互联网俊才
07-23
现在的价格，被低估的太多了啊
$禾赛-W(02525)$
$禾赛(HSAI)$
@徐君论财：
特斯拉纯视觉困局，激光雷达迎来历史性重估窗口
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</em>在加州分出胜负<em> </em></strong></p>\n<p>2016年，《特斯拉宏图第二篇章》提出无人出租车构想：车辆闲置时自己去跑网约车，打造“自主、共享、电动”的未来。</p>\n<p>2024年8月，特斯拉在加州投入158辆“有人监管”的测试车练兵，目的是收集数据并争取拿到无人出租车测试许可。</p>\n<p>具体要过两关——获得机动车管理局（DMV）的“无驾驶员测试许可”和公共事业委员会（CPUC）的“商业运营许可”。</p>\n<p>历经1年半测试，Robotaxi没能说服DMV和CPUC：</p>\n<p>DMV要求车企在真实道路进行数千小时测试，用海量数据证明智驾系统能应对各种突发情况。</p>\n<p>夜间开车，每小时遇到两三次对向车远光灯晃眼是常事儿；雨季出门，溅满车身的泥点子不会躲着摄像头……这些日常高频出现的场景会降低纯视觉系统的判断能力，DMV凭什么相信纯视觉系统在突发情况下的表现？</p>\n<p>CPUC从公众、社区角度进行评估，Robotaxi因阻碍交通、幽灵刹车等问题引发大量市民投诉，拿许可难上加难。</p>\n<p>不怕不识货，就怕货比货。Waymo先后拿到DMV和CPUC许可并获批向旧金山公众开放7*24小时网约车服务，开始规模商业化运营。截至2026年6月，Waymo在旧金山网约车市场份额超过25%。</p>\n<p>Robotaxi不仅车队规模仅为Waymo的百分之一，而且存在代际差异。</p>\n<p><strong>规模</strong></p>\n<p>根据公开信息，Waymo约有4000辆无人出租车投入商业化运营，覆盖美国11座城市并开始海外扩张（首站伦敦）。</p>\n<p>2025年，Waymo付费订单1400万。2026年6月，订单总量、周订单分别突破2000万、40万。</p>\n<p><strong>L2VSL4</strong></p>\n<p>Waymo商业化运营属于L4，而Robotaxi带安全员测试属于L2（安全员就是法律上的驾驶员，由其使用L2辅助驾驶为乘客提供“包车承运服务“）。</p>\n<p><strong><em> </em>靠信仰支撑的估值<em> </em></strong></p>\n<p>无人出租车大饼至少撑起特斯拉三分之一市值（约5000亿美元），如此拉胯的表现却似没撼动股价，原因有两个：</p>\n<p>一是华尔街只看愿意看到的，在泡沫真正破裂前“不见棺材不落泪”；</p>\n<p>二是越来越多的分析师寄希望于马斯克将SpaceX股权注入特斯拉。</p>\n<p>某知名分析师预测“2027年底前完成合并的概率超过80%”；</p>\n<p>某投行以此为由将特斯拉目标价从475美元上市至500美元；</p>\n<p>市场研究机构Wolfe Research报告显示，相当大比例的投资机构将合并预期作为看多特斯拉的核心理由。</p>\n<p>2026年2月3日，虎嗅完全基于财务数据分析推演SpaceX注入特斯拉的底层逻辑。</p>\n<p><strong><em> </em>Robotaxi败北的根子是纯视觉路线<em> </em></strong></p>\n<p>特斯拉无人出租车业务被Waymo吊打有些反直觉，因为前者的优势太明显：</p>\n<p>特斯拉深耕智驾多年，技术底蕴深厚；</p>\n<p>特斯拉有数百万辆车跑在真实世界，坐享数据飞轮；</p>\n<p>特斯拉拥有巨大产能及供应链管理能力，用于测试的车辆造价远低于Waymo；</p>\n<p>特斯拉科技光环加身，FSD被夸得神乎其技，在民众及各地政府心目中有先入为主的品牌优势。</p>\n<p>但Robotaxi却败了，最根本的原因是纯视觉方案没有获得各地监管部门认可，连测试许可都拿不下来。</p>\n<p>Robotaxi与Waymo最大的区别在于：</p>\n<p>Robotaxi死守纯视觉方案（仅有8个摄像头）且不依赖高精地图；</p>\n<p>Waymo采用激光雷达为主的多传感器整合（第六代系统采用4个激光雷达+13个摄像头+6个毫米波雷达）且依赖高精地图。</p>\n<p>两家思路有根本性差别：</p>\n<p>Waymo以安全为底线。先尽可能堆硬件，然后在不降低安全系数的前提下逐步压缩硬件成本。与前代相比，第六代系统减少了1个激光雷达、16个摄像头。</p>\n<p>Robotaxi把省钱放在第一位。先把硬件配置压到最低，然后借助数据飞轮不断优化，提高安全系数。</p>\n<p>因此，在测试过程中Waymo的安全系数曲线起点很高，然后缓慢向上；Robotaxi的安全系数起点相对低，上行是肯定的，但轨迹不确定。</p>\n<p>Robotaxi的底层逻辑与SpaceX一脉相承。猎鹰1号系列前3次发射全部失败；到猎鹰9号系列仍出现3次炸毁；回收试验失败13次。</p>\n<p>SpaceX发射火箭的成功率从零起步，逐步提高到90%以上。不载人的话炸就炸了，无人出租车测试涉及居民生命、财产安全，地方政府轻易不敢让车企在安全方面“零帧起手”。因此加州没有松口让Robotaxi搞无人测试。偌大的美国，只有德州尺度宽松，也只批了42辆测试车，其中20辆可以不配安全员。</p>\n<p>无人测试进度迟缓，使拿载客运营牌照变得遥遥无期——各州对测试里程的要求动辄数千万英里，20辆车要凑到猴年马月。</p>\n<p><strong><em> </em>纯视觉卡脖Robotaxi，FSD也无法幸免<em> </em></strong></p>\n<p>特斯拉为FSD规划了两条商业闭环（变现）路径，一是付费订阅，二是Robotaxi客运收入。</p>\n<p>用于Robotaxi车辆会进行了全面减配——全景玻璃天幕、娱乐触控屏、氛围灯、前排坐椅通风都拿掉，还降级了内饰材质、底盘及音响，主打一个能省则省。