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2025-03-26 24 智能制造行业报告
我国《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准(GB/T 40429-2021)和 SAE 美国汽 工程师协会 SAEJ3016 将自动驾驶分为 0-5 级。目前 L2 及 L2+级自动驾驶已迎来加 速普及期,L3 级别自动驾驶已在规划量产,L4、L5 等高阶自动驾驶技术仍处于发展 瓶颈期。当前自动驾驶技术路线主要有单车智能路线和车路协同路线两种,所采用的图 像传感方式主要分为多传感器融合路线和纯视觉路线。其中多传感器融合路线的主 要推动者包括英伟达、Mobileye、Waymo 等;而特斯拉采用以车载摄像头为主导的 纯视觉路线的单车智能。2021 年,特斯拉在北美地区上市的 Model 3 和 Model Y 取 消了车载雷达,全车仅搭载了 8 个摄像头。相比多传感器融合方案,纯视觉路线对算法和算力的要求更高。纯视觉路线需 要将多摄像头捕捉到的 2D 图像映射到 3D 空间中进行处理。算力方面,特斯拉于 2019 年推出了自主 FSD 自动驾驶芯片,算力可达 144 TOPS;并发布了基于 4 纳米 工艺的 HW 3.0 自动驾驶芯片,在帧率上照前代由英伟达硬件驱动的 Autopilot 提高 了 21 倍。
算法方面,特斯拉的纯视觉自动驾驶技术高度依赖于神经网络。神经网络是模 拟人类大脑处理信息方式的简化模型,可以通过训练进行学习:随着输入数据量和 重复次数的不断丰富与增多,其处理结果的准确度会持续提高,最终实现在未知结 果的未来案例中进行应用。因此,特斯拉打通纯视觉技术路线需要:(1)依靠高算力平台进行神经网络训练;(2)获取海量数据用于算法迭代。实现 L4、L5 高阶自动驾驶技术的难点在于,真实路况下的长尾场景接近于无 限,当前算法技术仍然无法准确处理。截至 2021 年 9 月,特斯拉已经积累了 60 亿 英里的车队数据,经过特斯拉车内网络训练的图像共有 3.71 亿张,另有标签 4.8 亿 个,已经达到了预估实现自动驾驶技术的最小数据量级。但 L4 级别的自动驾驶技术 却仍未到来。 我们认为,其中一个重要原因或为人的行为姿态等关键数据长尾效应显著,但在 日常道路中表现单一,在行驶数据中并不能得到充分体现。因此,扩大数据收集场 景,增加长尾场景训练量级,是特斯拉突破自动驾驶技术瓶颈的必经之路。
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