隨著「蘿蔔快跑」火到出圈，A股的無人駕駛概念也迎來了爆發。7月16日的盤面上，無人駕駛、換電等10余只概念股相繼漲停，市場也久違地出現了「6連板」的個股。市場高呼「無人駕駛奇異點已至」，那麽，到底哪些公司真正受益？還有哪些沒有被市場挖掘？
無人駕駛奇異點已至
隨著無人駕駛的政策穩步推進，目前部份城市已經從道路測試、示範套用，進入到乘用車無人駕駛商業化試點的環節，並以「主駕有人→副駕有人→車內無人」的節奏逐步放開。當下，「蘿蔔快跑」已經於11個城市開放載人測試營運服務，並在北京、深圳、上海等地開展了全無人自動駕駛出行服務測試，目標到2024年底在武漢實作收支平衡，在2025年全面進入盈利期。
另外一邊，特斯拉也將釋出搭載最新FSD系統的無人駕駛出租車，享道、小馬等也紛紛推出自家的無人駕駛出租車、欲搶先馬斯克一步進行布局，為無人駕駛商業化再添一把火。
公開資料顯示，無人駕駛出租車預計將於2026年左右實作大規模商業化，2030年有望在全球範圍內得到廣泛套用，2024年至2030年，中國無人駕駛出租車市場規模年復合增長率預計將達247.7%，全球無人駕駛出租車市場規模年復合增長率預計將達238.8%。
無人駕駛產業的價值鏈可被拆解為三個主要部份：上遊的材料和零配件端、中遊的生產技術端以及下遊的套用伺服端和基礎設施。
上遊包括傳感器、定位系統和硬件整合等，這些元件是無人駕駛技術的基礎，如激光雷達、網絡攝影機、雷達和超聲波傳感器、車載通訊模組等，能夠使車輛透過收集周圍環境的高精度數據實作周圍環境感知。
中遊包括整車廠和自動駕駛技術企業，負責生產、組裝自動駕駛車輛或者提供相關自動駕駛技術，如高精地圖、高精定位、智能交通系統等。下遊則是套用服務和基礎設施，如出行平台和無人駕駛出租無人駕駛出租車車隊的建設和營運等。
除了這三個環節，近期的市場還反應了無人駕駛出租車將帶來換電的增量：由於換電不需要人工操作，足夠降低營運成本，且從時間成本的角度考慮，換電也更具有經濟型。一輛電動汽車充滿電需要花費30分鐘到1小時，但采用換電模式只需3、5分鐘，節約的時間能夠提高單日訂單量，有助於提前實作盈虧平衡。
受益無人駕駛，算力竟成「核心資產」？
從本質上來講，無人駕駛也是另一種形態的具身智能，無人駕駛的技術路徑雖有激光雷達和純視覺兩種路徑的分歧，但無論哪種路徑，本質都是車路協同，本質上都是AI賦予了汽車「大腦」——要做到影像辨識、路徑規劃和環境理解等功能，需要大量的AI訓練和推理數據作支撐。而且，為了確保行駛高效、精確和安全，無人駕駛技術不可避免地對計算能力提出了極高的要求。
拿特斯拉來說，FSD系統之所以能處理龐大的駕駛數據，離不開背後的超級電腦和輝達的訓練能力，馬斯克部署了35000台Nvidiap00伺服器才解決中間的重重困難，但據他表示，預計到2024年底，這個數量還將增加到85000萬台。
所以可以預見的是，隨著後續無人駕駛的發展，對算力的需求還有望指數級上升，一方面會刺激搭載的AI車規級芯片，一方面還需要更強大的數據中心算力來支持AI模型的訓練。此前AI初創公司Anthropic行政總裁就曾作出預測：未來三年內，AI大模型的訓練成本將上升至100億美元甚至1000億美元。那麽也可以據此推測：訓練模型所需的硬件很可能會是制約大模型訓練的關鍵。
這也就能解釋：為何在7月16日，沈寂已久的算力板塊出現批次的放量陽線——寒武紀20cm漲停、重回千億市值，景佳微、海光資訊等個股漲超8%，龍虎榜顯示，北向資金、作手新一以及機構的席位均大手筆買入紫光股份，合計超5億元。
（圖片來源：東方財富）
開源證券研報指出，汽車智能化與AI算力產業鏈的緊密協同，車載計算、自動駕駛、等功能對高效能計算和即時處理能力提出了更高要求，激發了從芯片設計、硬件制造到軟件演算法及整體解決方案的多層次需求。半導體企業、雲端運算服務提供商以及AI演算法開發公司紛紛加大研發投入，為實作車輛的智能化提供算力支持。
可以預見的是，在無人駕駛商業化的快速推進下，相關算力、AI芯片公司或將最先受益、實作業績的爆發。
為此，筆者整理出了一份正宗的無人駕駛算力公司名單，並在此呈上，其中不乏有布局智能輔助駕駛演算法的公司，也有為智能駕駛提供邊緣計算的公司。
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