全球共振，国内智驾市场正迎来技术、商业化和政策三大拐点，有望于9月至明年初陆续兑现，引领智能驾驶新一轮行情。
　　技术拐点：“BEV+Transformer+数据闭环”新架构开始上车
　　“BEV+Transformer+数据闭环”最新一代量产系统核心架构2023年开始陆续上车，使得“轻地图”城区领航成为可能；
　　特斯拉23年AIDAY有望于9月底召开，我们预计大模型、端到端及world model有望成为亮点。
　　商业拐点：城区领航陆续落地，FSD商业化有望提速
　　城区领航功能将于4Q23密集落地，部分玩家的“无图”版本也将于年内上车，泛化能力大幅增强；
　　特斯拉FSDV12有望去掉beta成为正式版，意味着全球推送可能加速；
　　FSD入华同样动作不断，正式落地后有望大幅强化消费者认知，推动国内高阶智驾渗透。
　　政策拐点：L3政策密集落地，有望持续升温
　　6月，工信部副部长明确表示将启动智能网联汽车准入和上路通行试点，支持L3级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用；
　　7月，《国家车联网产业标准体系建设指南》正式印发。
　　风险因素：高阶自动驾驶渗透率不及预期；自动驾驶发生重大安全事故；新能源汽车销量不及预期；国内智能驾驶政策支持力度不及预期等。

研究报告全文：产业策略研究三大拐点共振自动驾驶奇点时刻已至中信证券研究部产业策略团队连一席2023年9月4日请务必阅读末页的免责条款和声明核心观点全球共振国内智驾市场正迎来技术商业化和政策三大拐点有望于9月至明年初陆续兑现引领智能驾驶新一轮行情技术拐点BEVTransformer数据闭环新架构开始上车BEVTransformer数据闭环最新一代量产系统核心架构2023年开始陆续上车使得轻地图城区领航成为可能特斯拉23年AIDAY有望于9月底召开我们预计大模型端到端及worldmodel有望成为亮点商业拐点城区领航陆续落地FSD商业化有望提速城区领航功能将于4Q23密集落地部分玩家的无图版本也将于年内上车泛化能力大幅增强特斯拉FSDV12有望去掉beta成为正式版意味着全球推送可能加速FSD入华同样动作不断正式落地后有望大幅强化消费者认知推动国内高阶智驾渗透政策拐点L3政策密集落地有望持续升温6月工信部副部长明确表示将启动智能网联汽车准入和上路通行试点支持L3级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用7月国家车联网产业标准体系建设指南正式印发风险因素高阶自动驾驶渗透率不及预期自动驾驶发生重大安全事故新能源汽车销量不及预期国内智能驾驶政策支持力度不及预期等2自动驾驶愈发强调商业为王GartnerTheHypeCycle技术成熟度曲线在自动驾驶行业中的应用2018年本田投资Cruise28亿美元Uber无人车事故2019年奥迪取消L3研发项目2017年百度发布Apollo10奥迪A8L搭载L3功能英特尔收购Mobileye福特收购Argoai2020年Uber将自动驾驶部门出售给Aurora期2016年PonyAurora等成立通用2021年图森未来Aurora以及一系列激光雷达望收购Cruise特斯拉发布公司相继登陆美股上市后股价表现不佳AutoPilot20技术和商业进展驱动第一波机会2022年大众和福特解散ArgoAI激光雷达公司IBEO宣布破产Ouster和Velodyne合并2015年Uber自动驾驶部门成立沃尔沃推出Driveme第二波机会2014年特斯拉推出AutoPilot102013年百度无人驾驶项目开始起步2009年谷歌开始研发无人驾驶技术情绪驱动技术萌芽期期望膨胀期泡沫破裂期稳步恢复期生产成熟期3资料来源辰韬资本各公司官网中信证券研究部CONTENTS目录1技术拐