乘用车智能驾驶技术发展下半年更新专家交流纪要—20231029

乘用车智能驾驶技术发展下半年更新专家交流纪要 华为规划今年底开通全国城市ADS2.0，其无图技术基于轻量化地图 的，在标精地图上增加核心要素，但相较高精地图数据量大大减少，同时华为自有地图资源优势，相较于蔚小理等依赖第三方图商的玩家开发更快。 目前华为、小鹏、蔚来等玩家在感知端采用BEV+Transformer模型，其他环节仍采用规则式算法，量产难度低，但相较于特斯拉的感知、融合、决策和规控的端到端大模型仍有明显差距。 M7火爆的主要原因还是Mate60 Pro和国产芯片带来的品牌效应，对华为汽车带来促进，叠加国庆期间 M7的门店宣传和优惠政策。 乘用车智能驾驶技术发展下半年更新专家交流纪要 华为规划今年底开通全国城市ADS2.0，其无图技术基于轻量化地图 的，在标精地图上增加核心要素，但相较高精地图数据量大大减少，同时华为自有地图资源优势，相较于蔚小理等依赖第三方图商的玩家开发更快。 目前华为、小鹏、蔚来等玩家在感知端采用BEV+Transformer模型，其他环节仍采用规则式算法，量产难度低，但相较于特斯拉的感知、融合、决策和规控的端到端大模型仍有明显差距。 M7火爆的主要原因还是Mate60 Pro和国产芯片带来的品牌效应，对华为汽车带来促进，叠加国庆期间 M7的门店宣传和优惠政策。但M7月产能推测只有5，000-6，000，后续的产能增长将成为重要问题。小鹏和滴滴的合作背后，滴滴已完成对Mona的前期研发，但投入大量资源，短期回报率低，资金面临较大压力，卖给小鹏可以止血。小鹏可以补完低端车型矩阵。 目录 Q：华为的ADS2.0无图模式，预计在今年年底可以在所有城市开通，预计搭载城市NOA功能，这么快的布局速度是如何做到的？是否意味着华为的无图智能驾驶技术已经相对比较成熟了？3 Q：华为采用轻量化地图方式之下要做到全国的城市跑通ADS，是不是还需要较高的成本？所需数据规模还是很大？5Q：蔚小理都依赖第三方图商的供应是吗？都在走轻量化地图方案了吗？5 Q：华为在感知端采用大模型的BEV+Transformer，规控等其他环节还是偏规则式。蔚小理或其他的头部主机厂，走的路线和华为有明显的差异吗？5 Q：小鹏目前预计计划城市GNP年底扩增到50城，2024年扩增到200城，跟华为之前的方案差不多。怎么理解小鹏的布局规划？6 Q：问界新款的M7、还有未来的M9市场关注度特别高，节后M7的大定超过5万台。问界品牌在华为智选的战略定位是什么？怎么理解华为在问界的布局策略？6 Q：相较于零部件供应或HuaweiInside，智选模式明显是华为的战略高地，您认为它这一块后续的发展战略是什么？包括后续和奇瑞、江淮、北汽也有智选模式的合作规划。未来华为在智选模式下的合作发 展趋势是怎样的？7 Q：本身奇瑞、北汽都是传统主机厂，您认为它们和华为进行智选模式的合作，是否还处于试探性的阶段？8 Q：华为的核心技术栈构建方面，主芯片、激光雷达、摄像头、毫米波雷达、域控等核心的软硬件当中哪些是自研？哪些是外包为主？主要供应商又是哪些？8 Q：您认为华为未来的智驾投入重点是什么？如果今年城市的轻量化地图能够落地，明年的重点方向是什么？9 Q：8月份小鹏宣布和滴滴合作，两者合作的背景和考量是怎样的？尤其是Mona车型合作的背后有哪些促成因素？9 国内乘用车智能驾驶技术发展 2023下半年更新——聚焦华为智驾 听录从00：00：00开始 TZ：欢迎参加高临论坛(ThirdBridgeForum)关于国内乘用车智能驾驶技术发展2023下半年更新——聚焦华为智驾的访谈。我是高临公司(ThirdBridge)的行业分析师TenichZhang，将负责协调本次访谈。非常 荣幸邀请到李先生参与此次访谈，李总是前任北京梧桐车联科技有限责任公司项目经理。 李总，您好。在我们开始今天的访谈前，请您就以下陈述表明我同意或我不同意：您知道保密信息的定义，并同意不会在访谈中透露任何此类信息或任何其他的保密信息。 