从小鹏、理想、蔚来布局看自动驾驶发展趋势.pdf
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1、汽车汽车 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 1/36 汽车汽车 2024 年 08 月 20 日 投资评级:投资评级:看好看好(维持维持)行业走势图行业走势图 数据来源:聚源 智能汽车系列深度(十八):体验为先,高阶智驾落地进行时行业深度报告-2024.7.25 新能源、出口端放量支撑销量,关注爆款车、智能化产业链开源中小盘&汽车主题投资策略-2024.7.2 智能车,向未来开源中小盘&汽车智能车主题投资策略-2024.6.27 智能汽车系列深度(十九)智能汽车系列深度(十九):从从小鹏、理想、蔚来小鹏、理想、蔚来布布局局,看,看自动驾驶自动驾驶发展发展趋势趋势 行业深度报告行业深度报告
2、 任浪(分析师)任浪(分析师)赵旭杨(分析师)赵旭杨(分析师) 证书编号:S0790519100001 证书编号:S0790523090002 小鹏:端到端大模型量产落地,体验升级成下阶段主线小鹏:端到端大模型量产落地,体验升级成下阶段主线 算法端,算法端,小鹏已量产国内首个端到端大模型,其模型采用分段式结构,分为神经网络 XNet、规控大模型 XPlanner 以及大语言模型 XBrain 三部分。数据闭环方数据闭环方面,面,小鹏的全栈数据闭环能够实现对数据的清晰处理以及高效的挖掘和解读,测试阶段实车测试与仿真测试并重,加快迭代节奏。云端云端算力方面,算力方面,小鹏云端算力储备已达到 2.5
3、1EFlops。投入端,投入端,小鹏每年将投入 35 亿元用于智驾,其中 7 亿元用于算力训练。端到端架构下,小鹏 2024 年 7 月实现无限 XNGP 的全量推送,同时实现第一阶段的“全国都好用”,在 2024Q4 计划实现能够“门到门”的第二阶段“全国都好用”,最终在 2025 年实现用户“爱用”的升级。小鹏较早实现由提升覆盖度到优化体验的转变,XNGP 功能赢得用户的认可,面向用户体验的XNGP 有望渗透率进一步提高,或将加速销量拐点到来。理想:探索双系统架构,自动驾驶锁定第一梯队理想:探索双系统架构,自动驾驶锁定第一梯队 算法端,算法端,理想目前采用分段式端到端,支撑理想无图 NOA
4、 的快速上线,同时理想正在测试端到端+VLM 的快慢系统,最早或在 2024 年底正式推出。数据闭环数据闭环方面,方面,理想搭建了有效的验证方式,云端的世界模型与超过 87 万台车的车端影子模式相结合,帮助其无图 NOA 快速铺开。云端云端算力方面,算力方面,理想已拥有 4.5EFlops的云端算力规模,还将加大投入以支撑端到端的训练。团队方面,团队方面,理想组织效率突出,研发与量产双线并行,滚动开发架构下,理想只用一年多的时间便完成了NPN、无图、端到端+VLM 的三代迭代。硬件方面,硬件方面,理想在积极推进自研智驾芯片的进展,预计将在 2024 年内完成流片。理想以自动驾驶重构核心竞争力,
5、正逐步赢得用户认可,城市 NOA 车型渗透率快速攀升,随着智驾功能在用户购车需求中的权重不断上升,理想有望在智能化的竞争中继续维持领先。蔚来:蔚来:NWM 推动架构迭代,有芯有魂构筑智驾长期主义推动架构迭代,有芯有魂构筑智驾长期主义 算法端,算法端,蔚来目前采用分段式端到端,感知规划全栈网络模型为 NOP+提供了强大的通用泛化能力;同时能够进行想象重建与想象推演的世界模型有望在2024Q4 进行车端部署。数据闭环方面,数据闭环方面,蔚来的群体智能配合生成式仿真能够满足世界模型训练的数据需求,还能够辅助快速验证推动迭代。云端云端算力方面,算力方面,截至 2023 年 9 月,蔚来智能计算集群总算
6、力规模为 1.4EFlops,预计目前算力规模更高,而截至 2024 年 7 月蔚来基于群体智能的整体端云算力已超过 306.9EOPS。蔚来在硬件架构与软件架构上进行长期主义布局,统一架构延长车辆的生命力,支持车辆的长生命周期迭代。蔚来 NOP+用户数量持续扩大,使用里程也在快速增长,反映出蔚来用户对其自动驾驶的认可程度不断提高。受益标的:受益标的:小鹏汽车-W、理想汽车-W、蔚来-SW。风险提示:风险提示:技术发展进度不及预期、市场需求不及预期、政策推进不及预期。-29%-19%-10%0%10%19%2023-082023-122024-04汽车沪深300相关研究报告相关研究报告 开源证
