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汽车智能化专题报告:智驾算法步入深水区,头部玩家有望持续领跑

汽车智能化专题报告:智驾算法步入深水区,头部玩家有望持续领跑

何谓“大模型”?大数据喂养神经网络算法,设定规则机制使其自成长。1)多模态数据是基础,包括文本/图像/音频/视频等在内的多类型数据喂养,驱动算法更好完成理解/生成等任务。2)Transformer是核心,Self-Attention机制强化算法抽象特征提取能力,并支持并行计算,高能且高效,衍生ViT/DiT支持多模态数据理解/生成。3)ChatGPT及Sora为代表应用,在大参数加持下,开发多模态自然语言处理以及文生视频等功能。4)世界模型为未来方向,算法能力由数据驱动演变为认知驱动,模型具备反
汽车行业2024年智驾中期策略:特斯拉打开智驾技术新高度,降本是国内产业链首要目标

汽车行业2024年智驾中期策略:特斯拉打开智驾技术新高度,降本是国内产业链首要目标

BEV鸟瞰图解决了此前落地城市NOA功能过程中对高精度地图强依赖的问题。2021年AI DAY,特斯拉提出以Transformer为主干网络的BEV空间构建方式,也即通过Transformer模型将多视角图像信息重建至向量空间下,且该向量空间在大模型的加持下拥有更高的环境感知精度,从而降低对高精度地图的依赖。
汽车智能化系列专题之决策篇(3):特斯拉FSD持续升级,智能驾驶加速落地

汽车智能化系列专题之决策篇(3):特斯拉FSD持续升级,智能驾驶加速落地

智能驾驶发展是必然趋势,特斯拉领衔行业加速落地。智驾行业是各国国家级战略发展方向,同时智驾行业的发展可以在社会、产业层面带来多维度的提升,智驾行业高速发展已然成为必然趋势。本期系列报告相较于前期发布时特斯拉、华为等各家厂商都有着较大的技术升级。目前,行业竞争格局较为激烈,特斯拉凭借其接近L4的性能领衔各路玩家,华为、小鹏目前已实现城区NOA相对领先,其他大多数厂商智驾发展处于L2+阶段。随着特斯拉FSD技术路线的逐渐清晰,有望引领智驾行业加速落地。
自动驾驶行业知识报告

自动驾驶行业知识报告

在当前全球技术革新的浪潮中,自动驾驶技术正迅速成为汽车行业的焦点。中国的汽车制造商正在加大对智能化和自动驾驶技术的投资,力求在市场中占据领先地位。2024年初,比亚迪在这一领域的投资达到了1000亿元,研发团队规模达到4000人左右。华为智能汽车的研发团队规模更是达到7000人左右,而小鹏和理想汽车也在积极扩展其研发团队,以提升其自动驾驶能力。
智能驾驶行业专题:NOA快速渗透,关注智驾产业链机会

智能驾驶行业专题:NOA快速渗透,关注智驾产业链机会

智能驾驶持续渗透,NOA加速上车:23年新能源汽车渗透率超30%,智能电动汽车渗透率超60%。 L3测试有序推进,NOA上车加速渗透。NOA功能包括高速场景与城区场景,其功能实现是自动驾驶发展过程中的关键节点。2023年成为城市NOA落地“元年”,“基础L2 → 高速NOA → 城区NOA”的功能迭代路线逐渐清晰。配备智驾功能的车企品牌梯次分布,“特斯拉+部分新势力”领先。“特斯拉+部分新势力” 坚定自研,传统大厂“自研+外采” 两条腿走路。
汽车行业专题报告:需求为基,自动驾驶踏浪而行

汽车行业专题报告:需求为基,自动驾驶踏浪而行

自动驾驶变革出行体验,随着高阶自动驾驶功能陆续搭载,消费者自动驾驶认知得到启蒙。通过复盘自动挡与导航电子地图普及的历史,我们发现在驾驶场景中用户的核心诉求为轻松驾驶,符合这一核心诉求的产品往往具有(1)高频使用、(2)无感体验、(3)高用户粘性的特点。自动驾驶功能向着全场景覆盖、全程使用发展,能够简化驾驶操作、缓解驾驶疲劳,同时有望重塑用户驾驶出行习惯,因而具有坚实的需求确定性,并且自动驾驶正逐渐成为影响消费者购车决策的重要参考要素。自动驾驶的快速渗透需要由供给驱动转变为需求驱动,而当前阶段出现
香港网聊自动驾驶汽车(CAV)发展研究

香港网聊自动驾驶汽车(CAV)发展研究

香港在应用CAV技术方面有很多成功案例,反映本地快速增长的CAV生态圈具有无边界的创新能力和无缝的协作能力。要充分发挥CAV的最大潜力,生态圈各持份者需要通过多管齐下的方式,加强实体和数码基础设施的互联互通,通过有针对性的资金支持加快研发商业化,同时吸引更多企业和人才落户香港,携手共创行业的光明前景。
智能汽车行业专题:未来汽车最佳赛道

智能汽车行业专题:未来汽车最佳赛道

好技术都是满足人性更安全、更舒适、更便捷的刚需。未来技术导向转为需求导向,技术选择和设计目标应聚焦于用户使用场景和需求,通过相应的技术手段创造极致用户体验,从而俘获消费者。以特斯拉消费者为例,自动驾驶产品最好的销售场景不是在销售大厅,而是在堵车时。特斯拉的很多车主在买新车时为了省钱没买FSD,但堵车的时候实在逆不过懒惰的人性,直接拿出手机在线完成购买和激活,而且价格还比购买新车时贵。
汽车智能驾驶芯片行业专题报告:充分重视OEM自研智驾芯片的长期意义

汽车智能驾驶芯片行业专题报告:充分重视OEM自研智驾芯片的长期意义

芯片按类可分为计算、存储、信号转换以及片上集成SoC四大类,AI芯片是指在SoC基础上针对人工智能算法做特殊加速处理的芯片。智驾领域AI芯片主要用于云端/边缘端两种场景:1)用于智驾边缘端应用的AI芯片一般涵盖AI计算单元NPU、CPU\GPU\ISP\IO接口等必要组成部分,更强调各IP核之间的综合协调能力;2)用于云端训练应用的AI芯片则更加强调NPU\GPU的计算能力,对于功耗、各部分间协调等要求较低。
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