AI+汽车智能化市场分析.docx
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1、理解特斯拉:智驾软硬件颠覆者,绝对行业最前沿特斯拉真正实现智能汽车时代软硬件完全独立生态体系构建,其意义在于:1)对于行业:首创域集中式/中央集中式EE架构,颠覆式硬件创新,实现整车算力共用与软硬件解耦,便于OTA升级,真正进入软件定义汽车时代;2)对于OEM友商:软硬件一体化全栈自研构建强有力竞争壁垒,以更低成本实现更优产品体验。理解英伟达:占据硬件至高位,全自研具备可行性占据硬件至高位,几乎成为13级别以上智驾功能市场标配。PXXavierOrinAt1an(预计2025年量产交付),英伟达自研大算力A1芯片,SoC集成CPU/GPU/ISP等功能,算力逐步由IOToPS以下提升至IooO
2、ToPS以上,满足中央集中式整车架构所需算力,当前最新量产芯片Orin平台已经搭载至头部新势力/传统主机厂高端品牌等,几乎覆盖智驾领域除特斯拉外的所有头部OEM。未来高阶智驾软硬件全栈一体化自研为发展方向,吴新宙加盟驱动英伟达向“安卓”角色变化。依托于硬件绝对优势,英伟达自身在智驾软件(感知决策执行)领域同样领先,定位第三方高阶智驾软硬件一体化供应商,成为13及以上时代的Mobi1eyeo(与特斯拉/华为/新势力等属于竞合关系)二、软件主导趋势下,产业格局趋于集中端到端方案驱动,智驾能力需求向软硬件两端收敛模块化智驾算法方案逐步向端到端解决方案演变,龙头特斯拉率先采用TranSFOrmer+B
3、EV+占用网络算法驱动行业变革。TransFormer+BEV完成信号时序融合提升效率,OeeUPanCyNetWOrkS(占用网络)解决长尾场景依赖,加速落地。TransFormer+BEV算法架构的运用实现感知维度端到端率先落地,多传感器信号统一输入并实现时序融合,统一俯视视角共享图像特征,提升算法开发效率;占用网络算法帮助BEV实现2D转3D,目标特征检测变为空间占用检测,感知系统全面升级,根本上解决问题;进一步的,以强化学习加速端到端解决方案落地。端到端智驾方案高效且场景全覆盖,但高度依赖大算力芯片硬件以及足够的源数据(包括路测以及仿真数据)对算法进行持续训练,保证快速迭代。智驾核心环
4、节:A1芯片+感知/决策软件为核心计算平台+应用软件为常青树。考虑transformer大模型上车以及BEV+占用网络算法应用,0EM智驾能力对于激光雷达以及地图依赖度进一步降低;未来汽车智能驾驶竞速赛将核心围绕广义计算平台的能力进行展开,进一步可以拆分为:A1芯片以及感知/决策环节软件算法等两大环节。围绕智驾核心环节:硬件决定成本,软件影响体验围绕计算平台(芯片+系统软件)+应用软件两大核心环节,产业链不同角色势必展开激烈竞争,我们判断:1)系统软件与芯片形成强绑定关系,短期依然以现有成熟第三方(英伟达)+特斯拉/华为自用为主,长期头部新势力陆续布局(核心在于软件算法固定以后能否实现AS1C
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