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汽车智能驾驶行业专题报告:三重拐点临近,L3落地加速.docx
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汽车智能驾驶行业专题报告:三重拐点临近,L3 落地加速
综述:电动智能变革 智驾加速向 L3 迈进
新能源为智能化最佳载体 EE 架构升级是汽车智能升级的底层驱动力
智能化千车千面,满足个体差异化诉求。 智能驾驶: L3 自动驾驶逐步导入,解放驾驶员双手;智能空间:车载声学+
车载光学( HUD、大屏多屏、氛 围灯)+智能座椅持续增配,打造家庭、公司之外第三空间; 智能车联:人-车-路-
云高效协同,场景无限拓展。
新能源为智能化最佳载体,集中架构为底层驱动。架构:分布式向集中式发展(域融合→中央电脑),OTA 赋予 整车
持续升级进化可能;能耗:新能源汽车大容量电池可满足智能化配置高功率需求; 安全:功能安全+信息安全,保证系
统强鲁棒性和高可靠度。
海外:特斯拉 FSD 全球领先 使用率拐点临近
软硬件全栈技术能力,智驾能力全球领先
2013 年起,特斯拉即开始构建自身智能驾驶能力,历经十余年发展,逐步构建从硬件(Mobileye 到英伟达再到自研)
到软件 (从 AP 到 FSD)的全栈技术能力,智能驾驶能力全球领先; 2020 年 10 月,FSD 实现首次对外推送测试,2021
年 7 月,特斯拉向约 2,000 名美国用户推送 FSD Beta V9 版本,2022 年 9 月, 特斯拉 FSD Beta 版本的测试用户扩
大到 16 万,11 月 24 日,FSD Beta 向全部约 40 万用户开放使用权,用户数量保持持续增加。
坚持纯视觉路线 或率先落地端到端方案
坚持纯视觉技术路线:不同于其他大部分车企/Tier1,特斯拉始终坚持纯视觉感知方案,即基于摄像头的高级别智能驾
驶;开 发 Dojo 超算,应用于 4D Autopilot 神经网络训练(加入时间维度); 或率先落地端到端方案:FSD Beta
V11.4 版本完成了很多重要改进,预计 V12.0 版本将进一步升级至端到端 AI 方案,以道路场 景图像作为输入,控制参
数作为输出,并使用神经网络帮助学习,能够在输入的道路场景信息中有效提取影响驾驶决策的关键 场景特征,进而
针对每一帧场景图像,通过计算得到对应的驾驶行为的决策值,提升效率。
HW1.0 到 HW3.0:硬件持续迭代 全栈自研赋能
硬件层面,HW1.0 中的芯片和核心技术来自 Mobileye,HW2.0 版本基于英伟达 Drive PX2 芯片,并大幅提升了传感
器的数量, 前置摄像头、前后侧摄像头数目均有增加,算力也实现大幅提升, 特斯拉 HW2.5 版本相对 HW2.0 获得了
80%左右的运算性能提升, 提高了系统的可靠性和冗余性; 2019 年的 HW3.0 版本首次搭载了特斯拉自研的 FSD 芯
片,两颗独立的 FSD 芯片能够防止因功能区损坏影响运算,提高自动驾 驶的安全性,总算力 144TOPS,每秒可处理
图片 2,300 张,比 HW2.5 的算力提高了 21 倍。
HW4.0 升级:或启用 4D 毫米波雷达 算力升级摄像头分辨率提升
或启用 4D 毫米波雷达:特 斯拉在 2022 年 6 月就向 FCC 申报了 毫米波 雷达, 今年 3 月 greentheonly 曝 光特斯 拉
HW4.0 的详细资 料,HW4.0 包括 1 个高分辨率(4D)毫米波雷达、11 个摄像头模组、1 个域控单元,合计 BOM 成
本 大 约 1,500-2,100 美 元 ; 算 力 升 级 , 摄 像 头 分 辨 率 提 升 : HW4.0 算 力 有 望 较 HW3.0 提 升 三 倍 ; 特 斯 拉 FSD
