核心观点 - 公司坚定加大智驾投入，坚持AI路线和全球化战略，目标是以L2成本提供L3体验[5] - 公司已完成从分段式到one model架构的端到端转型，技术路线与特斯拉趋同[8][17][19] - 智驾功能将全系标配且不收费，通过平台化实现车型全覆盖[12][14] - 云端算力计划2025年底达10EFlops，较2024年增长2.6倍[11][13] - 端到端技术使行业竞争门槛提高，头部厂商优势可能扩大[26] 战略规划 - 智驾研发投入占比重大，2023年AI研发总投入35亿元[30][31] - Robotaxi业务规划2026年推出车型，专注软硬件不涉运营[32] - 云端大模型将服务自动驾驶/机器人等多生态，参数规模达千亿级[23][24] - 组织架构调整为AI模型开发/应用交付/效能三大部门[11][31] 技术进展 - 天玑5.4.0系统即将发布，算法架构全面升级[8] - 已实现"三网合一"one model架构，神经元连接替代规则接口[19][20] - 车端模型参数量行业领先，云端模型达车端80-100倍规模[21] - 城区智驾月度用户渗透率83%-86%，X9车型Max版选装率73%[10][12] 行业竞争 - 特斯拉FSD V12验证技术方向，但公司早于2022年启动研发[16][18] - 车队规模不等于数据优势，车型多样性更利高质量数据采集[13][14] - 端到端分三种路线：规则堆叠/车端模型/云端大模型，公司选择后者[23] - 激光雷达未完全放弃，但倾向轻雷达方案追求全国适用性[14] 产品策略 - P7+起全系标配高阶智驾，选装率将达100%[12][14] - 智驾软件采用终身免费模式，包含泊车/城区/高速等全场景[14] - 不同车型传感器配置平台化，新增车型仅需补充数据采集[14] 数据与算力 - 训练数据强调质量非数量，工程能力决定数据利用效率[13] - 云端训练集群利用率保持80%-90%高位[13] - 2023年1-9月交付9.9万辆，弱于部分新势力但更重长期终局[13]