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AI+汽車:智能駕駛將駛向何方?端到端大模型有望2025大規(guī)模落地

來源:國聯(lián)證券      編輯:創(chuàng)澤      時間:2024/9/19      主題:其他   [加盟]

報告深入分析了智能駕駛行業(yè)的現(xiàn)狀和未來趨勢,強調(diào)技術(shù)進步和政策支持是推動行業(yè)發(fā)展的雙重動力。報告預(yù)計,隨著車路云、Robotaxi和L2+J別自動駕駛技術(shù)的成熟,智能駕駛將迎來商業(yè)化落地和滲透率的快速增長。

從何而來:技術(shù)完善,智駕進入百花齊放階段

共享出行或成為未來主要方向,G階智能駕駛與共享出行相互促進,未來保持融合進化,G階智駕或帶來安全和效率的提升。落地來看,受益于政策支持力度增大和消費者支付意愿增強,國內(nèi)具備智能駕駛更好的發(fā)展環(huán)境。國內(nèi)通過多個方向?qū)崿F(xiàn)落地:

(1)車路云 2020-2023年的標準建立后,2024年開始進入城市商業(yè)化落地階段;

(2)Robotaxi在多輪選代后目前技術(shù)進入相對成熟階段;

(3)L2+目前占比為 9.3%,滲透率進入“5%-30%”階段,有望加速撬動消費需求。政策選代,車路云、單車智能、Robotaxi 協(xié)同加速,G階智駕進入百花齊放的“綻放”階段。

殊途同歸:落地方式差別,結(jié)果具備強互通性

智能駕駛研發(fā)參與者持續(xù)增加,不同維度加速推進G階功能。Robotaxi采用“躍進式”方式,單車智能采用“漸進式”方式,從研發(fā)和落地方式上存在明顯差別。Robotaxi 與單車智能傳感器和計算方式G度一致,有望實現(xiàn)“1+1>2”的效果。我們認為G階功能技術(shù)具備互通性,端到端大模型加速迭代,數(shù)據(jù)規(guī)模和算力規(guī)模成為車企的核心競爭能力。車路云、單車智能、Robotaxi有望成為加速G階智能駕駛落地的三駕馬車,端到端等大模型應(yīng)用有望加速G階智能駕駛功能落地。

駛向何方:模型驅(qū)動,2025年功能或大規(guī)模落地

端到端大模型是智能駕駛未來落地的主要路徑。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分簡化運算步驟,減少人工特征提取的需要,打通從感知到?jīng)Q策的全過程,訓(xùn)練上將智能駕駛的核心生產(chǎn)力從研發(fā)人員轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和算力,有望憑借算力積累實現(xiàn)功能選代。智能駕駛端到端大模型是重要的垂直類模型,2025年有望實現(xiàn)大規(guī)模落地。車端從模型和硬件兩個維度完成升J,模型上探索端到端模型上限,世界模型、VLM 等加速端到端能力提升。硬件上電子電氣架構(gòu)升J,算力集中傳感器成本逐步下探。

商業(yè)模式:車企有望實現(xiàn)智能駕駛盈虧平衡

車企未來有望實現(xiàn)智能駕駛維度的盈虧平衡。

(1)Robotaxi 通過成本下探實現(xiàn)單車的盈虧平衡,而后通過泛化能力實現(xiàn) Robotaxi 維度下商業(yè)模式的盈虧平衡。

(2)單車智能,通過功能優(yōu)化帶動銷量及智駕車型占比的雙重提升,終實現(xiàn)營收和毛利率水平的提升,直觀反應(yīng)在財務(wù)數(shù)據(jù)中。

(3)技術(shù)輸出,通過架構(gòu)及算法等方式完成對其他車企智能化水平的提升,從而實現(xiàn)營業(yè)收入來源的增加和擴張。



附件:AI+汽車:智能駕駛將駛向何方?端到端大模型有望2025大規(guī)模落地






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