采用纯视觉路线，省掉激光雷达、毫米波雷达，主要原因也是省钱。</p>\n<p>但是Robotaxi不仅承载变现重任，也是FSD的“尖刀连”，负责闯关夺隘。“尖刀连”受阻，大部队更加难以前行。</p>\n<p>不提无人出租，世界范围内直接限制纯视觉用于高阶自动驾驶的法规正在陆续出台，例如：</p>\n<p>联合国WP.29 UN R57法规：L3级及以上车辆必须 配备多模态冗余感知系统；</p>\n<p>新泽西州S1677的法案，L3级必配毫米波雷达，L4强制搭载激光雷达；</p>\n<p>中国《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》（2026年6月公布）要求L3级自动驾驶系统具备感知冗余，不能仅依赖单一类型信号（如视觉）。</p>\n<p>中国版自动驾驶的规则的亮点是以结果为导向——在全生命周期及特殊工况下（如雨雪、浓雾、逆光等）、以时速120公里运行时，向前探测距离不小于130米，车身左右两侧探测距离不小于9米。</p>\n<p>如此一来，省去与“九漏鱼”关于初中物理的口舌之争。当浓雾使能见度低于100米，甚至50米时，什么神仙AI能让纯视觉探测距离超过130米？</p>\n<p>可叹死抱纯视觉的某些车企，还做着“马圣之下我第一的”迷梦。</p>\n<p>除了感知冗余，中国对L3级自动驾驶还提出“接管时间不低于10秒”、“强制安装黑匣子、滚动存储8小时运行数据”、“事故发生2小时内，将数据上传至监管平台”等一系列要求，这些都是特斯拉FSD目前无法满足的。</p>\n<p>可以肯定，即将入华的FSD也就是个L2级货色。</p>\n<p><strong><em> </em>羞刀难入鞘？<em> </em></strong></p>\n<p>特斯拉选择纯视觉路线的原因有两条：</p>\n<p>一是当年激光雷达太贵；</p>\n<p>二是多种信号难以顺畅融合，造成决策迟滞。</p>\n<p>今天的形势有了根本性变化：</p>\n<p><strong><em> </em>1）激光雷达不贵了</strong></p>\n<p>特斯拉确立纯视觉路线的2015年~2016年，激光雷达贵得离谱（64线雷达高达7.5万美元）且体积庞大。马斯克据此断言用激光雷达的都是傻子。</p>\n<p>SpaceX把发射火箭的成本打骨折，把回收从不可能变成可能。激光雷达为什么不是变小、变便宜？</p>\n<p>事实上，中国厂商（禾赛）已将激光雷达做成白菜价。9万的比亚迪海鸥、8万的零跑A10都配置了激光雷达。</p>\n<p>马斯克对激光雷达成本下降潜力发生误判。</p>\n<p><strong><em> </em>2）感知融合解决了</strong></p>\n<p>特斯拉认定纯视觉路线有三方面的原因：</p>\n<p>首先，当年处理雷达信号的算法“太笨”。废弃易拉罐造成的回波都有可能被识别为障碍物。如果都信雷达的，会频繁地出现幽灵刹车。相比之下，处理视觉信号发生误判的几率小很多。</p>\n<p>其次，对传摄像头、激光雷达等设备传来的信息进行融合需要复杂的算法，训练工作量极大。</p>\n<p>最后，当从多种传感器获得的数据出现冲突，会导致决策迟滞，甚至使系统陷入瘫痪。</p>\n<p>既然雷达又贵又不好用，还添乱，索性专攻纯视觉。马斯克一定不知道“兼听则明”这个东方古老智慧，“兼听”不就是从多个渠道获得信息吗？</p>\n<p>举个例子：水泥路中有前车掉落的水泥污水管，直径3米。因两者材质相同且光线不好（或有大雨、浓雾），摄像头未能识别，激光雷达发出碰撞报警。为避免数据冲突拆除激光雷达，是典型的因噎废食。</p>\n<p>如今，感知融合已被先进的国内外厂商解决了：</p>\n<p><strong>**</strong></p>\n<p>乾昆智驾不断优化传感器融合算法和决策逻辑，ADS 4.1版本的“重刹率”降低了70%，此前被吐槽的“幽灵刹车”和“加减速顿挫”基本消失。</p>\n<p>硬件方面，**推出新一代896线双光路激光雷达，分辨率较192线雷达提高了4倍。对30厘米高的障碍物能在162米外识别，15厘米高的障碍物能在120米外识别。毫米波雷达则是破雾神器。</p>\n<p><strong>比亚迪</strong></p>\n<p>比亚迪“天神之眼”采用激光雷达+毫米波雷达+摄像头多传感器融合方案。</p>\n<p>硬件方面，比亚迪较**更下本儿：</p>\n<p>选用速腾聚创的纯固态数字化EM4激光雷达（1080线~2160线），特供价1400元~2000元，最远探测距离达600米；搭载速腾凤凰(SPAD-SoC）图像处理芯片的套餐3000元~5000元；</p>\n<p>比亚迪还自研了璇玑A3芯片（4纳米制程、单颗算力700 TOPS）；</p>\n<p>璇玑A3芯片有强大的多感知融合能力，原生支持12路800万像素摄像头+5颗毫米波雷达+多颗激光雷达的同时输入与融合处理。<strong>当年特斯拉担心的多感知融合导致决策迟滞完全不存在，</strong>夜间时速150公里时能发现静态假人并及时刹停。</p>\n<p>璇玑A3并非单一功能智驾芯片，而是智能座舱、智能驾驶、智能电控三位一体的“舱驾电”芯片，数据带宽提高了60倍、系统延时压缩至8毫秒。</p>\n<p>值得注意的是，璇玑A3芯片不仅用于高阶智驾，也是人形机器人（内部代号“尧舜禹”）的“中枢”。</p>\n<p><strong>特斯拉</strong></p>\n<p>特斯拉AI5芯片专业为FSD、人形机器人及AI超级计算机设计。2026年4月成功流片，计划2027年量产。</p>\n<p>除了极致算力和海量内存外，AI5芯片异构数据并发处理能力（意涵比感知融合更广）和比亚迪璇玑A3芯片可谓异曲同工——原生支持12路摄像头、4颗毫米波雷达及多颗激光雷达，延时也压缩到毫秒级。当年，因算力不足放弃雷达是彻头彻尾的短视！</p>\n<p>AI5具备感知融合能力的缘由一想便知：Optimus不可能是纯视觉的（起码要有听觉、触觉），否则一颗鸡蛋都拿不起来（多一分力捏碎、小一分力掉落）。