>> 國海證券-汽車行業(yè)專題報告:輔助駕駛的AI進化論,站在能力代際躍升的歷史轉折點-250722
| 上傳日期: |
2025/7/23 |
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| 3934KB |
| 格式: |
pdf 共38頁 |
來源: |
國海證券 |
| 評級: |
推薦 |
作者: |
戴暢,陳飛宇 |
| 行業(yè)名稱: |
汽車 |
| 下載權限: |
無限制-登錄即可下載 |
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本篇報告解決了以下核心問題: 輔助駕駛行業(yè)現(xiàn)狀:隨行業(yè)平均水平提升,技術路線收斂,車企輔助駕駛能力難以做出差異化;向高級別輔助駕駛躍遷的發(fā)展下,除場景覆蓋廣度外,細分安全功能有待提升;在輔助駕駛功能向用戶普及的過程中,人機交互邊界感仍然模糊,系統(tǒng)能力邊界不清晰帶來商業(yè)化落地的焦慮和安全隱患。 我們建立輔助駕駛能力的研究框架,從三個維度橫向梳理全棧自研主機廠當前輔助駕駛能力及發(fā)展?jié)摿?br> 維度一:企業(yè)組織戰(zhàn)略-在技術路徑演變下(模塊化-端到端-AI跨域應用等),及時調整團隊架構及研發(fā)重心能夠推動研發(fā)效率與商業(yè)化落地節(jié)奏,如理想率先組織端到端研發(fā)團隊,并于近期將研發(fā)重心再調整至更廣泛的AI應用場景;同時在價格敏感的競爭業(yè)態(tài)下,企業(yè)需保持有效的產品力和長期經營能力,進行有序的資源投入和團隊規(guī)劃的動態(tài)調整。 維度二:技術能力1)傳感器-在向高級別輔助駕駛發(fā)展過程中,多感知方案并行,全方位、全時速的安全可靠性要求使得激光雷達/攝像頭/毫米波雷達均發(fā)生搭載量和技術的提升,實現(xiàn)“數據輸入-算法提升-硬件匹配”的正向循環(huán),同時在供應鏈格局上,國產廠商份額穩(wěn)步提升;2)算力-云端智算中心肩負起模型訓練、數據閉環(huán)與算法迭代等任務,特斯拉以超過75Eflops引領,我國部分車企已實現(xiàn)約10Eflops量級的智算中心搭建,并通過更多元的云端合作構建彈性算力池,支持模型升級;車端駕駛域控芯片同步向大算力化躍遷,芯片迭代為國產供應商和車企自研芯片提供上車窗口,如蔚來、小鵬自研芯片先均已實現(xiàn)上車;3)車云模型-技術路徑收斂:感知能力隨技術演進,架構由決策規(guī)劃模型化向模塊化端到端發(fā)展,引入多模態(tài)數據信息提升復雜場景解決能力,同時世界模型運用數據驅動提升類人化決策能力,頭部主機廠與第三方解決方案供應商格局已顯現(xiàn),與國內外主機廠保持開放合作戰(zhàn)略,引導能力領先性與商業(yè)模式多元性。如鴻蒙智行與自主品牌展開平臺化合作,Momenta發(fā)展海外客戶等。 維度三:消費者感知-輔助駕駛產品逐步標簽化,隨新車發(fā)布成為賣點,在消費者感知力上,功能實現(xiàn)在駕駛輔助(車位到車位)和安全輔助(AEB/AES)上持續(xù)優(yōu)化,包括場景覆蓋度、安全可靠性、體驗流暢度、自我學習強化能力等。 投資建議 大算力芯片上車元年,世界模型持續(xù)優(yōu)化,輔助駕駛行業(yè)能力迎來迭代拐點,維持輔助駕駛行業(yè)“推薦”評級。 頭部廠商輔助駕駛解決方案逐步完善,在堆積AI能力發(fā)展趨勢下,大算力芯片與模型的持續(xù)研發(fā)投入高,從經營有效性而言,車企不再強制主導輔助駕駛全棧自研,而是展開豐富的戰(zhàn)略合作,推動智能化滲透率進一步普及,如車企與解決方案供應商、與海外車企等,建議關注車企研發(fā)及功能落地進展:特斯拉、小鵬汽車、鴻蒙智行合作車企、理想、蔚來汽車、小米集團;以及頭部第三方解決方案供應商:Momenta、元戎啟行。 供應鏈格局顯現(xiàn),激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、域控制器、輔助駕駛芯片等國內供應商均在發(fā)展過程中進一步強化其行業(yè)影響力,并向軟硬件一體化的解決方案發(fā)展,實現(xiàn)跨域的綜合能力提升,建議關注速騰聚創(chuàng)、禾賽科技、舜宇光學科技、聯(lián)創(chuàng)電子、德賽西威、華陽集團、均勝電子、知行科技、地平線機器人、黑芝麻智能等。 風險提示:輔助駕駛技術發(fā)展不及預期;輔助駕駛功能普及不及預期;輔助駕駛法規(guī)不及預期;輔助駕駛成本下降不及預期;主機廠經營表現(xiàn)不及預期。
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