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本報(bào)告導(dǎo)讀：
　　本文旨在闡述AI大模型在自動(dòng)駕駛發(fā)展中的應(yīng)用，并展望未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。AI大模型的應(yīng)用將加速高級(jí)別自動(dòng)駕駛落地，帶來(lái)智能化零部件需求與新勢(shì)力估值提升。
　　摘要：
　　維持行業(yè)增持評(píng)級(jí)，AI加持下智能駕駛迭代有望提速，產(chǎn)業(yè)鏈迎來(lái)價(jià)值重估，部分整車(chē)企業(yè)更為受益。決策層推薦標(biāo)的：德賽西威、科博達(dá)、均勝電子、華陽(yáng)集團(tuán)等，受益標(biāo)的經(jīng)緯恒潤(rùn)等；執(zhí)行層推薦標(biāo)的：伯特利、拓普集團(tuán)、星宇股份、華域汽車(chē)；感知層推薦標(biāo)的：保隆科技，受益標(biāo)的聯(lián)創(chuàng)電子、華依科技等；整車(chē)推薦標(biāo)的：小鵬汽車(chē)、理想汽車(chē)、長(zhǎng)安汽車(chē)、比亞迪、長(zhǎng)城汽車(chē)等，受益標(biāo)的蔚來(lái)汽車(chē)、賽力斯、江淮汽車(chē)。
　　由模塊化/小模型到端到端大模型。傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛算法以模塊化部署，功能實(shí)現(xiàn)依托眾多獨(dú)立小模型的堆疊，存在累積錯(cuò)誤/任務(wù)協(xié)調(diào)不足/維護(hù)難度與成本高等問(wèn)題。未來(lái)端到端自動(dòng)駕駛大模型將實(shí)現(xiàn)對(duì)模塊化/小模型的替代，即可減少運(yùn)算過(guò)程中的誤差累積，也可減少模型的優(yōu)化難度與維護(hù)成本。
　　由基于規(guī)則的算法到基于BEV+Transformer的深度學(xué)習(xí)?；谝?guī)則的算法存在應(yīng)變能力差，駕駛操作不熟練，學(xué)習(xí)成本高等缺點(diǎn)，因此僅通過(guò)規(guī)則算法實(shí)現(xiàn)等同于或高于人類(lèi)駕駛員的自動(dòng)駕駛行車(chē)體驗(yàn)存在很大難度?；贐EV+Transformer結(jié)構(gòu)的大模型是當(dāng)前主流發(fā)展方向，可搭建出高準(zhǔn)確率3D感知模型，并具有很強(qiáng)的Corner case解決能力，同時(shí)，BEV+Transformer大模型還可賦能數(shù)據(jù)標(biāo)注、長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)挖掘、仿生場(chǎng)景數(shù)據(jù)生成等工作。
　　智能駕駛的進(jìn)一步進(jìn)化：去高精地圖+占用網(wǎng)路。未來(lái)自動(dòng)駕駛技術(shù)去除高精地圖輔助將成為主流趨勢(shì)，核心解決方案為BEV結(jié)構(gòu)的搭建和NPN網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。此外，未來(lái)也將有更多車(chē)企通過(guò)占用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（Occupancy）進(jìn)一步提升大模型泛化能力，進(jìn)而使自動(dòng)駕駛模型應(yīng)對(duì)Corner case時(shí)更加得心應(yīng)手。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：汽車(chē)智能化發(fā)展不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；芯片短缺的風(fēng)險(xiǎn)；匯率與貿(mào)易摩擦的風(fēng)險(xiǎn)。