汽车行业深度报告：AI+汽车智能化系列之一【大模型+政策+功能】三重共振开启L3智能化大行情！-20230618-东吴证券-31页_2mb

报告摘要

汽车行业深度报告总结

核心内容

本报告分析了当前汽车行业智能化发展的趋势，指出AI大模型、政策法规、新车周期三重因素共振，将开启新一轮L3级别自动驾驶的行情。随着技术的不断演进，特别是Transformer架构大模型的广泛应用，以及政策法规逐步完善，L3级别自动驾驶的商业化落地正加速推进。

主要观点

技术进步：AI大模型特别是Transformer架构的引入，使得自动驾驶感知算法实现从2D到3D的环境建模，推动端到端感知方案的落地，有效降低系统成本。
政策推动：国内和海外政策法规逐步完善，为L3级别自动驾驶的落地提供了法律依据和操作规范，特别是责任划分的明确，是推动行业发展的关键。
产品周期：2023年H2至2024年将是智能化新车上市密集期，预计新车将具备L3级别自动驾驶功能，且成本有望降至30万元以下，激光雷达不再是必要条件。

关键信息

技术发展

AI大模型：Transformer模型作为最强的特征提取器，成为自动驾驶感知算法的重要基础。
端到端感知方案：特斯拉采用BEV（鸟瞰）+占用网络+Transformer的组合，实现高效的环境建模和路径规划。
多模态输入输出：AIGC技术推动AI在多个领域应用，为自动驾驶带来新的可能。

政策法规

国内政策：中央与地方协同完善自动驾驶法规，推动道路测试和数据安全的标准化。
海外政策：美国、欧盟、德国、日本、韩国等国家和地区纷纷出台自动驾驶法规，明确责任划分和测试标准。
责任划分：明确L3级别自动驾驶的责任由车企或第三方供应商承担，推动行业标准化发展。

产业趋势

智能化新车密集上市：预计2023H2至2024年，L3级别自动驾驶功能将成为新车的重要卖点。
成本下降：通过大模型和算法优化，特斯拉等企业有望实现低成本L3自动驾驶方案。
车企进展：第一梯队（特斯拉、小鹏汽车、华为合作伙伴）领先，第二梯队（理想、蔚来、比亚迪等）快速跟进。

投资建议

整车：优先关注具备智能化先发优势的企业，如特斯拉、小鹏汽车、华为合作伙伴（赛力斯、江淮等）。
高算力域控制器：推荐德赛西威、经纬恒润，关注均胜电子、科博达。
冗余底盘执行单元：推荐伯特利、拓普集团、亚太股份、耐世特。
AI算法环节：推荐中科创达，关注光庭信息。
智能化检测：推荐中国汽研。

风险提示

政策推出节奏不及预期：L3自动驾驶政策可能延迟。
乘用车价格战：可能对行业利润造成压力。
下游乘用车复苏不及预期：影响智能化技术的市场渗透率。

附录：图表与数据

图1：Mobileye芯片+摄像头方案
图2：Mobileye芯片出货量（万颗）
图3：自动驾驶解决方案分级
图4：ADAS功能感知+决策+执行环节
图5：博世E/E架构的演进路线图
图6：分布式->域集中式变化
图7：英伟达Orin芯片
图8：底盘域控制系统
图9：多模态大模型输入/输出
图10：深度学习模型参数量快速提升/亿
图11：大模型发布时间轴
图12：机器学习实现流程
图13：人工智能/机器学习/深度学习之间关系划分
图14：感知机机制图示
图15：标准前馈神经网络结构FNN
图16：深度神经网络架构
图17：NLP在人机交互过程中扮演重要角色
图18：NLP主要功能及结构
图19：Bert结构:主要针对自然语言理解类任务
图20：GPT结构：主要针对自然语言生成类任务
图21：CNN算法流程
图22：经典神经网络和CNN的区别
图23：CNN特征提取+分类识别
图24：RNN结构的NtoN网络拓扑图
图25：多种RNN结构
图26：简单RNN机制结构
图27：LSTM机制结构
图28：传统Encoder-Decoder结构
图29：引入Attention机制后的Encoder-Decoder结构
图30：Self-Attention机制计算原理框图
图31：Self-Attention机制矩阵计算流程图
图32：Multi-Head结构（以双头模型示例）
图33：Transformer模型结构
图34：Transformer的编码器（Encoder）部分
图35：Bert模型掩码训练过程
图36：Transformer结构的Decoder部分
图37：GPT模型预训练架构
图38：BEV算法向量空间的线和边界
图39：BEV架构模型图例
图40：BEV感知模型框架图
图41：矩形框识别
图42：网络占用算法
图43：特斯拉神经网络处理过程
图44：地图矢量规划
图45：北京自动驾驶车辆道路测试成果
图46：自动驾驶示范区数据安全管理政策
图47：导航电子地图制作甲级测绘资质单位数量
图48：美国各州自动驾驶法规政策情况
图49：韩国自动驾驶普及“三步走”计划

