智能汽车行业专题研究-大模型应用下自动驾驶赛道将有哪些变化？-天风证券_32页_2mb

2023年10月5日发布的智能汽车行业研究报告指出，大模型应用正深刻改变自动驾驶技术路径与产业发展格局。核心观点包括：

1. 技术路线变革
   BEV（鸟瞰视角）与Transformer架构已成为主流方案，较传统2D+CNN模型具有明显优势：通过多模态数据融合实现全局视角，消除遮挡问题，提升物体检测精度；利用注意力机制增强特征提取能力，实现数据驱动的智能化学习。特斯拉率先采用该方案，2023年推出端到端FSD V12系统，完全依赖视觉数据实现驾驶决策。其他车企如比亚迪、小鹏、理想、华为等均已完成相关技术布局，部分产品已具备无图城市NOA能力。

2. 应用效果提升
   大模型推动NOA功能加速落地，实现从高速向城市道路的拓展。预计2025年NOA车型将突破400万辆，渗透率提升至32%。云端应用通过自动标注、数据挖掘、场景仿真等技术，显著提升开发效率；车端部署使驾驶策略向数据驱动转型，提升复杂场景处理能力。特斯拉、华为等企业通过占用网络模型（Occupancy Network）实现障碍物精准识别，部分方案已具备全国无图运行能力。

3. 产业链重构
   云端算力需求激增，2025年预计达到14-46EFLOPS，智算中心建设成为竞争焦点。车端算力需求翻倍至800TOPS以上，推动芯片向FP8精度和Transformer专用架构演进。感知端呈现三大趋势：车载摄像头数量增至10-13颗且像素升级至800万；激光雷达需求长期将见顶，4D毫米波雷达因成本优势或逐步替代低线激光雷达；执行端线控底盘技术加速国产化进程，国内供应商在制动、转向等关键环节具备替代潜力。

4. 商业模式创新
   订阅模式成为高阶智能驾驶新选择，蔚来、阿维塔等企业已推出按月/年付费方案，消费者对城市NOA支付意愿较高。该模式有助于数据持续积累，推动智能驾驶系统迭代升级。

5. 风险提示
   包括宏观经济下行、大模型技术兑现不及预期、消费者接受度不足等。测算结果基于假设，实际需求可能受技术落地速度、成本控制等因素影响。.AutoScaleDimensions

6. 发展趋势
   行业正从规则驱动向数据驱动转型，叠加大模型应用，L3级自动驾驶有望加速落地。技术迭代带来新的需求，如云端算力中心建设、4D雷达普及、线控底盘国产化等。同时，商业模式创新将重塑智能驾驶市场格局。