行业与公司概览 * 纪要涉及的行业为智能驾驶（智驾）行业，包括高级辅助驾驶（L2/L2+）和全自动驾驶（L4/Robotaxi）领域 [1] * 纪要重点讨论的第三方智驾软件供应商包括Momenta、华为、大疆（卓翼）、地平线、元戎启行 [3] 市场格局与公司能力 * Momenta在第三方智驾市场占据领先地位，份额达55%，华为占25% [1][3] * Momenta提供单Orin X和双Orin X两种方案，覆盖从比亚迪、智己到奇瑞等不同车型，展现其工程化和算法裁剪能力 [1][3] * 华为凭借强大的体验和工程化能力，支持多款车型、自研芯片及大规模路侧泛化，但其顶尖算力芯片目前主要用于ADS 4.0 Ultra版本 [3] * 大疆在低算力芯片（如TI TDA4）解决方案上工程化能力出众，但市场对低算力芯片（32 TOPS或100 TOPS以下）的需求正在转向中高算力方案 [1][4] * 地平线采用自研软硬一体化方案（如HSD及G6P系列），已在奇瑞星途车型上量产，但受限于NPU算力及迭代升级，整体效果仍需提升，需更多车型验证工程化能力 [1][6] * 元戎启行主要集中在城市NOA，基于英伟达平台开发并与长城汽车合作紧密，其算法开发能力领先但工程化能力相对较弱 [7] 技术路线与核心观点 * 当前智驾行业技术路线主要分为三类：端到端算法（代表企业有Momenta、特斯拉、极氪）、VLA模型（代表企业有理想、小鹏）以及世界模型（华为、Momenta、地平线等正在开发） [2] * 车企智驾能力差异主要由算法、数据和算力三大因素决定，短期内算法调整效果明显，长期来看数据积累是关键，高效训练依赖强大计算资源 [8][9] * 长期看，若厂商继续沿用当前技术路线（如Transformer），智驾能力差异将逐渐收敛，数据积累达到一定规模（如特斯拉的50亿英里）后会出现数据饱和效应 [10] * 在感知硬件路线上，融合感知路线（结合激光雷达）比纯视觉更具长期优势，原因包括激光雷达成本已降至200多美元、数据处理技术提升能应对复杂场景、新法规对障碍物检测提出更高要求 [12] * L2+公司向L4发展更具优势，过渡自然且资源投入较少，但挑战在于全域泛化能力和量产一致性 [1][20] 芯片架构与发展需求 * 下一代智能驾驶芯片需求包括：强大的GPU/NPU以支持VLA和世界模型等高级功能、高带宽（未来可能需要从当前290GB/s翻倍或增至1.5倍）、工艺与功耗平衡（如3纳米或5纳米）、增加内存容量 [14][15] * 不同级别自动驾驶的算力需求：L2级需5-10 TOPS，增加泊车功能需约16 TOPS；L2++（高速辅助驾驶）需30-100 TOPS；L3级需500 TOPS以上；L4级普遍认为需1,000 TOPS以上 [16] * 对于L3及以上级别，冗余设计变得重要，例如采用双Orin芯片配置以备未来升级 [16] * 智能驾驶芯片与机器人芯片平台差异不大，许多厂商借鉴共用平台以降低成本 [17] Robotaxi商业化前景 * Robotaxi市场是一个正能性市场，不完全依赖技术驱动，关键在于提高场景内车辆通行效率和减少远程接管及事故率 [18] * 实现盈亏平衡需区域扩展足够大且定价合理，主要成本来自车辆折旧（如小马智行第六代车成本高达60万人民币），可通过定制化、换电等方式降本，同时需确保价格竞争力和扩大行驶里程覆盖范围以提高收入 [19] 其他重要细节 * VLA技术对智能驾驶体验的提升主要集中在功能创新（如自动前进/后退）和对带有语义信息的环境理解能力上，提高了决策合理性和流畅性 [11] * 大多数第三方算法公司（如Momenta、元戎启行）更倾向于开发通用算法并进行跨平台适配，而非与特定芯片厂商深度绑定，软硬件耦合较深的主要是同时提供软硬件解决方案的公司（如华为、地平线） [13]