中国基金报记者 李树超 曹雯璟 张玲
近日，无人驾驶概念站上风口，相关个股表现活跃。与此同时，《中国智能网联汽车自动驾驶仿真测试白皮书》发布，北京、深圳、上海、武汉、重庆等地相继开展全无人自动驾驶出行服务与测试。
无人驾驶概念是短期炒作，还是有望成为中长期投资主线？无人驾驶产业链中有哪些潜在的投资机会？哪些细分领域值得关注？无人驾驶技术在场景运营和商业化过程中面临的挑战和风险又有哪些？对此，中国基金报记者采访了富国基金量化投资副总监、智能汽车ETF基金经理张圣贤，华泰柏瑞基金指数投资部副总监谭弘翔，国泰成长优选基金经理、智能驾驶投研小组负责人陈亚琼，永赢高端装备智选、永赢先进制造智选基金经理张璐，泓德基金基金经理于浩成，诺德基金基金经理谢屹，金鹰基金权益研究部基金经理助理刘忠腾。
受访公募人士表示，受政策支持、技术进步、成本降低、应用场景扩张以及商业模式创新等因素影响，无人驾驶近期成为市场热点。随着在物流、公共交通领域的应用不断拓展，无人驾驶发展前景广阔，有望成为资本市场的长期投资主线。
多因素助推无人驾驶概念大涨
中国基金报：如何看待近期无人驾驶板块逆市上涨？目前整体估值情况如何？
张圣贤：近期无人驾驶板块逆市大涨，主要受各地无人驾驶商业运营落地加速等事件刺激。目前，板块整体估值仍处于低位。
陈亚琼：萝卜快跑让市场意识到无人驾驶商业化落地的可能性，以及落地后市场规模的较大想象空间，助推无人驾驶相关个股上涨。相关个股目前估值有所分化，部分有业绩公司的估值处于历史分位的中枢偏下，部分没有业绩的公司估值较高。
谭弘翔：无人驾驶板块大涨主要源于Robotaxi试点进程获得了比较多的流量支持和舆论关注。截至7月18日，与无人驾驶概念最接近的中证智能汽车指数市盈率为33.9倍，位于近五年4.4%的历史分位数；市净率为3.2倍，位于近五年9.6%的历史分位数，估值处于较低的水平。
张璐：近期，无人驾驶板块大涨，主要得益于政策的大力支持和智能驾驶技术成熟度的显著提升。在政策层面，政府出台多项举措，促进“车路云一体化”试点应用。在产业层面，百度Apollo第六代无人车成功降本使得大规模投放无人车运营成为可能，商业化应用阶段的拐点已经到来。同时，海外厂商在自动驾驶领域也持续创新，板块估值有望随着产业发展得到重塑。
谢屹：无人驾驶具有改变用户体验的能力，预计不久的将来会在更多的城市和区域推广。这是渗透率从低位上升的一个细分领域，具有比较大的发展空间。
从估值情况看，与汽车相关的整车企业的估值较低，普遍在10~20倍；电子和计算机相关企业的绝对估值相对汽车而言较高，在20~30倍甚至更高，但相对历史水平而言，还在合理区间。另外，因为前两年的AI热炒，计算机行业内部和人工智能、算力等交叉相关标的目前估值可能存在一些“泡沫”。
于浩成：近期无人驾驶受Robotaxi、“车路云一体化”建设催化涨幅明显，而无人驾驶的高热度将提升大众用户对L3 to C功能的认知，有望加速L3高阶智能驾驶的渗透。从估值看，短期因部分标的受政策刺激和行业乐观预期的影响，涨幅已较为明显。
刘忠腾：7月18日，无人驾驶指数的最新PE-TTM是29.37倍，处于历史4.3%的分位，远低于中位数的52倍，当前整体板块的估值是非常低的。无人驾驶板块大涨，可能是受萝卜快跑订单量爆发事件的催化，事件本身的影响更偏短期。
无人驾驶有望成为长期投资主线
中国基金报：无人驾驶概念持续火爆，未来无人驾驶板块的投资价值几何？无人驾驶概念是短期爆炒，还是有望成为长期投资主线？
张圣贤：“上半场电动化，下半场智能化”，目前国内新能源汽车渗透率已接近50%，可以说新能源汽车的上半场——“电动化”进程基本完成了，下半场——“智能化”进程即将开始。过去几年，汽车厂家的营销方向也从电动化转向智能化，发布会常常重点介绍关于座舱智能化的部分，未来汽车自动驾驶会成为消费者购车时的主要考量因素。
陈亚琼：第一，技术快速迭代后在C端的应用加速，主要以特斯拉、华为车为代表；第二，类似萝卜快跑，在B端进行商业模式创新。这两个方向的发展速度核心取决于消费者的体验感，何时能趋近于零接管，何时就能迎来真正的产业拐点。行业空间非常大，只要技术在持续进步，就是值得长期关注和投资的方向。