点BEVTransformer数据闭环新架构开始上车2商业拐点城区领航陆续落地FSD商业化有望提速3L4自动驾驶特定场景将率先实现商业化4政策拐点L3政策密集落地有望持续升温41技术拐点BEVTransformer数据闭环新架构开始上车5感知国内玩家普遍2023年开始BEV上车无图城区领航成为可能公司进展小鹏Xnet新一代感知架构-小鹏于2022年1024科技日发布新一代感知架构XNet深度视觉感知神经网络引入BEV技术和Transformer网络摄像头摄像头摄像头小鹏-2023年3月小鹏开始向G9和P7i高配版用户推送基于XNet打造的XNGP功能不再依赖高精地图但目前仅释放了第一阶段能力BackboneBackboneBackboneBiFPNBiFPNBiFPN-2023年4月上海车展华为智能汽车解决方案BUCEO余承东表示华为ADS10已实现了基于Transformer的BEV架构ADS20将基于道路拓华为Multi-scaleMulti-scaleMulti-scale扑推理网络通过实时交通流和静态占用网络加上地图导航信息推FeaturesFeaturesFeatures理出道路的拓扑结构实现去高精地图BEVViewTransformerBEV视图转换器-2023年7月蔚来官方微信公众号表示蔚来NOPBeta版将升级为正蔚来式版新版本包括全新的BEV与占位栅格感知模型Spatial-TemporalFeaturesTemporalModule-2023年4月理想汽车官方微博表示理想ADMax30即将推出城区NOA功能使用三种神经网络大模型算法静态BEV网络动态BEV网DynamicDecoder动态物解码器StaticDecoder静态物解码器理想络Occupancy网络-理想ADMax30已于6月底开始推送内测用户规划年底将推送100座位置姿态尺寸预测轨迹等车道线道路边界等国内城市6资料来源各公司官网各公司官方微信公众号中信证券研究部资料来源小鹏1024科技日中信证券研究部感知特斯拉引领BEV使去高精地图成为可能我们将自动驾驶感知技术路线简单分为三代特斯拉的BEVTransformer组合可被理解为第三代最新技术第一代基于传统的视觉方法检测障碍物的2D框并利用车轮的底部边缘或接地点等信息进行深度估算需考虑许多先验条件第二代引入2D3D联合标注利用深度学习实现单目视觉感知的3D框输出需要多摄像头融合和大量的后处理关联操作以规则为主导第三代感知技术BEVBirdsEyeView可简单理解为把多个视角的摄像头图像统一投射至同一个BEV空间形成基于上帝视角的俯视图为追求提升泛化能力大部分厂商目前已将研发方向聚焦于重感知轻地图在失去高精地图提供的先验信息后玩家主要通过BEV算法对传感器感知到的信息进行处理以理清道路元素之间的关系实时构建高精地图即用即抛我们总结BEV路线的主要优势在于1解决图像视角下的遮挡问题2利于后续规划和控制任务3统一多模态数据处理维度7资料来源特斯拉AIDay左图百度Apollo右图感知Transformer可更好地实现图像数据至BEV视角的转化Transformer是一种基于注意力机制Attention的神经网络模型可更特斯拉VideoNeuralNetArchitecture好地实现图像数据至BEV视角的转化与传统神经网络CNNRNN按照串行顺序来处理数据不同Transformer借鉴了人脑的注意力机制可挖掘序列中不同元素的联系及相关性进行全局关系建模directglobalrelationshipmodeling提供全局的感受野因此更适合进行BEV所需要的特征学习此外随着训练数据量的增长CNN模型的收益会呈现过饱和趋势而Transformer在处理大量信息时能够只选择处理关键信息以提升神经网络的效率因此饱和区间很大更适宜于大规模数据训练的需求为了引入时