如何评价车企端到端能力？

汽车行业智能驾驶端到端大模型进展综述

引言：智能驾驶端到端大模型的兴起与意义

• 特斯拉的引领作用：特斯拉通过其端到端大模型FSD的落地，推动了整个汽车行业向更高阶智能驾驶技术的迭代。
• 端到端大模型的价值：端到端神经网络通过简化运算步骤和自动识别数据关联性，实现了从传感器数据到决策输出的无缝连接，显著提升了数据和训练效率。

如何评价车企的智能驾驶端到端大模型能力？

• 评价指标：主要围绕车端轨迹数据规模、训练数据能力、以及软件开发能力三个维度。
• 数据获取能力：重点关注车辆行为轨迹数据规模，包括车型销量和累计行驶里程。
• 数据训练能力：侧重于算力部署、云化水平和数据存储能力，其中算力是决定训练速度的关键因素。

当下车企智能驾驶端到端大模型的进展

• 数据获取：自动驾驶系统正转向集中式域架构和高算力车辆，以支持影子模式运行和数据回流，提高数据闭环使用效率。
• 数据训练：GPU类型和数量对训练速度至关重要，同时云计算优化算力编排，提升算力使用效率。

当前格局与投资建议

• 特斯拉的领先地位：特斯拉凭借强大的算力和数据规模优势，持续领跑市场。
• 国内品牌的追赶：华为、理想汽车等企业投入高、数据规模大，表现出快速追赶的趋势。
• 零部件供应商机会：建议关注E/E架构升级、智能驾驶车端算力等方向的零部件供应商，如电连技术、伯特利、拓普集团、保隆科技、中鼎股份、经纬恒润、德赛西威、科博达、华阳集团等。

风险提示

• 智能化进展不确定性：智能驾驶技术的进一步发展可能面临预期未达的风险。
• 算力建设挑战：算力部署和优化面临资源分配、成本控制等挑战。

结论

当前，汽车行业正加速向智能驾驶端到端大模型方向发展，特斯拉等领军企业在推动这一进程。国内企业也在积极追赶，特别是华为、理想汽车等在研发投入和数据积累方面展现出强劲势头。对于投资者而言，关注端到端领先的整车厂和智能/域架构供应商，特别是那些在E/E架构升级、智能驾驶车端算力方面有突出表现的零部件供应商，将是投资策略的关键。然而，市场仍面临智能化进展不确定性和算力建设挑战等风险。