(HW3.0)配备安森美 AR0136AT 的图像传 感器,像素为 123 万像素,HW4.0 摄像头变为 7 个,35 度 FOV 摄像头
取消,50°FOV 摄像头从安森美的 AR0136AT 改为索尼的 IMX490,像素增加到 543 万,其余 6 个摄像头升级为 200
万像素。
BEV+Transformer 完成时空融合 降低对激光雷达依赖
特斯拉采取的 BEV+Transformer 思路,融合时间和空间维度,能动态的获得时序特征,解决 BEV 框架下物体的遮挡问
题,让 纯视觉更加强大,更加靠近激光雷达制造 BEV 的效果; 算法逻辑(典型前融合):摄像头单目标检测后,多
相位融合形成矢量空间,根据时空系列记忆加强预判,然后将结果输出 至九头蛇头部,实现车体坐标系下的目标检测
与行为预测。
2023 年 AI Day 公布占用网络 引领工程化落地
在 2023 年 Tesla AI Day 上,特斯拉在软件算法领域公布其重点技术应用 Occupancy Network (占据网络),相比于传
统 BEV 架构,占用网络的技术本质是基于 Transformer 大模型将 2D 特征恢复为 3D 空间特征,解决通用障碍物(任
意障碍物)检测最终 实现端到端的感知算法和环境搭建; 将感知层从 2D 结构提升至 3D 结构,可以更好的将 3D 几
何信息与语义信息融合,将当前场景下遮挡、精致物体和动态物体也用 体块表示,增加整体视野域,提升路径规划效
率与自动驾驶效率,有望成为下一代自动驾驶算法的进步方向。
60 余次 OTA 升级 彰显软件实力
2021.09-2023.04 期间,特斯拉 FSD Beta 历经 60 余次 OTA 升级,更新频率高达每月 2-4 次,凸显特斯拉出色的软件
能力。 2023 年 3 月 19 日,FSD 11.3.2 版本正式大规模推送,也是 FSD Beta 真正走向成熟的标志,5 月 10 日,特斯
拉已更新至 FSD Beta 11.4.1 版本,据马斯克表示,FSD V12.0 将于下半年推出,并有望成为特斯拉的 ChatGPT 时刻。
EAP 及 FSD 价格逐步攀升 率先尝试订阅模式
特斯拉智能驾驶包分为三个类别,AP 为特斯拉车型标配,EAP 与 FSD 为选配。AP(Autopilot)是特斯拉智能驾驶的
免费标配, 也是最基础的版本;EAP(增强版自动辅助驾驶功能)在基础版上增加自动辅助导航驾驶、自动辅助变道、
智能召唤等功能,目 前中国定价 3.2 万元,海外定价 6,000 美元;FSD(完全自动驾驶能力)中国定价 6.2 万元,海外
定价 15,000 美元; 2019.03-2022.07 之间,伴随 FSD 功能升级,特斯拉 FSD 价格已提升约 2 倍,相对昂贵;2021
年年中,特斯拉上线 FSD 订阅服 务,EAP 订阅价格 99 美元/月,FSD 订阅价 199 美元/月,有望助推 FSD 渗透率提升。
北美渗透率显著高于其他区域 综合约 25%渗透
据特斯拉官方数据显示,22Q3 特斯拉 FSD 全球渗透率约 7.4%,较 19Q4 高峰时期 35.7%下降较为明显,原因包括 FSD
的价格提 升、以及 Model3/Model Y 等低价位车型销量占比提升等多重因素; 分区域看,特斯拉 FSD 在北美渗透率
显著高于亚洲与欧洲地区,22Q3 单季渗透率为 14.3%,历史综合渗透率约 25%,后续随 FSD 功能升级及使用体验感
提升,预计将呈现上升趋势。
23Q2 北美使用率快速上升,预示拐点将至
FSD 北美使用率 23Q2 较大幅度提升,预示拐点将至。根据特斯拉 5 月公布的最新数据,FSD 最新累计里程数已达 1.9