所以AI5必须具备低延时的多感知融合能力。这种能力机器人能用，凭什么FSD不能用？</p>\n<p>随着2027年AI5芯片大规模量产上车，特斯拉放弃纯视觉路线只是时间问题。</p>\n<p>AI5上车不难，但此前积累的百亿英里纯视觉智驾数据全部失效，只能用搭载激光雷达、毫米波雷达的新车从头开始训练，乐观估计两三年能达到“能放心用”的水平。</p>\n<p>中国车企不会原地等待，比亚迪每天训练里程达2亿公里，两三年后L4将下放至15万级车型并无限接近“零事故”。特斯拉或许永远回不到第一梯队，这是短视的代价。</p>\n<p>以下是我的拙见：</p>\n<p>从我的角度来看，纯视觉在L3以上基本被判了\"缓刑\"，全球监管和法规都在倒逼多传感器融合，这对激光雷达无疑是非常好的利好信号。</p>\n<p>比如在今年年初，禾赛被英伟达选定为DRIVE AGX Hyperion 10平台的激光雷达合作伙伴，这个平台本身就是面向L4级自动驾驶的参考架构，就是这件事的信号之一，给全球做了一个标准范本。</p>\n<p>而禾赛再加上即将量产的彩色激光雷达、即将发布的Kosmo、机器人动力模组等，上限远没有到头——它正在从一家激光雷达硬件厂商，战略升维为物理AI时代的核心基础设施提供商。</p>\n<p>简单梳理下：</p>\n<p>监管刚性需求： 中国《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》明确L3不能仅依赖单一视觉信号，UN R57、新泽西S1677等法规全球共振，纯视觉路线在L3+被系统性排除。禾赛作为全球车载激光雷达市占率第一（超40%）、中国市占率55%的绝对龙头，是这一红利的最大受益者。</p>\n<p>英伟达生态卡位： 被英伟达DRIVE Hyperion 10平台选定为唯一激光雷达合作伙伴，意味着禾赛将成为全球OEM在英伟达平台上构建L4自动驾驶系统的\"默认交钥匙方案\"，深度绑定全球自动驾驶\"卖铲人\"，两大卖铲人强强联手【狗头】。</p>\n<p>技术迭代加速： 今年内彩色激光雷达量产，从\"黑白点云\"跃迁至\"全彩视界\"，探测精度、语义理解能力质的飞跃。</p>\n<p>业绩高确定性：行业唯一全年盈利已验证盈利能力，2026年出货量指引300-350万套（翻倍），在手订单超600万套；ADAS客户覆盖全球40个汽车品牌、160+款车型，包括奔驰等海外头部OEM；机器人领域，头部机器人全绑定，成为禾赛第二增行曲线的核心引擎</p>\n<p>战略升维（物理AI深度布局）：禾赛的战略远不止\"卖激光雷达\"这么简单。公司正在从硬件供应商向物理AI基础设施提供商升维，已亮相新品Kosmo和机器人动力模组，成为行业里唯一一家感知、理解、执行的软硬一体基础设施企业</p>\n<p>当行业从\"要不要激光雷达\"转向\"激光雷达能进化到什么地步\"的时候，禾赛已经提前把L3/L4生态位、下一代感知技术（彩色）和物理AI基础设施都占住了。</p>\n<p>ps：以上纯粹个人看法，不做投资建议，个人重仓禾赛，是相关利益者。</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/02983\">$禾赛-W(02983)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">$比亚迪(002594)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/3502767768442965\">@话题虎</a></p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p>今天刷到一条新闻，对激光雷达行业算是实打实的利好——特斯拉FSD入华已经进入\"冲刺阶段\"，但其在美国的Robotaxi业务却被Waymo按在地上摩擦，根本原因正是纯视觉路线过不了监管这关。</p>\n<p>下面是原文：</p>\n<p>特斯拉FSD入华已进入“冲刺阶段”。蔚、小、理头面人物不吝溢美之辞：“震惊、全新时代的开始”、“除了特斯拉，国内没有第一梯队”、“倒逼国内企业技术迭代”……</p>\n<p>这些大佬对“遥遥领先”和“兜底儿”不服气，扎堆吹捧FSD却有一番“别美，你们连第一梯队都算不上”的意味。</p>\n<p>几位大佬也都是美国的常客，不可能没有体验过Waymo（谷歌旗下）。Waymo商业化运营的车队规模达4000辆，Robotaxi(特斯拉旗下)测试车仅30~50辆。</p>\n<p>更扎心的是，Robotaxi测试规模还在缩减：2026年1月超过200辆（其中158辆在加州湾区、42辆在德州奥斯汀市）；6月只剩40辆，其中真正投入无人监督（车上无安全员）的仅20辆左右，全部集中在奥斯汀市。</p>\n<p>特斯拉FSD推出已近10年，数百万辆车跑在路上、提供宝贵的数据；无人出租车是特斯拉两大主攻方向之一（另一个是人形机器人），撑起数千亿美元市值；况且马斯克又是不服输的性格……Robotaxi怎么会被Waymo吊打？根本原因是纯视频路线无法满足监管要求。</p>\n<p><strong><em> </em>在加州分出胜负<em> </em></strong></p>\n<p>2016年，《特斯拉宏图第二篇章》提出无人出租车构想：车辆闲置时自己去跑网约车，打造“自主、共享、电动”的未来。</p>\n<p>2024年8月，特斯拉在加州投入158辆“有人监管”的测试车练兵，目的是收集数据并争取拿到无人出租车测试许可。</p>\n<p>具体要过两关——获得机动车管理局（DMV）的“无驾驶员测试许可”和公共事业委员会（CPUC）的“商业运营许可”。</p>\n<p>历经1年半测试，Robotaxi没能说服DMV和CPUC：</p>\n<p>DMV要求车企在真实道路进行数千小时测试，用海量数据证明智驾系统能应对各种突发情况。