报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 交通是现实世界AI最重要的应用场景之一，智能驾驶产业趋势明确，从及格到超越人类的拐点并不遥远 [196] - 建议关注港美股公司，包括智能车及积极转型的传统车企、Robotaxi运营厂商、智能驾驶软件+芯片方案供应商、核心的线控转向和线控制动供应商、激光雷达供应商 [196] 各部分总结 软件侧 从“模仿人类”到“超越人类” - 智驾普及需超越人类，因人性对自身和技术能力存在“双标”，只有远超出人类驾驶水平的智驾技术才能大规模普及 [6][10] - 强化学习带来超越人类的潜力，如AlphaGo通过监督学习+强化学习战胜柯洁 [12] - 狭义“端到端”是模仿学习思路，广义“端到端”既有“模仿学习”又有“强化学习” [15][20] - “超越人类”需要“强化学习”，世界模型被引入自动驾驶领域，其价值包括长尾数据生成、闭环仿真测试、对抗样本等 [24][27] - 业界头部玩家积极探索，如特斯拉打造“通用世界模型”，小鹏研发“小鹏世界基座模型”等 [35][42] - 自动驾驶技术超越人类智驾的时间表显示，价值拐点并不遥远，多家车企有明确的发展规划 [67] 从“聋哑司机”到“司机助理” - 语言模型、多模态模型被引入智能驾驶领域，如EMMA、DiLu、LINGO - 2、SENNA、DriveVLM等 [71][72][82] - 各模型有不同特点和优势，如SENNA是开环测试端到端智能驾驶全球第一名，DriveVLM能理解图像信息并作出驾驶决策 [88][93] - 除算法差异，各家差异还体现在云端算力、数据获取、数据基础设施和车端算力等方面 [135] 硬件侧 感知层 - 纯视觉路线代表车企有特斯拉的双目感知和小鹏的鹰眼视觉，特斯拉HW4.0搭载超远距离双目摄像头，小鹏AI鹰眼视觉方案感知距离、识别速度和清晰度有提升 [144][148][149] - 激光雷达方案是主流车厂选择，随着智驾等级提升和成本下降，迎来大规模量产阶段，多家车企已应用 [157][163] 决策层 - VLA带来更高车端算力挑战，多家车企有先进芯片上车计划，如小鹏图灵芯片、理想Thor - U等 [168] - 软硬耦合基于成熟软件算法设计智能驾驶芯片硬件，性能提升明显，如地平线、特斯拉、小鹏等企业有相关实践 [172][175] 执行层 - 线控转向取消方向盘与车轮机械连接，具有提高安全性、驾驶舒适性和节省空间等优势，多家车企已搭载相关技术 [181][185][188] - 线控制动系统与传统液压制动系统相比，具有结构简单、反应灵敏、维护方便等优势 [191][195]

公司技术发展历程 - 2017年王晓刚团队在论文中首次提出端到端多级场景描述网络(MSDN)架构，比特斯拉早6年探索该技术 [2] - 2017年与本田合作L4自动驾驶项目，采用纯视觉方案直接规划轨迹，但因硬件算力限制未能量产 [3] - 2018年推出SenseDrive DMS驾驶员监控系统，2018-2019年获得威马、安波福、伟世通、蔚来、广汽等10余家主机厂订单 [4] - 2021年推出SenseAuto Pilot-P实现L2+级辅助驾驶，2022年提出一段式端到端技术但行业条件不成熟 [4] - 2024年北京车展展示UniAD一段式端到端实车，11月发布AD Pro/Max/Ultra三大量产方案，年底与东风汽车落地量产 [5] 技术路线演进 - 早期受限于网络结构、硬件算力和行业认知，端到端方案未被广泛接受 [3] - 2022年ChatGPT出现后行业开始认可大模型，特斯拉FSD V12率先实现端到端量产 [5] - 2024年发现端到端存在数据瓶颈问题，转向世界模型+强化学习路线 [30][32] - 世界模型通过仿真生成"奥数题"级难题场景，突破人类驾驶行为天花板 [35][36] - 多模态大模型DriveAGI加入与世界模型交互，提升智驾系统安全确定性 [11] 商业模式与战略 - 采用白盒交付模式，与车企共享工具链、数据平台和超算中心 [10][39] - 定位汽车AI平台型公司，重点布局中低端市场，2025年新增广汽埃安、一汽红旗等客户 [11] - "太极模式"赋能车企自研团队，改造其研发体系并共建AI基础设施 [37][39] - 云端服务是核心业务盘，通过数据回流管道构建长期壁垒 [11][40] 