自动驾驶是人工智能的延伸，乘用车企责任承担和测绘资质等或为L3瓶颈
　　自动驾驶是AI与车辆结合的整体解决方案，不仅限于视觉感知等AI算法，也涵盖传感器、执行器、控制器等硬件适配。随着识别技术和深度学习应用落地，特斯拉、小鹏、华为等越来越倾向于“重感知轻地图”方案。在乘用车自动驾驶技术上，L3以下的可行性相对较高，而L3+采用纯视觉方案的挑战较大。目前，政策法规仍未完全落地且道德伦理还存在争议，向更高级别自动驾驶过度的瓶颈包括：1）车企或需要承担更多技术安全责任；2）外资企业若要在国内进行道路数据采集，必须先获得地图测绘资质，或需在国内建立存储中心和数据闭环工程团队。
　　纯视觉方案存在多种局限，特斯拉欲开放FSD但车企采用意愿或存疑
　　特斯拉目前采用较为经济的纯视觉自动驾驶解决方案，在逆光和极端天气等情况下，摄像头或存在一定局限性，辅以较昂贵的激光雷达或毫米波雷达增加安全冗余应更为稳妥，另外，也不宜过度依赖软件来弥补硬件的不足。加上国内交通环境较为复杂，也进一步限制了纯视觉方案。特斯拉的定位不仅是车企，其更是一家科技公司。然而，特斯拉开放了FSD技术，但能否吸引车企却是未知数，而合作效果或受到双方相对势力的影响，处于弱势的车企采用市场龙头特斯拉的技术意愿存疑。
　　新势力应被定位为科技企业，小鹏自动驾驶和智能座舱竞争力或被大众看中
　　近期大众入股小鹏并合作开发车型，小鹏的自动驾驶和智能座舱等智能化技术或被大众看中。鉴于传统车企单靠销量或难以负担较高研发成本，转型速度和决心也不如新势力。反观，新势力如小鹏近年在自动化投入较大，在数据样本上进行积累以形成闭环，但要向特斯拉看齐，首要提高车辆销量。为此，小鹏正改进G9和G6车型的定位定价，并提高自动驾驶的配置率，这些改进也立竿见影。因此，新势力更应如特斯拉般被定位为科技公司。但模仿特斯拉的成功也有一定难度，因此新势力更希望掌握全栈能力以确保供应链的完整性和安全性，通过这种方式整合出优质且具性价比的解决方案。
　　乘用车自动驾驶竞争格局百花齐放，国产替代和降本驱动的域控赛道可观
　　乘用车自动驾驶竞争格局百花齐放，国内玩家包括：1）新势力车企，如小鹏等；2）有自研能力的传统车企，如吉利等；3）自动驾驶初创企业（与新势力或传统车企有固定合作或为其子公司如毫末智行等，以及提供ADAS或域控解决方案的独立供应商）；4）L4/L5级别商用车自动驾驶企业的技术降维如小马等。不同性质的公司各具优势，未来车企与科技公司结合方式将更多样化。域控市场可观，当前国内趋势为国产替代和降本，未来行泊一体和舱泊行一体等整合方向越趋明显。域控玩家包括：Tier 1供应商，如德赛西威等；初创域控供应商如知行科技等；科技公司如华为等；以及车企自研。
　　Transformer在自动驾驶中向路径规划及全栈任务不断衍生
　　Transformer的基本原理是在预训练前提下，根据信息的全局关联性预测下一步，从而输出结果。在自动驾驶里，谷歌Waymo将AIGC应用于仿真场景生成，而特斯拉基于Transformer进行BEV特征提取。Transformer在自动驾驶中的应用正不断衍生，在处理时从全局考虑，如今BEVTransformer已颠覆了传统的“2D直视图+卷积神经网络”。特斯拉在2017年结合Transformer与影子模式，取得显著进展。而本届CVPR最佳论文提出的UniAD通过Transformer覆盖自动驾驶关键任务，不同层并行处理图像信息并进行交互，最终输出本车对周围环境的感知及预测信息，以实现路径规划。
　　风险提示：政策落地不及预期、AI发展不及预期、本研报中涉及到的未覆盖个股不代表对该公司或股票的推荐及覆盖。