2023-06-19-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！-东吴证券_31页_2mb

行业深度报告总结：AI+汽车智能化大周期开启

本报告分析认为，汽车行业正进入由大模型技术、政策法规和新品周期三重因素共振驱动的第三轮智能化浪潮。不同于前两轮（2014-2016年纯视觉方案普及、2020-2022年特斯拉FSD推动准L3落地），本轮核心驱动力为政策法规完善与大模型技术应用，有望加速L3-L4级自动驾驶商业化进程。

技术迭代：大模型降本增效
特斯拉基于Transformer架构的大模型实现了从2D到3D环境建模的技术突破，其BEV（鸟瞰视角）+占用网络算法通过多摄像头视觉融合，提升感知效率并降低对激光雷达等高成本传感器的依赖。该方案参数量达7500万，支持城市道路自动驾驶场景，成为主流车企下一代智能化技术方向。国内车企如理想、比亚迪、小鹏等纷纷采用类似架构，推动成本下行至30万元以下，激光雷达不再是必要配置。

政策驱动：责任划分加速落地
2023年美国内华达州和加州已批准奔驰L3自动驾驶功能上路，明确责任划分（由车企或供应商承担）。国内政策也在同步完善，工信部、公安部等多部门推动法规落地，北京、上海等地率先试点数据安全管理和高精地图资质规范。政策明确L3责任边界后，产业链将加速布局，技术商业化进程有望突破。

产业趋势：新品周期推动功能普及
2023H2至2024年将是智能化新车密集上市窗口。核心特征包括：1）符合L3法规标准；2）城市NOA（相当于L3级）功能落地；3）成本控制。车企分两梯队：第一梯队（特斯拉、小鹏、华为合作伙伴）技术领先，第二梯队（理想、蔚来、比亚迪等）快速跟进。同时，域控制器、冗余底盘执行单元（如伯特利、拓普集团）及AI算法（如中科创达）将成为关键受益环节。

技术演进：从传统模型到Transformer
早期CNN、RNN等模型在图像识别和序列处理上存在局限，而Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）实现并行计算，大幅提升效率。其预训练大模型（如BERT、GPT系列）已突破亿级参数规模，推动NLP技术发展。特斯拉将Transformer应用于BEV算法，结合占用网络完成3D环境建模，为L3级自动驾驶提供技术支撑。

全球布局：政策法规协同推进
中国、美国、欧盟等主要国家和地区均加快自动驾驶法规建设。美国40个州已出台相关法规，欧盟发布首个允许小批量自动驾驶车辆认证的技术标准，德国通过全球首部《自动驾驶法》，日本修订《道路交通法》允许L3-L4功能上路。政策完善与技术突破共同构成产业加速的条件。

风险提示

1. L3级政策落地节奏不及预期可能延缓技术商业化；
2. 乘用车价格战超预期或挤压智能化投入；
3. 下游需求复苏不及预期导致车企减配竞争。

报告建议重点关注具备智能化先发优势的整车企业（特斯拉、小鹏、华为合作方）、高算力域控制器厂商（德赛西威、经纬恒润）、冗余底盘执行单元（伯特利、拓普集团）及AI算法公司（中科创达）。