智能驾驶行业深度报告：智驾路线向“端到端”演进，数据飞轮重要性凸显

证券研究报告 行业研究 行业深度 计算机 行业研究/行业深度 智驾路线向“端到端”演进，数据飞轮重要性凸显 ——智能驾驶行业深度报告 ◼ 核心观点 智能驾驶增益安全及效率，驶入发展快车道 据《中国智能驾驶白皮书》（中国人工智能协会，2015），智能驾驶通过智能系统及传感器，有效减少交通事故，亦可显著降低运营成本。据文远知行招股书，2022 年全球及中国大陆自动驾驶市场规模分别约100 亿/20 亿美元，2030 年有望分别增长至 1.75 万亿/6390 亿美元，CAGR 分别为 79.75%/85.62%。从结构看，以 L4 及更高水平为代表的高阶自动驾驶增速相对亮眼，有望超越行业平均。 智能驾驶路线向“端到端”演进，有望成为行业主流 据上海人工智能实验室、清华大学智能产业研究院、《端到端自动驾驶系统研究综述》（陈妍妍等，2023）及《Planning-oriented Autonomous Driving》（胡怡涵等，2023），智能驾驶路线几经变迁，传统模块化方案具备便于问题回溯、易于调试迭代、低耦合、可解释性高等优点，但存在信息损失以及误差传递等问题；多任务结构可降低整体运算成本，但仍无法实现全局最优；当前来看，端到端架构具备设计优势，直接从车辆状态和传感器采集的外部环境数据中学习策略，通过绕过中间组件来消除潜在的信息瓶颈和累积误差，并允许网络效仿人类驾驶员朝着最终目标持续优化，且经三十余载发展，技术已经多次迭代。从实证来看，智驾公司密集布局端到端，如特斯拉 FSD V12 测试版，由视觉图像到车辆控制信号的直接输出，实现了感知决策技术的一体化；小鹏开发并部署量产了端到端的 BEV（Bird’s Eye View）感知架构 XNet，迈向了端到端自动驾驶系统的重要一步；端到端行业落地方案表现出色，商汤科技 UniAD 作为首个感知决策一体化端到端大模型，将全栈驾驶任务整合在一个网络中，利用每个模块的优势，并从全局视角提供互补的特征抽象，UniAD 综合性能优于之前的方案。 数据飞轮形成，数据端重要性凸显 端到端路线对于数据的质量及数量要求高增，据《端到端自动驾驶系统研究综述》（陈妍妍等，2023）及 IT 之家，端到端需要海量的大规模数据支持，才可匹配算法实现完全高性能。从数据量来看，2023 年初，特斯拉已向系统输入了 1000 万个经过筛选可供学习的人类驾驶视频；同时特斯拉在全球各地近 200 万辆的车队，每天提供约 1600 亿帧视频用于训练。 ◼ 投资建议 智能驾驶产业趋势明确，端到端路线优势明显，行业各厂商密集布局，有望成为未来智能驾驶路线主流。我们建议关注两条主线，一是智能驾驶解决方案提供商，有望享受行业扩张下主机厂需求提升红利，建议关注德赛西微、中科创达、地平线机器人-W、文远知行等；二是车路协同 V2X 参与厂商，有望受益于智能驾数据要素重要性提升，建议关注万集科技、金溢科技等。 ◼ 风险提示 行业竞争加剧风险、商业化进度不及预期风险、技术路线调整风险。 增持 (维持) 行业： 计算机 日期： yxzqdatemark 分析师： 李行杰 E-mail： lixingjie@yongxingsec.com SAC编号： S1760524010003 分析师： 夏明达 E-mail： xiamingda@yongxingsec.com SAC编号： S1760523080004 近一年行业与沪深 300 比较 资料来源：Wind，甬兴证券研究所 相关报告： -40%-28%-16%-4%8%20%11/2301/2403/2406/2408/2411/24计算机沪深3002024年12月03日行业深度报告 请务必阅读报告正文后各项声明 2 正文目录 1. 汽车智能化趋势明确，智驾驶入发展快车道 ....................................... 3 1.1. 智能驾驶增益安全及效率，有望迅速发展 ...................................... 3 1.2. 智驾发展提速，各参与主体积极布局 .............................................. 5 1.3. 政策支持加码，引导产业向好发展 .................................................. 8 2. 智驾路线向“端到端”演进，数据成为关键要素 ................................... 8 2.1. 智驾系统性工程中，软件重要性持续提升 ...................................... 8 2.2. 自动驾驶路线变迁，从模块化迈向端到端 .................................... 10 2.3. 数据飞轮形成，数据端重要性凸显 ................................................ 14 3. 投资建议 ................................................................................................. 15 4. 风险提示 ................................................................................................. 15 图目录 图 1: 英伟达智能驾驶方案构想 ........................................................................ 3 图 2: SAE 六级自动驾驶定义 ............................................................................ 4 图 3: 全球自动驾驶行业市场规模 .................................................................... 5 图 4: 中国大陆自动驾驶行业市场规模 ............................................................ 5 图 5: 全球 ADAS 及 AD 渗透率 ....................................................................... 5 图 6: 智能驾驶产业链 ........................................................................................ 6 图 7: 2024H1 中国 ADAS 及 AD 市场格局 ....................................