序信息特斯拉在感知网络架构中引入VideoNeuralNet使用视频片段而非图像训练神经网络以构筑较短时间内的图像记忆而自带时序信息的视频片段自然也更适合使用Transformer进行训练8资料来源Githubgoogle-researchvisiontransformer资料来源TeslaAIDay感知OccupancyNetwork识别非通用障碍物此前纯视觉方案最为人诟病的一点就是需要依赖数据库中的标注经验12来进行物体识别OccupancyNetwork核心想要解决的也是通用障碍物的识别问题简单来说OccupancyNetwork将感知到的BEV场景划分为一系列微小的体素voxel再预测每个体素被占用的概率从而获得一种简单的3D空间表示同时给出被占据体素相应的语义信息OccupancyNetwork的核心是占用而非识别因此并非是将识别到3图1OccupancyNetwork会判断每个网格是否被占的物体分配到每个小立方中而是判据若被占据会给出相应的语义信息和运动状态例如图中被圈出的部分是一辆正在启动的两节公交车断每个小立方是否有被占用蓝色表示运动红色表示静止借助于OccupancyNetwork算法可图2传统视觉感知方案中的物体检测方案难以检测在没有确切识别物体的形状且不确定到数据集中未标注过的物体而OccupancyNetwork物体具体是什么的情况下判断物体通过探测到该体素被占用尽管未识别该物体具体是的位置OccupancyVolume和接下什么但仍能够避免碰撞来可能的运动OccupancyFlow图3传统感知通常会将检测到的物体与固定的输出尺寸联系起来但一般矩形无法表示一些异形的障碍物而OccupancyNetwork可精确地预测到这些非矩形物体例如卡车旁边悬挂的梯子从而避免碰撞9资料来源42号车库图1TeslaAIDay图23数据闭环智能驾驶进入数据驱动30阶段数据或成为制胜关键经过由硬件驱动的10阶段和软件驱动的20阶段以rule-based为主智能驾驶正伴随BEVTransformer大模型的上车迈向由数据驱动的30阶段数据或将成为更为重要的胜负手算法端BEVTranformer的AI算法架构能够容纳更大规模的数据且相较于传统以规则为主的2D直视图CNN等方案BEVTranformer的性能提升更依赖于大量样本数据的投喂算力端英伟达Orin特斯拉FSD华为MDC等大算力芯片平台的推出使得自动驾驶系统对大数据的消化成为可能功能端领航辅助功能从高速走向城区场景复杂度大幅提升而仅靠传统的规则算法难以满足城区复杂场景对模型泛化能力的要求智能驾驶正迈向由数据驱动的30阶段30阶段由数据驱动20阶段由软件驱动10阶段由硬件驱动硬件多传感器特征级前融合硬件多传感器后融合模型目前感知端采用BEVTransformer硬件以激光雷达为主模型以规则为主未来可能走向端到端大模型大数据模型以规则为主小模型少数据车辆前装量产车车辆后装改造车车辆前装量产车功能高速城区领航落地功能追求实现L4功能传统L2功能10资料来源毫末智行2022HAOMOAIDAY中信证券研究部数据闭环头部玩家已建立闭环但与特斯拉仍有较大差距国内玩家在量产车数据闭环方面虽距特斯拉仍有较大差距合规云但头部厂商的闭环架构已基本建立接下来需持续积累打需由甲级资质企监管磨工程化经验以更高效地转动数据飞轮数据处理硬盘拷取原始数据IDC数据中心数据量有多少高质量的有效数据场景库中未曾见过的数据才是对模型有真正增益的优质数据目前国拥有甲级资质的企业需派出测绘人员坐在内较为主流的做法仍是使用测绘车进行道路数据采集测绘车上进行道路数合规处理真正将量产车用于数据采集的仍属少数派量产车测绘车据的采集活动年销量千万台级别全国保有量千台级别数据闭环数据能否真正高效率地赋能模型迭代包括传感器配置视车型而定传感器配置全面数据采集预处理回传标注处理仿