7、券开源证券 证券研究报告证券研究报告 行业深度报告行业深度报告 行业研究行业研究 行业深度报告行业深度报告 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 2/36 目目 录录 1、小鹏:端到端大模型量产落地,体验升级成下阶段主线.5 1.1、智驾技术加速演进,XNGP 即将实现“门到门”体验.5 1.2、端到端大模型拓展能力边界,智驾领军车企坚定布局.5 1.2.1、分段式端到端大模型量产上车,XNGP 能力加强.5 1.2.2、端到端大模型下迭代速度显著加快,助力体验升级.8 1.2.3、智驾领军车企,围绕智驾相关领域坚定布局.9 1.3、XNGP 体验升级,智驾成小鹏“长期马拉松”关键.10 1
8、.3.1、阶段目标“全国都好用”,向“全球都好用”进发.10 1.3.2、从好用到爱用,小鹏销量拐点或将到来.13 2、理想:探索双系统架构,自动驾驶锁定第一梯队.14 2.1、无图 NOA 全量推送,向 One Model 进发.14 2.2、端到端+VLM+世界模型,理想自动驾驶迎来“尤里卡”时刻.16 2.2.1、端到端+VLM 构成快慢系统,最早 2024 年底推出.16 2.2.2、世界模型+数据闭环助力理想快速迭代.19 2.2.3、理想 NOA 实现不限城市、不限道路的通行能力,体验升级.20 2.3、组织面向端到端,云端算力大扩充,理想加码自动驾驶布局.21 2.3.1、量产和
9、预研双线并行,成立端到端实体组织.21 2.3.2、加大投入拓展云端算力,自研芯片补充车端算力.22 3、蔚来:NWM 推动架构迭代,有芯有魂构筑智驾长期主义.22 3.1、NOP+全量推送,2024H2 上车点到点领航辅助 2.0.22 3.2、世界模型提高通用能力,群体智能助力数据闭环体系.23 3.2.1、从模型化到端到端,世界模型是下一站.23 3.2.2、当前蔚来感知规划全栈网络模型为 NOP+提供了强大的通用泛化能力.24 3.2.3、世界模型能够进行想象重建与想象推演,将推动通用能力快速提升.24 3.2.4、群体智能助力数据闭环搭建,生成式仿真进行快速闭环测试.26 3.3、软
10、硬协同能力不断加强,迈向端到端大模型时代.28 3.3.1、自研神玑 NX9031 即将上车,传感、计算硬件支撑智驾长期主义.28 3.3.2、NADArch 升级 2.0,统一架构延长生命力.30 3.3.3、重组智驾研发团队,组织架构上面向端到端大模型.30 4、管中窥豹:从三家新势力车企进展,看自动驾驶发展趋势.31 4.1、趋势一:城区智驾从扩大覆盖度到优化体验快速转变.31 4.2、趋势二:认知智能辅助端到端大模型上车.32 4.3、趋势三:布局硬件进行垂直整合,智驾降本成为方向.32 5、受益标的.33 6、风险提示.33 图表目录图表目录 图 1:小鹏端到端大模型由 XNet、X
11、Planner、XBrain 三部分组成.6 图 2:小鹏 XNet 2.0 成功引入占用网络,感知范围、通用障碍物识别能力大幅提升.6 图 3:基于神经网络的 Xplanner 具备长时序、多对象、强推理的特点.7 图 4:利用大模型,小鹏智驾能“看懂”更多路标等信息.7 图 5:端到端技术的使用使得小鹏自动驾驶的进步大大加速.8 行业深度报告行业深度报告 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 3/36 图 6:实车测试与仿真测试为小鹏训练的重要部分.9 图 7:全栈数据闭环使城市场景被动接管率降低 38%.9 图 8:小鹏 AI 算力储备达 2.51EFlops.9 图 9:小鹏布局舱驾
12、融合车载计算中心 XCCP.10 图 10:XNGP 正从提高城市覆盖度向体验升级转变.10 图 11:XNGP 覆盖范围扩大至全国所有城市.11 图 12:XNGP 是行业唯一实车测试验证超 2595 个城市.11 图 13:XNGP 可应用于国内所有公开道路.11 图 14:小鹏开城方案从“白名单”转变到“黑名单”.11 图 15:2024 年第四季度,小鹏实现真正的“门到门”体验.12 图 16:XNGP 可适应掉头、环岛及窄路等复杂路况.12 图 17:小鹏汽车的智驾处于“全国都好用”的第一阶段.12 图 18:小鹏正着手将 XNGP 推向世界.13 图 19:小鹏计划智驾技术走向全球
13、.13 图 20:2024 年以来,XNGP 城区智驾月度活跃用户渗透率维持 80%以上.13 图 21:2025 年底至 2026 年初,小鹏智能驾驶将进入全新阶段.14 图 22:理想将在三年内实现 L4 级别无监督自动驾驶.14 图 23:当前无图 NOA 的算法架构是分段式端到端.15 图 24:理想的自动驾驶开发框架中具有快慢系统.16 图 25:理想 AD 3.0 的整体框架已经偏向端到端模型.17 图 26:通过 VLM/世界模型才能够应对真实世界中的未知场景.17 图 27:视觉大语言模型可以很好的识别驾驶场景并做出决策.18 图 28:系统 2 的模型参数量达到 22 亿.1
