特斯拉 华为 小鹏 蔚来 Momenta Apollo Mobiley 毫末智行 大疆智驾核心技术&方案研究报告

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4.0 海鸥 2024-02-29 207 4.21MB 56 页 免费
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[Table_Info1]
汽车
[Table_Date]
发布时间：2024-01-25
[Table_Invest]
优于大势
优于大势
[Table_PicQuote]
历史收益率曲线
[Table_Trend]
涨跌幅（%）
1M
3M
12M
绝对收益
-9%
-11%
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相对收益
-7%
-5%
8%
[Table_Market]
行业数据
成分股数量（只）
260
总市值（亿）
28038
流通市值（亿）
11829
市盈率（倍）
36
市净率（倍）
1.90
成分股总营收（亿）
32388
成分股总净利润（亿）
853
成分股资产负债率（%）
60
[Table_Report]
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[Table_Author]
研究分析师：周颖
执业证书编号：S0550521100002
19801271353
zhouying1@nesc.cn
[Table_Title]
证券研究报告 / 行业深度报告
汽车行业深度：智驾时代来袭，多玩家多模式齐
发力推动行业走向落地
报告摘要：
[Table_Summary]
目前汽车行业已经从电动化的上半场逐渐走向智能化的下半场，智能驾
驶迎来了高速发展期。
特斯拉是智能驾驶赛道商最为领先的玩家。在2018-2019 年特斯拉通过
提出的多头结构 HydraNets 算法提升了效率，解决了自动驾驶目标检测
的多任务问题；2020-2021 年特斯拉推出了 BEV+Transformer 大模型算
法，构建俯视角全景图，解决了 2D-3D 空间转换和感知性能问题；2022
年特斯拉引入占用网络，实现了感知一般障碍物的能力；2023 年特斯拉
采用端到端方案，直接将传感器信息输入神经网络，提高感知和决策规
控整体性能。这四代算法也给智驾赛道的其他玩家提供了可以参考的清
晰路线，对后来者的算法发展带来了深远的影响。但基于强大的先发优
势，特斯拉目前在算法、算力和数据等方面领先于其他玩家，在智驾方
案中仍处于领先地位。
华为通过 GOD 和RCR 两个关键算法实现了对物和路的实时感知。GOD
2.0 网络实现了高达 99.9%的通用障碍物识别率，其中包括白名单外异形
物体和细致分类；RCR 2.0 通过道路拓扑推理实现了导航地图和实际场
景的匹配，解决了没有高精度地图的关键问题。
小鹏智驾方案持续升级，目前的 XBrain 由XNet2.0 和XPlanner 等组
成。XNet2.0 采用三网合一的创新架构，包括动静态 BEV 网络和最占据
网络，使 XNGP 感知系统在处理遮挡、光照不清和复杂路口等场景时展
现出强大的能力。XPlanner 采用长时序规划、多对象决策和强推理，提
高了规划和决策的综合性。
其他玩家也都在跟进特斯拉的思路，目标实现占用网络架构下的感知能
力。蔚来智驾方案的感知算法采用 BEV+Transformer 架构，通过 NAD
Lane 2.0 网络结构处理静态拓扑环境，目标实现不依赖高精度地图，通
过占用网络检测通用障碍物。理想智驾方案由静态 BEV 网络算法，动态
BEV 网络算法以及占用网络算法构成，通过 NPN+TIN 增强 BEV 大模
型。Momenta 智驾方案持续迭代更新，感知方面采用 BEV+Transformer
算法构架，辅以 DDLD 车道线识别算法，定位方面采用 DDPF 算法，规
控路径方面引入 DLP 算法。Apollo 算法积淀雄厚，首创车路一体 BEV
感知方案 Uni BEV，结合 4D BEV Transformer 技术和占用网络技术推出
第二代纯视觉感知系统，实现对激光雷达的替代。Mobileye 视觉方案和
雷达方案单独建模，提供感知冗余； 通过视觉采集数据，解析出车道线、
路面边界、交通灯等信息，实现类先验地图信息；通过对算力友好的责
任敏感安全（RSS）模型进行规控。毫末智行与火山引擎联合打造智算中
心MANA OASIS 对智能驾驶提供高算力支持，同时针对不同场景和成
本要求，提出了低中高三阶方案 HP170、HP370、HP570。大疆通过自己
在无人机上的技术积累，借助惯导双目摄像头开发出了多套极具性价比
的高效行泊一体方案。
2024 年将是国内智能驾驶的爆发年，伴随者供给端井喷和需求端的逐渐
起步，我们看好智能驾驶渗透率的持续提升。
风险提示：智驾渗透不及预期，行业竞争加剧。
[Table_CompanyFinance]
-25%
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2023/1 2023/4 2023/7 2023/10
汽车 沪深300
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汽车/行业深度
目 录
1. 智能驾驶方兴未艾 .............................................................................................. 5
1.1. 政策端：引领智能驾驶潮流，为智能汽车注入强大动力 ................................................... 6
1.2. 供给端： 供给端井喷，新车型崛起引领智能化浪潮 ......................................................... 7
1.3. 需求端：智能汽车的认知逐步扩大 ....................................................................................... 9
1.4. 机遇与挑战 ............................................................................................................................. 10
2. 特斯拉................................................................................................................. 10
2.1. 特斯拉第一代算法：HydraNets ............................................................................................ 11
2.2. 特斯拉第二代算法：BEV+Transformer ............................................................................... 13
2.3. 特斯拉第三代算法：占用网络 ............................................................................................. 15
2.4. 特斯拉第四代算法：端到端方案 ......................................................................................... 16
2.5. 智驾三要素：算法、算力、数据 ......................................................................................... 17
3. 华为 ..................................................................................................................... 17
3.1. 华为 ADS2.0：GOD2.0+RCR2.0 .......................................................................................... 18
3.2. GOD ......................................................................................................................................... 19
3.3. RCR ......................................................................................................................................... 21
4. 小鹏 ..................................................................................................................... 22
4.1. 智驾方案持续升级 Xpilot 到XNGP 到XNGP+ .................................................................. 22
4.2. XNet2.0 .................................................................................................................................... 23
4.3. XPlanner .................................................................................................................................. 24
4.4. 未来方向：轻地图 全场景 轻雷达 ..................................................................................... 25
5. 蔚来 ..................................................................................................................... 26
5.1. 全栈自研 ................................................................................................................................. 27
5.2. 算法：BEV+Transformer & 数据驱动的规控 ..................................................................... 28