行业竞争格局 - 智能座舱业务率先突破，2018年SenseDrive DMS落地威马等车企 [4] - 2024年小鹏、理想、Momenta、华为等竞相布局端到端方案 [5] - 与小米合作SU7座舱大模型，提升小爱同学多模态交互能力 [19][21] - 与蔚来长期合作DMS/OMS系统，开发3D gaze等创新功能 [22][23][24] 管理与企业文化 - "黑羊文化"强调创新与协作，在汽车行业进化为"太极模式" [8] - 通过引进主机厂人才和开发工具链平台化解决量产难题 [7] - 王晓刚管理风格亲力亲为，常驻一线与工程师共同解决问题 [10]

文章核心观点 2024年1月吴永桥出任博世智能驾控系统事业部（XC）中国区总裁，带领事业部进行多方面改革，对2025年汽车行业竞争形势和发展趋势有清晰判断，认为公司在新项目获取、降本和技术能力提升等方面取得进展，且对高阶智驾、端到端发展前景有信心 [2][3][4] 分组1：吴永桥上任背景与集团情况 - 2024年1月吴永桥成为博世智能驾控系统事业部（XC）中国区总裁，此前在联合汽车电子工作18年，上任核心逻辑是博世集团对智能驾驶的坚决押注并希望其带去客户关系 [2] - 博世集团保持私有化未上市，控制权掌握在博世基金会手中，基金会持有92%股份，确保战略决策不受资本市场压力影响 [2] 分组2：2025年车企竞争形势判断 - 至少5个汽车品牌会倒掉或被并购，2025年汽车销量最多增长几十万辆，但前八大客户增长目标超400万辆 [4][5] - 智能化会大幅度发力，中阶智能驾驶方面，2025年比亚迪10 - 15万车型70%标配中阶智驾，量超300万辆，电气化上半场接近尾声，下半场智能化将提速 [6][7] 分组3：2024年在XC事业部做的关键事情 - 修复客户关系，拜访前五家客户，与主机厂一把手定期交流 [9] - 改变企业文化，树立客户导向、业务驱动意识，每周拜访2 - 3个客户 [10] - 进行组织架构调整和能力建设，打破业务单元壁垒，加强合作，找综合性人才，推行狼性文化 [11][12][17] - 进行技术能力建设，设计中台战略，建立强大中台，减少资源浪费和内耗，在座舱方面打造端到端操作系统AI OS [18][22] - 获取新项目，将新项目获取作为核心任务，让德国人学习狼性精神 [23][24] - 降本，关闭广州办公室，降低租金成本，进行物料降本、提升研发效率等 [25][26] 分组4：人员调整与业务架构 - 李金龙成为高性能域控业务单元（CP）负责人，软件技术出身，有魄力和客户意识，与吴永桥联手拿下五六个大项目 [29] - CP业务负责座舱相关业务和智驾硬件，智驾体验业务单元（AS）负责高阶智驾软件，软硬件分离是参考德国架构设计并结合现实情况 [29][30] - 内部结算避免资源浪费，目前合作良好，XC中国区团队已无缝连接 [31][32] 分组5：业务规划 - 业务包括低阶ADAS、智能座舱、高阶智能驾驶和中阶智能驾驶四块，低阶ADAS和智能座舱是基石业务，高阶智能驾驶2025年年中切到Orin Y降本，中阶智能驾驶全栈自研已获五大头部客户 [37][38][39] - 中阶智驾有望取代低阶ADAS前置一体机，出海业务受主机厂青睐，博世在全球标准和法规理解上有优势 [39][40] 分组6：高阶智驾、端到端相关情况 - 博世两段式端到端性能依赖数据，能排进前四，2025年下半年一段式端到端会批产，有机会超过华为 [44][46] - 博世在研究英伟达Thor芯片，长期来看智驾进入一段式端到端可能需要，但早期不一定 [47][48] - 端到端时代AI人才会置换部分规控人才，但规控人才不会断崖式下滑，公司考虑设置端到端部门负责前沿算法研究和工程化落地 [49][50][51] 分组7：项目盈利与合作前景 - 奇瑞星纪元ET销量起来，增程车型量会增加，智驾销售额有望提升，Wave1产品支撑现金流，高阶智驾平台获德国支持，成本可全球分摊 [53][54][55] - 盈利考核重要，还考核新业务获取指标，高阶智驾可赋能中阶智驾，中阶智驾起来后可分摊高阶智驾成本 [56] 分组8：项目获取逻辑与行业价格战 - 中阶智驾讲究性能和价格结合，不是只讲价格，低算力高性价比方案性能差，已退出头部梯队 [56][59][61] - 主机厂给供应商降价是难题，2025年价格战会降温，博世通过技术方案迭代和升级降本 [62][63]