</p>\n<p>夜间开车，每小时遇到两三次对向车远光灯晃眼是常事儿；雨季出门，溅满车身的泥点子不会躲着摄像头……这些日常高频出现的场景会降低纯视觉系统的判断能力，DMV凭什么相信纯视觉系统在突发情况下的表现？</p>\n<p>CPUC从公众、社区角度进行评估，Robotaxi因阻碍交通、幽灵刹车等问题引发大量市民投诉，拿许可难上加难。</p>\n<p>不怕不识货，就怕货比货。Waymo先后拿到DMV和CPUC许可并获批向旧金山公众开放7*24小时网约车服务，开始规模商业化运营。截至2026年6月，Waymo在旧金山网约车市场份额超过25%。</p>\n<p>Robotaxi不仅车队规模仅为Waymo的百分之一，而且存在代际差异。</p>\n<p><strong>规模</strong></p>\n<p>根据公开信息，Waymo约有4000辆无人出租车投入商业化运营，覆盖美国11座城市并开始海外扩张（首站伦敦）。</p>\n<p>2025年，Waymo付费订单1400万。2026年6月，订单总量、周订单分别突破2000万、40万。</p>\n<p><strong>L2VSL4</strong></p>\n<p>Waymo商业化运营属于L4，而Robotaxi带安全员测试属于L2（安全员就是法律上的驾驶员，由其使用L2辅助驾驶为乘客提供“包车承运服务“）。</p>\n<p><strong><em> </em>靠信仰支撑的估值<em> </em></strong></p>\n<p>无人出租车大饼至少撑起特斯拉三分之一市值（约5000亿美元），如此拉胯的表现却似没撼动股价，原因有两个：</p>\n<p>一是华尔街只看愿意看到的，在泡沫真正破裂前“不见棺材不落泪”；</p>\n<p>二是越来越多的分析师寄希望于马斯克将SpaceX股权注入特斯拉。</p>\n<p>某知名分析师预测“2027年底前完成合并的概率超过80%”；</p>\n<p>某投行以此为由将特斯拉目标价从475美元上市至500美元；</p>\n<p>市场研究机构Wolfe Research报告显示，相当大比例的投资机构将合并预期作为看多特斯拉的核心理由。</p>\n<p>2026年2月3日，虎嗅完全基于财务数据分析推演SpaceX注入特斯拉的底层逻辑。</p>\n<p><strong><em> </em>Robotaxi败北的根子是纯视觉路线<em> </em></strong></p>\n<p>特斯拉无人出租车业务被Waymo吊打有些反直觉，因为前者的优势太明显：</p>\n<p>特斯拉深耕智驾多年，技术底蕴深厚；</p>\n<p>特斯拉有数百万辆车跑在真实世界，坐享数据飞轮；</p>\n<p>特斯拉拥有巨大产能及供应链管理能力，用于测试的车辆造价远低于Waymo；</p>\n<p>特斯拉科技光环加身，FSD被夸得神乎其技，在民众及各地政府心目中有先入为主的品牌优势。</p>\n<p>但Robotaxi却败了，最根本的原因是纯视觉方案没有获得各地监管部门认可，连测试许可都拿不下来。</p>\n<p>Robotaxi与Waymo最大的区别在于：</p>\n<p>Robotaxi死守纯视觉方案（仅有8个摄像头）且不依赖高精地图；</p>\n<p>Waymo采用激光雷达为主的多传感器整合（第六代系统采用4个激光雷达+13个摄像头+6个毫米波雷达）且依赖高精地图。</p>\n<p>两家思路有根本性差别：</p>\n<p>Waymo以安全为底线。先尽可能堆硬件，然后在不降低安全系数的前提下逐步压缩硬件成本。与前代相比，第六代系统减少了1个激光雷达、16个摄像头。</p>\n<p>Robotaxi把省钱放在第一位。先把硬件配置压到最低，然后借助数据飞轮不断优化，提高安全系数。</p>\n<p>因此，在测试过程中Waymo的安全系数曲线起点很高，然后缓慢向上；Robotaxi的安全系数起点相对低，上行是肯定的，但轨迹不确定。</p>\n<p>Robotaxi的底层逻辑与SpaceX一脉相承。猎鹰1号系列前3次发射全部失败；到猎鹰9号系列仍出现3次炸毁；回收试验失败13次。</p>\n<p>SpaceX发射火箭的成功率从零起步，逐步提高到90%以上。不载人的话炸就炸了，无人出租车测试涉及居民生命、财产安全，地方政府轻易不敢让车企在安全方面“零帧起手”。因此加州没有松口让Robotaxi搞无人测试。偌大的美国，只有德州尺度宽松，也只批了42辆测试车，其中20辆可以不配安全员。</p>\n<p>无人测试进度迟缓，使拿载客运营牌照变得遥遥无期——各州对测试里程的要求动辄数千万英里，20辆车要凑到猴年马月。</p>\n<p><strong><em> </em>纯视觉卡脖Robotaxi，FSD也无法幸免<em> </em></strong></p>\n<p>特斯拉为FSD规划了两条商业闭环（变现）路径，一是付费订阅，二是Robotaxi客运收入。</p>\n<p>用于Robotaxi车辆会进行了全面减配——全景玻璃天幕、娱乐触控屏、氛围灯、前排坐椅通风都拿掉，还降级了内饰材质、底盘及音响，主打一个能省则省。采用纯视觉路线，省掉激光雷达、毫米波雷达，主要原因也是省钱。</p>\n<p>但是Robotaxi不仅承载变现重任，也是FSD的“尖刀连”，负责闯关夺隘。“尖刀连”受阻，大部队更加难以前行。</p>\n<p>不提无人出租，世界范围内直接限制纯视觉用于高阶自动驾驶的法规正在陆续出台，例如：</p>\n<p>联合国WP.29 UN R57法规：L3级及以上车辆必须 配备多模态冗余感知系统；</p>\n<p>新泽西州S1677的法案，L3级必配毫米波雷达，L4强制搭载激光雷达；</p>\n<p>中国《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》（2026年6月公布）要求L3级自动驾驶系统具备感知冗余，不能仅依赖单一类型信号（如视觉）。</p>\n<p>中国版自动驾驶的规则的亮点是以结果为导向——在全生命周期及特殊工况下（如雨雪、浓雾、逆光等）、以时速120公里运行时，向前探测距离不小于130米，车身左右两侧探测距离不小于9米。