2024年中小盘与汽车行业中期投资策略：大模型上车，智驾真元年

自动驾驶需求确定性高，商业模式构建进行时

高阶自动驾驶密集落地，汽车智能化下半场加速演进

车企纷纷加码汽车智能化，冲击自动驾驶高地。在智能化时代，车端的功能日益丰富，汽车正转型向智能移动终端；随着自动 驾驶技术路线逐渐明朗，车企纷纷布局以人工智能为核心的自动驾驶，以在智能化时代取得先机并扩大影响力：比亚迪宣布将 在智能化领域投入1000亿元，目前整车智驾团队工程师已有超4000人；华为智能汽车解决方案BU成立至2023年累计投入超300 亿元，研发团队规模达到7000人；小鹏汽车公布其每年对包括智能驾驶的AI技术研发投入约35亿，现有团队近3000人，2024年 将要扩展到4000人；理想汽车也表示其智驾研发团队在2024年底将扩张到2000人；此外，上汽、蔚来、吉利等车企也在持续布 局自动驾驶领域。车企正加速布局自动驾驶领域，车辆自动驾驶能力迅速提升。

自动驾驶待跨鸿沟，消费者需求意愿至关重要

技术采纳生命周期理论认为，新技术/产品被用户接受是分阶段的。根据该理论，高阶自动驾驶仍处于早期市场。根据乘联会、 汽车工业协会等数据计算，2023年乘用车L2辅助驾驶（不含高阶自动驾驶）搭载率约38.96%，L2辅助驾驶因其较低的价格与简 单可靠的功能，已经取得用户的信任，实现鸿沟的跨域；但是高阶自动驾驶仍处于早期市场阶段，2024年1-2月高速NOA与城市 NOA的渗透率约7.62%与3.85%，到主流市场仍需要跨越巨大的鸿沟，首要任务是博得实用主义大众的选择。

高频使用、无感体验、高用户粘性是满足消费者驾驶场景偏好的重要因素。（1）高频使用：反映产品是否满足驾驶场景的功能 性需求，高频使用的产品一定是场景中最必不可少的产品，其功能是围绕核心需求展开。（2）无感体验：决定产品能否在驾驶 场景被优先选择，消费者愿意为以最少方式提供最大便利的产品买单。（3）用户粘性高：产品深入消费者习惯，稳定用户群体 加速渗透率增长，当产品具有一定规模的稳定用户后，则会产生一定的扩散效应，观望中的消费者通过口口相传或亲身体验， 快速转化为用户，愿意为产品买单的人有望滚雪球式增多。

自动驾驶需求确定性强，渗透率有望快速提高

自动驾驶契合消费者需求，逐渐成为影响消费者购车的重要因素 。（1）高频使用：根据亿欧智库调研数据，在车辆具有高速NOA功能的用户当中，有41.1%的用户每周使用高速NOA功能2-3次， 有35.7%的用户每周使用该功能高达8-10次；在车辆具有城市NOA功能的用户当中，有40.6%的用户每周使用城市NOA功能2-3 次，另外更是有25.0%的用户每周使用该功能高达8-10次。

（2）无感体验：人驾会大量消耗驾驶员的体力与精力，长时间开车带来的驾驶疲劳不可避免。与以往汽车的发展迭代相比，自 动驾驶最大的不同在于将人从驾驶中解放出来，驾驶员不仅不用机械重复动作、时刻集中注意，还能够节省出大量的时间与精 力用于更有价值的事情，自动驾驶技术为驾驶员提供了极大的便利。当前，驾驶员可以不知道车上传感器如何工作、车辆如何 决策，但在可以使用的路段，高阶自动驾驶已经能够暂时替代驾驶员的大部分职能。伴随着互联网成长起来的千禧一代已经成 为汽车购买的生力军，消费者所看重的不再只有汽车的功能性与实用性，舒适性与个性化也成为重要考量因素。减轻驾驶疲劳 是当前消费者最急迫的需求，而自动驾驶能够缓解驾驶疲劳，带来出行的无感体验，具有极大的用户价值。

