投资建议 - 自动驾驶系统感知层逐步确立以视觉为中心，决策层确立了融合多模态数据后以类似人类驾驶员思考方式进行决定输出的端到端模型，BEV+Transformer方案逐步成为行业标志架构，将会引发车载摄像头、智驾算力芯片等模块需求上升 [1] 核心观点 - BEV+Transformer架构成为行业主流，对自动驾驶软硬件提出更高要求 [1] - 感知层方面，轻地图，重感知成行业主流方向，车载摄像头成为智能驾驶感知系统的主力传感器，像素水平不断提升 [1] - 决策层方面，自动驾驶算力需求提升，对智驾芯片及配套数据中心提出新要求 [1] 报告研究的具体公司 特斯拉 - FSD V12开创端到端AI自动驾驶系统先河 [1] - 算法持续优化+配套设施升级，已经形成完善的算法训练体系 [1] - 在感知层引入占用网络概念，进一步升级BEV体系 [1] - 在决策层引入Interactive Planning概念，高效应对复杂的自动驾驶情景 [1] - 构建出完整高效的仿真体系及自研超算中心，能够高效处理自动驾驶数据流，为其自动驾驶发展提供充足的数据及算力支持 [1] 小鹏 - 推出最新一代XNGP自驾系统，可实现全场景智能辅助驾驶功能 [2] - 在感知层，引入XNet2.0架构，开创行业内首个应用大模型具备时空理解能力的感知架构 [2] - 在决策层，引入XPlanner架构，完成基于神经网络的精准规划与控制 [2] 华为 - 基于MDC平台ADS算法不断创新迭代，ADS 2.0再次更新 [2] - 硬件方面降本增效，多传感器相互配合精确感知 [2] - 算法方面，检测算法引入GOD，精确识别障碍物 [2] - 路径规划方面引入RCR 2.0，无论是否有高精度地图都可以完成自动驾驶任务 [2]