港股配资 无人驾驶出租车持续引发关注 机构称距离盈利仍有较大差距
上个交易日，上证综指跌 0.93%，深证成指跌 1.54%，创业板指跌 1.62%，科创 50 跌 0.91%，沪深 300 跌 0.85%，上证 50 跌 0.6%，中证 500 跌 1.7%，中证 1000 跌 2.43%，深证 100ETF 跌1.16%。两市成交额为 5819.62 亿元，较前一交易日增加约 71 亿元。北向资金净流出 22.0 亿元，前一交易日净流出 30.5 亿元。申万一级行业中，表现最好的行业分别为：公用事业(0.87%)，银行(0.48%)港股配资，电子(-0.47%)。表现最差的行业分别为： 房地产(-2.98%)，传媒(-3.18%)，计算机(-3.4%)。市场总体延续弱势调整格局，成交量连续地量，场内信心不足。对于指数而言，当前资金避险情绪促使市场仍处于震荡寻底阶段，存量资金博弈下关注中报业绩带动的行业分化轮动。在基本面回暖或政策驱动资金风险偏好改善前，趋势性反弹概率不大；不过指数当前处于底部区间，下跌空间相对有限，在小盘股风险进一步出清后，可以考虑牛市价差策略，在锁定最大亏损的情况下博弈短线反弹机会。若认为下方价位具有支撑，可进一步叠加卖出虚值看跌期权增厚，组为牛三腿策略。
纽约联储的消费者预期调查显示，1 年通胀预期从 3.2%回落至 3%，一定程度打消了市场的再通胀担忧，贵金属高位回落。欧洲方面，经济数据仍然不佳，欧元区 7 月 Sentix 投资者信心指数为-7.3，大幅低于预期值 0，不过欧央行官员对降息仍十分谨慎，诺特昨日表示，没有理由在 7 月降息，下一次真正可能降息的会议是在 9月。总体来看，市场仍然期待美联储 9 月开启降息，不过通胀担忧的减弱意味着贵金属商品属性支撑的弱化，当前金银比或略有低估。操作上，做多金银比。沪金 2408 参考区间 550-570 元/克，沪银 2408 参考区间 7900-8300 元/千克。
近期百度“萝卜快跑”成为社交网络热门话题，同时引发市场关注。根据报道，7月百度旗下自动驾驶出行服务萝卜快跑武汉市订单量大量增长，单日单车峰值超20单，与出租车司机单日订单情况达到同一水平。
受益于这一热点，百度集团-SW(09888.HK)上周大涨。截至上周五收盘，全周累计上涨15.16%。
当前无人驾驶出租车发展到哪个程度？
海通国际指出，从能力来看，从算法架构看，百度萝卜快跑当前采用的仍是基于高精地图的模块化方案，即“感知-决策-控制”分治法。其中感知模块为“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”多传感器融合的神经网络算法，决策归控模块为传统ruled-based算法，即由人工编写的规则逻辑。
随着cornercase持续解决以及远程安全员监控兜底，可以做到安全运行水平，但行驶表现不够灵活拟人，尤其在较为复杂的路况下博弈能力偏弱，较能够完全替代人类司机的理想Robotaxi仍有较大差距。横向对比现阶段量产乘用车所搭载方案，他们认为从算法层面百度萝卜快跑较头部城市无图NOA性能并未拉开明显差距。
机构称距离盈利还有较大差距
根海通国际测算，从收入端看，萝卜快跑目前主要因较低的每单里程和较高补贴折扣而影响总营收，其中低里程主要由当前偏向保守合规的策略取向以及较弱的博弈能力导致订单时长较长所致；从费用端看，车辆折旧、远程安全员和路端地勤支持是高费用的主要因素。
因此港股配资，影响盈利的主要因素在于造车成本和自动驾驶算法的迭代进展，前者根据百度ApolloDay2024披露第六代车型RT6成本已经下探至20.46万元，后者将决定Robotaxi能否从车到人实现运营提效。
对此该券商给出5个假设：
*车辆成本：当前Robotaxi单车成本约48万元，未来车型成本可降至20万元水平，折旧年限为8年。
*计价：当前Robotaxi计价水平高于网约车，但补贴折扣较大，随技术和运营持续优化，计价水平和折扣会大幅下降；假设补贴均由平台承担。
*运营时长：Robotaxi全年除维保均可持续运行，全年运营天数远高于网约车；无需休息，单日接单上限高于网约车。
*运营费用：根据现行《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》规定，Robotaxi需至少按1:3的人车比配备远程安全员，随技术和运营优化进步以及法规更新，安全员配比将持续下降，路端地勤支持和空驶率也将得到优化。
*暂不考虑平台运行（如云端计算、运维）和研发成本。
无人驾驶出租车将往何处？
海通国际指出，从自动驾驶算法架构的发展路径来看，基本经历了基于高精地图的模块化方案到无图模块化方案，再到刚刚兴起的端到端方案。其中第一阶段通过“Transformer+BEV”的感知架构，实现了从有图到无图的进步，让感知定位更具
有泛化能力；第二阶段在AI大模型技术的浪潮下，深度神经网络算法从感知进一步拓展至归控，其对自动驾驶传统长尾问题所表现出的极强泛化能力有望打破现有主流方案的发展瓶颈，同时其数据驱动的特性也使该路线迭代速度大幅提升。
过去L4和L2级别自动驾驶分别由初创公司、软件大厂和供应商/整车厂领导发展，而在技术路径上均采用分治法思路，近年来随着模块化方案瓶颈逐步显现，双方技术差距持续缩小。
而在端到端新路径下，玩家格局或将大幅改变：首先，传统主流方案下头部玩家在感知模块基本均实现“Transformer+BEV”的无图方案落地，差距主要取决于归控模块的规则代码积累，端到端路径将所有玩家拉到统一起跑线。
其次是端到端路径实现了自动驾驶算法从规则驱动到数据驱动的转变，甚至使之从技术问题转化为工程问题，因而数据和算力成为竞争的重点。
因此，海通国际认为，头部整车厂和华为系依托其大量智能汽车带来巨量数据和其更大的资金体量得以支持算力开支，在端到端时代有望占据发展的主动权。
