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2025-01-14 173 汽车行业报告
高阶智驾技术进步曲线愈发陡峭:21年特斯拉通过BEV扩展感知野→22年占用网络解决通用障碍物识别→23年端到端框架解决从规则驱动到数据驱动的迭代效率&场景泛化问题→24年行业开始把LLM框 架融合到智驾算法框架(同时解决corner-case认知、可视化AI决策过程、增强人机交互信任感&增强决策结果可解释性);虽然终端产品体验/商业化进程尚未突破阈值(乘用车ADAS距离解放驾驶员 双手还有距离、Robotaxi/港口无人驾驶等商业化应用渗透率有限),但技术进步的进程是明显提速的,高阶智驾有望加速朝L4演进; 厘清Robotaxi/单车智能/车路协同的关联:1)Robotaxi的to-B属性决定了其与单车智能在技术路线&BOM成本&泛化能力方面会有阶段性差异:Robotaxi不存在乘客主动接管车辆的可能,且需要对监管 负责,刚需更多规控代码&硬件冗余(跨城市泛化更困难&整车BOM成本更高);乘用车L3/L4追求以量产车的成本实现全场景智驾,当前在接管率指标上落后于Robotaxi,但算法迭代速度更快(得益于 端到端&数据积累),看好未来依托算法能力抹平硬件BOM投入差距;2)车路协同有助于拔高单车智能的系统能力上限,但不影响乘用车高阶智驾渗透:乘用车OEM规划的高阶智驾车型长远目标都是在 全国范围内实现L3/L4,某几个城市/某些路段的路侧智能化程度并不会影响车企规划。
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