6. 理想 ..................................................................................................................... 28
6.1. 通勤 NOA：小场景到大场景 ................................................................................................ 29
6.2. 算法：BEV+NPN+TIN+占用网络 ........................................................................................ 30
7. Momenta ............................................................................................................ 32
7.1. 数据驱动的核心算法 ............................................................................................................. 34
7.2. 三大算法：DDOD、DDLD&DDPF、DLP .......................................................................... 34
8. Apollo ................................................................................................................. 36
8.1. Apollo ANP ............................................................................................................................. 37
8.2. 算法积淀深，地图感知优势明显 ......................................................................................... 38
8.3. 纯视觉路线 ............................................................................................................................. 40
9. Mobileye ............................................................................................................. 41
9.1. 多维度功能实现 ..................................................................................................................... 42
9.2. 算法方案：完全冗余+REM+RSS ......................................................................................... 44
10. 毫末智行 ............................................................................................................ 45
10.1. MANA OASIS 提供强大算力支持 ........................................................................................ 46
10.2. 降低车端硬件成本助力落地 ................................................................................................. 48
11. 大疆 ..................................................................................................................... 49
11.1. 高性价比方案 ......................................................................................................................... 50
11.2. 感知核心：惯导双目摄像头 ................................................................................................. 51
12. 投资建议 ............................................................................................................ 54
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汽车/行业深度
13. 风险提示 ............................................................................................................ 54
图表目录
图 1：华为与传统车企合作 ....................................................................................................................................... 8
图 2：智能驾驶产业链图谱 ....................................................................................................................................... 9
图 3：国内科技企业智能驾驶布局 ........................................................................................................................... 9
图 4：国内智能驾驶面临的挑战 ............................................................................................................................. 10
图 5：特斯拉 Model X ............................................................................................................................................... 11
图 6：特斯拉 HydraNets .......................................................................................................................................... 12
图 7：HydraNets 动态识别 ...................................................................................................................................... 13
图 8：早期 2D 平面标注 .......................................................................................................................................... 14
图 9：BEV 实现 2D 转3D ....................................................................................................................................... 14
图 10：BEV 对于感知能力的升级 .......................................................................................................................... 15
图 11：特斯拉占用网络............................................................................................................................................ 15
图 12：端到端自动驾驶 ........................................................................................................................................... 16
图 13：问界 M7......................................................................................................................................................... 18
图 14：华为高阶智能驾驶 2.0 ................................................................................................................................. 19
图 15：华为智驾迭代 ............................................................................................................................................... 19
图 16：华为 GOD 感知算法 .................................................................................................................................... 20
