國(guó)信證券：特斯拉技術(shù)突破加速智駕方案迭代 相關(guān)布局的零部件廠商均有望受益

智通財(cái)經(jīng)APP獲悉，國(guó)信證券發(fā)布研究報(bào)告稱，AI賦能背景下，汽車智能駕駛算法迭代，智能駕駛感知、決策、執(zhí)行均有望受益。當(dāng)前汽車智駕圍繞數(shù)據(jù)流演進(jìn)，算法在于整車，零部件涉及感知(數(shù)據(jù)獲取)—決策(數(shù)據(jù)處理)—執(zhí)行(數(shù)據(jù)應(yīng)用)。特斯拉技術(shù)突破加速智駕方案迭代，圍繞感知、決策、執(zhí)行等布局的零部件廠商均有望受益。推薦決策層標(biāo)的德賽西威(002920.SZ)、科博達(dá)(603786.SH)、均勝電子(600699.SH);算法層標(biāo)的小鵬汽車-W(09868);執(zhí)行層標(biāo)的伯特利(603596.SH)、保隆科技(603197.SH)。

國(guó)信證券主要觀點(diǎn)如下：

目前自動(dòng)駕駛行業(yè)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)普遍為Input->backbone->neck->head->output。純視覺(jué)方案的特斯拉自主構(gòu)建HydraNet網(wǎng)絡(luò)，在input端輸入攝像頭的原始圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)backbone層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取圖像特征，對(duì)特征賦予時(shí)間等信息做融合(BEV+Transformer)，將速度、環(huán)境等感知處理結(jié)果傳向各子heads再完成后續(xù)規(guī)控任務(wù)。目前行業(yè)通用的自動(dòng)駕駛模型是存在感知、規(guī)劃幾個(gè)模型的分解式構(gòu)造。

特斯拉端到端模型有望引領(lǐng)行業(yè)。特斯拉感知層從CNN單head網(wǎng)絡(luò)迭代，2021年引入BEV+Transformer，將多攝像頭數(shù)據(jù)統(tǒng)一成?俯視角度;2022年提出OccupancyNetworks判斷空間占用。規(guī)劃層引入交互搜索，逐步增加約束條件(其他參與者博弈行為)做最優(yōu)路徑規(guī)劃。2023年后特斯拉提出端到端自動(dòng)駕駛大模型，將感知、規(guī)劃多個(gè)模型融合成大模型，實(shí)現(xiàn)直接輸入圖像數(shù)據(jù)到輸出轉(zhuǎn)向、剎車等駕駛指令突破。減少中間模塊訓(xùn)練過(guò)程，集中模型訓(xùn)練資源;避免數(shù)據(jù)多級(jí)傳輸誤差，系統(tǒng)迭代速度提升，進(jìn)化加速。

國(guó)內(nèi)逐步落地大模型。特斯拉軟件領(lǐng)先，硬件8顆攝像頭純視覺(jué)方案，21年起逐步取消雷達(dá);國(guó)內(nèi)小鵬、華為4月發(fā)布BEV、Transformer、GOD網(wǎng)絡(luò)等大模型，實(shí)現(xiàn)無(wú)高精地圖智駕，理想6月發(fā)布MindGPT、BEV等大模型，加速城區(qū)NOA落地。國(guó)內(nèi)智駕硬件普遍11~12顆攝像頭+5顆毫米波雷達(dá)+12顆超聲波雷達(dá)+1~2顆激光雷達(dá)+域控，成本3~4萬(wàn)元，遠(yuǎn)期有望降至2萬(wàn)內(nèi)。

預(yù)計(jì)2025年中國(guó)帶城區(qū)輔助駕駛的自動(dòng)駕駛市場(chǎng)規(guī)模510億元。該行預(yù)計(jì)2025年帶城區(qū)輔助駕駛功能的自動(dòng)駕駛滲透率將從目前0.4%提升到6%水平，市場(chǎng)規(guī)模510億元。自動(dòng)駕駛底層是機(jī)器取代人力，用戶定價(jià)與自身成本相關(guān)，遠(yuǎn)期隨廠商技術(shù)進(jìn)步，產(chǎn)品供給曲線右移，穩(wěn)態(tài)需求量持續(xù)增加。

大模型推動(dòng)智駕硬件變革。感知端重心轉(zhuǎn)向視覺(jué)，攝像頭像素提升，4D毫米波雷達(dá)上車;考慮成本、供應(yīng)鏈安全，光傳輸取代電傳輸是未來(lái)方向。規(guī)劃端數(shù)據(jù)要求提升，域控算力升級(jí);執(zhí)行端線控制動(dòng)和線控轉(zhuǎn)向是必經(jīng)之路。

風(fēng)險(xiǎn)提示：1)競(jìng)爭(zhēng)惡化;2)智能駕駛進(jìn)度不如預(yù)期;3)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。