亿欧智库：2024人工智能开启汽车产业智能化新时代-AIEV产业研究报告_48页_9mb
报告摘要
AI技术与应用发展趋势总结（截至2024年）
人工智能技术演进
- 里程碑事件：深度学习技术在2006年奠基，2011年实现语音识别商业化，2016年DeepMind的AlphaGo突破性进展，2020年OpenAI推出GPT-3，标志着大语言模型(LLM)的成熟。
- 计算架构发展：传统PCU逐渐被GPU/FPGA/ASIC取代，形成统一AI算力平台。BEV+Transformer等端到端视觉处理架构在自动驾驶领域快速发展，如NVIDIA Drive Orin、特斯拉FSD V12等。
自动驾驶技术发展路径
分级演进
- L2/L2+/L2++：基于摄像头的NOA功能逐渐普及，采用BEV+Transformer+Occupancy Grid地图技术
- L3/L4：2024年起进入商业化落地阶段，如小鹏XNGP、理想ADS、蔚来NOP+等
- L4/L5：Class4/5在限定场景(如城市道路、隧道)逐渐部署
关键参与者与产品对比：
| 品牌 | L3/L4功能 | 采用技术路径 |
|---|---|---|
| 特斯拉 | FSD Beta v12 | BEV+Transformer+WorldModel |
| 小鹏 | XNGP Pro | BEV+Transformer+VLM |
| 奔驰 | DRIVE Mode | rule-based感知技术 |
| 理想 | ADS 2.0 | Transformer+多传感器融合 |
| 蔚来 | NOP+ | NOA+高精地图+BEV |
| 广汽埃安 | Adam PI 3.5 | 多模态感知+端到端训练 |
AI基础设施
算力需求
- 车载端：2024年特斯拉FSD NOA芯片达100TOPS，预计2026年将达到600TOPS
- 云端：OpenAI定制AI芯片达100 Exa-FLOPS级别，NVIDIA DGX系统支持3.5PFLOPS+算力平台
- 行业应用：美团无人配送车携带42TOPS算力模块，Mobileye Eye5芯片支持L4级自动驾驶
技术框架
- 变压器架构更新换代：
- 2020-2023：ViT/DiT架构普及
- 2024年起：多模态(VLM)和世界模型(WorldModel)成为主要发展方向
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