谭弘翔：网联化、智能化对汽车传统电子电气架构和供应链结构体系都会带来颠覆性的改变，并在这个过程中为大量产业链相关公司创造巨大的发展空间。由于无人驾驶汽车产业链长、经济拉动效应大、市场空间广阔，又是人工智能、大数据、云计算、高端半导体等新兴技术的重点应用场景，有望成为“新质生产力”的主要代表，形成长期投资主线。
张璐：无人驾驶板块是当前市场的长期主线之一。根据Frost & Sulliva预测，到2030年，中国L4及以上无人驾驶技术的渗透率有望达到9.5%，市场规模或将增长至4888亿元。展望未来，技术进步、成本降低、生态完善以及政策扶持将共同推动产业快速发展，无人驾驶相关企业有望长期获益。
于浩成：得益于政策支持、技术进步、成本降低、应用场景扩张、商业模式跑通，无人驾驶长期投资价值可期，未来有望成为长期投资主线之一。从政策端看，目前政策已对高级别方案的车辆、人员、安全等方面作了明确规定，法规持续完善。技术方面，端到端等技术有望打开无人驾驶的能力边界，提升安全性。成本方面，随着行业规模化发展、技术方案迭代，单车智驾套件成本有望大幅降低。未来，无人驾驶有望在更多场景应用改造传统运营模式，提高全要素生产率。
刘忠腾：从中长期看，这是一个非常有价值的投资主线。这两年人工智能技术发展很快，无人驾驶就是人工智能技术应用最重要的领域之一。短期来看，确实偏题材投资较多，因为还有很多现实问题没有解决，如政策和立法层面的支持、技术的成熟度问题、安全性的验证等。从入局的玩家来看，目前国内走得比海外快，行业领导者Waymo尚未大规模推广，国内也仅是百度旗下萝卜快跑在做试点，其他玩家都以观望为主，试点效果好才会考虑跟进。
在物流、公共交通领域
应用发展前景广阔
中国基金报：近日，多家上市公司回应与萝卜快跑合作情况。当前无人驾驶技术处于哪个发展阶段？如何看待未来无人驾驶技术在物流和公共交通中的发展前景和空间？
陈亚琼：目前无人驾驶技术大致处于L3至L4的发展阶段，在物流和公共交通中的发展仅适用于固定园区及固定线路，或者采用加配安全员模式进行非固定线路运行。当技术达到L4至L5阶段，无人驾驶有望在更丰富的场景中铺开应用。市场空间方面，全球物流运输及公共交通的市场规模在10万亿美元左右，考虑到渗透率，预计无人驾驶市场规模未来有望接近万亿美元。
张圣贤：从技术层面看，无人驾驶技术已日趋成熟，但在商业运营上仍需等待相关政策和法规落地。由于无人驾驶能节约人力成本、增加工作时长，具有较大的成本优势，未来有望在物流和公共交通中发挥重要作用。
谭弘翔：这两年新上市的乘用车中，L3以下的高速和城区领航辅助驾驶（NOA）的渗透率快速提升，但L4及以上无人驾驶的应用依然处于初级阶段，也在做小范围的试点，商业模式还没有跑通，安全性也有待进一步验证，但未来几年在物流、公共交通、摆渡接驳、治安巡逻、环卫清扫等场景的应用进展可能会超出大家的预期。
谢屹：无人驾驶目前处于发展中高级，但还没有达到完全自动驾驶。无人驾驶在物流和公共交通的应用前景广阔，尤其是长途公路货运、夜间公共交通服务等领域，毕竟人力驾驶通常会出现疲劳、事故率较高等情况。
于浩成：无人驾驶处于从技术验证逐步走向商业化初步落地的阶段。物流和公共交通行业均是追求效率和成本优化的行业，未来随着无人驾驶的安全性提升、成本降低、成熟度不断提升，有望在物流、交通行业应用越来越广泛。
张璐：物流车、卡车等商用车的商业化落地场景推进会更容易。在末端低速无人车的应用场景更为广泛，如商超履约、快递接驳、校园配送等。
刘忠腾：萝卜快跑第六代无人车全面应用了“百度Apollo ADFM大模型+硬件产品+安全架构”的方案，支持L4（高级自动驾驶），距离最终目标L5（全自动驾驶）只差一步。物流和公共交通是无人驾驶有望最早落地的两个场景，物流主要是货运，偏中长途运输，高速路况相对简单，公共交通行驶路线也比较单一和规范。
关注整车制造、硬件、软件等
细分领域投资机会
