到端的大模型算法
4.1.6 大模型自动驾驶算法的演进
4.1.7 大模型的应用加速L3/L4自动驾驶落地
4.1.8 L4级自动驾驶算法供应商（1）
4.1.9 L4级自动驾驶算法供应商（2）
4.1.10 L4级自动驾驶算法供应商（3）
4.1.11 L4级自动驾驶算法供应商（4）
4.1.12 L4级自动驾驶算法供应商（5）
4.1.13 自动驾驶软件算法方案（1）
4.1.14 自动驾驶软件算法方案（2）
4.1.15 自动驾驶软件算法方案（3）
4.1.16 自动驾驶软件算法方案（4）
4.2 L4级自动驾驶关键技术：数据闭环
4.2.1 高阶自动驾驶向着Data-centric演进
4.2.2 数据闭环对L4自动驾驶的重要性
4.2.3 自动驾驶数据闭环技术一
4.2.4 自动驾驶数据闭环技术二
4.2.5 具备自动驾驶闭环能力的供应商
4.2.6 自动驾驶数据闭环供应商（1）
4.2.7 自动驾驶数据闭环供应商（2）
4.2.8 自动驾驶数据闭环供应商（3）
4.2.9 自动驾驶数据闭环案例一（1）
4.2.10 自动驾驶数据闭环案例一（2）
4.2.11 自动驾驶数据闭环案例二
4.2.12 自动驾驶数据闭环案例三（1）
4.2.13 自动驾驶数据闭环案例三（2）
4.2.14 自动驾驶数据闭环案例四
4.2.15 自动驾驶数据闭环案例五
4.2.16 自动驾驶数据闭环案例六
4.3 L4级自动驾驶关键技术：冗余
4.3.1 自动驾驶冗余系统供应商：制动冗余
4.3.2 自动驾驶冗余系统供应商：传感冗余
4.3.3 自动驾驶冗余系统供应商：计算冗余
4.3.4 自动驾驶冗余案例（1）
4.3.5 自动驾驶冗余案例（2）
4.3.6 自动驾驶冗余案例（3）
4.3.7 自动驾驶冗余案例（3）
4.4 L4级自动驾驶关键技术：车路云协同
4.4.1 车路协同赋能无人智慧出行
4.4.2 车路协同自动驾驶系统（车路云一体化系统）协同发展框架发布（1）
4.4.3 车路协同自动驾驶系统（车路云一体化系统）协同发展框架发布（2）
4.4.4 中国成立首个车路云一体化研究中心
4.4.5 AI大模型赋能车路云一体化，加速自动驾驶落地
4.4.6 中国首条车路云协同的L4级自动驾驶高速开通
4.4.7 车路云协同方案供应商（1）
4.4.8 车路云协同方案供应商（2）
4.4.9 车路云协同方案供应商（3）
4.4.10 车路云一体化解决方案
4.4.11 基于车路云协同的L4级自动驾驶案例
4.5 L4级自动驾驶关键技术：高精度地图与定位
4.5.1 L4级自动驾驶对高精度地图的要求（1）
4.5.2 L4级自动驾驶对高精度地图的要求（2）
4.5.3 L4级自动驾驶对高精度定位技术的要求
4.5.4 L3/L4级自动驾驶用高精度地图供应商：传统图商（1）
4.5.5 L3/L4级自动驾驶用高精度地图供应商：传统图商（2）
4.5.6 L3/L4级自动驾驶用高精度地图供应商：商用车（1）
4.5.7 L3/L4级自动驾驶用高精度地图供应商：商用车（2）
4.5.8 L3/L4自动驾驶高精地图与定位案例（1）
4.5.9 L3/L4自动驾驶高精地图与定位案例（2）
4.5.10 L3/L4自动驾驶高精地图与定位案例（3）
5 主机厂L3/L4自动驾驶解决方案
5.1 主机厂L3/L4自动驾驶布局
5.1.1 主要OEM L4级自动驾驶汽车产品和应用落地规划
5.1.2 主机厂L3/L4自动驾驶规划布局（1）
5.1.3 主机厂L3/L4自动驾驶规划布局（2）
5.1.4 主机厂L4自动驾驶方案对比（1）
5.1.5 主机厂L4自动驾驶方案对比（2）
5.1.6 主机厂典型L4方案配置
5.1.7 国内获得L3级自动驾驶道路测试牌照主机厂
5.2 小鹏汽车
5.2.1 小鹏汽车自动驾驶规划
5.2.2 小鹏自动驾驶系统演进路线
