（来源：华泰证券研究所）

华泰研究新推出产业访谈栏目《问途》，首发 " 科技系列 " 第一期。栏目立足新一轮产业变革浪潮，从一线视角、技术落地实效出发，致力于从产业链全局审视技术演进与供需重构。

通过与产业领袖与投资专家进行深度对话，我们试图透过技术迭代与商业化落地的底层逻辑，探寻驱动中长期经济增长的新动能，为研判产业趋势提供实证参照。

《问途 · 科技》第一期，我们走进小马智行，对话其创始人、首席技术官（CTO）楼天城。

楼天城，业内称其为 " 楼教主 "，他连续 11 年获 TopCoder 中国区冠军、两次谷歌全球编程挑战赛冠军，曾在 Google X（Waymo）从事无人车技术开发，也曾任百度无人驾驶事业部技术委员会主席。2016 年创立小马智行，短短数年，便将 L4 级自动驾驶从实验室推向了规模量产与商业化落地的前沿。

当 " 世界模型 " 从学术概念变成行业口头禅，Robotaxi 该如何破局？本期深度对话，楼天城从底层技术范式、商业化落地策略、跨界竞争格局，以及 AI 时代的人才法则等多个维度，给出了一线答案。

02:56 纯视觉 vs 多传感器，两大阵营的分化与融合

05:32 新一代传感器展望：4D 毫米波与 6D 激光雷达的潜力

06:34 L3 是必经之路还是历史过渡？

07:32 世界模型与 Agentic AI：如何提升研发效率

09:33 AI Coding 最近几个月对技术发展带来的变革

11:57 虚拟仿真 vs 真实路测：真正价值在于能在虚拟世界中大量试错

14:59 车端算力迷思：算力是否越堆越好？

16:38 国产算力芯片的生态布局

17:25 对标 Waymo：小马智行如何做到 " 成本下降，体验不降 "？

20:23 Robotaxi 扩张版图：政策、民众意愿与商业密度的考量

22:56 安全的双标：成为 " 基础设施 " 后的 " 零容忍 "

25:14 路线抉择：Robotaxi 和 Robotruck 两大开放场景

28:25 AI Coding 时代的人机协作：向 AI 证明人的存在价值

30:13 如何培养 AI 时代的人才？

【竞争格局与终局推演】

31:56 五大阵营角力终局：科技公司、车企、出行平台与巨头，谁领风骚？

35:16 私家车会消亡吗？" 定制目的车 " 与移动 " 第四空间 " 的商业愿景

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04:51 在前生成时代，纯视觉的好处是，只有视觉可以直接利用互联网上的视频数据；进入后生成时代，数据量已经不是它的主要瓶颈，生成能力和成本下降导致变化。我更推崇最新的传感器技术。

08:39 我觉得领先世界模型已经对整个自动驾驶进步过程有非常强的驱动。车的很多能力的进步，其实已经由 AI 来驱动了，通过 Agent Loop 的方式。

09:04 换种更通俗说法，今天在小马我们有很多技术改进的方向，比如说刚刚车开得好不好，其实全部被 AI 化了，甚至可以把整个小马内部研发，当成这个模型的使用者。

11:22 由 AI Coding 所开始的 AI 一旦能写代码能带来的效果，可远比一些模型的反应要大得多。很多原来我们靠模型都做不了的事，代码只要写几行就可以做，而且关键这个写代码过程不再依赖人来写，它是 AI 自己去写，并且它能够自己去不断把代码写得更好，就 AgentLoop 能不断改进，对很多 AI 的应用会有巨大的突破。

14:45 虚拟世界主要是试错成本（低），它能够真正穷举试错空间，这可能也是为什么很多家到一定水平之后，它们会进入虚拟世界来训练很重要的原因。

17:46 降成本不降体验，是一个基本原则。近几年我们成本逐步下降，目前和 Waymo 的成本差距大概相当于美元和人民币币种的差异……我们能用 1000 元人民币的雷达，达到几千美元雷达一样的实际效果……用便宜的雷达，相对应的是升级更强的软件，才能达到一样的效果。

20:07 AI 是为了改善人类生活，做到人工做不到的一些体验，这是我们的目的。Robotaxi 希望大家去享受自动驾驶，并为此支付比较合理的价格。

23:36 这个叫 Double standard（安全的双标），是业内很著名的说法，应该也算 debate。

24:03 当你在一个区域内有成百上千辆车的时候，它的使用者会自动把它当成一个基础建设，人对基础设施要求比 individual 高，这是很正常的。我们电梯需要非常稳定，飞机需要非常安全。

我们做 AI 就是为了提供更好的体验，这是一个对体验者来说最基本的要求。

除了安全之外，包括舒适、行驶的效率，都是如此当然本身从技术上来说就是做得明显比人好、更安全，接近零容忍状态。

26:57 我还是很期待车辆当开始能够自己驾驶之后，车内的体验能够跟今天相比有很大的升级，比如方向盘、仪表盘那些都是为了驾驶的，但没有之后可以做会议空间，可以做我们说的第四空间，这件事情只有 Robotaxi 能够给我们。

29:20 某种程度上来看，我们今天已经处在一个关键阶段，人类需要思考如何与 AI 配合来完成很多事情。另一个维度看，我们正在努力向 AI 证明，我们有存在的价值。

29:49 我辈可能一生最大的贡献之一，就是能够找到一条人与 AI 共存的方式。

30:40 在 AI 时代，（关于培养和筛选人才）我先用一个词表达实际的状态叫两极分化，就是它其实是好和不好差别变得更大了…

但本质就是说 AI 最近快速发展，也是这几个月的事情，所以我觉得真正想在 AI 时代能够有影响力的人，他需要一些实际的应用场景来帮助他提升跟 AI 配合或者是驾驭 AI 这种能力。

33:36 我们说的是无人驾驶……大家需要去真正去拥抱，从 " 有人 " 到 " 无人 " 之间这个差别……比如说我造的都是有人开的车，但很多经验其实在造无人车的时候，其实可能反而是负担……如何做运营，其实这也是很重要…作为科技公司来说，至少在一定规模运营的领先的都是科技公司，另一个原因也是因为它们没有受这个包袱的影响。

37:05 需求上讲，（未来）私家车会变少，像今天很多人拥有马车，不会消亡，却不会让它上路行驶……其实是产品形态的变化、新需求的产生以及道路设施的相关变化。这可能才是我真正看好的十年二十年之后，L4 自动驾驶能否给社会带来改变。

38:01 （关于私家车是否需要升级到 L4），第一感受会觉得今天 L2 升级到 L4，其实不是这个过程……当你拥有私家车的时候，你出门是想自己开车还是想 Relax 在里面睡一觉……这个带来的价值是巨大的，它不只是一个辅助让你轻松，而是可以在里面真正做自己的事情。

因为很多的车主对于一个 L2 系统或者他能不能在里面休息，休息这个词已经很有问题了…… 其实我们很难保证每个人都能很好的理解，这个过程还是非常痛苦的。