中国基金报：无人驾驶技术的发展将影响相关产业链，如传感器供应商、芯片制造商等。无人驾驶产业链中有哪些潜在的投资机会？哪些细分领域值得关注？
于浩成：无人驾驶技术提供方、零部件（传感器、芯片等）、路侧设备和云控平台供应商、整车、无人驾驶运营方、细分行业或场景的方案提供方等值得关注。
刘忠腾：一是整车制造，从汽车整车到零部件，可以挖掘萝卜快跑的汽车供应商、零部件供应商等；二是硬件类，如激光雷达、惯导设备等；三是软件类，类似Apollo系统，这个领域未来或呈垄断格局；四是运营牌照类，主要为各地出租车运营企业。
陈亚琼：无人驾驶产业链主要包括整车制造及终端运营，三个领域值得关注：一是整车端的竞争格局重塑机会，智能驾驶有望成为下一阶段消费者选车的主要参考因素；二是零部件增量机会，如智驾芯片、域控制器、传感器等；三是终端运营商，技术成熟前看商业模式创新，技术成熟后看规模化效应。
张圣贤：随着无人驾驶商业运营逐步落地，智能汽车的发展有望加速，进而带动无人驾驶相关上游供应商的国产化，特别是目前壁垒相对较高的自动驾驶芯片领域。
谢屹：首先，无人驾驶对于整车行业是一个绕不开的竞争点。无人驾驶渗透率逐渐提升，将带动相关领域的产品需求，从硬件上的传感器、芯片、激光雷达，到软件上的高精度地图、AI算法、标准协议等。此外，相关的服务与运营、基础设施建设（智能交通系统、充电桩等）都可能产生投资机会。
张璐：算力是无人驾驶的新基建，算法、算力和数据三要素决定智驾性能。当前的智能驾驶模型普遍基于深度学习构建，随着智能驾驶等级提升以及更多的大模型算法上车，数据计算量增大带动算力需求指数式增长，各家车企加快布局高算力数据集群训练大模型。硬件层面，国内供应链成熟且具备成本优势，如摄像头、雷达、域控制器、线控底盘，国产厂商有望乘智驾之风迎来新的发展机遇。
技术端、商业模式等面临挑战
中国基金报：无人驾驶技术在场景运营和商业化过程中面临的主要挑战和风险有哪些？
陈亚琼：面临的挑战主要来自技术端，接管次数直接影响消费者体验感，在各种复杂路况下实现0接管还需要较大的技术优化。风险主要来自事故率，这同样与技术成熟度挂钩。
张圣贤：一是长尾问题，目前领先的无人驾驶技术在大部分道路情况下可以实现自动驾驶，但不排除小概率事故的发生，而少数此类事故可能导致大家对于自动驾驶的不信任陡增；二是配套制度和设施建设，目前无人驾驶责任认定仍有待法规进一步明确，同时，车辆保险、智慧道路建设等商业配套仍有待完善。
谢屹：主要挑战有新技术带来的事故责任在法律上的认定、新技术能够被应用的范围，以及新技术带来的摩擦性失业该如何解决等问题。
谭弘翔：主要是舆论压力，如安全性问题和就业问题。此外，无人驾驶最大的风险就是“不发展”，在一个开放的全球市场经济环境中，只有加快发展步伐，力争未来在全球无人驾驶市场中占有更大的份额，并尽可能掌握技术、制造和商业化标准的定义权，才能争取更大的空间。
于浩成：一是技术成熟度方面，无人驾驶要在复杂系统中做出安全性较高的决策，涉及技术架构、算法、软硬件开发等；二是法律法规方面，目前无人驾驶发展迅速，商业化运营面临法律空白的风险；三是商业模式方面，受限于技术、成本、安全性、盈利能力等因素，目前无人驾驶在封闭园区、港口等场景实现了商业模式闭环，但在公共交通等领域还没到拐点；四是在特定场景下，无人驾驶的决策可能引发伦理道德争议，无人驾驶的技术发展还可能对就业结构产生影响。
张璐：无人驾驶技术首要的挑战在于确保高度的稳定性和可靠性，包括在各种环境条件下传感器的精准度以及AI决策系统的成熟度，同时，需要完善法律法规、基础设施。此外，社会接受度也是关键。
刘忠腾：首先是技术成熟度，无人驾驶必须确保行驶过程中的绝对安全，至少事故率不能高于有人驾驶。其次是效率问题，当前普遍反映的问题有行驶速度慢、需要到指定地点乘车、道路规划不够智能等。再次是成本和盈利，萝卜快跑第六代无人车整车成本相较于前一代车下降60%，价格约20万元，但这只是显性成本。如果考虑运营网络建设、云端控制中心等，成本会更高，最终实现盈利也是一个挑战。