</p>\n<p>如此一来，省去与“九漏鱼”关于初中物理的口舌之争。当浓雾使能见度低于100米，甚至50米时，什么神仙AI能让纯视觉探测距离超过130米？</p>\n<p>可叹死抱纯视觉的某些车企，还做着“马圣之下我第一的”迷梦。</p>\n<p>除了感知冗余，中国对L3级自动驾驶还提出“接管时间不低于10秒”、“强制安装黑匣子、滚动存储8小时运行数据”、“事故发生2小时内，将数据上传至监管平台”等一系列要求，这些都是特斯拉FSD目前无法满足的。</p>\n<p>可以肯定，即将入华的FSD也就是个L2级货色。</p>\n<p><strong><em> </em>羞刀难入鞘？<em> </em></strong></p>\n<p>特斯拉选择纯视觉路线的原因有两条：</p>\n<p>一是当年激光雷达太贵；</p>\n<p>二是多种信号难以顺畅融合，造成决策迟滞。</p>\n<p>今天的形势有了根本性变化：</p>\n<p><strong><em> </em>1）激光雷达不贵了</strong></p>\n<p>特斯拉确立纯视觉路线的2015年~2016年，激光雷达贵得离谱（64线雷达高达7.5万美元）且体积庞大。马斯克据此断言用激光雷达的都是傻子。</p>\n<p>SpaceX把发射火箭的成本打骨折，把回收从不可能变成可能。激光雷达为什么不是变小、变便宜？</p>\n<p>事实上，中国厂商（禾赛）已将激光雷达做成白菜价。9万的比亚迪海鸥、8万的零跑A10都配置了激光雷达。</p>\n<p>马斯克对激光雷达成本下降潜力发生误判。</p>\n<p><strong><em> </em>2）感知融合解决了</strong></p>\n<p>特斯拉认定纯视觉路线有三方面的原因：</p>\n<p>首先，当年处理雷达信号的算法“太笨”。废弃易拉罐造成的回波都有可能被识别为障碍物。如果都信雷达的，会频繁地出现幽灵刹车。相比之下，处理视觉信号发生误判的几率小很多。</p>\n<p>其次，对传摄像头、激光雷达等设备传来的信息进行融合需要复杂的算法，训练工作量极大。</p>\n<p>最后，当从多种传感器获得的数据出现冲突，会导致决策迟滞，甚至使系统陷入瘫痪。</p>\n<p>既然雷达又贵又不好用，还添乱，索性专攻纯视觉。马斯克一定不知道“兼听则明”这个东方古老智慧，“兼听”不就是从多个渠道获得信息吗？</p>\n<p>举个例子：水泥路中有前车掉落的水泥污水管，直径3米。因两者材质相同且光线不好（或有大雨、浓雾），摄像头未能识别，激光雷达发出碰撞报警。为避免数据冲突拆除激光雷达，是典型的因噎废食。</p>\n<p>如今，感知融合已被先进的国内外厂商解决了：</p>\n<p><strong>**</strong></p>\n<p>乾昆智驾不断优化传感器融合算法和决策逻辑，ADS 4.1版本的“重刹率”降低了70%，此前被吐槽的“幽灵刹车”和“加减速顿挫”基本消失。</p>\n<p>硬件方面，**推出新一代896线双光路激光雷达，分辨率较192线雷达提高了4倍。对30厘米高的障碍物能在162米外识别，15厘米高的障碍物能在120米外识别。毫米波雷达则是破雾神器。</p>\n<p><strong>比亚迪</strong></p>\n<p>比亚迪“天神之眼”采用激光雷达+毫米波雷达+摄像头多传感器融合方案。</p>\n<p>硬件方面，比亚迪较**更下本儿：</p>\n<p>选用速腾聚创的纯固态数字化EM4激光雷达（1080线~2160线），特供价1400元~2000元，最远探测距离达600米；搭载速腾凤凰(SPAD-SoC）图像处理芯片的套餐3000元~5000元；</p>\n<p>比亚迪还自研了璇玑A3芯片（4纳米制程、单颗算力700 TOPS）；</p>\n<p>璇玑A3芯片有强大的多感知融合能力，原生支持12路800万像素摄像头+5颗毫米波雷达+多颗激光雷达的同时输入与融合处理。<strong>当年特斯拉担心的多感知融合导致决策迟滞完全不存在，</strong>夜间时速150公里时能发现静态假人并及时刹停。</p>\n<p>璇玑A3并非单一功能智驾芯片，而是智能座舱、智能驾驶、智能电控三位一体的“舱驾电”芯片，数据带宽提高了60倍、系统延时压缩至8毫秒。</p>\n<p>值得注意的是，璇玑A3芯片不仅用于高阶智驾，也是人形机器人（内部代号“尧舜禹”）的“中枢”。</p>\n<p><strong>特斯拉</strong></p>\n<p>特斯拉AI5芯片专业为FSD、人形机器人及AI超级计算机设计。2026年4月成功流片，计划2027年量产。</p>\n<p>除了极致算力和海量内存外，AI5芯片异构数据并发处理能力（意涵比感知融合更广）和比亚迪璇玑A3芯片可谓异曲同工——原生支持12路摄像头、4颗毫米波雷达及多颗激光雷达，延时也压缩到毫秒级。当年，因算力不足放弃雷达是彻头彻尾的短视！</p>\n<p>AI5具备感知融合能力的缘由一想便知：Optimus不可能是纯视觉的（起码要有听觉、触觉），否则一颗鸡蛋都拿不起来（多一分力捏碎、小一分力掉落）。所以AI5必须具备低延时的多感知融合能力。这种能力机器人能用，凭什么FSD不能用？</p>\n<p>随着2027年AI5芯片大规模量产上车，特斯拉放弃纯视觉路线只是时间问题。</p>\n<p>AI5上车不难，但此前积累的百亿英里纯视觉智驾数据全部失效，只能用搭载激光雷达、毫米波雷达的新车从头开始训练，乐观估计两三年能达到“能放心用”的水平。</p>\n<p>中国车企不会原地等待，比亚迪每天训练里程达2亿公里，两三年后L4将下放至15万级车型并无限接近“零事故”。特斯拉或许永远回不到第一梯队，这是短视的代价。</p>\n<p>以下是我的拙见：</p>\n<p>从我的角度来看，纯视觉在L3以上基本被判了\"缓刑\"，全球监管和法规都在倒逼多传感器融合，这对激光雷达无疑是非常好的利好信号。</p>\n<p>比如在今年年初，禾赛被英伟达选定为DRIVE AGX Hyperion 10平台的激光雷达合作伙伴，这个平台本身就是面向L4级自动驾驶的参考架构，就是这件事的信号之一，给全球做了一个标准范本。