5.2.3 小鹏实现L4无人驾驶前的终极形态（1）
5.2.4 小鹏实现L4无人驾驶前的终极形态（2）
5.2.5 小鹏全场景智驾架构——XBrain
5.2.6 小鹏智驾技术底座（1）
5.2.7 小鹏智驾技术底座（2）
5.2.8 小鹏智驾技术底座（3）
5.2.9 小鹏下一代中后台能力关键
5.2.10 小鹏智驾下半场AI技术底座（1）
5.2.11 小鹏智驾下半场AI技术底座（2）
5.2.12 小鹏智驾下半场AI技术底座（3）
5.2.13 小鹏智驾下半场AI技术底座（4）
5.2.14 小鹏L4自动驾驶规划
5.3 理想
5.3.1 理想自动驾驶系统演进路线
5.3.2 理想汽车：智驾3.0算法架构
5.3.3 理想汽车智驾端到端算法底层技术（1）
5.3.4 理想汽车智驾端到端算法底层技术（2）
5.3.5 理想汽车感知算法
5.3.6 理想汽车规控算法
5.3.7 理想自动驾驶训练平台
5.3.8 理想L4自动驾驶规划
5.3.9 理想L4级自动驾驶技术底座（1）
5.3.10 理想L4级自动驾驶技术底座（2）
5.3.11 理想L4级自动驾驶技术底座（3）
5.4 奇瑞
5.4.1 奇瑞L4自动驾驶规划（1）
5.4.2 奇瑞L4自动驾驶规划（2）
5.4.3 奇瑞L4自动驾驶规划（3）i
5.4.4 奇瑞L4级自动驾驶技术底座
5.5 广汽
5.5.1 广汽L4自动驾驶布局
5.5.2 广汽Robotaxi生态布局
5.5.3 广汽L4级自动驾驶
5.5.4 广汽埃安携手无锡交通集团：建立L4级自动驾驶示范区
5.6 长城汽车
5.6.1 长城汽车L3/L4自动驾驶规划路线
5.6.2 长城汽车（毫末智行）Hpilot自动驾驶产品路线图
5.6.3 长城（毫末智行）自动驾驶3.0时代技术底座（1）
5.6.4 长城（毫末智行）自动驾驶3.0时代技术底座（2）
5.6.5 长城（毫末智行）自动驾驶3.0时代技术底座（3）
5.6.6 长城（毫末智行）自动驾驶3.0时代技术底座（4）
5.7 特斯拉
5.7.1 特斯拉自动驾驶系统算法布局
5.7.2 特斯拉FSD V12 全自动驾驶系统（1）
5.7.3 特斯拉FSD V12 全自动驾驶系统（2）
5.7.4 特斯拉FSD全自动驾驶系统算力支撑
5.8 丰田
5.8.1 丰田L4级自动驾驶方案（1）
5.8.2 丰田L4级自动驾驶方案（2）
5.8.3 丰田L4级自动驾驶方案（3）
5.9 沃尔沃
5.9.1 沃尔沃自动驾驶技术路线
5.9.2 沃尔沃L4自动驾驶方案
5.9.3 沃尔沃L4自动驾驶技术一
5.9.4 沃尔沃L4自动驾驶技术二
5.10 奔驰
5.10.1 奔驰L3自动驾驶方案（1）
5.10.2 奔驰L3自动驾驶方案（2）
5.10.3 奔驰L3自动驾驶方案（3）
5.10.4 奔驰L4自动驾驶方案
5.11 大众
5.11.1 大众L4自动驾驶方案
5.11.2 上汽大众L4自动驾驶规划
5.11.3 上汽大众L4自动驾驶平台传感器方案
5.12 上汽
5.12.1 上汽AI LAB L4自动驾驶技术（1）
5.12.2 上汽AI LAB L4自动驾驶技术（2）
5.12.3 上汽AI LAB L4自动驾驶技术（3）
5.12.4 上汽L4自动驾驶布局（1）
5.12.5 上汽L4自动驾驶布局（2）
5.13 其它车企
5.13.1 宝马L3自动驾驶方案
5.13.2 红旗L4自动驾驶技术方案
5.13.3 宇通L4自动驾驶技术方案
6 Tier 1和初创企业L4自动驾驶解决方案
6.1 Waymo
6.1.1 Waymo的L4级自动驾驶系统
6.1.2 Waymo的L4级自动驾驶技术一
6.1.3 Waymo的L4级自动驾驶技术二
6.1.4 Waymo的L4级自动驾驶技术三
6.1.5 Waymo的L4级自动驾驶技术四
