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2025-06-05 4 智能制造行业报告
数据:与大语言模型可在互联网爬取海量文字数据用于训练不同,端到端智驾系统训练需要的视频数据获取成 本和难度较高。对于高阶智驾功能来说,影响训练数据的重要因素包括能够稳定收集数据的车辆总数、以及车 企智驾车型比例。相较于第三方供应商,整车厂在训练数据获取方面具有较大优势 ② 算力:高阶智驾对云端训练算力的依赖显著提升,特别是端到端模型的应用。与GPT类似,端到端智能驾驶训 练遵循的也是海量数据+大云端训练算力的暴力美学。随着端到端智的不断落地,云端算力成为高阶智驾竞争 的核心要素。算力成本很高,整车厂通过在承担算力成本方面具有优势 ③ 人才:据测算,在现有BEV+OCC+规控的技术架构下,高阶智驾的开发至少需要构建1000人以上的开发团队, 具体包括感知算法团队200-300人,规控算法团队100-200人,工程化落地团队300-400人、数据闭环团队 200-300人。端到端技术架构的应用可再一定程度上降低开发人数(主要减少规控团队),但也需接近1000人 ④ 资金:高阶智驾的开发需要海量资金投入。资金投入主要包括两部分:人力费用支出和数据训练费用支出。25 亿元/年是参与高阶智驾市场竞争的起步资金 ⑤ 内部协同:智能驾驶是当前车内复杂度最高的软件之一,智能驾驶开发涉及多个二级研发部门的协同配合,如 智能座舱、底盘、市场营销等部门,对整车厂内部协同和整体管理效率要求很高。
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