</p>\n<p>而禾赛再加上即将量产的彩色激光雷达、即将发布的Kosmo、机器人动力模组等，上限远没有到头——它正在从一家激光雷达硬件厂商，战略升维为物理AI时代的核心基础设施提供商。</p>\n<p>简单梳理下：</p>\n<p>监管刚性需求： 中国《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》明确L3不能仅依赖单一视觉信号，UN R57、新泽西S1677等法规全球共振，纯视觉路线在L3+被系统性排除。禾赛作为全球车载激光雷达市占率第一（超40%）、中国市占率55%的绝对龙头，是这一红利的最大受益者。</p>\n<p>英伟达生态卡位： 被英伟达DRIVE Hyperion 10平台选定为唯一激光雷达合作伙伴，意味着禾赛将成为全球OEM在英伟达平台上构建L4自动驾驶系统的\"默认交钥匙方案\"，深度绑定全球自动驾驶\"卖铲人\"，两大卖铲人强强联手【狗头】。</p>\n<p>技术迭代加速： 今年内彩色激光雷达量产，从\"黑白点云\"跃迁至\"全彩视界\"，探测精度、语义理解能力质的飞跃。</p>\n<p>业绩高确定性：行业唯一全年盈利已验证盈利能力，2026年出货量指引300-350万套（翻倍），在手订单超600万套；ADAS客户覆盖全球40个汽车品牌、160+款车型，包括奔驰等海外头部OEM；机器人领域，头部机器人全绑定，成为禾赛第二增行曲线的核心引擎</p>\n<p>战略升维（物理AI深度布局）：禾赛的战略远不止\"卖激光雷达\"这么简单。公司正在从硬件供应商向物理AI基础设施提供商升维，已亮相新品Kosmo和机器人动力模组，成为行业里唯一一家感知、理解、执行的软硬一体基础设施企业</p>\n<p>当行业从\"要不要激光雷达\"转向\"激光雷达能进化到什么地步\"的时候，禾赛已经提前把L3/L4生态位、下一代感知技术（彩色）和物理AI基础设施都占住了。</p>\n<p>ps：以上纯粹个人看法，不做投资建议，个人重仓禾赛，是相关利益者。</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/02983\">$禾赛-W(02983)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">$比亚迪(002594)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/3502767768442965\">@话题虎</a></p></body></html>","text":"今天刷到一条新闻，对激光雷达行业算是实打实的利好——特斯拉FSD入华已经进入\"冲刺阶段\"，但其在美国的Robotaxi业务却被Waymo按在地上摩擦，根本原因正是纯视觉路线过不了监管这关。 下面是原文： 特斯拉FSD入华已进入“冲刺阶段”。蔚、小、理头面人物不吝溢美之辞：“震惊、全新时代的开始”、“除了特斯拉，国内没有第一梯队”、“倒逼国内企业技术迭代”…… 这些大佬对“遥遥领先”和“兜底儿”不服气，扎堆吹捧FSD却有一番“别美，你们连第一梯队都算不上”的意味。 几位大佬也都是美国的常客，不可能没有体验过Waymo（谷歌旗下）。Waymo商业化运营的车队规模达4000辆，Robotaxi(特斯拉旗下)测试车仅30~50辆。 更扎心的是，Robotaxi测试规模还在缩减：2026年1月超过200辆（其中158辆在加州湾区、42辆在德州奥斯汀市）；6月只剩40辆，其中真正投入无人监督（车上无安全员）的仅20辆左右，全部集中在奥斯汀市。 特斯拉FSD推出已近10年，数百万辆车跑在路上、提供宝贵的数据；无人出租车是特斯拉两大主攻方向之一（另一个是人形机器人），撑起数千亿美元市值；况且马斯克又是不服输的性格……Robotaxi怎么会被Waymo吊打？根本原因是纯视频路线无法满足监管要求。 在加州分出胜负 2016年，《特斯拉宏图第二篇章》提出无人出租车构想：车辆闲置时自己去跑网约车，打造“自主、共享、电动”的未来。 2024年8月，特斯拉在加州投入158辆“有人监管”的测试车练兵，目的是收集数据并争取拿到无人出租车测试许可。 具体要过两关——获得机动车管理局（DMV）的“无驾驶员测试许可”和公共事业委员会（CPUC）的“商业运营许可”。 历经1年半测试，Robotaxi没能说服DMV和CPUC： DMV要求车企在真实道路进行数千小时测试，用海量数据证明智驾系统能应对各种突发情况。 夜间开车，每小时遇到两三次对向车远光灯晃眼是常事儿；雨季出门，溅满车身的泥点子不会躲着摄像头……这些日常高频出现的场景会降低纯视觉系统的判断能力，DMV凭什么相信纯视觉系统在突发情况下的表现？ CPUC从公众、社区角度进行评估，Robotaxi因阻碍交通、幽灵刹车等问题引发大量市民投诉，拿许可难上加难。 不怕不识货，就怕货比货。Waymo先后拿到DMV和CPUC许可并获批向旧金山公众开放7*24小时网约车服务，开始规模商业化运营。截至2026年6月，Waymo在旧金山网约车市场份额超过25%。 Robotaxi不仅车队规模仅为Waymo的百分之一，而且存在代际差异。 规模 根据公开信息，Waymo约有4000辆无人出租车投入商业化运营，覆盖美国11座城市并开始海外扩张（首站伦敦）。 2025年，Waymo付费订单1400万。2026年6月，订单总量、周订单分别突破2000万、40万。 L2VSL4 Waymo商业化运营属于L4，而Robotaxi带安全员测试属于L2（安全员就是法律上的驾驶员，由其使用L2辅助驾驶为乘客提供“包车承运服务“）。 靠信仰支撑的估值 无人出租车大饼至少撑起特斯拉三分之一市值（约5000亿美元），如此拉胯的表现却似没撼动股价，原因有两个： 一是华尔街只看愿意看到的，在泡沫真正破裂前“不见棺材不落泪”； 二是越来越多的分析师寄希望于马斯克将SpaceX股权注入特斯拉。 