亿英里, 但该数据对应的具体截止日期并未做明确说明,中性预计在 4 月 17 日 FSD V11.4 更新后,使用率出现明显
拐点并达到 12.3%,显 著高于前期数据,预示拐点将至。
特斯拉领先原因在于业已构建全闭环、自成长的 AI 数据体系
特斯拉 FSD 北美拐点显现,智能驾驶能力领先全球。特斯拉鸟瞰图 BEV 到占用网络引领工程化落地,全闭环、自成长
的 AI 数据 体系则是根本所在。2021 年特斯拉 FSD Beta 正式公测,现已历经 60+次迭代,北美区域进展顺利。2023
年 4 月起 FSD 使用率明 显提升(FSD 累计里程数 1.9 亿英里),拐点显现,预计后续软硬件将升级至 V12.0、4.0 版
本,进一步促进效用提升。
国内:新势力领跑国内 城市 NOA 陆续落地
新势力阶段性处于第一梯队 城区成主要拓展方向
国内车企算法&硬件逻辑:视觉为主,雷达+高精地图为辅,感知多重冗余; 国内车企智能驾驶进展:1)部分车企辅
助驾驶评分高于特斯拉,主要源于对中国道 路场景的理解;但我们预计伴随特斯拉上海工厂数据中心建成,特斯拉中
国区辅助 驾驶能力将有所提升;2)2020 年底至 2022 年,蔚小理等相继推出高速导航辅助驾 驶功能;2023 年,NOA
由高速向城区迈进,以新势力为代表的自主车企(理想、小 鹏、蔚来、华为)年内均有城市辅助驾驶落地规划(为什
么拓展城区:从用户的总 用车里程上看,城市道路占到 71%,用车时长更是达到 90%)。
高速 NOA 从 1→10 城区 NOA 从 0→1
NOA(NavigateonAutopilot),即领航辅助驾驶,最早由特斯拉在 2019 年向 FSD 车型推送(可对应不同车企的“高
阶智能/ 智慧+领航/导航+自动/辅助驾驶”功能,蔚来称为 NOP+、小鹏称为 NGP、华为称为 NCA),可实现一定道
路场景范围内的 点到点智能驾驶。领航辅助可视作 ACC(自适应巡航控制)、LCC(车道居中控制)、ALC(自动变
道辅助)等功能的叠加, 在此基础上结合高精地图导航、传感器信息及规控算法调度,实现自动跟车、变道、上下匝
道、控制车速等智驾功能; 根据场景的不同,领航辅助可进一步分为高速领航和城区领航。高速领航普遍限制在特定
高速公路和城区高架路开启,城区领 航则针对复杂城区道路场景进行升级,新增信号灯识别、自动变道、自动避障等
功能。
各车企硬件配置相近 智驾功能不断更新
硬件配置方面,除特斯拉外,国内企业基本都采用激光雷达+毫米波雷达+超声波雷达+摄像头作为主要方式,智驾功能
随硬 件/软件水平提升都有不同程度更新; 价格设定方面,不同企业采用不同的配套策略,蔚来、华为采用功能包方
式定价,与特斯拉定价方式类似,理想则免费开放。
小鹏:NOA 领先国内 高阶自动驾驶持续发力
3 月 31 日,小鹏汽车官宣正式向 G9 及 P7i 用户分批推送 XNGP 第一阶段能力。XNGP 一阶段能力开放的城市包括
广州、深圳、 上海三城,小鹏 G9 Max、P7i Max 版(均为双 Orin)车型将支持城市 NGP 能力。同时,小鹏 P5 P
系列车型(带激光雷达)也 同步在上海开放城市 NGP。而在无高精地图覆盖的区域,LCC 增强版也将具备跨线绕行、
识别红绿灯并直行通过路口能力; 据规划,今年下半年,小鹏将在全国大部分主要城市开放无图区域左右转能力,使
无图区域的用户体验接近城市 NGP 的体验。 并计划 2024 年实现从车位到车位的智能导航辅助驾驶能力。
理想:首创通勤 NOA 服务终身免费
城市 NOA 加速推进,通勤 NOA 强化用户体验。理想 AD Max 3.0 的城市 NOA 将于 Q2 开始推送内测用户,到年底将
