近年來，無人駕駛發(fā)展駛?cè)搿翱燔嚨馈?，政策端傳出利好消息，工信部明確表示支持L3級及更高級別的自動駕駛功能商業(yè)化應(yīng)用。

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同時，產(chǎn)業(yè)端也迎來利好，AI大模型或進一步加入無人駕駛的發(fā)展，具體來看AI從哪些方面賦能？

華泰證券在最新的報告中，對AI大模型賦能自動駕駛進行了詳細剖析，分析指出AI大模型的引入（自動標注、感知預(yù)測算法的快速迭代），從行業(yè)整體層面可以加速高級別輔助駕駛的量產(chǎn)落地。

其次，智能駕駛板塊后發(fā)者借助產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢（云端算力中心、通用開源模型的適配）與先發(fā)者在數(shù)據(jù)積累、模型迭代中的差距有望進一步縮小。

而受益于智能駕駛本土化的客觀需求、產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)國內(nèi)供應(yīng)商產(chǎn)品性能的提升與下游自主品牌的崛起，零部件國產(chǎn)替代趨勢顯著。?

總結(jié)來看，華泰認為，今年或是城市NOA（領(lǐng)航輔助駕駛）普及的元年。當前旗艦車型高級別輔助駕駛BOM成本為1.4萬元，預(yù)測2023-2030年高級別輔助駕駛BOM成本的平均年降幅度為11%。

提升數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注的效率

海量的數(shù)據(jù)是無人駕駛的基礎(chǔ)，主要來自真實數(shù)據(jù)、虛擬仿真、影子模式，而下一步是則對數(shù)據(jù)進行識別、標注。

數(shù)據(jù)采集方面，華泰證券指出，大模型可以構(gòu)建虛擬場景人工生成數(shù)據(jù)，補充現(xiàn)實中難以獲得/數(shù)據(jù)量不足的情形。

以特斯拉FSD為例，針對真實道路場景中不常見的案例，特斯拉通過模擬仿真，構(gòu)建虛擬場景采集數(shù)據(jù)，以豐富數(shù)據(jù)的來源，為模型訓(xùn)練提供支持；通過數(shù)據(jù)引擎，人工挖掘誤判的、非典型案例。

數(shù)據(jù)標注方面，華泰證券指出，人工標注成本高、效率低，自動標注是AI大模型賦能智能駕駛最直接的應(yīng)用，能大幅降低數(shù)據(jù)標注的成本。

以特斯拉為例，特斯拉FSD通過“多重軌跡重建”技術(shù)自動標注車輛行駛軌跡。目前在集群中運行12小時即可完成10000次行駛軌跡標注，取代500萬小時人工標注。通過機器的自我訓(xùn)練，減少了人力標注成本高、效率低的問題。?

以Meta的SAM為代表的圖像分割大模型的出現(xiàn)可大幅降低數(shù)據(jù)標注的成本，該模型是有史以來最大的分割數(shù)據(jù)集。

優(yōu)化感知-決策-執(zhí)行三階段算法

同樣以考特斯拉FSD為例，華泰分析師黃樂平將自動駕駛模型算法按流程，分為感知識別道路和道路上物體）、預(yù)測（預(yù)測周圍車輛和行人的行為）、執(zhí)行（控制車輛速度方向等行動）三個階段。?

特斯拉、新勢力等主要企業(yè)從幾年前開始采用基于Transformer的大模型等新技術(shù)，1）提高道路、物體的識別精準度；2）學(xué)習(xí)人類的駕駛習(xí)慣（影子模式），3)縮短決策所需要的時間，從而訓(xùn)練模型更加“擬人”。?

1、感知層面：OccupancyNetwork、3D建模

華泰證券指出，特斯拉創(chuàng)新性的提出了占用網(wǎng)絡(luò)（OccupancyNetwork）模型，直接將3D空間點格化，相較于之前在障礙物識別和行駛路徑預(yù)判方面有了明顯提升，具體來看：

1）通過占用網(wǎng)絡(luò)，只需分析物體的空間內(nèi)柵格占用情況，不需對物體本身進行檢測識別，規(guī)避傳統(tǒng)視覺算法中對物體識別失敗帶來的車禍風(fēng)險。

2）占用網(wǎng)絡(luò)解決傳統(tǒng)視覺算法難題及還原道路坡度和曲率，輔助行車更優(yōu)決策。

3）基于占用網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測道路上其它物體的行進軌跡。

2、預(yù)測層面：道路拓撲關(guān)系預(yù)測、障礙物預(yù)測

華泰證券指出，預(yù)測分兩種，一種是道路信息的預(yù)測，另一種是障礙物的預(yù)測。

車道線網(wǎng)絡(luò)模型輔助進行車輛行駛路徑的預(yù)判。車道線網(wǎng)絡(luò)模型生成的“車道語言”，可以在小于10毫秒的延遲內(nèi)，思考超過7500萬個可能影響車輛決策的因素，運行這套語言的功耗只需要8W，較大的提升了特斯拉FSD對車輛行駛路徑的預(yù)判能力。

物體的預(yù)測包含動、靜概率信息，再結(jié)合道路拓撲信息，為最終的形式?jīng)Q策提供支持，模型會自動生成虛擬車輛，令決策更貼近人類駕駛員的思維模式。

3、決策層面：車端算力升級、模型計算效率優(yōu)化，決策更加智能

決策的難點在于多方的交互與對路權(quán)的博弈，計算的效率是至關(guān)重要的。華泰證券表示：

目前業(yè)內(nèi)普遍50-100毫秒之間完成一輪計算。受車端算力與計算效率的限制，目前決策層面的模型可分為兩類：1）rulebase的模型（類似if程序，提前設(shè)定了某些情境下的反應(yīng)機制）；2）特斯拉的交互搜索的模型（querybase的條件下可縮短單次計算時間至100微秒）。

推動車端/云端算力升級與國產(chǎn)化

最后，受益于智能駕駛本土化的客觀需求、產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)國內(nèi)供應(yīng)商產(chǎn)品性能的提升與下游自主品牌的崛起，華泰證券認為零部件國產(chǎn)替代趨勢顯著。

隨著大模型上車對車載算力需求的進一步提高，以及車載芯片制造商對芯片架構(gòu)和技術(shù)的改進，車載芯片的算力有望持續(xù)上升。英偉達Thor芯片（2000TOPS）未來量產(chǎn)有望加速計算平臺融合。

云端方面，基礎(chǔ)設(shè)施算力升級加速算法迭代：

主機廠和自動駕駛技術(shù)開發(fā)商積極布局建設(shè)智算中心，以提高自身“云上”競爭力。目前，主機廠特斯拉、小鵬、吉利，解決方案提供商毫末智行、商湯、百度布局建設(shè)了智算中心，用于訓(xùn)練自動駕駛等大模型。

隨著智能駕駛的逐步滲透，大模型或?qū)⒊蔀楦鞴镜暮诵母偁幜χ?，為匹配模型中大?guī)模參數(shù)以及大數(shù)據(jù)量計算，智算中心的建設(shè)規(guī)模有望持續(xù)擴張。

華泰證券展望未來3-5年AI賦能智能駕駛?cè)绾沃厮艹鲂蟹绞?，預(yù)計今年或是城市NOA普及的元年，高級別輔助駕駛將呈現(xiàn)降本趨勢，2023-2030年高級別輔助駕駛BOM成本的平均年降幅度為11%。

本文節(jié)選自華泰證券《AI大模型如何加速無人駕駛發(fā)展》

分析師

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陳旭東?SAC No. S0570521070004? ? SFC No. BPH392

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