報告深入分析了智能駕駛行業(yè)的現(xiàn)狀和未來趨勢，強調(diào)技術(shù)進(jìn)步和政策支持是推動行業(yè)發(fā)展的雙重動力。報告預(yù)計，隨著車路云、Robotaxi和L2+J別自動駕駛技術(shù)的成熟，智能駕駛將迎來商業(yè)化落地和滲透率的快速增長。
從何而來:技術(shù)完善，智駕進(jìn)入百花齊放階段
共享出行或成為未來主要方向，G階智能駕駛與共享出行相互促進(jìn)，未來保持融合進(jìn)化，G階智駕或帶來安全和效率的提升。落地來看，受益于政策支持力度增大和消費者支付意愿增強，國內(nèi)具備智能駕駛更好的發(fā)展環(huán)境。國內(nèi)通過多個方向?qū)崿F(xiàn)落地:
(1)車路云 2020-2023年的標(biāo)準(zhǔn)建立后，2024年開始進(jìn)入城市商業(yè)化落地階段；
(2)Robotaxi在多輪選代后目前技術(shù)進(jìn)入相對成熟階段；
(3)L2+目前占比為 9.3%，滲透率進(jìn)入“5%-30%”階段，有望加速撬動消費需求。政策選代，車路云、單車智能、Robotaxi 協(xié)同加速，G階智駕進(jìn)入百花齊放的“綻放”階段。
殊途同歸:落地方式差別，結(jié)果具備強互通性
智能駕駛研發(fā)參與者持續(xù)增加，不同維度加速推進(jìn)G階功能。Robotaxi采用“躍進(jìn)式”方式，單車智能采用“漸進(jìn)式”方式，從研發(fā)和落地方式上存在明顯差別。Robotaxi 與單車智能傳感器和計算方式G度一致，有望實現(xiàn)“1+1>2”的效果。我們認(rèn)為G階功能技術(shù)具備互通性，端到端大模型加速迭代，數(shù)據(jù)規(guī)模和算力規(guī)模成為車企的核心競爭能力。車路云、單車智能、Robotaxi有望成為加速G階智能駕駛落地的三駕馬車，端到端等大模型應(yīng)用有望加速G階智能駕駛功能落地。
駛向何方:模型驅(qū)動，2025年功能或大規(guī)模落地
端到端大模型是智能駕駛未來落地的主要路徑。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分簡化運算步驟，減少人工特征提取的需要，打通從感知到?jīng)Q策的全過程，訓(xùn)練上將智能駕駛的核心生產(chǎn)力從研發(fā)人員轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和算力，有望憑借算力積累實現(xiàn)功能選代。智能駕駛端到端大模型是重要的垂直類模型，2025年有望實現(xiàn)大規(guī)模落地。車端從模型和硬件兩個維度完成升J，模型上探索端到端模型上限，世界模型、VLM 等加速端到端能力提升。硬件上電子電氣架構(gòu)升J，算力集中傳感器成本逐步下探。
商業(yè)模式:車企有望實現(xiàn)智能駕駛盈虧平衡
車企未來有望實現(xiàn)智能駕駛維度的盈虧平衡。
(1)Robotaxi 通過成本下探實現(xiàn)單車的盈虧平衡,而后通過泛化能力實現(xiàn) Robotaxi 維度下商業(yè)模式的盈虧平衡。
(2)單車智能，通過功能優(yōu)化帶動銷量及智駕車型占比的雙重提升，終實現(xiàn)營收和毛利率水平的提升，直觀反應(yīng)在財務(wù)數(shù)據(jù)中。
(3)技術(shù)輸出，通過架構(gòu)及算法等方式完成對其他車企智能化水平的提升，從而實現(xiàn)營業(yè)收入來源的增加和擴張。
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