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国盛证券-计算机行业周报:哪些要素决定了自动驾驶水平?-241117

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发表于 2024-12-11 09:37:16 | 显示全部楼层 |阅读模式

算法:从传统规控到端到端,ADAS算法迈入新时代。2024年3月,特斯拉在自动驾驶领域取得了重大飞跃,发布了FSDBeta v12.3更新。FSDBeta v12.3版本是完全基于端到端神经网络的解决方案,旨在模拟更自然、更人性化的驾驶。相比传统规控方案,端到端算法的优点在于无损的信息传递、完全由数据驱动、具备学习能力更具泛化性,因此成为了最新的主流技术方向。跟随特斯拉的步伐,许多国内厂商也开始切入端到端技术路线,华为鸿蒙智行已在ADS 3.0版本中引入端到端技术,带来驾驶体验的提升;小鹏、理想等其他国内主机厂商也在争相推进端到端技术。

  数据:汽车行驶数据可反哺算法,形成数据飞轮的持续迭代。1)数据是自动驾驶训练的食粮,根据Tesla官方披露资料,自2024年FSDv12发布以来,FSD累计驾驶里程数的增长就进入了斜率更高的轨道,以更快的速度上行,而根据Tesla AI官方推特披露,截至2024/10/24,Tesla的车队现在在FSD监督下累计行驶距离已经超过20亿英里,其中超过50%是在V12上完成的。2)国内厂商中,华为数据积累快速增长,截至2024/11/9累计智驾里程数已达9.3亿公里。截至2024年9月,理想汽车智能驾驶总里程数也达到24.1亿公里。

  算力:算力是训练基础,没有大规模算力就没有优秀自动驾驶算法。算力是一切AI算法的基础,没有大规模算力就如巧妇难为无米之炊,天然抬高了智驾自研入场门槛。截至2024Q3特斯拉算力规模已超6万张H100,预计到24年底将拥有接近9万张H100之巨的规模。国内车企亦进入算力军备竞赛,蔚小理等新势力车企纷纷扩张算力资源,华为是当前国内算力资源相对最强的玩家,算力规模约为7.5 EFLOPS。算力储备成本巨大,对车企的资金及渠道能力提出挑战,利好实力雄厚领军玩家。

  人才:高质量核心人才引领自动驾驶产业尖端技术发展,车企开启抢人大战。自动驾驶的发展需要高质量核心人才的引领,进入端到端技术后人才门槛进一步提升。例如,特斯拉AI团队前总监Andrej Karpathy就是具备深度AI背景的顶尖科学家,曾是openAI创始成员,任内推动了特斯拉自动驾驶的计算机视觉部分的进步。国内车企也已发动“抢人大战”,具备大厂自动驾驶背景的稀缺人才受追捧,前图森未来中国CTO王乃岩加入小米,小鹏汽车则计划招募4000名人才,主要为AI、大模型、智驾等方面的开发者。

  品牌建设能力:鸿蒙智行品牌影响力持续提升。根据IT之家报道,华为于2023年11月9日宣布华为智选车业务升级为鸿蒙智行。根据证券时报报道,2024年7月,华为披露,鸿蒙智行2024年上半年累计交付194207辆汽车,登上中国新势力品牌上半年销量第一。

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