大模型对自动驾驶行业的赋能与影响研究报告（40页）

行业报告下载 2023年10月31日 07:06 管理员

搭载高级别自动驾驶系统的车型正在加速落地，但由于技术复杂性和成本考量，目前主要集中于高端车型领域。根据市场现状，搭载L2+自动驾驶系统的车型售价约在12万至46万元区间，搭载L3的车型售价约在45.8万至133.9万元区间。我们认为要实现自动驾驶向低端车型的快速渗透，成本的降低是关键。车企可以通过多种方式来降低硬件成本：采用国产的激光雷达（如禾赛、华为和大疆等，且根据搜狐科技禾赛近三年不断下探激光雷达价格，Yole机构预计激光雷达市场在未来5年内增长15倍，达到47亿美元。）由于规模经济效应和市场竞争加剧，预计未来激光雷达等感知系统硬件配置价格将持续下降。随着芯片性能迭代，老款芯片价格降低，可用于低端车型从而降低成本，且老款的芯片也有着成熟的技术和调校。提升工程化能力，如采用双芯片的策略也可以提高算力，提升车辆性价比，例如极氪001就采用了双芯片（Mobileye EyeQ5H）的策略，使得总算力达到48 TOPS，可以实现L3以上级别自动驾驶。

总体来看，我们认为自动驾驶系统成本还具有较大下降空间，低成本的自动驾驶系统有望在两三年内快速向低价位车型渗透，加速使自动驾驶量产推广。算法方面，算法框架的优化，带来算力利用效率的提升。特斯拉的前沿算法方案为行业提供指引，引领迭代方向，如 Transformer+BEV和占用网络模型等先进技术，国内各大车企也纷纷跟上潮流。此外，随着大模型在自动驾驶领域的运用，行泊一体方案的发展，进一步优化算法对硬件的利用效能，减少自动驾驶汽车对高端芯片的依赖，促进L3级自动驾驶汽车的落地。硬件设备方面，自动驾驶系统需要大量并行计算，因此各大厂商推出了专用芯片，拥有更强大的并行处理能力。高通、英伟达地平线等企业芯片产品技术不断更新迭代，单芯片算力规模持续提升，带来的是单位算力成本的降低。双芯片策略已在市场上广泛运用，采用双芯片策略能够提升芯片整体算力，在一定程度上解决算力短缺的问题。特斯拉发布Dojo超级计算机，应用于对大量视频进行无监督的大规模训练，进一步推进自动驾驶大模型的发展。

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