随着“萝卜快跑”火到出圈，A股的无人驾驶概念也迎来了爆发。7月16日的盘面上，无人驾驶、换电等10余只概念股相继，市场也久违地出现了“6连板”的个股。市场高呼“无人驾驶奇点已至”，那么，到底哪些公司真正受益？还有哪些没有被市场挖掘？
无人驾驶奇点已至
随着无人驾驶的政策稳步推进，目前部分城市已经从道路测试、示范应用，进入到乘用车无人驾驶商业化试点的环节，并以“主驾有人→副驾有人→车内无人”的节奏逐步放开。当下，“萝卜快跑”已经于11个城市开放载人测试运营服务，并在北京、深圳、上海等地开展了全无人自动驾驶出行服务测试，目标到2024年底在武汉实现收支平衡，在2025年全面进入盈利期。
另外一边，特斯拉也将发布搭载最新FSD系统的无人驾驶出租车，享道、小马等也纷纷推出自家的无人驾驶出租车、欲抢先马斯克一步进行布局，为无人驾驶商业化再添一把火。
公开资料显示，无人驾驶出租车预计将于2026年左右实现大规模商业化，2030年有望在全球范围内得到广泛应用，2024年至2030年，中国无人驾驶出租车市场规模年复合增长率预计将达247.7%，全球无人驾驶出租车市场规模年复合增长率预计将达238.8%。
无人驾驶产业的价值链可被拆解为三个主要部分：上游的材料和零配件端、中游的生产技术端以及下游的应用服务端和基础设施。
上游包括传感器、定位系统和硬件集成等，这些组件是无人驾驶技术的基础，如激光雷达、摄像头、雷达和超声波传感器、车载通信模块等，能够使车辆通过收集周围环境的高精度数据实现周围环境感知。
中游包括整车厂和自动驾驶技术企业，负责生产、组装自动驾驶车辆或者提供相关自动驾驶技术，如高精地图、高精定位、智能交通系统等。下游则是应用服务和基础设施，如出行平台和无人驾驶出租无人驾驶出租车车队的建设和运营等。
除了这三个环节，近期的市场还反应了无人驾驶出租车将带来换电的增量：由于换电不需要人工操作，足够降低运营成本，且从时间成本的角度考虑，换电也更具有经济型。一辆电动汽车充满电需要花费30分钟到1小时，但采用换电模式只需3、5分钟，节约的时间能够提高单日订单量，有助于提前实现盈亏平衡。
受益于无人驾驶，算力竟成“核心资产”？
从本质上来讲，无人驾驶也是另一种形态的具身智能，无人驾驶的技术路径虽有激光雷达和纯视觉两种路径的分歧，但无论哪种路径，本质都是车路协同，本质上都是AI赋予了汽车“大脑”——要做到图像识别、路径规划和环境理解等功能，需要大量的AI训练和推理数据作支撑。而且，为了确保行驶高效、精确和安全，无人驾驶技术不可避免地对计算能力提出了极高的要求。
拿特斯拉来说，FSD系统之所以能处理庞大的驾驶数据，离不开背后的超级计算机和英伟达的训练能力，马斯克部署了35000台NvidiaH100服务器才解决中间的重重困难，但据他表示，预计到2024年底，这个数量还将增加到85000万台。
所以可以预见的是，随着后续无人驾驶的发展，对算力的需求还有望指数级上升，一方面会刺激搭载的AI车规级芯片，一方面还需要更强大的数据中心算力来支持AI模型的训练。此前AI初创公司Anthropic首席执行官曾作出预测：未来三年内，AI大模型的训练成本将上升至100亿美元甚至1000亿美元。那么也可以据此推测训练模型所需的硬件很可能会是制约大模型训练的关键。
因此也就能解释：为何7月16日，沉寂已久的算力板块出现批量的放量阳线——寒武纪20cm涨停、重回千亿市值，景佳微、海光信息等个股涨超8%，作手新一、北向资金以及机构席位均大手笔买入紫光股份。
（图片来源：东方财富）
开源证券研报指出，汽车智能化与AI算力产业链的紧密协同，车载计算、自动驾驶、等功能对高性能计算和实时处理能力提出了更高要求，激发了从芯片设计、硬件制造到软件算法及整体解决方案的多层次需求。半导体企业、云计算服务提供商以及AI算法开发公司纷纷加大研发投入，为实现车辆的智能化提供算力支持。
可以预见的是，在无人驾驶商业化的快速推进下，相关算力、AI芯片公司或将最先受益、实现业绩的爆发。
为此，笔者整理出了一份正宗的无人驾驶算力公司名单，并在此呈上，其中不乏有布局智能辅助驾驶算法，也有为智能驾驶提供边缘计算的公司。
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