14、8 图 29:VLM 在车端能够以 3.34Hz 频率运行.18 图 30:理想使用重建+生成的世界模型进行快速验证.19 图 31:理想自动驾驶训练使用高度自动化的闭环学习.20 图 32:2024 年 6 月理想智能驾驶累计里程达 19 亿公里.20 图 33:无图 NOA 的四大能力.20 图 34:无图无先验,哪里都能开.20 图 35:绕行丝滑,决策不磨叽,时机更果断.21 图 36:分米级微操,驾驶更默契,家人更安心.21 图 37:RD 与 PD 明暗双线滚动开发加快自动驾驶迭代.21 图 38:随着 NOP+全量推送,用户数也在快速上涨.23 图 39:蔚来规划部分基于三层的数
15、据驱动的网络.24 图 40:世界模型是蔚来智能驾驶技术下一步重点布局方向.25 图 41:世界模型能够进行空间理解与时间理解.25 图 42:重建的视频模型收敛速度更快.26 图 43:世界模型能够推演平行世界,真实多变.26 图 44:群体智能和生成式仿真可以满足整体的世界模型的数据需求.27 图 45:群体智能系统能够帮助蔚来进行高效的数据挖掘.27 图 46:通过群体智能,蔚来的城区道路可用范围迅速提升.27 图 47:群体智能+NSim 可以解决 NWM 数据问题.28 图 48:NWM 生成结果可以进入到 NSim 进行推演.28 图 49:神玑 NX9031 已流片,制程为 5
16、纳米.29 图 50:ADAM 计算平台集成 4 颗 Orin-X.29 行业深度报告行业深度报告 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 4/36 图 51:支持实现智驾、智舱最大 256TOPS 算力共享.29 图 52:NADArch 2.0 具体功能收敛到点到点的全域领航 2.0 与智能安全辅助 2.0.30 图 53:蔚来已经几乎能够做到有路就能开,但在部分道路仍不能应对.31 表 1:小鹏 2024Q4 实现真正的“门到门”体验.5 表 2:理想 OTA 6.0 推送无图 NOA,实现功能大升级.15 表 3:理想自动驾驶演进中,端到端范式减少大量代码.20 表 4:蔚来 NOP+
17、已在 2024 年 4 月全量推送.22 表 5:三家新势力车企都已覆盖全国,下一阶段目标为优化全国城市智驾体验.31 表 6:良好的数据闭环不仅能在智驾里程数据中学习,还能利用智驾里程数据学习.32 表 7:各大车企在 2024 年均将算力推升到更高水平.32 表 8:选择城市领航辅助功能仍需付出较高成本.33 表 9:受益标的盈利预测及估值.33 行业深度报告行业深度报告 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 5/36 1、小鹏:端到端大模型量产落地,体验升级成下阶段主线小鹏:端到端大模型量产落地,体验升级成下阶段主线 1.1、智驾技术加速演进智驾技术加速演进,XNGP 即将实现“门到门
18、”体验即将实现“门到门”体验 小鹏小鹏无限无限 XNGP 实现全国都能开实现全国都能开,即将步入“门到门”时代,即将步入“门到门”时代。小鹏高速 NGP 功能在 2021 年年 1 月月开始推送。2022 年年 9 月月 17 日日,小鹏基于自研的智能辅助驾驶系统XPILOT,在广州试点推送城区 NGP,是国内最早推送城区 NGP 功能的整车厂。2023年年 3 月月,小鹏智能辅助驾驶系统迭代为 XNGP,先后在有高精地图覆盖的深圳与上海开放城市领航辅助功能,彼时 XNGP 功能的实现仍是基于高精地图,虽然基于此模式开发自动驾驶较为简单,但道路覆盖有限,用户体验不够完整。2024 年年 2 月
19、月,小鹏使用无图智驾的无限 XNGP 向部分拥有智驾经验的用户推送,此后在 2024 年年 7月月,无图 XNGP 全量推送,实现全国都能开,并计划在 2024Q4 实现完全“门到门”的体验。短短三年半的时间,小鹏的自动驾驶持续突破,端到端大模型技术大大加速小鹏自动驾驶进程。表表1:小鹏小鹏 2024Q4 实现实现真正的“门到门”体验真正的“门到门”体验 时间时间 发展历程及规划发展历程及规划 2021 年 1 月 小鹏推送高速 NGP 功能 2022 年 9 月 小鹏城市 NGP 在广州试点(P5)2022 年 10 月 小鹏引入基于 BEV+Transformer 的 Xnet 代码,过去
