AI大模型应用于汽车智能驾驶梳理专题分析：吐故纳新，如日方升.pdf
- 上传者：K********
- 时间：2023/07/07
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AI大模型应用于汽车智能驾驶梳理专题分析：吐故纳新，如日方升。感知算法升级是L2级向L3级智能驾驶系统跨越的关键。与传统2D+CNN算法相比，BEV+Transformer 算法优势体现在：1）感知输出信息精准度更高；2）鲁棒性高；3）泛化能力强，有助于城市高阶智能 驾驶落地。感知算法突破+工信部明确扶持L3级商业化落地，国内向L3级商业化加速迈进。
特斯拉智能驾驶系统优势体现在硬件+软件算法+数据。1）硬件：全栈自研车载芯片FSD（硬件+软件+ 整车强耦合）；计划自研超算平台Dojo，为后阶段高阶智能驾驶发展做铺垫；2）软件算法：率先切入 BEV+Transformer大模型算法，现已升级至Occupancy+Transformer；3）数据：车队规模领先+采用 仿真模拟补足罕见场景，保证数据数量；采用自动标注提高数据质量。
2022年末起华为+新势力车企陆续规划城市领航辅助驾驶功能，预计均将基于BEV+Transformer搭建。 我们判断，1）大模型符合高阶智能驾驶基于数据规模+模型精度增加的算法升级需求，数据是驱动大 模型在高阶智能驾驶落地的关键。2）各车企在数据+硬件+软件算法的布局或将成为L3级智能驾驶能 否兑现的关键。从对比来看，华为基于智能驾驶的软硬件占优；理想基于智能驾驶的数据规模占优。
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