真训练单车成本几十万元单车成本百万元工程化难度高流程相对简单明了RD验证OTA等多个环节闭环的运行效率和自动化程度模型迭代也直接决定了自动驾驶模型的迭代效率OTA升级打磨做题技巧小考以赛代练题海战术精进OTA升级自动驾驶数据OTA回传驱动变化历程技术数据车端数据平台标注平台训练平台仿真平台自动驾驶数据数据数据数据数据模型仿真更新数据采集预处理传输处理标注训练验证训练测试模型闭环发展原始数据结构化数据数据挖掘数据质量运营模型开发调优场景挖掘场景库历程数据清洗脱敏脱密等自动化标注人工标注等测评等建设仿真测试等点阵式片段式圆环式11资料来源亿欧智库左下角觉非科技投资者交流会右上角中信证券研究部数据闭环每个环节都有颇多工程化细节需要处理-针对感知算法迭代所需的道路数据企业在采集时需具备相应的测绘资质数据采集-合规问题解决后还需优化车端数据的采集逻辑-数据采集完成后还需在车端对其进行脱敏脱密格式转换等工作-即使是在数据闭环层面做得相对较好的某造车新势力也难以应对量产车每天只回传5分钟所产生的数据量存储设备文件读取系统计算工数据处理具等都存在瓶颈而数据的访问查询跳转解码过程都会影响整体的研发进度-标注的自动化程度效率和成本也被认为是当前各玩家数据闭环能力的重要考量因素之一当前国内玩家距离全自动化标注仍有一段距离-仿真模拟的核心在于模拟的真实性仿真训练-除了客观存在的道路目标车辆的运动学和动力学规律环境和天气的模拟以及客观存在的物理规律都需要逐一建模-还需要对包括激光雷达摄像头在内的各类传感器进行建模并提供自动驾驶系统的接口传感器的建模是仿真最难的环节之一包括如何提升图像的渲染能力和效率如何在保证模型精度的同时提升效率和通用性以及模拟传感器在真实世界中的噪声等-数据驱动下算法团队的构建研发流程测试方法工具链都有所改变业内尚未形成一套成熟且统一的软件开发平台模型训练-在数据闭环中每个工程师提供的代码模块究竟质量如何对整体效果有多大影响各模块之间有无冲突如何避免神经网络的跷跷板现象都是较为复杂的工程化问题-当软件端走上正轨后充足的算力和强大的基础设施是支撑数据闭环持续运行的关键12资料来源九章智驾中信证券研究部新技术端到端打开全新想象空间2023年5月11日在特斯拉面向北美用户推送FSDBetaV1141新版本的同时马斯克发布推特表示FSD的V12版本将实现完全端到端的自动驾驶完全端到端自动驾驶主要有以下好处1避免级联误差2提升研发效率3提升性能上限但端到端模型的最大痛点在于可解释性差其近乎黑盒的工作模式使得出现问题时较难追溯根本原因而自动驾驶又涉及安全性容错率远低于ChatGPT等语言模型我们认为特斯拉庞大的数据规模和成熟的训练闭环是其能够实现端到端自动驾驶的前提但FSDV12版本究竟何时能真正落地且落地后实际效果如何目前仍有待观望端到端自动驾驶模块化自动驾驶传感器感知决策规划控制执行器端到端自动驾驶13资料来源End-to-EndDeepNeuralNetworkArchitecturesforSpeedandSteeringWheelAnglePredictioninAutonomousDrivingPedroJNavarroLeanneMillerFranciscaRosique等著中信证券研究部新技术生成式AI或将诠释真正的自动驾驶大模型目前特斯拉和WAYVE正在针对生成式AI研发全新模型WorldModel并在2023年CVPR上进行初步展示WorldModel可简单理解为使用大语言模型的方式来生成自动驾驶相关的连续帧视频场景中短期或主要应用于仿真模拟环节利用WorldModel自动生成新的cornercases且不需要标注大幅提升模型训练效率而当生成式AI成为数据的主要来源后玩家的车队规模将不再是自动驾驶能力的关键长期有望成为自动驾驶领域的FoundationModel作用于感知预测