降本：科技平权，供给驱动向需求驱动演变的关键

自动驾驶的角逐渗透至20万元以下乘用车市场。早期大众多是实用主义者，其最重要的特点是希望看到竞争，其中一个原因是 为了降低购买成本，因而对价格相当敏感。目前高阶自动驾驶功能的价格区间正在不断下探，2023年的新能源车中，高速NOA 功能已经渗透至10-20万区间，城市NOA功能也已经下探至20-30万区间。根据中国乘用车市场的价格结构来看，2024年1-2月20 万元以下价格区间的乘用车零售销量占到总销量达到70.5%，高阶智驾功能仍有广阔的渗透空间。

车企自驾收费方案不尽相同，以价换量培育用户认知

L2及以上辅助驾驶功能搭载车型价格不断下沉，软硬捆绑为主要收费方案。根据高工智能汽车数据，搭载L2（含以上）功能的 车型，其交付均价已经由2018年的33.61万元下探到了2022年的25.15万元。在自动驾驶成为竞争焦点的当下，L2功能成为车企 难以忽视的智能化标签，车企也愿意更多车型搭载L2功能以增加卖点。车企多采用软硬捆绑方案，即L2功能的价格包含在车价 中，购车后无需单独付费开通L2软件功能。尽管L2功能的成本在下降，但是软件与硬件的成本并不为0，可以发现在2023年上 半年，搭载L2（含以上）功能的车型的交付均价回升至26.62万元，一定程度反映出在价格战愈发激烈的市场环境中，价格敏感 的中低端车型会对L2功能进行更多的选装，以获取更强竞争力。

Sora与世界模型共舞，智能驾驶升级加速

Sora横空出世，世界模拟器惊艳世人

Sora凭借惊艳的视频生成效果和分钟级的时长引领市场。前述视频生成模型所遇到的问题在Sora诞生后出现根本改变。2023年2 月16日凌晨，OpenAI发布了文生视频大模型Sora，能够根据用户提供的文本描述生成长达60秒的视频，同时视频精准反应提示 词内容，复杂、逼真、效果惊艳，引燃市场热情。

对比其他的视频生成工具，Sora的性能优异呈现出碾压式的优势。（1）视频时长：可生成时长长达1分钟的视频，并且品质优 异、内容稳定；（2）场景复杂内容逼真：可生成主题精确背景细节复杂的场景，视频效果逼真。（3）语言理解能力优异：能 够深入理解提示词并且精准、忠实表达。（4）灵活度高：可随意生成不同时长、长宽比、分辨率的视频。

Sora是扩散模型和Transformer以及视频压缩网络的综合体。Sora的主干网络是Diffusion Transformer模型，在训练过程中采用了 特殊设计的编码器将图像和视频信息进行编码，之后将视频数据压缩为隐变量，输入Diffusion Transformer模型中对模型进行训 练。推理的过程中，将自然语言（文字）或者图像乃至视频作为提示词输入到模型中，通过扩散模型输出相应的去噪之后的隐 变量并通过解码器将信息解码成为视频，即可输出品质优越的视频结果。

世界模型——理解世界，预测未来

特斯拉在2023CVPR上对其端到端模型进行了简单的介绍，希望能够构建一个完整的4D神经网络，能够理解世界运行的规律。具 体而言，世界模型可以根据过去的视频预测未来场景的演化，具体而言拥有几大功能：（1）预测未来；（2）在没有本体实体的 情况下帮助网络学习；（3）行动本身可以作为生成的条件；（4）车辆本身的行为会影响生成的效果，比如左转右转会分别生成 不同的视角。（5）可以用于仿真；（6）可以生成图像、几何空间的信息、语义信息等；（7）泛化性比较好。 世界模型呈现出对物理世界一定程度的模拟。特斯拉发现网络可以联合预测汽车周围8个摄像头的信息；同时各个摄像头的颜色保 持一致，表明可以更好地预测传感器的特性；此外尽管开发者没有要求它以三维或者非三维的方式进行计算，但是网络自行理解 了三维空间的概念，视频中运动的物体也具有一致性，通过自然语言的提示，模型可改变视角；其可根据要求以相同的起点生成 不同的结局；对视频语料的适应性好，可以通过行驶记录、油管或者自己手机中的数据来训练这个模型。

