汽車行業(yè)專題研究：如何評(píng)價(jià)車企端到端能力

充分簡(jiǎn)化運(yùn)算步驟，減少人工特征工程的需要，并識(shí)別出數(shù)據(jù)中關(guān)聯(lián)性，充分提升計(jì)算效率。受益于有效行為軌跡數(shù)據(jù)規(guī)模提升，智能駕駛端到端劃模式加速，逐步成為代表智能駕駛實(shí)現(xiàn)高階功能參考大模型的發(fā)展，端到端智能駕駛大模型具備涌現(xiàn)效應(yīng)。我們認(rèn)為，評(píng)；（練能力和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，訓(xùn)練算力成為運(yùn)算速度的關(guān)鍵，云架構(gòu)優(yōu)化算力；（各家代碼并不開(kāi)源，無(wú)法直觀評(píng)價(jià)各家智能駕駛模型。我們集中在車端軌跡數(shù)據(jù)規(guī)模和訓(xùn)練數(shù)據(jù)能力兩個(gè)維度，使用研發(fā)費(fèi)用替代軟件開(kāi)發(fā)能力。 我們從整車端和訓(xùn)練端兩個(gè)維度進(jìn)行當(dāng)下時(shí)點(diǎn)各車企對(duì)車企智能駕駛端到斯拉和新勢(shì)力領(lǐng)先，自主品牌加速跟進(jìn)2）域控制器式架構(gòu)后車型銷量與里程積累正相關(guān)，理想銷量領(lǐng)先，華為、小鵬快速跟進(jìn)，自主品牌后續(xù) 理想汽車和小鵬汽車有望憑借端到端落地節(jié)奏領(lǐng)先實(shí)現(xiàn)大模型的領(lǐng)先。零商。重點(diǎn)推薦高速連接器供應(yīng)商電連技術(shù)；線控底盤域供應(yīng)商伯特利、拓普集團(tuán)、保隆科技、中鼎股份；區(qū)域控制器核心供應(yīng)商經(jīng)緯恒潤(rùn)；智能駕風(fēng)險(xiǎn)提示：智能化車端進(jìn)展不及預(yù)期；算力建1、《汽車：智電加速升級(jí)，龍頭行穩(wěn)致遠(yuǎn)》2請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告末頁(yè)的重要聲明 4 5 2.1數(shù)據(jù)獲取：架構(gòu)升級(jí)和車端算力保證車 82.2數(shù)據(jù)訓(xùn)練：算力類型及數(shù)量決定速度， 4.1整車端：高智能駕駛端投入和車型保有量領(lǐng) 4.2零部件端：E/E架構(gòu)升級(jí)、算力等方向供應(yīng)商有望充分收益 4請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告末頁(yè)的重要聲明V12.1，主要是用于特斯拉員工的內(nèi)部測(cè)試。特斯拉V12版本實(shí)現(xiàn)從攝像頭數(shù)據(jù)輸入升級(jí)，同時(shí)FSD數(shù)據(jù)的完整后充分提升行為軌跡數(shù)據(jù)的使用效率圖表1：特斯拉FSDBetaV12后加速端到端的應(yīng)用資料來(lái)源：NotaTeslaApp，騰訊新端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分簡(jiǎn)化運(yùn)算步驟，減少人工特征工程的需要，并識(shí)別出數(shù)據(jù)圖表2：智能駕駛端到端大模型架構(gòu)受益于有效數(shù)據(jù)規(guī)模的提升，智能駕駛端到端模泛化、增強(qiáng)可解釋性、數(shù)據(jù)融合、基于人類定義規(guī)則的預(yù)訓(xùn)練。2需求。通過(guò)數(shù)據(jù)規(guī)模提升和數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)性可讀性的提升，2023圖表3：自動(dòng)駕駛功能技術(shù)路線時(shí)間圖資料來(lái)源：End-to-endAutonomousDriving:ChallengesandFrontiers，LiChen,PenghaoWu,KashyapChitta,Bernhard6請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告末頁(yè)的重要聲明圖表4：智能駕駛端到端大模型具備更高的實(shí)現(xiàn)能力和表現(xiàn)上限車端和訓(xùn)練端的配合有望提升數(shù)據(jù)使用效率和模型迭代速度。