表格数据

表1：国内外自动驾驶相关法律法规加速落地

地点	时间	部门	法规或者政策
美国	2023/6/8	加州机动车管理局(DMV)	批准奔驰L3级别自动驾驶系统上路行驶申请
美国	2023/1/8	内华达州监管部门	批准奔驰L3级别自动驾驶系统上路行驶申请
北京	2023/5/12	市自动驾驶办公室	北京市智能网联汽车政策先行区数据安全管理办法(试行)
成都	2023/5/8	成都经信局	关于推进成都市智能网联汽车远程驾驶测试与示范应用的实施意见(公开征求意见)
全国	2023/5/5	工信部	《汽车整车信息安全技术要求》《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》等四项强制性国家标准的制修订
杭州	2023/4/12	杭州政府办公厅	关于印发杭州市智能网联车辆测试与应用管理办法的通知
上海	2023/3/31	上海通信管理局/交通委	《支持高级别自动驾驶的5G车联网网络性能和建设验收》标准编制启动
北京	2023/3/31	北京经信局	北京市智能网联汽车高精度地图试点工作指导意见
上海	2023/3/22	上海临港地区管委会	中国(上海)自由贸易试验区临港新片区促进无驾驶人智能网联汽车创新应用实施细则(试行)
上海	2023/3/22	上海浦东新区	上海市浦东新区促进无驾驶人智能网联汽车创新应用规定实施细则
上海	2023/3/21	上海嘉定区	建设世界智能网联汽车创新高地行动方案
浙江	2023/3/20	浙江德清县人民政府	德清县智能网联车辆道路测试与示范应用管理实施细则(试行)
山西	2023/3/9	山西阳泉市人民政府	阳泉市智能网联汽车管理办法(草案)》(征求意见)
深圳	2023/3/2	深圳保安区投资推广署	培育发展智能网联汽车产业集群实施方案
无锡	2023/2/8	无锡市人大	无锡市车联网发展促进条例
上海	2023/2/7	上海经信委/交通委/公安局	上海市无驾驶(安全)员智能网联汽车测试技术方案
上海	2023/2/1	上海浦东新区	上海市浦东新区促进无驾驶人智能网联汽车创新应用规定
上海	2023/1/29	上海经信委/交通委/公安局	上海市智能网联汽车高快速路测试与示范实施方案
上海	2023/1/1	上海经信委/交通委/公安局	上海市智能网联汽车示范运营实施细则

表2：车企最新高级别自动驾驶架构及进展

| 车企 | 功能 | 车型 | 上市 | 芯片 | 算力 | 摄像头 | 激光雷达 | 毫米波 | BEV | 占用网络 | TransFormer |
|------|------|------|------|------|------|--------|----------|--------|----|----------|----------|-------------|
| 理想 | 城市NOA | L9 | 2023Q2 | 双Orin | 508TOPS | 11 | 1 | 1 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 长城汽车 | 城市NOH | 摩卡DHT | 2024H1 | 高通 | 360TOPS | 12 | 2 | 5 | ✓ | / | ✓ |
| 吉利汽车 | 无 | 极氪009 | 2022Q4 | 双MobileyeEyeQ5H | 48TOPS | 14 | / | 1 | / | / | / |
| 比亚迪 | 城市NOA | 汉 | 2023Q3 | 征程5 | 128TOPS | 11 | / | 5 | ✓ | / | ✓ |
| 小鹏汽车 | 城市NGP | 小鹏G9 | 2023Q2 | 双Orin | 508TOPS | 12 | 2 | 5 | ✓ | / | ✓ |
| 长安汽车 | 城市领航 | 阿维塔11 | 2023Q1 | 麒麟990A | 400TOPS | 13 | 3 | 6 | ✓ | / | ✓ |
| 上汽智己 | 城市NOA | LS7 | 2023Q1 | 1Orin | 254TOPS | 11 | 2 | 5 | ✓ | / | ✓ |
| 广汽埃安 | 无 | Aion LX | 2022Q1 | 华为昇腾610 | 200TOPS | 12 | 3 | 6 | / | / | / |
| 蔚来 | 高速领航NOP+ | ES8 | 2023Q2 | 4Orin | 1016TOPS | 11 | 1 | 5 | ✓ | / | ✓ |
| 赛力斯 | 城市NCA | M5智驾 | 2023Q2 | MDC610 | 200TOPS | 11 | 1 | 3 | ✓ | ✓ | ✓ |

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