NL：我同意。 [00：01：32] Q：华为的ADS2.0无图模式，预计在今年年底可以在所有城市开通，预计搭载城市NOA功能，这么快的布局速度是如何做到的？是否意味着华为的无图智能驾驶技术已经相对比较成熟了？ NL：华为ADS2.0我们业界也关注比较多，这里来说几个点，第一个，它说这个无图其实说的是无高精地图，但是这个我记得我之前可能也介绍过，城市NOA的功能，根据对地图的依赖，其实分为最依赖，就高精地图HDmap，这个可以理解为有图方案。第二个是中等依赖的，就是轻量化地图。第三个就最不依赖，是基于标精地图SDmap，standarddefinitionmap。所以现阶段行业里面大家都在走第二跟第三个，就要把高精地图脱掉，其实不是说完全无图，无图概念说实话不是特别准确。所以华为ADS2.0其实我想表达的是第一个点，它肯定是没有高精地图，但不是完全没有地图，它走的是第二个方案，就是基于轻量化地图这个方案，这是第一点信息。 第二点，它这个轻量化地图大概是什么原理？相当于它是把高精地图中，因为高精地图好理解，这个应该比较熟悉，高精地图中是有数据，有基于SDMap上，再叠加相应的动态要素层跟静态要素层，组成了非常丰富的并且带有经纬度信息的地图要素，所以这是高精地图。但现在因为一系列这种政策、法规，还有高精地图成本、鲜度，等等一系列问题，这个就不展开说了，高精地图展开说就比较长。 所以由于高精地图这个限制，现在各家都在走去高精地图这个方案，华为其实走的是第二个路线，是走轻量化地图。它是做了一层地图的融合，它是基于SDmap，standarddefinitionmap标精地图，再加上原来高精地图中所需要的，就是自动驾驶NOA功能所需要高精地图中的一些核心要素，它把这部分再抽离出来。就是简单来说把动态要素层的一些核心信息跟静态要素层的一些核心信息抽离出来，形成一层特征层，再跟SDmap做一层融合，形成这种轻量化地图，是相当于这样的一个定义。 这里面再补充几个点，第一，轻量化地图相比于高精地图它有哪些区别？高精地图刚才提到了，它是有非常丰富的经纬度信息跟坐标信息，这个是非常明确。这个SDPro，就是轻量化地图也好，它是不带经纬度信息的，先不说合不合规，但是这个层面上肯定是比高精地图要轻一些。并且高精地图dot点是非常多、非常密，所以核心的这部分数据里面，高精地图是有大量的dot点，轻量化地图dot点也有，但是它的密度没有高精地图那么高。 其实通过这两个维度能看出来，轻量化地图为什么叫轻？简单说它就是数据量比较少。不像高精地图要数据密度非常丰富、采集周期长、更新频率慢，都是源于高精地图的数据量非常大，十几G，全国有十几万道路的高精地图放在域控里 面，也占内存，为什么这么大？其实就是数据量大。数据量为什么大？因为它高精地图本身的结构化数据就是在里面，这是高精地图这块。所以华为这块就回到第一点，它是基于轻量化地图。 刚才说的是几个技术层面，再补充几个点，就是非技术层面，它为什么会有这个优势？华为相当于生态闭环，它的生态是闭环链，华为有自己的花瓣地图，它不像我们一样。我们理想放弃了高精地图这条路线，所以没必要再继续申请。所以我想表达的是它跟传统的车厂不太一样，传统车厂都是采购相应的高精地图，比如采购高德的、百度的、腾讯的或者四维的，四维用高精地图数据来相应地做处理。 但是华为不是，想表达的第二点就是它生态是闭环，这是华为算是非常明显的一个优势，这优势不是技术优势，而是它的资源优势，它的生态是闭环，它有自己的花瓣地图，也有资质，也有相应地进行采集，它不依赖于供应商。不像车厂，举个例子，像我们或者小鹏一样，它需要比如采用高精地图也好，还是标精地图、轻量化地图也好，它得需要进行采购。高德给提供了这部分城市地图的数据，北京也好、上海也好，有这部分轻量化地图数据，它才能使用，它的更新频率也好，还是跟高精地图一样，是依赖于地图供应商那边更新，所以它就是受限。