自动驾驶行业资深专家交流纪要-20240304

自动驾驶行业资深专家交流纪要 摘要 1.自动驾驶板块价值解析 分析汽车板块的表现，认为受益于政策预期的落地和新车型上市，整个汽车板块目前仍具有较高的性价比。 2.技术进展与行业革新 智能驾驶算法快速迭代，AITransformer模型和平台支持硬件升级是关键因素。 自动驾驶行业资深专家交流纪要 自动驾驶硬件价格下降，高算力平台成为标配，激励了终端市场竞争和技术普及。 摘要 1.自动驾驶板块价值解析 分析汽车板块的表现，认为受益于政策预期的落地和新车型上市，整个汽车板块目前仍具有较高的性价比。 2.技术进展与行业革新 智能驾驶算法快速迭代，AITransformer模型和平台支持硬件升级是关键因素。 自动驾驶硬件价格下降，高算力平台成为标配，激励了终端市场竞争和技术普及。 中国自动驾驶产业链发展迅速，供应链成熟，数据积累丰富，增强软件和算法研发。 3.自动驾驶技术演进与市场前瞻 自动驾驶技术方向：国产如地平线、黑芝麻等与高通、英伟达等国际公司分别专注于不同技术路径和市场细分，如高通的L2+、英伟达的多域融合，摩拜等企业则结合软硬件，计划于2024年量产4D毫米波雷达与激光雷达。 端到端架构优势：端到端大模型提前量较大，紧急避让体验较好，响应速度快（70-100毫秒），相比当前CN模式（约200毫秒）有显著提升。车企端到端投入巨大：硬件上至少1万片板卡训练模型，算法工程师数百人，年薪均超70万，但制成熟后，产业链发展将降低开发规模成本。特斯拉在自动驾驶技术上大约领先其他企业三年。激光雷达市场增长迅速：2025年预计渗透率达15%，相当于三百多万颗的市场需求，性价比逐年改善，价格由1500美元降至八九百美元。 4.自动驾驶技术商用逻辑解析 蔚蓝汽车的自动驾驶配置：已有车型配备激光雷达，尽管可能销量有限，但表明产业对于降低成本的自动驾驶硬件预埋有一定信心。 自动驾驶硬件配置趋势：主机厂将根据市场需求变化应对。现阶段依然推进激光雷达、算力提升等硬件升级，借此增强智能汽车配置不加价的竞争力并延长产品生命周期。 主机厂的自动驾驶软件算力以及硬件配置仍在不断升级，虽然当前城市场景下算法尚未成熟，L2.5辅助驾驶功能通过激光雷达可以提供更快的响应时间和更多的环境信息。 5.自动驾驶产业及激光雷达趋势 20万以上价格区间的车辆会配置905型激光雷达，而15万左右的车辆会采用低成本激光雷达解决方案 到2027年，激光雷达渗透率预计将达到30-35%左右，新的TSP平台可能推动车路协同，降低对激光雷达的依赖。 特斯拉在中国的数据采集面临障碍，不允许收集行驶数据和道路环境数据，这可能是其技术落地的最大瓶颈 Q&AQ：从整个自动驾驶行业来看，各家公司如地平线、黑芝麻、高通、英伟达等都有哪些发展方向和细分市场？摩拜（可能为与会者表述错误，应为某公司）又是如何规划的？ A：行业内的公司发展方向各有侧重，高通侧重于L2加智能座舱的双域融合，英伟达则关注在高算力平台上的多域融合。而提到的摩拜可能指的是其他公司，它们通过软硬结合和芯片算法预控的全栈方案来增强客户黏性，并计划在2024年量产4D毫米波雷达与激光雷达。 Q：端到端大模型架构相比当前采用的模型，消费者会体验到哪些驾驶改善？ A：端到端架构带来的显著改善包括提前量和在紧急规避时更优的体验。例如，端到端的响应速度更快，可能在70毫秒至100毫秒以内完成，而CN（可能为与会者表述误差，实指其他模式）模式约为200毫秒。端到端模式能即时响应，例如在城市道路上遇到突发障碍物时，而AI底盘则依赖大数据对此类情况进行共享处理。 Q：从车企角度看，端到端研发需要怎样的团队和投资规模？ A：端到端的研发需要重大的硬件投入，例如需 要达到至少1万片的板卡去训练模型，人才方面，则需四五百个算法工程师，年薪在70万以 上，约合10万美金甚至15万美金。车企需要承担较高的代价和成本，但未必能够直接提升整车的价值，从而实现销售价格的显著提升。随着产业链发展和人才的增多，未来企业的开发成本有望降低。 Q：特斯拉及其他车企在自动驾驶技术上相比国内厂商的领先程度如何？ A：特斯拉的技术领先大概有三年的时间。 Q：激光雷达的市场渗透率预期及未来形势如何？ A：预计到2025年，激光雷达的渗透率将达到15%。考虑到国内的新车销量可能在两千多万辆，那激光雷达的年装载量将在三百多万颗。市场规模可能更大，因为某些车辆会配备多个雷达。激光雷达的价格也在逐步下降，从最高的1500美金降至今年的大约八九百美金。 Q：吉利蔚蓝配备的C10、C16车型激光雷达应用及其销量如何？这是否意味着其他汽车厂商也会跟进配备激光雷达？ A：吉利蔚蓝的C10和C16车型已经配备了激光雷达，尽管这些车型可能销量不佳，也可能不是吉利重点推广的产品。但重要的是领跑车型有一定的销量，并且吉利敢于在较低的价格上预装这些硬件，预示着其他厂商也可能会跟进。 Q：在硬件预埋中存在过硬件实际用途不大而降规格的情况，现在的主机厂在激光雷达的应用上是否真的是需求导向还是仅仅因为军备竞赛造成的硬件堆砌？ A：目前，车厂们在算法上可能还没有准备好，他们预埋硬件部分是基于消费者心理——购买的智能汽车不希望很快过时，想要至少跟上时代。这并不是说配置了更高端硬件的车一定销量能够好，而是市场和消费者期望汽车具备一定前瞻性、能够在必要时通过升级软件获得更好的功能。未来，激光雷达的降价与规模效应可能使其 在成本和应用上更加普及和实用。 Q：通信NA和城市NA的竞赛如何，激光雷达在全国的应用范围和实际效用，将如何影响市场？A：目前，虽然激光雷达技术在大城市如上海、北京的体验较好，但在许多地方还是无法覆盖。公司需要通过众包地图等方式收集数据，有了足够的数据，车主每次行驶都能为地图智能化做贡献。而在城市NOV情况下，更高规格的硬件配备有利于安全和响应时间上的提高，但是需要考虑的是，摄像头在高速NOV等不利天气情况下效果并不好。总体来说，激光雷达对于自动驾驶的价值存在，但是在成本和有效应用中总是需要平衡。 Q：消费者对于增强型自动驾驶功能的认知如何？他们是否真心愿意接受？ A：消费者对自动驾驶功能的认知普遍并不精 准，很多人不能区分L3和L2.5的区别。但是，在营销过程中，提供这些技术能够帮助驾驶更加安全快速的概念很受欢迎。尽管目前市面上的软件算法还不成熟，配置了激光雷达的汽车依然能够为L2.5级别的自动驾驶提供快速响应时间和更多的环境信息。整车厂和消费者都有共同的期望：增量不加价，而消费者希望他们购买的智能汽车不会太快过时。 Q：在当前的硬件配置中，是否有必要继续追求更高规格，比如提升算力或提高激光雷达的探测距离？ A：目前车用的硬件配置已经相对成熟，例如128TOPS的算力，前方有一颗高清摄像头，以及 150到180米的激光雷达探测距离。在当前成本考量下，这样的配置对于大多数场合已经足够，不一定有必要继续提高规格。主机厂在今后的发展中，将可能基于市场反馈、成本和技术的平衡做出合适的选择。 Q：目前的汽车在不同价格区间会选择怎样的激光雷达配置？激光雷达的安装位置如何影响数量和成本？ A：在20万人民币价格区间的汽车一般会配置905激光雷达，而在15万左右的车辆通常会采用成本较低的方案。比如小鹏汽车的保险杠位置，会选择两颗激光雷达。这种布局会有成本上的影响，因为保险杠部位较易损坏，增加了保险公司的保险成本。 Q：未来几年激光雷达的渗透率和发展趋势如何？ A：预计到2025年激光雷达的渗透率会达到15%，到2026年大约会是20%，2027年可能会达到25%，之后增长会放缓，饱和度可能会达到30%-35%。激光雷达的普及随着人车路协同系统的发展可能会有新的变化。车辆和路边设施将通过云端和TSP平台高度协同，提高智能驾驶的准确性和安全性。 Q：海外市场对自动驾驶技术和激光雷达的接受程度如何？ A：海外市场对自动驾驶的接受程度不高，特别是在美国，由于每个州的法律差异以及贸易壁垒问题，难以形成统一的市场环境。日本市场则更加严谨。整体来看，海外对激光雷达的接受程度一般。 Q：特斯拉的端到端技术在中国市场的应用情况如何？数据采集是否会面临障碍？ A：特斯拉的模型为通用型，不需要重新训练。但其在中国市场最大的挑战是数据采集，因为中国政府不太可能允许其采集道路行驶数据。 Q：未来汽车需要多少算力？算力的主要用途是什么？ A：目前AI转换需要的算力基本上是512TOPS，如果要同时处理舱内外的数据则至少需要1000TOPS，而快速响应需求可能需要 2000TOPS。但算力的真正关键在于训练模型，尤其是汽车零部件研发机构里的算力需求几乎没有上限；越多越好。 Q：国内激光雷达企业的发展前景如何？价格是否会持续下降？ A：从产业链的角度看，激光雷达的价格肯定会继续快速下降，长期来看市场仍有很大的发展潜力。 Q：小米等公司在消费端汽车零部件方面会产生怎样的影响？ A：一旦小米等公司成功实现他们的目标，将对汽车行业产生颠覆性的影响，尤其是他们在尝试性价比高的解决方案。例如雷军提出的在三年内将整车成本降低50%的目标，如果实现，将重塑行业标准。 Q：未来激光雷达的市场格局如何？禾赛速腾、途达通如何定位？ A：禾赛速腾由于其面对的是20万及以下车型的市场，可能会在初期占有先机。而途达通的产品更适合40万左右的高端车型。后续市场还会有更多品牌和产品性的洗牌。