在過(guò)去的智能駕圖表5：自動(dòng)駕駛端到端能力拆分評(píng)價(jià)車企端到端智能駕駛模型能力的主要參數(shù)指標(biāo)為車端軌跡數(shù)據(jù)規(guī)模、訓(xùn)練圖表6：自動(dòng)駕駛端到端能力拆分8請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告末頁(yè)的重要聲明參考大模型的發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模成為影響端到端大模型迭代速度的關(guān)鍵，受益于累計(jì)里程數(shù)據(jù)規(guī)模的提升模型準(zhǔn)確性。端到端智能駕駛模型是通過(guò)傳感器完成周圍圖表7：大模型具有明顯的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象圖表8：車輛軌跡數(shù)據(jù)主要內(nèi)容BernhardJaeger,AndreasGeigerandHongyangLi，國(guó)聯(lián)證知等各層級(jí)架構(gòu)均完成冗余設(shè)計(jì)，從而保證高階功能的安全圖表9：汽車E/E架構(gòu)升級(jí)路線圖表10：智能駕駛催化E/E架構(gòu)升級(jí)圖表11：L3/L4對(duì)E/E架構(gòu)的需求升級(jí)為軌跡數(shù)據(jù)回流。影子模式是指在有人駕駛狀態(tài)下，智能駕駛系統(tǒng)及傳感器仍然運(yùn)證數(shù)據(jù)回流的關(guān)鍵，車端中高階算力芯片成為硬件的又一要求。圖表12：影子模式的訓(xùn)練模式圖表13：智能駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)流程示意圖我們認(rèn)為車端核心參數(shù)指標(biāo)為車輛行為軌跡數(shù)據(jù)規(guī)模，車輛行為軌跡數(shù)據(jù)規(guī)模領(lǐng)先的車企有望加速模型進(jìn)入涌現(xiàn)階段。車輛行為軌跡數(shù)據(jù)規(guī)模等于具備行為軌跡冗余集中式或中央計(jì)算式E/E架構(gòu)車型成為硬件要求?？傑囕v和運(yùn)華為HCCS采用對(duì)等拓?fù)?，GPU-to-圖表14：訓(xùn)練段GPU性能對(duì)比4nm4nm10FP16FP16TensorCore312/624TFLOPS3FP8TensorCoreNOTsup資料來(lái)源：第一電動(dòng)車網(wǎng)，小鵬汽車，小米汽車圖表15：英偉達(dá)A100GPU架構(gòu)圖表16：華為HCCS架構(gòu)圖表17：云計(jì)算能力持續(xù)升級(jí)12功能，同時(shí)云端高質(zhì)量的仿真測(cè)試體系有望加速算法迭代。圖表18：車端行為軌跡數(shù)據(jù)產(chǎn)生量較大，存儲(chǔ)需求旺盛圖表19：云端可以優(yōu)化數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)運(yùn)行效率根據(jù)上述分析，我們將從數(shù)據(jù)獲取能力和數(shù)據(jù)訓(xùn)練能力兩個(gè)維度進(jìn)行當(dāng)下時(shí)點(diǎn)架構(gòu)再升級(jí)至中央計(jì)算平臺(tái)式架構(gòu)，是E/E架構(gòu)進(jìn)展領(lǐng)先13圖表20：車端智能從域控制器式架構(gòu)向中央計(jì)算平臺(tái)式架構(gòu)升級(jí)圖表21：主要車企E/E架構(gòu)迭代節(jié)奏14圖表22：行泊一體滲透率快速提升行泊一體-標(biāo)配14%12%10%8%6%4%2%0%2023-01i2023