报告行业投资评级 - 维持辅助驾驶行业“推荐”评级 [1][8][110] 报告的核心观点 - 辅助驾驶行业现状是平均水平提升、技术路线收敛,车企难差异化,向高级别跃迁时细分安全功能待提升,人机交互边界模糊带来商业化落地焦虑和安全隐患 [5] - 建立辅助驾驶能力研究框架,从企业组织战略、技术能力、消费者感知三个维度梳理全栈自研主机厂辅助驾驶能力及潜力 [6][7][111] - 大算力芯片上车元年,世界模型持续优化,辅助驾驶行业能力迎来迭代拐点,头部厂商解决方案逐步完善,车企展开战略合作推动智能化渗透率普及,供应链格局显现,国内供应商向软硬件一体化发展 [8][110][111] 根据相关目录分别进行总结 前言:辅助驾驶技术进展及研究框架构建 - 全栈自研主机厂发展进程:介绍特斯拉、小鹏、华为、理想、蔚来、小米等车企辅助驾驶研发进展、硬件配置、车型发布等情况 [11][15][28] - 第三方解决方案玩家格局:车企与头部智驾厂商合作可节省成本、抢占市场,Momenta、元戎启行、地平线等厂商端到端方案推进有节奏且合作覆盖广泛 [45][46] - 构建辅助驾驶技术研究框架:从企业经营、技术能力、用户感知三个维度衡量辅助驾驶能力,分析各车企研发投入、战略重心、传感器方案、算力、模型等情况 [48][49][50] 维度一:企业组织和战略 - 辅助驾驶战略布局:研发方向从早期模块化分工向端到端融合、全域架构与跨域协同发展,车企动态调整团队架构与研发重心 [53][54][55] - 辅助驾驶研发投入:2022 - 2024年技术驱动型企业研发费用普遍高于15%,规模效应型企业随销量增长费率降低,小米集团2021 - 2023年研发费用率逐步攀升 [60] 维度二:技术能力三要素 - 传感器、算力、模型 - 传感器:技术降本与规模量产推动多感知方案并行,形成“数据输入 - 算法进化 - 硬件适配”正向循环,国产厂商在传感器供应链格局中份额稳步提升 [64][66][67] - 算力军备赛:云端智算中心肩负模型训练等任务,头部车企建立EFLOPS级超算中心,车端驾驶域控芯片向大算力化跃迁,国产芯片2025年集中量产 [75][78][85] - 车云模型:技术路径收敛,架构由决策规划模型化向模块化端到端发展,引入多模态数据信息,世界模型运用数据驱动提升类人化决策能力 [7][111] 维度三:消费者感知 - 辅助驾驶功能表现能力 - 驾驶辅助功能:“车位到车位”功能融合行车与泊车功能,实现全场景连续驾驶目标,各车企相关功能不断迭代升级 [97][98][105] - 安全辅助功能:AEB性能边界优化,车辆避撞方式与车速有关,蔚来等车企安全辅助功能不断提升 [99][103][105] - 消费者感知力:辅助驾驶产品标签化,成为新车卖点,各车企驾驶及安全辅助功能落地进程有差异 [105] 投资建议 - 建议关注车企研发及功能落地进展,如特斯拉、小鹏、鸿蒙智行合作车企、理想汽车、蔚来汽车、小米集团;以及头部第三方解决方案供应商,如Momenta、元戎启行 [8][111] - 建议关注供应链国内供应商,如速腾聚创、禾赛科技、舜宇光学科技、联创电子、德赛西威、华阳集团、均胜电子、知行科技、地平线机器人、黑芝麻智能等 [8][111]
汽车行业专题报告:辅助驾驶的AI进化论:站在能力代际跃升的历史转折点