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汽车行业专题报告:辅助驾驶的AI进化论(39页)

行业报告下载 2025年09月02日 07:40 管理员

辅助驾驶行业现状:随行业平均水平提升,技术路线收敛,车企辅助驾驶能力难以做出差异化;向高级别辅助驾驶跃迁的发展下,除场景覆盖广度外,细分安全功能有待提 升;在辅助驾驶功能向用户普及的过程中,人机交互边界感仍然模糊,系统能力边界不清晰带来商业化落地的焦虑和安全隐患。 我们建立辅助驾驶能力的研究框架,从三个维度横向梳理全栈自研主机厂当前辅助驾驶能力及发展潜力 维度一:企业组织战略-在技术路径演变下(模块化-端到端-AI跨域应用等),及时调整团队架构及研发重心能够推动研发效率与商业化落地节奏,如理想率先组织端到端研 发团队,并于近期将研发重心再调整至更广泛的AI应用场景;同时在价格敏感的竞争业态下,企业需保持有效的产品力和长期经营能力,进行有序的资源投入和团队规划的 动态调整。 维度二:技术能力 1)传感器-在向高级别辅助驾驶发展过程中,多感知方案并行,全方位、全时速的安全可靠性要求使得激光雷达/摄像头/毫米波雷达均发生搭载量和技术 的提升,实现“数据输入-算法提升-硬件匹配”的正向循环,同时在供应链格局上,国产厂商份额稳步提升;2)算力-云端智算中心肩负起模型训练、数据闭环与算法迭代 等任务,特斯拉以超过75Eflops引领,我国部分车企已实现约10Eflops量级的智算中心搭建,并通过更多元的云端合作构建弹性算力池,支持模型升级;车端驾驶域控芯片 同步向大算力化跃迁,芯片迭代为国产供应商和车企自研芯片提供上车窗口,如蔚来、小鹏自研芯片先均已实现上车;3)车云模型-技术路径收敛:感知能力随技术演进, 架构由决策规划模型化向模块化端到端发展,引入多模态数据信息提升复杂场景解决能力,同时世界模型运用数据驱动提升类人化决策能力,头部主机厂与第三方解决方案 供应商格局已显现,与国内外主机厂保持开放合作战略,引导能力领先性与商业模式多元性。如鸿蒙智行与自主品牌展开平台化合作,Momenta发展海外客户等。 维度三:消费者感知-辅助驾驶产品逐步标签化,随新车发布成为卖点,在消费者感知力上,功能实现在驾驶辅助(车位到车位)和安全辅助(AEB/AES)上持续优化,包 括场景覆盖度、安全可靠性、体验流畅度、自我学习强化能力等。

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