核心观点 - Transformer架构为高阶智驾商业化落地注入革命性动力，推动中国汽车产业从市场追随者向行业规则制定者转变 [2][5] - 高阶智驾加速渗透受政策支持、需求增长和供给优化三方面驱动，2024年城市NOA渗透率预计突破15% [2][3][25] - AI通过算法、算力和数据三方面赋能高阶智驾持续升级，形成深度共生关系 [2][44] - 高阶智驾将重塑汽车行业竞争格局，引发新一轮淘汰赛，同时为第三方供应商创造发展空间 [83][90] 技术演进 - 整车核心技术从"马力"到"电力"再到"算力"变革，AI赋能的智能驾驶和智能座舱成为智能车时代核心技术 [5] - 智能驾驶发展历经实验室探索、商用化探索、商用化加速和AI大模型四个阶段，Transformer架构取代CNN成为主流 [16] - "BEV+Transformer"融合多模态感知构建厘米级精度动态语义空间，端到端模型缩短响应延迟80% [3][46] - 特斯拉经历四次技术革新：2D直视图+CNN→BEV+Transformer→引入占位网络→端到端大模型上车 [53][56] 市场驱动因素 政策端 - 首批9家企业获L3级别上路通行试点资格，政策支持高阶智驾商业化落地 [25][26] - 智能网联汽车相关支持政策密集出台，为自动驾驶合法运行提供法律框架 [26][27] 需求端 - 智能驾驶减少81.5%的人为因素事故，特斯拉Autopilot事故率比美国平均水平低90% [27][28] - 65%以上用户每周使用高阶智驾超2次，76.8%高速NOA用户每周使用超2次 [31][34] 供给端 - 特斯拉FSD V13.2实现停车场无缝切换，国内车企加速布局高阶智驾 [35] - 硬件成本持续下降，2024年L2及以上渗透率在16-24万和8-15万价格带分别达74%和33% [39][40] AI赋能路径 算法 - 端到端自动驾驶算法成为趋势，相比模块化架构误差降低50% [50][52] - VLA模型融合视觉、语言与动作模态，推理时长从1秒提升至几十秒 [57][58] 算力 - 车端算力持续升级，特斯拉HW4.0算力达720TOPS，较HW3.0提升5倍 [63][64] - 云端算力军备竞赛展开，特斯拉拥有超6万张H100，小鹏训练速度提升170倍 [74][75] 数据 - L5级自动驾驶需超2EB数据量，数据研发成本占比超80% [77][78] - 数据闭环效率是特斯拉与国内车企最大差距之一，领先1-2年 [79] 行业影响 车企竞争 - 智能驾驶引发淘汰赛，中高端市场影响显著，自主品牌份额有望提升 [90][92] - 自主品牌在高阶智驾领先，纯视觉和多传感器融合路线并行 [95][96] - 比亚迪"天神之眼"推动智驾平权，实现20万元以下车型全覆盖 [99] 供应商机会 - 第三方供应商市占率分化，Momenta在城市NOA领域占60.1% [104][105] - 合资车企与国内供应商合作加速，打开智驾出海新局面 [107]