图 17：GOD 训练 ..................................................................................................................................................... 20
图 18：GOD 感知 ..................................................................................................................................................... 21
图 19：华为 RCR2.0 ................................................................................................................................................. 21
图 20：小鹏 G9 ......................................................................................................................................................... 22
图 21：面向全场景智驾的终极架构 XBrain .......................................................................................................... 23
图 22：小鹏 XNet2.0 ................................................................................................................................................ 23
图 23：小鹏感知架构 ............................................................................................................................................... 24
图 24：小鹏 XPlanner .............................................................................................................................................. 25
图 25：小鹏智驾 2024 年目标 ................................................................................................................................. 25
图 26：数据闭环提升效率 ....................................................................................................................................... 26
图 27：AI 生产式极限场景 ...................................................................................................................................... 26
图 28：蔚来 ES8 ....................................................................................................................................................... 27
图 29：蔚来驾驶全栈能力 ....................................................................................................................................... 27
图 30：蔚来智能驾驶 ............................................................................................................................................... 28
图 31：蔚来占用网络 ............................................................................................................................................... 28
图 32：理想 L7 .......................................................................................................................................................... 29
图 33：理想算力和数据 ........................................................................................................................................... 29
图 34：理想智驾算法 ............................................................................................................................................... 30
图 35：理想基于 NPN 和TIN 增强的 BEV 大模型 .............................................................................................. 30
图 36：NPN 神经先验网络 ...................................................................................................................................... 31
图 37：TIN 信号灯意图网络 ................................................................................................................................... 31
图 38：智己智驾规划 ............................................................................................................................................... 32
图 39：智己算法 ....................................................................................................................................................... 32
图 40：智己 LS6 ....................................................................................................................................................... 33
图 41：Momenta 数据驱动算法 Roadmap ............................................................................................................ 34
图 42：Momenta 无图智能驾驶方案 ...................................................................................................................... 35
图 43：智己 DDPF 算法 ........................................................................................................................................... 35
图 44：智己 DLP 算法 ............................................................................................................................................. 36
图 45：极越 01 .......................................................................................................................................................... 37
图 46：Apollo ANP ................................................................................................................................................... 37

标签： #自动驾驶

摘要：

请务必阅读正文后的声明及说明[Table_Info1]汽车[Table_Date]发布时间：2024-01-25[Table_Invest]优于大势上次评级:优于大势[Table_PicQuote]历史收益率曲线[Table_Trend]涨跌幅（%）1M3M12M绝对收益-9%-11%-13%相对收益-7%-5%8%[Table_Market]行业数据成分股数量（只）260总市值（亿）28038流通市值（亿）11829市盈率（倍）36市净率（倍）1.90成分股总营收（亿）32388成分股总净利润（亿）853成分股资产负债率（%）60[Table_Report]相关报告《硬派越野车行业报告：国产...

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作者：海鸥 分类：科技前沿 价格：免费 属性：56 页 大小：4.21MB 格式：PDF 时间：2024-02-29

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