6.1.6 Waymo的L4级自动驾驶技术四
6.1.7 Waymo的L4级自动驾驶技术五
6.1.8 Waymo的L4级自动驾驶技术六
6.1.9 Waymo的L4产品（1）
6.1.10 Waymo的L4产品（2）
6.1.11 Waymo推迟自动驾驶卡车Waymo Via业务
6.2 Cruise
6.2.1 Cruise自动驾驶汽车（1）
6.2.2 Cruise自动驾驶汽车（2）
6.2.3 Cruise自动驾驶汽车（3）
6.2.4 Cruise自动驾驶技术一
6.2.5 Cruise自动驾驶技术二
6.2.6 Cruise自动驾驶技术三
6.2.7 Cruise L4产品一
6.2.8 Cruise L4产品二
6.2.9 Cruise L4产品三
6.2.10 Cruise自动驾驶汽车业务全面暂停运营
6.3 Aurora
6.3.1 Aurora与大陆合作打造自动驾驶卡车运输系统Aurora Driver
6.3.2 Aurora自动驾驶系统（1）
6.3.3 Aurora自动驾驶系统（2）
6.3.4 Aurora自动驾驶技术
6.3.5 Aurora 的L4自动驾驶布局
6.4 法雷奥
6.4.1 法雷奥L3及L3+自动驾驶解决方案
6.4.2 法雷奥与滴滴合作布局L4自动驾驶
6.4.3 法雷奥与与宝马合作开发L4级自动泊车技术
6.5 百度Apollo
6.5.1 百度L4自动驾驶技术演进
6.5.2 百度L4技术一
6.5.3 百度L4技术二
6.5.4 百度L4产品一（1）
6.5.5 百度L4产品一（2）
6.5.6 百度L4产品一（3）
6.5.7 百度L4产品一（4）
6.5.8 百度L4产品一（5）
6.5.9 百度L4产品一（6）
6.5.10 百度L4产品二
6.5.11 百度L4产品三
6.5.12 百度L4产品四
6.6 小马智行
6.6.1 小马智行公司简介
6.6.2 小马智行自动驾驶业务线布局
6.6.3 小马智行坚持软硬件一体同步研发
6.6.4 小马智行发布新一代L4级自动驾驶系统
6.6.5 小马智行L4级自动驾驶系统之硬件架构（1）
6.6.6 小马智行L4级自动驾驶系统之硬件架构（2）
6.6.7 小马智行L4级自动驾驶系统之计算单元（1）
6.6.8 小马智行L4级自动驾驶系统之计算单元（2）
6.6.9 小马智行L4级自动驾驶系统之数据闭环能力
6.6.10 小马L4级自动驾驶系统应用合作：丰田
6.6.11 小马L4级自动驾驶商业化：Robotaxi（1）
6.6.12 小马L4级自动驾驶商业化：Robotaxi（2）
6.6.13 小马L4级自动驾驶商业化：Robotruck
6.7 文远知行
6.7.1 文远知行公司简介
6.7.2 文远知行自动驾驶平台
6.7.3 文远知行自动驾驶技术
6.7.4 文远知行自动驾驶核心技术
6.7.5 文远知行自动驾驶技术应用：为日产提供技术支持
6.7.6 文远知行自动驾驶技术一：数据闭环
6.7.7 文远知行自动驾驶技术二：冗余
6.7.8 文远知行自动驾驶技术三：算法
6.7.9 文远知行L4产品一：Robotaxi（1）
6.7.10 文远知行L4产品一：Robotaxi（2）
6.7.11 文远知行L4产品二：Robobus（1）
6.7.12 文远知行L4产品二：Robobus（2）
6.7.13 文远知行L4产品三：Robo Street Sweeper
6.8 AutoX
6.8.1 AutoX公司简介
6.8.2 AutoX无人驾驶系统AutoX Gen5
6.8.3 AutoX无人驾驶技术
6.8.4 AutoX L4产品：Robotaxi
6.8.5 AutoX L4产品：Robotaxi运营情况
6.8.6 AutoX坚定的走L4路线
6.9 Momenta