-022023-032023-042023-052023-062023-072023-082023-092023-102023-112023-122024-012024-022024-032024-042023-01i2023-022023-032023-042023-052023-062023-072023-082023-092023-102023-112023-122024-012024-022024-032024-04圖表23：L2+車型中行泊一體方案占比提升明顯——行泊一體標(biāo)配占比85%80%75%70%65%60%55%50%2023-01i2023-022023-032023-042023-052023-062023-072023-082023-092023-102023-112023-122024-012024-022024-032024-042023-01i2023-022023-032023-042023-052023-062023-072023-082023-092023-102023-112023-122024-012024-022024-032024-04圖表24：各家車企域架構(gòu)平臺(tái)車型及上市時(shí)間15圖表25：自動(dòng)駕駛核心計(jì)算芯片迭代車端算力部署及銷量：中高芯片布局加速，車端計(jì)牌后續(xù)有望憑借車型節(jié)奏迭代和新車上市，加速車型銷量提升。16圖表26：自研系新勢(shì)力芯片方案及銷量（輛）900,000800,000700,000600,000500,000400,000300,000200,0000特斯拉Xavier特斯拉圖表28：比亞迪子品牌芯片方案及銷量（輛）比亞迪子品牌：2023年至2024年4月方案及銷量4,0000地平線J3英偉達(dá)OrinX騰勢(shì)英偉達(dá)Orin*2英偉達(dá)OrinX*2仰望圖表27：華為系芯片方案及銷量（輛）華為系：2023年至2024年4月方案及銷量80,00040,0000圖表29：吉利及子品牌芯片方案及銷量（輛）吉利各品牌：2023年至2024年4月方案及銷量8,0004,0000黑芝麻A1000地平線J3+TITDA黑芝麻A1000英偉達(dá)英偉達(dá)英偉達(dá)極氪黑芝麻A1000*2地平線J3+TITDA黑芝麻A1000*2領(lǐng)克圖表30：華為系、比亞迪、吉利、上汽系品牌集中式域架構(gòu)車型累計(jì)銷量（輛）0——問(wèn)界——智界——阿維塔——騰勢(shì)仰望——飛凡智己吉利極氪領(lǐng)克17域控制器式架構(gòu)后車型銷量與里程積累正相關(guān)，銷量加速有望帶動(dòng)車輛行為軌斯拉FSDBeta11.4版本迭代后使用頻率圖表31：FSD累計(jì)里程與HW3.0車型累計(jì)銷量FSD累計(jì)歷程數(shù)（百萬(wàn)公里）特斯拉HW3.0上市后車型銷量（萬(wàn)輛）（右軸）80040004504000資料來(lái)源：Marklines，特斯拉季圖表32：特斯拉FSD里程月度增長(zhǎng)迅速累計(jì)里程月度增量（百萬(wàn)公里）0資料來(lái)源：Marklines，特斯拉季圖表33：特斯拉FSDV12上市后累計(jì)里程數(shù)據(jù)突破十億公里駕駛有效里程可以拆分為當(dāng)前存量數(shù)據(jù)和新增智能駕駛有效里程兩部分。存量數(shù)據(jù)18定單車單日行駛里程數(shù)基本一致的情況下，我們將新增智能駕駛有效里程拆分為付圖表34：各家車企智能駕駛2023年至今車型銷量及智能駕駛付費(fèi)模式資料來(lái)源：各公司官網(wǎng)，Marklines，各家公司智能化發(fā)布會(huì)，各家車企的用戶在智能駕駛裝配率和月均使用里程數(shù)量保持一致。最終通過(guò)累加求圖表35：各家智能駕駛里程數(shù)據(jù)計(jì)算方法19圖表36：各家車企具備數(shù)據(jù)回收車型保有量（萬(wàn)輛）——小鵬蔚來(lái)——理想——華為系2020年10月2021年9月2022年8月2023年7月圖表37：各家車企智能駕駛累計(jì)里程測(cè)算（萬(wàn)公里）——小鵬——蔚來(lái)——理想——華為系02020年10月2021年9月2022年8月2023年7月蔚來(lái)使用騰訊云，小鵬和吉利與阿里云合作，理想和長(zhǎng)城使用火山引擎。