电子行业专题研究:AI大模型如何加速无人驾驶发展.pdf
- 上传者:加油站
- 时间:2023/06/13
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电子行业专题研究:AI大模型如何加速无人驾驶发展。“无人驾驶”是最早被提出的人工智能应用场景之一,谷歌,苹果,特斯拉, 百度等海内外科技巨头从 2016 开始就积极布局,但直到现在一直还很难实 现大规模商用落地。我们认为,1)多维度数据的获取和标注成本高,2) 对小概率事件的决策准确度和人类还存在较大差距,3)事故时法律权责归 属不明确,是制约其发展的一部分问题。我们认为,以 ChatGPT 和 SAM 为代表的大模型的出现,将要改变智能驾驶在内所有行业的工作范式,我 们从数据,算法,算力等角度初步探讨其中一些发展机会。
数据:大模型提升数据采集、数据标注的效率
海量的数据是智能驾驶/无人驾驶的基础。通过这几年发展,现在一台 L2+ 级别智能电动车通常能够采集多 10+颗摄像头,1-2 颗激光雷达,3-5 颗毫 米波雷达的多维度数据,数据经过标注之后,用于训练模型。大模型的出 现,首先能够 1)构建虚拟场景人工生成数据,补充现实中难以获得/数据 量不足的情形。特斯拉 FSD 的虚拟仿真,英伟达的 Omniverse 都是其中 的代表。2)数据标注是非常费时费人的工作,以 Meta 的 SAM 为代表的 图像分割大模型的出现可大幅降低数据标注的成本。
算法:大模型提升感知准确度,影子模型学习人类驾驶习惯
智能驾驶算法主要包括 1)感知(识别道路和道路上物体),2)预测(预 测周围车辆和行人的行为),3)决策(控制车辆速度方向等行动)。特斯 拉、新势力等主要企业从几年前开始采用基于 Transformer 的大模型等新 技术,1)提高道路、物体的识别精准度;2)学习人类的驾驶习惯(影子 模式),3) 缩短决策所需要的时间,从而训练模型更加“拟人”。
智能驾驶产业链:国产替代趋势显著
受益于智能驾驶本土化的客观需求、产业链各环节国内供应商产品性能的 提升与下游自主品牌的崛起,零部件国产替代趋势显著。1)芯片:国内玩 家地平线、黑芝麻等与海外大厂的差距逐渐缩小,本土化服务能力更强。 2)域控制器及解决方案:国内玩家德赛西威、经纬恒润、纵目科技、知行 科技等均已规模化上车,技术成熟度不断提升。3)激光雷达:国产供应商 禾赛、图达通、速腾等在量产节奏更快。4)4D 毫米波:国内玩家有行易 道、森思泰克等雷达厂商以及加特兰(MMIC 芯片)等芯片公司。5)高速 连接器:罗森伯格技术积淀深厚,电连技术、瑞可达等加速追赶。
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