规控全链条任务助力特斯拉更好地实现端到端自动驾驶14资料来源CVPR2023Tesla左下及右下图WAYVE官网右上图2商业拐点城区领航陆续落地FSD商业化有望提速15高速领航加速导入乘用车市场2025年中国市场渗透率有望突破10车企功能名称上线时间车型价格元是否标配2022年车型销量k选配比例预估高速领航搭载量预估kONE34万是788100788L946万是390100390理想NOA导航辅助驾驶系统2021年12月L834-40万是155100155理想合计1332kP721-34万否E版标配59150296P518-25万否EP版标配38050190小鹏NGP自动导航辅助驾驶2021年1月G931-47万是6410064小鹏合计550kES637-55万否签名版标配4201563ET745-53万否按月订阅230512EC638-55万否签名版标配1711526蔚来NOP自动辅助导航驾驶系统2020年10月ES850-66万否签名领航版标配1441522ES747-55万否按月订阅142507ET533-39万否按月订阅118506蔚来合计135k长城魏牌NOH智慧领航辅助驾驶系统2021年11月摩卡DHT-PHEV30-32万是5910059k吉利NOA高阶智驾辅助系统2022年10月博越L13-17万否旗舰型选配317516k上汽NGP智能导航辅助驾驶系统2022年8月荣威RX510-16万否第三代智驾版标配201530k上汽智己NOA高速高架领航辅助功能2023年L7LS730-60万否选购---北汽极狐NCA智驾导航辅助2022年7月阿尔法SHI版40-43万否高阶版标配25010k长安NCA智驾导航辅助2022年12月阿维塔1135-60万是0810008kModelY26-36万否选购31535158特斯拉NOA领航辅助驾驶2019年6月Model323-33万否选购1245562中国特斯拉合计220k合计2360k16资料来源各公司官网车主之家中信证券研究部预测预计不依赖高精地图的城区领航将于4Q23起陆续落地公司功能推出时间车型备注-2022年9月率先于广州进行试点后拓展至深圳上海佛山和北京2022年小鹏G6G9P7i-2023年3月推出不依赖高精地图的XNGP目前开放第一阶段能力下半年释放更多能力计划至年底小鹏城市NGP9月激光雷达车型落地全国50个城市-计划23Q4向XNGP车主推送AI代驾功能北汽极狐SHI高阶版-2022年9月率先在深圳交付后拓展至上海广州重庆杭州北京2022年华为城区NCA长安阿维塔11年月上海车展前夕华为推出不依赖高精地图的并在发布会上表示计划至和分9月-20234ADS2023Q3Q4问界M5智驾版别落地15和45个城市蔚来NOP2023E蔚来NT20平台-2023年6月蔚来表示将于2023年下半年正式发布城区NOP-2023年4月发布理想ADMax30标配高速城区NOA目标年底前完成100个城市的落地推送理想城市NOA2023E理想L7L8L9Max-6月开始在北京和上海开放城市NOA内测9月向早鸟用户推送通勤NOA内测首先覆盖10座城市包括北上广深11月拓展至50城年底覆盖100城百度ApolloANP302023E极越01-2023年4月发布ApolloCityDrivingMax城市高速泊车三域融通-智己在2023年8月的IMADDAY智己汽车智能驾驶发布会清华篇上表示将于2023年10月开始公上汽智己L7LS7高阶版Momenta城市NOA2023E测城市NOA9月开始公测去高精地图NOA腾势N7高阶版-腾势N7计划2024年一季度推出城区NOA功能长城摩卡蓝山DHT-PHEV-毫末在第八届HAOMOAIDAY上表示城市NOH即将量产上车已在北京和保定进行大规模泛化测试毫末智行城市NOH2023E激光雷达版计划2024