6.9.1 Momenta 自动驾驶战略
6.9.2 Momenta自动驾驶技术
6.9.3 Momenta自动驾驶技术：算法迭代
6.9.4 Momenta自动驾驶解决方案
6.9.5 Momenta L4产品：Robotaxi
6.10 元戎启行
6.10.1 元戎启行123N战略布局
6.10.2 元戎启行L4级自动驾驶解决方案
6.10.3 元戎启行L4自动驾驶技术（1）
6.10.4 元戎启行L4自动驾驶技术（2）
6.10.5 元戎启行L4产品一：Robotaxi
6.10.6 元戎启行L4产品二：无人集卡
6.10.7 元戎启行出海布局
6.11 华为
6.11.1 华为L4自动驾驶技术
6.11.2 华为L4自动驾驶技术量产
6.12 毫末智行
6.12.1 毫末智行乘用车自动驾驶系统
6.12.2 毫末智行无人驾驶汽车技术一（1）
6.12.3 毫末智行无人驾驶汽车技术一（2）
6.12.4 毫末智行无人驾驶汽车技术二
6.12.5 毫末智行无人驾驶汽车技术三（1）
6.12.6 毫末智行无人驾驶汽车技术三（2）
6.12.7 毫末智行L4产品一
6.12.8 毫末智行L3/L4产品二
6.13 中智行
6.13.1 中智行L4级产品一：Robotaxi
6.13.2 中智行L4级产品二：Robobus
6.14 驭势科技
6.14.1 驭势科技公司简介
6.14.2 驭势科技主要自动驾驶产品方案
6.14.3 驭势科技L4自动驾驶平台
6.14.4 驭势科技L4产品一：Robotaxi
6.14.5 驭势科技L4产品二：无人物流
6.14.6 驭势科技L4产品三：无人配送（1）
6.14.7 驭势科技L4产品三：无人配送（2）
6.14.8 驭势科技L4产品四：无人小巴
6.15 智行者
6.15.1 智行者L4级自动驾驶技术（1）
6.15.2 智行者L4级自动驾驶技术（2）
6.15.3 智行者L4产品一：Robotaxi
6.15.4 智行者L4产品二：Robobus
6.15.5 智行者L4产品三：自动驾驶物流车
6.15.6 智行者L4技术应用
6.16 轻舟智航
6.16.1 轻舟智航L4自动驾驶发展战略
6.16.2 轻舟智航L4自动驾驶技术布局
6.16.3 轻舟智航L4自动驾驶技术一：算法
6.16.4 轻舟智航L4自动驾驶技术二：轻舟矩阵
6.16.5 轻舟智航L4自动驾驶技术三：感知
6.16.6 轻舟智航L4产品一：自动驾驶商用车（1）
6.16.7 轻舟智航L4产品一：自动驾驶商用车（2）
6.16.8 轻舟智航L4产品二：Robotaxi
6.17 图森未来
6.17.1 图森未来公司简介
6.17.2 图森未来L4自动驾驶业务布局
6.17.3 图森未来自动驾驶技术供应商
6.17.4 图森未来L4自动驾驶技术（1）
6.17.5 图森未来L4自动驾驶技术（2）
6.17.6 图森未来L4自动驾驶技术（3）
6.17.7 图森未来自动驾驶商业模式
6.17.8 图森未来完成L4重卡无人化测试
6.18 智加科技
6.18.1 智加科技L4自动驾驶布局
6.18.2 智加科技L4自动驾驶规划
6.18.3 智加科技L4级自动驾驶系统
6.18.4 智加科技物流公司+主机厂+自动驾驶公司的商业模式
6.18.5 智加科技L4级自动驾驶应用（1）
6.18.6 智加科技L4级自动驾驶应用（2）
6.19 赢彻科技
6.19.1 赢彻科技自动驾驶系统演进
6.19.2 赢彻科技自研自动驾驶技术一
6.19.3 赢彻科技自研自动驾驶技术二
6.19.4 赢彻科技自研自动驾驶技术三
6.20 希迪智驾
6.20.1 希迪智驾L4产品一
6.20.2 希迪智驾L4产品二
6.21 Deepway
6.21.1 Deepway交付智能驾驶新车
6.21.2 Deepway获得路测牌照