Sora和世界模型殊途同归，互相促进推动自动驾驶前行

模拟真实世界，预测未来是共同的目标。Open AI给自己的Sora模型起名叫做World simulator（世界模拟器），无独有偶，视频生 成公司Runway在接连发布了Gen-1和Gen-2视频生成软件后，表示将进军通用世界模型的构建，以更好的理解和预测视觉世界及 其动态。在视频生成领域，要想实现进一步的视频生成效果提升，让模型理解物理世界的规律似乎为必经之路。在自动驾驶领域 包括特斯拉、Wayve等公司均通过视频训练来构建自己的世界模型，各类玩家逐步走向相似的方向。 技术上来看，算法架构存在共性。从模型结构来看，无论世界模型、Sora，都采用编码器将复杂的外部世界编码、压缩成为潜在 空间的向量，在潜在空间中预测未来，并将结果通过不同类型的解码器解码成为所需要的信息形式如点云、视频、控制信息等。 而自动驾驶和视频生成的目标均为长时间的生成稳定性、前后一致性高的视频信息。 集结最优秀人才和资源，产业发展有望加速。我们已经看到Sora出现后，OpenSora、Vidu等新兴视频生成算法表现出优异的性能。 我们认为视频生成、大模型领域以及自动驾驶领域汇集全球最优秀的人才和最丰富的资源，有望互相促进，Sora的构建和发展有 望为自动驾驶带来启发，推动产业加速前行。

FSD入华可期，智驾真元年开启

FSD累计行驶里程突破10亿英里，“Supervised”成功替代“Beta”

特斯拉FSD进展迅速，端到端大模型加持下进一步完善。2024年2月，特斯拉开始向非特定人群推送FSD Beta V12.2.1，所谓 “光子输入、执行输出”的端到端自动驾驶走向大众。自从向大部分客户开放后，FSD渗透率实现快速提升。截至2023年3月， 特斯拉已拥有超过40万FSD用户，结合北美特斯拉的保有量来看，渗透率目前已达到较高水平。2024年3月，特斯拉发布FSD 2024.3.10版本更新说明，FSD Beta正式变更为FSD Supervised，标志着FSD功能进一步成长，有望推动FSD渗透率进一步提高。 同时，FSD累计行驶里程数也在加速增长，2023Q1为1.5亿英里，2023Q3为5亿英里，2023Q4接近8亿英里，2024年4月突破10亿 英里。此外，FSD的商业闭环也在逐步完成。2022Q4，FSD为特斯拉带来3.24亿美元的收入，另有超10亿美元的短期递延收益， 而这部分的长期毛利率可达90%。

特斯拉Robotaxi即将登场，L4级自动驾驶未来已来

特斯拉Robotaxi时代即将来临，或将与FSD形成互补。Robotaxi是全无人自动驾驶的垂类应用领域，其进展与自动驾驶发展紧 密相关，甚至可以被认为是自动驾驶发展终局的主要出行方式。《马斯克传》中提到，马斯克的宏伟愿景就是让特斯拉打造 出一辆在没有任何人类干预的情况下能够完全自动驾驶的车辆。其实早在2016年的特斯拉Master Plan 2中，特斯拉已经提出共 享出租车的概念，即特斯拉车辆在空闲的时候自己出去跑出租车为车主赚钱。4月6日，马斯克宣布2024年底将对Autopilot团队 累计投入超100亿美元，用以训练计算、庞大数据管道和海量视频存储，而特斯拉在2016-2023年的8年间对智驾的投入只有不 到20亿美元，可以看出马斯克在推动特斯拉自动驾驶上的决心，而Robotaxi或将成为应用的主要方向之一。Robotaxi能够与目 前L2级自动驾驶或将形成相互验证关系，一方面，Robotaxi的数据将完善FSD的路采数据库，助力当前FSD算法的迭代，另一 方面，凭借特斯拉目前FSD领域的技术积累与大量验证，特斯拉有望在L4级智驾领域继续取得领先。因此，就在宣布将更大力 度投入自动驾驶的同一天，马斯克还宣布特斯拉将在8月8日发布Robotaxi，体现其技术优势，并且有望打开新的成长空间。

报告节选：

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