自主移动正在从试点转向付费商业规模,无人驾驶乘车和货运现在在美国和中国多个城市产生收入。
经过十年的资本密集型研发,自动驾驶于2025年进入商业现实:完全无人驾驶的出租车现在以有意义的每周数量运行付费乘车服务,并且第一条商业无人驾驶货运线路在德克萨斯州开通。该论点基于三种融合的力量:AI/计算的阶跃式变化最终使L4感知变得可靠,监管框架允许在美国部分州和中国一线城市进行无人驾驶商业运营,以及车辆与监管员比例和每英里成本正在改善以实现盈利的单位经济拐点。这个机会远远超出了叫车服务,扩展到卡车运输、传感器和底层计算堆栈。
到2020年代后期,Goldman Sachs Research预测全球商业AV车队将从2025年的大约7,000辆扩展到2035年的数百万辆,机器人出租车将在主要城市达到规模,自动卡车运输将实现高密度货运走廊的商业化。未来十年是争夺城市覆盖率、OEM平台胜利以及感知/计算层的关键时期,获胜者将获得经常性的每英里经济效益,而不是一次性的硬件销售。采用时间、法规和安全记录将区分持久的运营商和资本消耗者。
目前将资金导入该主题的力量。
Waymo到2025年12月每周付费乘车次数达到约450,000次,几乎是2025年4月速度的两倍,全年提供约1400万次付费行程。
Tesla于2025年6月开始在奥斯汀的地理围栏区域内提供付费机器人出租车服务,使用配备车内安全监控器的Model Y车辆,标志着其首个商业自主服务。
Aurora于2025年5月在达拉斯和休斯顿之间的公共道路上推出了首个商业无人驾驶重型卡车服务,后来将路线扩展到埃尔帕索和凤凰城。
Volkswagen使用Mobileye自主技术,宣布与Uber合作,从洛杉矶开始部署机器人出租车,标志着OEM规模的车队部署路径。
结构性大盘股锚点——主题的较低方差敞口。
Tesla 以其视觉优先的方法、庞大的数据车队以及全面的自动驾驶的宏伟计划,体现了无人驾驶出租车和自主驾驶的主题;该公司旨在引领大规模向自主运输的转型。管理层预计资本支出将大幅增加,以支持未来的收入来源。
为什么兴奋: Tesla 预计明年初将推出一项重大的全自动驾驶软件更新,有可能在法律允许的情况下解锁无人监督的自主驾驶。
诚实的风险: 尽管管理层有长远眼光,但包括 AI5 芯片和新产品在内的 AI 计划支出增加可能会给自由现金流带来压力。
Waymo 在付费乘车方面领先于无人驾驶出租车市场,在盈利的特许经营权中提供了进入自主驾驶主题的多元化切入点。Alphabet 2026 财年第一季度的财报电话会议强调了对 AI 的持续投资和增长,进一步增强了 Waymo 的能力。
为什么兴奋: Waymo 不断增加的付费乘车次数,以及 Alphabet 2026 财年第一季度 22% 的总收入增长,表明其核心业务和自动驾驶计划均具有强劲的增长势头。
诚实的风险: 尽管 Waymo 取得了进展,但实现完全自主和广泛采用无人驾驶出租车的道路面临监管障碍和技术挑战,这可能会延迟商业可行性。
NVIDIA 定位为新兴的无人驾驶出租车和自动驾驶卡车市场的“镐和铲子”角色,为整个自主驾驶堆栈提供底层计算基础设施。凭借数据中心收入的显著增长以及对自由现金流再投资的承诺,NVIDIA 准备利用不断增长的 AI 基础设施需求。
为什么兴奋: NVIDIA 的数据中心收入达到 750 亿美元,同比增长 92%,表明其 AI 基础设施在不同的终端市场中需求强劲。
诚实的风险: 依赖于确保足够的供应以满足客户增长构成潜在的挑战。
具有更高上涨空间和更深潜在回撤的较小名称。
Mobileye 是高级驾驶辅助系统向完全自主驾驶扩展的更高 Beta 值体现。他们的战略依赖于众包地图和深厚的全球数据集,旨在一旦不再需要安全驾驶员,就能实现快速的地域扩张。
为什么兴奋: Mobileye 预计将在 2027 年初展示其 4.0 版本硬件,预计该硬件将商业化用于自主驾驶用例。
诚实的风险: 汽车开发时间表和 OEM 保密协议限制了公开披露,可能会延迟 Mobileye 管道中的收入转化。
非对称性: 自主驾驶采用的巨大上涨空间;汽车制造商订单时间和竞争导致的深度下跌。
Aurora Innovation 是对无人驾驶货运的投机性押注,有望扩大其自动驾驶卡车运营规模。该公司的战略投资正在推动增长,重点是扩大其无人驾驶网络并验证其第二代硬件。
为什么兴奋: 管理层预计 2026 年的收入为 1400 万美元至 1600 万美元,同比增长 400%(中点),这得益于商业价值的不断提高。
诚实的风险: Aurora 的盈利之路尚不确定,这反映在其 2026 财年第一季度 2.44 亿美元的运营亏损中。
非对称性: 商业发布的巨大上涨空间;鉴于收入前、现金消耗风险,急剧下跌。
Pony.ai 是对未来自动驾驶叫车服务的投机性押注,正在迅速扩大其无人驾驶出租车车队和地域范围。该公司的成功取决于扩大其技术规模并在竞争激烈的环境中实现盈利。
为什么兴奋: 管理层预计 2026 年无人驾驶出租车收入将增长两倍,这得益于车队扩张至全球 20 个城市的 3,000 多辆汽车。
诚实的风险: 尽管在中国主要市场实现了单位经济盈亏平衡,但鉴于其 -148.5% 的净利润率,Pony.ai 实现整体盈利的道路仍然不确定。
非对称性: 车队扩张的上涨空间;监管和执行风险导致的深度下跌。
子层和锚定每个子层的领导者。
是的——付费的无人驾驶叫车服务现在在几个城市商业运营。主题是从试点到广泛商业服务的规模扩大,这可能成为最大的物理AI市场。
像Waymo和Tesla这样的软件和车队领导者具有主要的上涨空间;像NVIDIA和Mobileye这样的芯片和传感器供应商提供了一种具有不同风险的精选和铲子路线。
逐个城市地扩展自主性,建立安全记录并实现积极的单位经济效益需要数年时间,因此这是一个耐心、高风险的建设,而不是近期的交易。
它权衡收入牵引力、研发强度和现金跑道——将盈利平台与时间线较长的预收入开发者区分开来。
时间表可能会推迟,法规因城市和国家而异,并且一些纯粹的参与者是预收入的,并且在机器人出租车经济可行之前可能需要更多资金。
AI InfrastructureAI Agents & Agentic SoftwareAmerican Industrial Renaissance
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