智能驾驶专题分析:特斯拉FSD加速产业落地,自动驾驶奇点有望到来.pdf
- 上传者:浪潮
- 时间:2023/09/06
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智能驾驶专题分析:特斯拉FSD加速产业落地,自动驾驶奇点有望到来。自动驾驶步入快车道,市场规模高速增长。政策加速自动驾驶商业化落地。 2023 年 6 月工信部发文,支持 L3 及以上级别的自动驾驶的商业化应用。技 术角度看,目前 L3 级别所需的视觉+雷达+导航地图已趋于成熟。2023 年 Q1 自动驾驶 L2+的市场份额同比增长 600%。
特斯拉 FSD 具备领先优势,有望 23 年底实现高阶自动驾驶。特斯拉采用 BEV+Transformer 路径,相比传统 2D 直视图+CNN 方案,大模型赋能下,感 知结果更加连续、稳定。并且特斯拉影子模式能够加速数据采集,使大模型 训练效果更优。反映在商业模式上,特斯拉 FSD 销量增长率以及定价远超同 类企业。作为产业先导,特斯拉 2023 年底有望实现 L4-L5 级自动驾驶,产业 链有望步入高阶自动驾驶阶段。
特斯拉 FSD 产业链主要涉及芯片、服务器和数据中心、传感器、高清地图以 及自动驾驶操作系统。特斯拉 FSD 芯片为自研。算力环节,自动驾驶产生海 量数据需求,算力需求有望 4 年超 5 倍增长,但出于成本和自研大模型的安 全考虑,自建算力中心或为主流路径。传感器环节,激光雷达芯片化的主要 难点在于集成难度大,头部厂商研发实力较为强劲,优势突出;而毫米波雷 达市场格局较为稳定,国外厂商占据大部分份额。车载摄像市场,舜宇光学 份额最大。操作系统环节,自动驾驶开发平台数量急剧增加,跨平台适配能 力或为制胜关键。
机器人与自动驾驶汽车同源,计算机视觉算法有望成为产业大规模落地的关 键。特斯拉人形机器人发布,有望于 2024 年实现量产,马斯克表示,自动驾 驶汽车与机器人本质上相同,Optimus 实现与 FSD 底层模块打通。ADAS 视 觉在人型机器人上复用的逻辑得到验证。目前制约机器人实现大规模落地的 原因之一在于其售价较高,而 ADAS 算法复用能够显著降低成本,计算机视 觉算法有望成为产业大规模落地的关键。 自动驾驶产业链,算力环节建议关注具备较多算力储备的厂商如商汤科技; 操作系统环节建议关注实现跨平台适配的厂商如中科创达;机器人与自动驾 驶同源,计算机视觉有望成为产业化落地关键,建议关注虹软科技等。
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