年落地百城禾多科技城区NDA不详广汽HyperGT-广汽HyperGT已于2023年7月上市计划提供高速城区NDA功能但上线时间仍待进一步公布17资料来源各公司官网中信证券研究部注各车企的NGPNCANOP等皆为领航辅助功能小鹏无图进展最快目标年底XNGP落地50城截至2023年3月城区NGP已进2022年9月邀请部2023年6月城XNGP下半年计划进一步实现自入广州深圳上海三大城市分P5车主试点城市市NGP新增开放动变道超车左右转等功能据汽车之心报道截至今年5NGP使用前需观看3月底面向广深沪G9及P7i北京佛山两地月小鹏城市NGP用户渗透率目标年底XNGP落地50城安全视频并通过考试Max版用户推送XNGP功能开北京当前主要适达到了9007通过新手模式后放第一阶段能力在无高精地图用于各环线及主计划Q4向XNGP车主推送AI代解锁全部可用路段城市道路实现LCC增强版功能要快速路驾模式此外小鹏在进京一周后于2023年7月11日发布官方数广州深圳上海北京佛山50城据城市NGP北京全量推送首周的高频用户渗透率9931里程渗透率9897被动接9月3月6月管次数为每千公里33次20232024G9P7iG6202209上市202303上市202306上市小鹏8月15日放出了一段XNGP在北京的路测视频18资料来源42号车库左下图小鹏官方微博右下图中信证券研究部logo和车型图片来自小鹏官网华为城区NCA累计落地6城ADS20目标不再依赖高精地图深圳推送上海推送广州推送城区NCA落地城区NCA城区NCA城区NCA北京重庆杭州北京当前覆盖亦庄海淀顺义部分区域后续将陆续开放五环月月月2022912202338月2024内环路及封闭道路ADS10ADS20预计重庆覆盖渝中区大渡口区江北区后续随OTA升级阿尔法S先行版有杭州覆盖核心城区望搭载ADS20阿尔法S全新HI版202205上市阿尔法S先行版202305上市上海深圳广州杭州城区NCA新增开放城区NCA功能北京重庆两地月月月202220233682024ADS10ADS20阿维塔11鸿蒙版8月24日上市搭载ADS20阿维塔11202208上市阿维塔11鸿蒙版202308上市8月2日M5智驾版6城开放城区NCA首次OTA升级上海深圳广州杭州重庆5城开放城区NCA202220238月2024ADS208月18日北京开放城区NCA五环外亦庄海淀顺义部分城区道路可使用问界M5智驾版202304上市19资料来源各公司官网中信证券研究部理想城区NOA已开始内测通勤NOA规划下半年开放2023年4月理想在上海车展活动上发布AD-根据理想智驾VP朗咸朋在6Max30并表示其城区NOA功能将于Q2开启月17日理想家庭科技日上的推送并在年底前完成100个城市的落地推送介绍通过城市NPN覆盖的研发平台可查看现在NPN的2023年6月17日理想在理想家庭科技日发布覆盖情况会上宣布6月开始在北京和上海开放城市-绿色代表已经通过测试验证NOA内测下半年开放通勤NOA功能是可用状态红色代表有特征但有待验证灰色年月日理想在成都车展表示月将NPN20238259代表没有NPN特征向早鸟用户推送通勤NOA内测首先覆盖10座城市包括北上广深11月拓展至50城年-2023年3月起理想的早早底覆盖100城鸟和测试车就在上海和北京进行NPN特征提取因此北通勤NOA会在用户设定路线后对该路线进行学京和上海已有不少绿色可用习理想表示相对简单的路线约1周即可激活的NPN路口较为复杂的路线预计2-3周也可完成NPNNeutralPriorNet神经先验网络是理想城市通勤NOA背后的重要技术核心思想是利用大量车队在复杂路口的多次历史轨迹提取该路口的NPN特征并保存在云端当车辆经过该路口时提前存储的NPN特征将结合车端实时感知到的信息共同进行判断20资料来源焉知新能源汽车上图donewscom下图