像是这种车厂、这种大部分主机厂都是这样。 但是华为内部有生态，它地图自己的，而相应这部分数据，如果是它们内部的ADS部门，因为它们内部其实分了很多部门，ADS部门主要是做自动驾驶算法，它们如果是对这部分数据量有特殊需求，它们会提给它们地图部门，让地图部门来针对地进行数据的采集。这也是它的优势，因为相比较车厂也好，它图商不是自己的，是第三方的，它把这部分需求提给图商，图商根据它的需求来做更新也好、迭代也好，再做数据的补齐也好，这部分花费的周期会比较长。所以华为都是相当于业务闭环，它地图都是自己的，还有它的传感器，其他的一些生态也都是自己的，这个也不就展开说了。所以第二个层面的原因就是它生态是闭环，这是它的最核心的一个优势。 这个说到第一点、第二点，还有第三点，它这个方案其实是更多的一些“规则式”，规则式会比较多。它也上了相应的大模型的方案，BEV+Transformer，但是它的规控也好，还有其他的模块也好，更多的是一些规则式会偏多，所以它的这个优势是非常明显。这个说的第三个点，它的技术架构上还是除了纯感知这块上了BEV+Transformer，剩余的还是规则比较偏多的，这是什么意思？就是它的方案可以理解为感知以大模型为主，剩余加规则式，所以这个优点就比较明显。第一，它的量产难度会稍微低一些。第二，它相应地不像完全上模型一样，华为也有一些量产的经验，在阿维塔也好、包括阿尔法极狐也好，和问界之前的M7也好，它其实有量产经验，它的量产经验是相比较于我们，它是基于规则式算法它有量产经验，所以它现在这个算法、现在这个ADS2.0也好，它也是基于规则式来进行迁移的。 所以它的这个经验其实能带来这种先发优势。举一个例子，换个极端，如果它是ADS2.0，现在上的是完全无图，不基于高精地图，也不基于轻量化地图，完全基于导航地图，再加上所有的东西都是用大模型来上的话，它其实很难做到今年年底要开通所有的城市。因为这对它来说，所有功能都需要打 通，实际花费的时间都会比较长，所以它是选定了一个风险算是比较低的、成长性稍微比较弱的，以规则加上大模型混合的方案。 所以它的优点总结下来，第一，它上线会比较快，因为规则式的就是这个特点，它规则制定好了之后，它就可以实现最基本的一些performance，它的起点是要比大模型要高的。这个就引申出来规则式跟大模型方案的区别，这个可以再补充一下。它这个规则式很明显，就是它一上线，它就会具备一个最基本的功能，上线比较强，它可以理解为有这样的一条线，以及这条线它起点比较高，但它的上限、成长性比较低，就是它的曲线的斜率，代表它学习的效率或者是迭代的效率，它是比较慢、成长比较慢，这是规则式算法的一个特点。 但大模型式不一样，大模型方案简单来说，起点是比较低的，要低于规则式算法起点，但它的斜率比较高，它的学习性、成长性是比较强，它未来可达到的一些高度，就是终点，终点还是比较高的。这也是规则式算法跟大模型最大的区别。所以它一上线，先用这个规则式算法把这些城市来进行跑通，对它来说难度低，因为它之前做过量产，这样的话，现在很快能把这些城市以规则式的算法快速地铺开，同时还会有对地图的兜底，它也不是完全脱图。像我们其实是，一直介绍，我们算是第三种方法，以这种SDmap，再加上模型来进行驱动，所以模型的权重会更多，但是相应的难度会更高一些、数据量要求比较高，迭代的效率的话，刚上线的时候有可能会存在不如规则式算法，但后续可成长性是比较小。这算是两个方案本质的区别，是这样。 [00：13：05] Q：华为采用轻量化地图方式之下要做到全国的城市跑通ADS，是不是还需要较高的成本？所需数据规模还是很大？ NL：对，是这样。对它来说，它把全国的这些核心城市关键道路的核心信息全部都需要采集下来，这个成本是比较高的。因为它其实也是依赖于地图，这个地图虽然它不是直接采购，比如高德或者百度、腾讯也好，它是内部，但这部分也得需要花费成本，这部分成本现在不是采购成本，是研发成本。所