某知名分析师预测“2027年底前完成合并的概率超过80%”； 某投行以此为由将特斯拉目标价从475美元上市至500美元； 市场研究机构Wolfe Research报告显示，相当大比例的投资机构将合并预期作为看多特斯拉的核心理由。 2026年2月3日，虎嗅完全基于财务数据分析推演SpaceX注入特斯拉的底层逻辑。 Robotaxi败北的根子是纯视觉路线 特斯拉无人出租车业务被Waymo吊打有些反直觉，因为前者的优势太明显： 特斯拉深耕智驾多年，技术底蕴深厚； 特斯拉有数百万辆车跑在真实世界，坐享数据飞轮； 特斯拉拥有巨大产能及供应链管理能力，用于测试的车辆造价远低于Waymo； 特斯拉科技光环加身，FSD被夸得神乎其技，在民众及各地政府心目中有先入为主的品牌优势。 但Robotaxi却败了，最根本的原因是纯视觉方案没有获得各地监管部门认可，连测试许可都拿不下来。 Robotaxi与Waymo最大的区别在于： Robotaxi死守纯视觉方案（仅有8个摄像头）且不依赖高精地图； Waymo采用激光雷达为主的多传感器整合（第六代系统采用4个激光雷达+13个摄像头+6个毫米波雷达）且依赖高精地图。 两家思路有根本性差别： Waymo以安全为底线。先尽可能堆硬件，然后在不降低安全系数的前提下逐步压缩硬件成本。与前代相比，第六代系统减少了1个激光雷达、16个摄像头。 Robotaxi把省钱放在第一位。先把硬件配置压到最低，然后借助数据飞轮不断优化，提高安全系数。 因此，在测试过程中Waymo的安全系数曲线起点很高，然后缓慢向上；Robotaxi的安全系数起点相对低，上行是肯定的，但轨迹不确定。 Robotaxi的底层逻辑与SpaceX一脉相承。猎鹰1号系列前3次发射全部失败；到猎鹰9号系列仍出现3次炸毁；回收试验失败13次。 SpaceX发射火箭的成功率从零起步，逐步提高到90%以上。不载人的话炸就炸了，无人出租车测试涉及居民生命、财产安全，地方政府轻易不敢让车企在安全方面“零帧起手”。因此加州没有松口让Robotaxi搞无人测试。偌大的美国，只有德州尺度宽松，也只批了42辆测试车，其中20辆可以不配安全员。 无人测试进度迟缓，使拿载客运营牌照变得遥遥无期——各州对测试里程的要求动辄数千万英里，20辆车要凑到猴年马月。 纯视觉卡脖Robotaxi，FSD也无法幸免 特斯拉为FSD规划了两条商业闭环（变现）路径，一是付费订阅，二是Robotaxi客运收入。 用于Robotaxi车辆会进行了全面减配——全景玻璃天幕、娱乐触控屏、氛围灯、前排坐椅通风都拿掉，还降级了内饰材质、底盘及音响，主打一个能省则省。采用纯视觉路线，省掉激光雷达、毫米波雷达，主要原因也是省钱。 但是Robotaxi不仅承载变现重任，也是FSD的“尖刀连”，负责闯关夺隘。“尖刀连”受阻，大部队更加难以前行。 不提无人出租，世界范围内直接限制纯视觉用于高阶自动驾驶的法规正在陆续出台，例如： 联合国WP.29 UN R57法规：L3级及以上车辆必须 配备多模态冗余感知系统； 新泽西州S1677的法案，L3级必配毫米波雷达，L4强制搭载激光雷达； 中国《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》（2026年6月公布）要求L3级自动驾驶系统具备感知冗余，不能仅依赖单一类型信号（如视觉）。 中国版自动驾驶的规则的亮点是以结果为导向——在全生命周期及特殊工况下（如雨雪、浓雾、逆光等）、以时速120公里运行时，向前探测距离不小于130米，车身左右两侧探测距离不小于9米。 如此一来，省去与“九漏鱼”关于初中物理的口舌之争。当浓雾使能见度低于100米，甚至50米时，什么神仙AI能让纯视觉探测距离超过130米？ 可叹死抱纯视觉的某些车企，还做着“马圣之下我第一的”迷梦。 除了感知冗余，中国对L3级自动驾驶还提出“接管时间不低于10秒”、“强制安装黑匣子、滚动存储8小时运行数据”、“事故发生2小时内，将数据上传至监管平台”等一系列要求，这些都是特斯拉FSD目前无法满足的。 可以肯定，即将入华的FSD也就是个L2级货色。 羞刀难入鞘？ 特斯拉选择纯视觉路线的原因有两条： 一是当年激光雷达太贵； 二是多种信号难以顺畅融合，造成决策迟滞。 今天的形势有了根本性变化： 1）激光雷达不贵了 特斯拉确立纯视觉路线的2015年~2016年，激光雷达贵得离谱（64线雷达高达7.5万美元）且体积庞大。马斯克据此断言用激光雷达的都是傻子。 SpaceX把发射火箭的成本打骨折，把回收从不可能变成可能。激光雷达为什么不是变小、变便宜？ 事实上，中国厂商（禾赛）已将激光雷达做成白菜价。9万的比亚迪海鸥、8万的零跑A10都配置了激光雷达。 马斯克对激光雷达成本下降潜力发生误判。 2）感知融合解决了 特斯拉认定纯视觉路线有三方面的原因： 首先，当年处理雷达信号的算法“太笨”。废弃易拉罐造成的回波都有可能被识别为障碍物。如果都信雷达的，会频繁地出现幽灵刹车。相比之下，处理视觉信号发生误判的几率小很多。 其次，对传摄像头、激光雷达等设备传来的信息进行融合需要复杂的算法，训练工作量极大。 最后，当从多种传感器获得的数据出现冲突，会导致决策迟滞，甚至使系统陷入瘫痪。 既然雷达又贵又不好用，还添乱，索性专攻纯视觉。马斯克一定不知道“兼听则明”这个东方古老智慧，“兼听”不就是从多个渠道获得信息吗？ 举个例子：水泥路中有前车掉落的水泥污水管，直径3米。因两者材质相同且光线不好（或有大雨、浓雾），摄像头未能识别，激光雷达发出碰撞报警。为避免数据冲突拆除激光雷达，是典型的因噎废食。 如今，感知融合已被先进的国内外厂商解决了： ** 乾昆智驾不断优化传感器融合算法和决策逻辑，ADS 4.1版本的“重刹率”降低了70%，此前被吐槽的“幽灵刹车”和“加减速顿挫”基本消失。 硬件方面，**推出新一代896线双光路激光雷达，分辨率较192线雷达提高了4倍。对30厘米高的障碍物能在162米外识别，15厘米高的障碍物能在120米外识别。毫米波雷达则是破雾神器。 比亚迪 比亚迪“天神之眼”采用激光雷达+毫米波雷达+摄像头多传感器融合方案。 