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通信行业汽车自动驾驶专题报告：单车智能与车路云共发展，通信板块大有可为。AI技术的迭代，推动自动驾驶向前发展。2021年，特斯拉在AI Day 活动上展示了BEV + Transformer架构的自动驾驶模型，其部分底层 原理与我们熟知的ChatGPT等大语言模型相通。BEV和Transformer 可以充分利用BEV提供的丰富空间环境信息和Transformer的多源异 构数据建模能力，实现更精确的环境感知、更长远的运动规划和更全局 化的决策。值得注意的是，自动驾驶模型依赖大规模训练算力支持。特 斯拉持续投入算力，根据其官方推特，特斯拉预计2024年底拥有100 exaFLOPS的总算力以训练、调优FSD。算力是大模型发展的主旋律， 光模块是算力的底座，AI训练网络中的GPU通信流量大幅提升推动 了算力网络基础设施的建设，带动高速光模块的需求不断攀升。

国内凭借优异的基建能力和统筹规划能力，车路云自动驾驶有望率先 实现商业落地。车路云自动驾驶也会使用大模型进行推理，但偏重于强 调V2X技术，车端模型会结合路基传感器和高精地图等云端指令实现 对车辆的控制。国内以百度的萝卜快跑为代表，商业化落地正加速。

通信技术的进步是自动驾驶加速落地的重要催化。（1）车际通信：经 历了C-V2X和DSRC的技术竞争，当下C-V2X在国内优势较突出。 C-V2X相较于DSRC拥有带宽高、范围广、速率快、成本低等优势， 在高车辆密度场景中可以减少资源碰撞概率。在自动驾驶领域，C-V2X 能够提供更精确的信息感知和更强大的网联智能，实现自动驾驶所需 要的信息实时共享和交互以及协同感知和控制。（2）车内通信：CAN 总线向以太网升级趋势明显。车载以太网具有大带宽、低延时、低电磁 干扰等优势，而且对链路连接形式有归一性，使整车链接种类降低、成 本降低，可将智能座舱、自动驾驶和车联网异构耦合，我们判断车载以 太网有望取代CAN总线技术的部分市场。