智能驾驶行业专题：算法篇：AI赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告 | 2023年08月07日超 配智能驾驶行业专题算法篇：AI 赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代核心观点行业研究·行业专题汽车·汽车零部件超配·维持评级证券分析师：唐旭霞联系人：杨钐0755-819818140755-81982771tangxx@guosen.com.cnyangshan@guosen.com.cnS0980519080002市场走势资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理相关研究报告《汽车智能化月报系列（五）-5 月 L2 级及以上渗透率 34%，小鹏与大众达成技术合作协议》 ——2023-07-31《汽车智能化月报系列（四）-2023 年 4 月 L2 级及以上渗透率同比提升 6pct，小鹏城市 NGP 在北京开放》 ——2023-06-19《汽车智能化月报系列（三）-2023 年一季度 L2 级及以上渗透率同比提升 9pct》 ——2023-05-21《汽车智能化月报系列（二）-2022 年 1-12 月 L2 级及以上渗透率持续提升，智能座舱优质赛道表现可期》 ——2023-02-21《汽车智能化月报系列（一）-2022 年 1-11 月智能化渗透率持续提升，本土优质供应商崛起》 ——2023-01-02目前自动驾驶行业网络基础架构普遍为 Input -> backbone -> neck -> head-> output。纯视觉方案的特斯拉自主构建 HydraNet 网络，在 input 端输入摄像头的原始图像数据，通过 backbone 层神经网络(CNN)提取图像特征，对特征赋予时间等信息做融合（BEV+Transformer），将速度、环境等感知处理结果传向各子 heads 再完成后续规控任务。目前行业通用的自动驾驶模型是存在感知、规划几个模型的分解式构造。特斯拉端到端模型有望引领行业。特斯拉感知层从 CNN 单 head 网络迭代，2021 年引入 BEV+Transformer，将多摄像头数据统一成‍俯视角度；2022 年提出 Occupancy Networks 判断空间占用。规划层引入交互搜索，逐步增加约束条件（其他参与者博弈行为）做最优路径规划。2023 年后特斯拉提出端到端自动驾驶大模型，将感知、规划多个模型融合成大模型，实现直接输入图像数据到输出转向、刹车等驾驶指令突破。减少中间模块训练过程，集中模型训练资源；避免数据多级传输误差，系统迭代速度提升，进化加速。国内逐步落地大模型。特斯拉软件领先，硬件 8 颗摄像头纯视觉方案，21年起逐步取消雷达；国内小鹏、华为 4 月发布 BEV、Transformer、GOD 网络等大模型，实现无高精地图智驾，理想 6 月发布 Mind GPT、BEV 等大模型，加速城区 NOA 落地。国内智驾硬件普遍 11~12 颗摄像头+5 颗毫米波雷达+12颗超声波雷达+1~2 颗激光雷达+域控，成本 3~4 万元，远期有望降至 2 万内。预计 2025 年中国带城区辅助驾驶的自动驾驶市场规模 510 亿元。我们预计2025 年带城区辅助驾驶功能的自动驾驶渗透率将从目前 0.4%提升到 6%水平，市场规模 510 亿元。自动驾驶底层是机器取代人力，用户定价与自身成本相关，远期随厂商技术进步，产品供给曲线右移，稳态需求量持续增加。大模型推动智驾硬件变革。感知端重心转向视觉，摄像头像素提升，4D 毫米波雷达上车；考虑成本、供应链安全，光传输取代电传输是未来方向。规划端数据要求提升，域控算力升级；执行端线控制动和线控转向是必经之路。风险提示：1、竞争恶化；2、智能驾驶进度不如预期；3、系统性风险。投资建议：智能驾驶感知、决策、执行均有望受益。当前汽车智驾围绕数据流演进，算法在于整车，零部件涉及感知（数据获取）—决策（数据处理）—执行（数据应用）。特斯拉技术突破加速智驾方案迭代，围绕感知、决策、执行等布局的零部件厂商均有望受益。推荐决策层标的德赛西威、科博达、均胜电子；算法层标的小鹏汽车；执行层标的伯特利、保隆科技。重点公司盈利预测及投资评级公司公司投资收盘总市值EPSPE代码名称评级（元）（百万元）2022A2023E2022A2023E9868.HK小鹏汽车-W买入74.951506-5.3-3.9-14-19002920.SZ 德赛西威买入160.068892.133.017553603786.SH 科博达买入76.803101.111.666946601799.SH 星宇股份买入140.854023.34.374332600699.SH 均胜电子买入19.772790.290.746827603596.SH 伯特利买入87.503601.72.365137资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告2内容目录前言：感知-规划-控制，算法迭代驱动高阶智能驾驶落地 ............................ 6数据融合和神经网络构建智能驾驶方案底层 ........................................ 9特征级融合集低数据损失与低算力消耗优势于一体 .......................................... 9神经网络模型从 CNN 到 Transformer，效率提升 ........................................... 13法规落地，高阶智能驾驶有望加速上车 ........................................... 20特斯拉带动智能驾驶行业技术进阶 ............................................... 22技术层面：软硬件持续迭代，大模型、端到端引领行业 ..................................... 22数据层面：构建数据闭环，可扩展智算中心适配训练量提升 ................................. 28用户层面：目前整体渗透率偏低，FSD 入华或将加速 ....................................... 29国内公司积极布局高阶智能驾驶，大模型快速推进 ................................. 34特斯拉引领，国内新势力积极跟进大模型布局 ............................................. 34大模型助力成本下降，自动驾驶空间广阔 ................................................. 35数据需求提升，部分公司布局智算中心 ...................................................36大模型落地推动智能驾驶硬件变革 ............................................... 38变化一：感知端，系统重心向视觉转移，摄像头像素水平提升 .............