近期自動(dòng)駕駛迎來密集政策催化。據(jù)證券日報(bào)報(bào)道自動(dòng)駕駛“車內(nèi)無人”試點(diǎn)在北京正式開放，澎湃新聞報(bào)道百度智行等三家企業(yè)15輛車獲得浦東新區(qū)首批發(fā)放的無駕駛?cè)似嚨缆窚y試牌照，標(biāo)志著無人駕駛開啟新的征程。

在更廣闊的乘用車方面，國內(nèi)車企陸續(xù)開啟“城市NOA”內(nèi)測，下半年有望開發(fā)全國可用的“通勤NOA”。

對此，西部電子上周在報(bào)告中表示，自動(dòng)駕駛奇點(diǎn)來臨，23年是高級別輔助駕駛突破元年，未來將加速滲透。

【資料圖】

其中，算力是車企打造自動(dòng)駕駛能力的核心，大模型等AI算法的出現(xiàn)正推動(dòng)自動(dòng)駕駛算法變革，開源證券在7月9日的報(bào)告中表示，未來能夠良好適配Transformer算法并幫助其在車載平臺(tái)落地的公司有望占得先機(jī)。

自動(dòng)駕駛奇點(diǎn)來臨

西部電子指出，自動(dòng)駕駛奇點(diǎn)來臨，23年是高級別輔助駕駛突破元年。

NOA導(dǎo)航輔助駕駛可實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航時(shí)自動(dòng)駛?cè)牖蝰偝龈咚俟凡淼拦δ堋?3年是城市NOA 0-1突破元年，未來將加速滲透。

此外，23年下半年國內(nèi)一線城市有望率先出臺(tái)L3法規(guī)，帶動(dòng)高級別自動(dòng)駕駛（L3及以上）快速發(fā)展。高級別輔助駕駛（L3及以上）安全是核心，激光雷達(dá)仍是必備。

車企開啟算力側(cè)“競賽”

算力是打造自動(dòng)駕駛能力的核心，車企開啟“軍備競賽”。

根據(jù)開源證券介紹，自動(dòng)駕駛算法通常包含感知、預(yù)測、規(guī)劃模塊，同時(shí)輔助一些地圖、定位等模塊，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能的落地，而大模型等AI算法的出現(xiàn)正推動(dòng)自動(dòng)駕駛算法變革。

在感知端，特斯拉以及小鵬、理想等國內(nèi)企業(yè)已經(jīng)使用Transformer+BEV以及占用網(wǎng)絡(luò)（OccupancyNetwork）實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)障礙物識(shí)別、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，逐步擺脫高精地圖的限制，使得城市NOA能夠在無高精地圖的城市中迅速鋪開；

在決策端，目前仍以規(guī)則算法為主，但是通過引入帶有打分機(jī)制的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使得決策端具備一定學(xué)習(xí)能力，能夠盡可能多地學(xué)習(xí)人類司機(jī)的經(jīng)驗(yàn)；

在規(guī)控端，依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基于人工智能的規(guī)控算法日益走向臺(tái)前。人工智能模型能夠更加平滑的以“類人”的方式對駕駛行為進(jìn)行處理，泛化能力強(qiáng)、舒適性好，應(yīng)對復(fù)雜場景的能力大幅提升。

進(jìn)一步來看，自動(dòng)駕駛算法變革帶動(dòng)云端算力軍備競賽，而邊緣端芯片格局有望被重塑。

1、自動(dòng)駕駛算法變革帶動(dòng)云端算力軍備競賽

開源證券指出：

大量的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練、自動(dòng)標(biāo)注、仿真等工作需要完成，算力成為車企打造自動(dòng)駕駛能力的核心，決定著車企的算法迭代效率和上限。

特斯拉表示其總算力在2024年將沖刺100EFlops，而國內(nèi)領(lǐng)先玩家亦不遑多讓，紛紛構(gòu)建自有的數(shù)據(jù)中心，為自身算法和數(shù)據(jù)的迭代和積累鋪平道路。

2022年8月，小鵬汽車與阿里云共同宣布在內(nèi)蒙古烏蘭察布建成自動(dòng)駕駛智算中心“扶搖”，用于自動(dòng)駕駛。2023年1月吉利汽車也聯(lián)合阿里云推出吉利星睿智算中心，理想汽車在2023年同樣與火山引擎合作在山西布局智算中心，蔚來等諸多車廠亦積極推動(dòng)自有或云端算力的構(gòu)建。

2、芯片對Transformer適配性將影響未來競爭格局

開源證券指出，Transformer大模型對芯片架構(gòu)提出新的要求，芯片對Transformer適配性將影響未來芯片的競爭格局。

芯片架構(gòu)決定著算法運(yùn)行效率，近年隨著Transformer算法風(fēng)靡AI界，特斯拉引領(lǐng)下，Transformer在自動(dòng)駕駛行業(yè)被廣泛使用。與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)相比，Transformer算法對算力要求更高、芯片的運(yùn)算精度更高、算子復(fù)雜度更高。

鑒于上述特點(diǎn)，不少芯片廠商推出了可針對Transformer加速的芯片產(chǎn)品。開源證券認(rèn)為：

未來，能夠良好適配Transformer算法并幫助其在車載平臺(tái)落地的公司有望占得先機(jī)。自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)加速成熟，配套公司全面受益BEV+Transformer大模型的自動(dòng)駕駛算法構(gòu)建形式被市場廣為接受。

總的來看，開源證券表示，2023年將陸續(xù)看到各大車企紛紛落地自己的城市輔助駕駛相關(guān)車型，行業(yè)呈現(xiàn)百花齊放的狀態(tài)，無疑將助力整個(gè)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈走向繁榮。

本文主要摘取自開源證券《自動(dòng)駕駛算法變革開啟算力側(cè)“競賽”》、西部電子《自動(dòng)駕駛奇點(diǎn)來臨，L3/L3+智能駕駛加速滲透》

風(fēng)險(xiǎn)提示及免責(zé)條款 市場有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎。本文不構(gòu)成個(gè)人投資建議，也未考慮到個(gè)別用戶特殊的投資目標(biāo)、財(cái)務(wù)狀況或需要。用戶應(yīng)考慮本文中的任何意見、觀點(diǎn)或結(jié)論是否符合其特定狀況。據(jù)此投資，責(zé)任自負(fù)。

關(guān)鍵詞：