推送 100 座 国内城市,用一套技术,完全打通城市与高速,技术架构主要特征为:1)使用 NPN 特征和 TIN 网络增强
BEV 大模型,摆脱高精 地图依赖;2)使用模仿学习让规控算法做出更加人性化的决策;3)自动、全闭环的训练平台
保证大模型的持续迭代。为优化用 户体验理想首次提出了允许用户自行训练个性化的日常通勤 NOA 功能; 理想 AD
Max 3.0 城市 NOA 的软件与服务价格终身免费,无需任何订阅费用。
蔚来:硬件优势突出 最先落地高速领航
硬件水平突出:根据蔚来官网信息,最初 NIO Pilot 的计算平台选用 Mobileye EyeQ4,采用 3 个前视摄像头、4 个环
视摄像头、 5 个毫米波雷达及 12 个超声波雷达在内共计 22 个传感器组成;NAD 系统计算平台由 Mobileye 升级为更
为开放的英伟达,共计搭 载 4 颗英伟达 Orin 芯片,算力达 1,016TOPS,包括两颗主芯片、一颗备份芯片和一颗群体
智能与个性训练专用芯片; 最先落地高速领航:根据与非网整理,2020 年 10 月融入高精地图后,释放的高速场景下
点对点领航辅助驾驶功能,是国内首 家实现 NOA 高速领航落地的公司;后续 NAD 系统额外增加了 C-V2X 感知模块。
华为:ADS 2.0 推出 加速推动城市 NCA 落地
根 据 华 为 智 能 汽 车 解 决 方 案 公 众 号 官 方 信 息 , 2023 年 4 月 , 华 为 推 出 HUAWEI ADS 2.0 ( Advanced Driving
System,华为高 阶智能驾驶系统),预计 Q2 实现 5 个城市的城区 NCA 落地,并计划今年 Q3 实现 15 个无图城市的
落地,Q4 新增 30 个无图城市, 累计达 45 个无图城市城区 NCA 落地; 目前,问界 M5 智驾版搭载的 HUAWEI ADS
2.0 高阶智能驾驶系统软件包的标配功能已涵盖高速 LCC、城区 LCC、高速 NCA 等 19 项功能;选配高阶包还包括城
区 NCA、AVP(Automated Valet Parking 代客泊车辅助)及城区 LCC 增强三项功能,一次性 购买售价 36,000 元,
包年订阅价 7,200 元,包月订阅价 720 元。
城市 NOA:华为小鹏暂时领先 2023 迎来全面提升
城市 NOA 方面,华为和小鹏处于相对领先地位,两家企业均于 2022 年 9 月首次推出城市 NOA 功能,时间上领先国
内其他企业。 在技术路线方面,华为和小鹏均表示未来将使用不依赖于高精地图的 NOA 方案,并计划于 2023H2 将
城市 NOA 落地无高精地 图城市; 结合法规政策向好趋势以及数据量逐渐积累,2023 年城市 NOA 发展水平有望迎来
全面提升。
催化:数据积累助推技术迭代 法规标准逐步健全
数据量逐渐增加 有望迎来“突现时刻”
数据是智能驾驶第一生产力。国内外车企均致力于抢占“数据高地” ,背后则依赖汽车保有量支撑,特斯拉依屏保有量优
势+ 硬件标配+影子模式,数据积累量全球范围领先; 智驾有望迎来“突现时刻” 。类比 GPT 大模型,当数据量在某个
规模阈值以下,大模型性能接近随机,而超过该阈值,其性能 远高于随机,在智驾领域,不断积累行驶里程数,可能
由量变引起质变,有机会迎来“突现”时刻。
智驾数据安全影响重大 协调安全与发展为关键
自动驾驶系统主要依赖感知、决策和执行三大模块来实现, 每个模块在工作过程中会产生一系列数据,自动驾驶数据
既 由各模块的运行而产生,同时前一环节的数据也直接影响后 一环节运行的准确性; 对于数据安全,自动驾驶数据
则具备机密性、完整性和可 用性等特性。
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