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Baidu Luobo Kuaipaoの車両運行台数の大規模な増加と損益分岐点の接近により、Robotaxi（自動運転タクシー）に対する市場の利益予想はマイナスからプラスに転じた。少し前まで、北京と上海はインテリジェントネットワークタクシーに関する政策を緩和してきたが、最近、流通市場におけるロボタクシー株の概念が過熱し続けている。

7月15日、晋江オンライン、大中交通、星王裕達、天舞科技など多くのコンセプト株が株式取引の変更に関する発表を行い、リスクを警告した。その中でも、Jinjiang Online と Xingwang Yuda は市況の波の中で 5 回連続で板を獲得しました。

錦江オンラインは、スマートタクシーのコンセプトが最近市場で高い注目を集めていることに同社が気づいたと発表した。現在、同社の関連会社と関連パートナーの一部が、嘉定区と臨港市の指定エリアでスマートネットワーク接続の無人車両を運行している。上海新都市タクシー実証運行活動。上記の実証運用活動はまだ実験段階であり、基本的に収益は発生しません。今後の事業展開は依然として不確実であり、短期的には当社の経営活動に重大な影響を与えるものではありません。

錦江オンラインの主な事業は自動車旅客輸送、コールドチェーン物流などであると報じられている。錦江オンラインは2023年の年次報告書の中で、同社がインテリジェントなネットワーク化された車両運用を積極的に展開していると述べた。同時に、Jinjiang Online は、上海でインテリジェント ネットワーク レンタル デモンストレーション運用の資格を取得した最初の企業の 1 つでもあります。

今年6月初旬、錦江オンラインは投資家交流プラットフォーム上で、同社の子会社である錦江汽車がPony.aiと1年間の協力契約を締結し、嘉定に操業資格、安全責任者の訓練、操業指導を提供すると発表した。晋江リースの子会社である晋江は、Pony.ai が技術、車両、運営プラットフォームなどを提供しているが、提携は終了した。

スターネットユダは同日、株式取引変更の発表を発表し、持続可能な発展を確実にするために、同社は引き続き民生分野への投資を増やし、低空経済、低地経済の3つの方向で発展の機会を掴むと述べた。軌道相互接続と自動運転。コンポーネントに関しては、StarNet Yuda の衛星通信、慣性航法、光電ポッド、レーダーなどはすべて自動運転のキーテクノロジーであり、完成車に関しては、StarNet Yuda はナビゲーション、計測、および自動運転の技術を提供できます。制御などをサポートしており、経路計画、自動追跡、地図の自己構築などの機能も実装でき、構造化された道路と非構造化された道路に適しています。

スターネット湯田氏は特に、自動運転分野における慣性航法やその他の製品の需要の高まりは同社の将来の業績にプラスの影響を与えるが、関連製品の大規模な応用や推進にはまだ不確実性が多いと強調した。

フォルクスワーゲン・トランスポーテーションは、最近市場で注目されているインテリジェント・コネクテッド・ビークルに注目していると述べたが、このモデルはまだ実験段階にあり、同社にとって基本的に収益は得られない。短期的には、当社の営業活動に重大な影響を与えることはありません。

7月15日夜、過去5営業日で三重上場企業となった天舞科技は株式取引に関する発表を発表した。同社の現在の事業は主に、車両のインターネットに基づく都市公共交通機関の運行管理のためのデジタルソリューションを提供することである。自動運転などの技術は存在しない。車体制御やアルゴリズム関連製品はBaidu Luobo Kuaipaoと連携していない。

Tianmai Technologyは、2020年にBaiduと協力枠組み協定を締結したと発表した。両社の協力は主に、配車、乗客流動統計、電子停止標識などの製品を提供する分野に限定されている。関連プロジェクトからの収益は会社全体の営業収益の比較的大きな割合を占めており、規模は小さく、会社全体の業績に重大な影響を及ぼしません。

7月15日、多くの上場企業も投資家交流プラットフォームを通じて同社の自動運転事業のレイアウト進捗状況を公開した。その中で、Hongying Intelligent は、同社の自動運転衛生車両は活発な研究開発段階にあると述べ、同社は市場のニーズを満たし、強力な技術サポートを提供する効率的で安全かつインテリジェントな自動運転衛生ソリューションの発売に取り組んでいると述べた。都市の衛生作業。

Wanma Technologyの完全子会社であるUka Technologyは、公式Weiboアカウントを通じて、Uka Technologyの「エンドパイプ-クラウド-エッジ」総合自動運転ソリューションが顧客のデータ収集、処理、トレーニングのフルリンクデータ機能を満たすことができると発表した。 、およびシミュレーションは、自動車会社やロボタクシー会社が、高い回収コスト、高いコンプライアンス要件、不十分なデータ閉ループ機能などの問題点を解決するのに役立ちます。

編集者: ペン・ボー

校正：楊淑信