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2024-03-04 37 汽车行业报告
搭载高级别自动驾驶系统的车型正在加速落地,但由于技术复 杂性和成本考量,目前主要集中于高端车型领域。根据市场现 状,搭载L2+自动驾驶系统的车型售价约在12万至46万元区间, 搭载L3的车型售价约在45.8万至133.9万元区间。我们认为要 实现自动驾驶向低端车型的快速渗透,成本的降低是关键。 车企可以通过多种方式来降低硬件成本: 采用国产的激光雷达(如禾赛、华为和大疆等,且根据搜狐科 技禾赛近三年不断下探激光雷达价格,Yole机构预计激光雷达 市场在未来5年内增长15倍,达到47亿美元。)由于规模经济 效应和市场竞争加剧,预计未来激光雷达等感知系统硬件配置 价格将持续下降。 随着芯片性能迭代,老款芯片价格降低,可用于低端车型从而 降低成本,且老款的芯片也有着成熟的技术和调校。提升工程化能力,如采用双芯片的策略也可以提高算力,提升 车辆性价比,例如极氪001就采用了双芯片(Mobileye EyeQ5H)的策略,使得总算力达到48 TOPS,可以实现L3以 上级别自动驾驶。
总体来看,我们认为自动驾驶系统成本还具有较大下降空间,低 成本的自动驾驶系统有望在两三年内快速向低价位车型渗透,加 速使自动驾驶量产推广。算法方面,算法框架的优化,带来算力利用效率的提升。特斯拉的前沿算法方案为行业提供指引,引领迭代方向,如 Transformer+BEV和占用网络模型等先进技术,国内各大车企也纷纷跟上潮流。此外,随着大模型在自动驾驶领域的运用,行 泊一体方案的发展,进一步优化算法对硬件的利用效能,减少自动驾驶汽车对高端芯片的依赖,促进L3级自动驾驶汽车的落地。 硬件设备方面,自动驾驶系统需要大量并行计算,因此各大厂商推出了专用芯片,拥有更强大的并行处理能力。 高通、英伟达地平线等企业芯片产品技术不断更新迭代,单芯片算力规模持续提升,带来的是单位算力成本的降低。 双芯片策略已在市场上广泛运用,采用双芯片策略能够提升芯片整体算力,在一定程度上解决算力短缺的问题。 特斯拉发布Dojo超级计算机,应用于对大量视频进行无监督的大规模训练,进一步推进自动驾驶大模型的发展。
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