智能驾驶行业核心观点 - 智能驾驶已从技术亮点演变为车企产品差异化关键因素和出行服务商业化核心支点，技术深度、迭代速度和落地规模将深刻影响未来竞争格局[2] - 大模型重构行业竞争格局，云车协同算力竞赛加剧，百亿参数级模型训练依赖云端超算集群支撑，车端芯片算力需同步升级[2] - 商业化落地进程提速，2024年10-20万元车型搭载高阶智驾功能占比仅5%，"智驾平权"趋势将驱动渗透率增长，Robotaxi或于2026年规模化落地，2030年市场规模达数千亿[3] - 技术路径向多模态认知驱动范式收敛，VLA架构推动智能驾驶从"统计模仿"向"因果认知"跃迁，2025年被视为"VLA上车元年"[41][51] 技术架构演进 算法迭代路径 - 早期模块化架构依赖"感知-决策-控制"分布式模块，受限于人工规则和结构化场景[13] - BEV+Transformer架构突破2D到3D转换难题，实现多传感器融合和全局场景感知，摆脱高精地图依赖[14] - BEV+Transformer+OCC架构通过体素化技术精确还原障碍物三维体积，显著提升动态障碍物识别能力[15] - 端到端架构实现感知决策一体化，代码量从30万行缩减至3千行，驾驶行为更接近人类直觉反应[23][29] - VLA模型整合视觉、语言和动作模态，通过思维链技术解决黑盒问题，实现决策透明化和场景泛化[33][34] 算力需求变化 - L2级算力需求100+TOPS，L3需500-1,000+TOPS，L5或超5,000TOPS，端到端架构使特斯拉算力需求从300TOPS跃升至3,000-5,000TOPS[52] - 车端芯片自研加速，小鹏图灵AI芯片单芯抵三颗Orin X，蔚来神玑NX9031实现1,000+TOPS算力[59][60] - 云端算力建设白热化，吉利星睿智算中心2.0达23.5EFLOPS，特斯拉Dojo超算中心2024年末算力达88.5EFLOPS[64][85] 商业化落地 市场渗透 - "智驾平权"推动高阶功能下探至10-20万元主力价格带，目前占比仅5%，将成为销量增长核心杠杆[3][11] - 激光雷达2024年装机量突破150万颗，同比增长245.4%，装配率跃升至6%，价格从数万元降至数千元[75] - 纯视觉方案成本优势显著，特斯拉8摄像头总成本约200美元，相当于单颗激光雷达价格[79] Robotaxi前景 - 预计2026年开始规模化落地，24小时运营和智能调度能力将驱动规模效应[3] - 每公里综合成本将在2026年后低于传统出租车，2030年市场规模达数千亿[3][11] - 特斯拉Robotaxi试点技术反哺FSD升级，参数规模扩大4.5倍，形成自动驾驶迭代闭环[86] 车企竞争格局 特斯拉领先优势 - 一体化多模态端到端架构实现3000公里人工干预间隔，复杂路口接管率较V12降低6倍[83] - 数据闭环实现周级迭代效率，4D自动标注替代500万小时人工作业，全球150万辆车构成数据采集网络[84] - Dojo超算中心采用D1芯片，训练效率较GPU集群高1.3倍，D2芯片性能将再提升10倍[85] 国内车企追赶 - 华为ADS3.0采用三网协同架构，本能安全网络实现200毫秒应急响应，决策速度提升3倍[90] - 小鹏XNGP+整合三大神经网络模块，强化学习后通过知识蒸馏保留90%核心能力[47][50] - 理想采用"蒸馏先行+强化兜底"策略，云端构建超10亿公里仿真里程优化模型[42]