硬件方面，比亚迪较**更下本儿： 选用速腾聚创的纯固态数字化EM4激光雷达（1080线~2160线），特供价1400元~2000元，最远探测距离达600米；搭载速腾凤凰(SPAD-SoC）图像处理芯片的套餐3000元~5000元； 比亚迪还自研了璇玑A3芯片（4纳米制程、单颗算力700 TOPS）； 璇玑A3芯片有强大的多感知融合能力，原生支持12路800万像素摄像头+5颗毫米波雷达+多颗激光雷达的同时输入与融合处理。当年特斯拉担心的多感知融合导致决策迟滞完全不存在，夜间时速150公里时能发现静态假人并及时刹停。 璇玑A3并非单一功能智驾芯片，而是智能座舱、智能驾驶、智能电控三位一体的“舱驾电”芯片，数据带宽提高了60倍、系统延时压缩至8毫秒。 值得注意的是，璇玑A3芯片不仅用于高阶智驾，也是人形机器人（内部代号“尧舜禹”）的“中枢”。 特斯拉 特斯拉AI5芯片专业为FSD、人形机器人及AI超级计算机设计。2026年4月成功流片，计划2027年量产。 除了极致算力和海量内存外，AI5芯片异构数据并发处理能力（意涵比感知融合更广）和比亚迪璇玑A3芯片可谓异曲同工——原生支持12路摄像头、4颗毫米波雷达及多颗激光雷达，延时也压缩到毫秒级。当年，因算力不足放弃雷达是彻头彻尾的短视！ AI5具备感知融合能力的缘由一想便知：Optimus不可能是纯视觉的（起码要有听觉、触觉），否则一颗鸡蛋都拿不起来（多一分力捏碎、小一分力掉落）。所以AI5必须具备低延时的多感知融合能力。这种能力机器人能用，凭什么FSD不能用？ 随着2027年AI5芯片大规模量产上车，特斯拉放弃纯视觉路线只是时间问题。 AI5上车不难，但此前积累的百亿英里纯视觉智驾数据全部失效，只能用搭载激光雷达、毫米波雷达的新车从头开始训练，乐观估计两三年能达到“能放心用”的水平。 中国车企不会原地等待，比亚迪每天训练里程达2亿公里，两三年后L4将下放至15万级车型并无限接近“零事故”。特斯拉或许永远回不到第一梯队，这是短视的代价。 以下是我的拙见： 从我的角度来看，纯视觉在L3以上基本被判了\"缓刑\"，全球监管和法规都在倒逼多传感器融合，这对激光雷达无疑是非常好的利好信号。 比如在今年年初，禾赛被英伟达选定为DRIVE AGX Hyperion 10平台的激光雷达合作伙伴，这个平台本身就是面向L4级自动驾驶的参考架构，就是这件事的信号之一，给全球做了一个标准范本。 而禾赛再加上即将量产的彩色激光雷达、即将发布的Kosmo、机器人动力模组等，上限远没有到头——它正在从一家激光雷达硬件厂商，战略升维为物理AI时代的核心基础设施提供商。 简单梳理下： 监管刚性需求： 中国《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》明确L3不能仅依赖单一视觉信号，UN R57、新泽西S1677等法规全球共振，纯视觉路线在L3+被系统性排除。禾赛作为全球车载激光雷达市占率第一（超40%）、中国市占率55%的绝对龙头，是这一红利的最大受益者。 英伟达生态卡位： 被英伟达DRIVE Hyperion 10平台选定为唯一激光雷达合作伙伴，意味着禾赛将成为全球OEM在英伟达平台上构建L4自动驾驶系统的\"默认交钥匙方案\"，深度绑定全球自动驾驶\"卖铲人\"，两大卖铲人强强联手【狗头】。 技术迭代加速： 今年内彩色激光雷达量产，从\"黑白点云\"跃迁至\"全彩视界\"，探测精度、语义理解能力质的飞跃。 业绩高确定性：行业唯一全年盈利已验证盈利能力，2026年出货量指引300-350万套（翻倍），在手订单超600万套；ADAS客户覆盖全球40个汽车品牌、160+款车型，包括奔驰等海外头部OEM；机器人领域，头部机器人全绑定，成为禾赛第二增行曲线的核心引擎 战略升维（物理AI深度布局）：禾赛的战略远不止\"卖激光雷达\"这么简单。公司正在从硬件供应商向物理AI基础设施提供商升维，已亮相新品Kosmo和机器人动力模组，成为行业里唯一一家感知、理解、执行的软硬一体基础设施企业 当行业从\"要不要激光雷达\"转向\"激光雷达能进化到什么地步\"的时候，禾赛已经提前把L3/L4生态位、下一代感知技术（彩色）和物理AI基础设施都占住了。 ps：以上纯粹个人看法，不做投资建议，个人重仓禾赛，是相关利益者。 $禾赛-W(02983)$ $特斯拉(TSLA)$ $比亚迪(002594)$ @话题虎","highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"link":"https://laohu8.com/post/588786927424352","repostId":0,"isVote":1,"tweetType":1,"commentLimit":10,"symbols":["002594","02983","TSLA","BYDDY","01211"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":9866,"optionInvolvedFlag":false,"subscribersOnly":false,"subscribersOnlyAccessible":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":700,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":["02525","HSAI"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":54,"optionInvolvedFlag":false,"subscribersOnly":false,"subscribersOnlyAccessible":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/588839653762160"}
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