20、 6 个月重写代码 2023 年 3 月 广州、深圳、上海开放城市 NGP 2023 年 6 月 北京开放城市 NGP,覆盖环线及主要快速路(G9、P7i Max、P5 等车型);小鹏智驾团队开始在北京研发无图版本的 XNGP 2023 年 11 月 XNGP 无图正式推送,城市智驾开放 25 城 2023 年 12 月 XNGP 城市智驾开放至 52 城 2024 年 1 月 累计开通 243 城 2024 年 2 月 向部分拥有智驾经验的用户推送无限 XNGP 2024 年 5 月 XNGP 城区智驾已完成 100%无图化,智驾可用范围里程翻倍 2024 年 7 月 全国首个端到端 AI
21、大模型量产上车,真无图真全国都可开的无限 XNGP 全量推送 2024Q4 打通包括 ETC 收费站、停车场闸机、园区内部道路在内的智驾“断点”,实现真正的“门到门”体验 2025 年 在国内实现类 L4 级智驾体验,面向全球开始研发 XNGP 资料来源:晚点 LatePost 公众号、小鹏汽车公众号、IT 之家官网等、开源证券研究所 1.2、端到端大模型拓展能力边界,智驾领军车企坚定布局端到端大模型拓展能力边界,智驾领军车企坚定布局 1.2.1、分段式端到端大模型量产上车,分段式端到端大模型量产上车,XNGP 能力加强能力加强 国内首个端到端大模型量产上车,神经网络国内首个端到端大模型量产上
22、车,神经网络 XNet+规控大模型规控大模型 XPlanner+大语言模大语言模型型 XBrain 形成合力。形成合力。在小鹏上一代的自动驾驶系统中,只有感知一个模块用到 AI模型,其余的模块基本都是人工定义的规则,这需要大量的人工定义的规则,在人力、时间、维护成本上均具有劣势。较为稳定的传统量产智驾系统,大约有 10 万条左右各类人工定义的规则,而一个无限接近人类司机的自动驾驶系统,大概等效于10 亿条规则,这对于需要快速更新迭代的自动驾驶系统来说是难以承担的。端到端技术范式是指数据输入端和指令输出端通过完全数据驱动,让 AI 学习人类成熟驾驶行为,从而实现快速迭代、减少成本。小鹏在 202
23、1 年开始转向端到端,目前其端到端大模型由神经网络 XNet+规控大模型 XPlanner+大语言模型 XBrain 三部分组成。行业深度报告行业深度报告 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 6/36 图图1:小鹏端到端大模型由小鹏端到端大模型由 XNet、XPlanner、XBrain 三部分组成三部分组成 资料来源:小鹏汽车公众号(1)神经网络神经网络 XNet:XNet是深度视觉感知神经网络,是“静态XNet”“动态XNet”与“纯视觉 2K 占用网络”的集成,可以比作智能驾驶的眼睛。其中“静态 XNet”可以对感知到的数据进行实时 3D 建图,使智驾系统摆脱掉对高精地图的依赖,提高
24、智驾系统的适应能力;“动态 XNet”则具有对周边环境和交通参与者的行为进行预测与博弈的能力,并给出合理的决策,能够处理复杂的交通情况,提高驾驶的安全性和舒适性;“纯视觉 2K 占用网络”通过摄像头信息的分析,来构建 3D 体素来规划出空间内被占用和未被占用的路线,对现实世界中的可通行空间进行 3D 高真实度还原。深度视觉感知神经网络 XNet 的上车,能够对现实世界环境的重建更为精准,同时预测能力和行驶规划的能力也会更强,汽车感知范围提升 2 倍,面积可达 1.8 个足球场大小,能精准识别 50 个以上目标物。图图2:小鹏小鹏 XNet 2.0 成功引入占用网络,感知范围、通用障碍物成功引入
25、占用网络,感知范围、通用障碍物识别能力大幅提升识别能力大幅提升 资料来源:小鹏汽车公众号 行业深度报告行业深度报告 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 7/36(2)规划大模型)规划大模型 XPlanner:XPlanner 同样基于神经网络,具备长时序、多对象、强推理的特点,能够结合分钟级以上的时序连续分析动机,并依据周边环境信息及时变通,生成最佳的运动轨迹,可以比作智能驾驶的小脑。通过海量“五星司机”的驾驶数据对规划大模型 XPlanner 进行训练,基于数据驱动模式迭代,取代人类手写规则代码,能让智驾系统的驾驶策略向着拟人化进化。效果上,规划大模型XPlanner 能够让小鹏汽车的智
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