圖表38：車企車端算力部署進(jìn)展A100A100A100服務(wù)器服務(wù)器服務(wù)器服務(wù)器服務(wù)器20請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告末頁(yè)的重要聲明圖表39：各家研發(fā)費(fèi)用對(duì)比（億元）0特斯拉蔚來(lái)理想小鵬企智能駕駛端到端進(jìn)展的重要數(shù)據(jù)指標(biāo)。車企智能駕駛端到端大模型作為智能駕駛一方面，域架構(gòu)/中央計(jì)算架構(gòu)車型保有量、算力建設(shè)情車企的研發(fā)支出（包括研發(fā)費(fèi)用和研發(fā)成本影響降低迭代效率。其他自主品牌中，由于具備集中式E/E架構(gòu)構(gòu)車型較少，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)積累的車型數(shù)量短期內(nèi)不足21請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告末頁(yè)的重要聲明圖表40：車企智能駕駛端到端模型評(píng)價(jià)體系及主要參數(shù)圖表41：車企端到端大模型評(píng)價(jià)體系—47.748%A100A100+ConnectX-6A100服務(wù)器器服務(wù)器資料來(lái)源：各公司官網(wǎng)，Marklines，各家公司智能化發(fā)布會(huì)，注：車型占比測(cè)算為歷史數(shù)據(jù)拆分的估計(jì)值22請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告末頁(yè)的重要聲明4.投資建議：建議關(guān)注端到端領(lǐng)先整車廠和智能/域架構(gòu)供應(yīng)端到端作為未來(lái)高階智能駕駛的技術(shù)路線，有望加速高階功能的落地。研發(fā)集中智能化領(lǐng)跑的整車廠和核心智能駕駛解決方案供應(yīng)商及優(yōu)質(zhì)零部件供應(yīng)智能駕駛端到端大模型作為未來(lái)發(fā)展方向，車企是主要的投入議關(guān)注域架構(gòu)車型領(lǐng)先且對(duì)應(yīng)車型保有量高的、智能駕駛研發(fā)支出較高的車企。從于華為算力領(lǐng)先完成功能迭代，同時(shí)優(yōu)質(zhì)車型保有量提升有望幫助完成數(shù)據(jù)規(guī)?；叵葘?shí)現(xiàn)大模型的領(lǐng)先，自主品牌有望加速實(shí)現(xiàn)集中式域架構(gòu)車型數(shù)數(shù)據(jù)傳輸階段：需要保持較高規(guī)模的數(shù)據(jù)規(guī)模的傳23請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告末頁(yè)的重要聲明24請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告末頁(yè)的重要聲明本報(bào)告署名分析師在此聲明：我們具有中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)授予的證券投資咨詢執(zhí)業(yè)資格或相當(dāng)?shù)膶I(yè)勝任能力，本報(bào)告所表述的所有觀點(diǎn)對(duì)標(biāo)的證券和發(fā)行人的個(gè)人看法。我們所得報(bào)酬的任何部分不曾與，不與，也將不會(huì)與本報(bào)告中的具體投資建報(bào)告中投資建議所涉及的評(píng)級(jí)分為股票評(píng)級(jí)和行業(yè)評(píng)級(jí)指數(shù)為基準(zhǔn)，新三板市場(chǎng)以三板成指（針對(duì)協(xié)議轉(zhuǎn)讓標(biāo)市場(chǎng)以摩根士丹利中國(guó)指數(shù)為基準(zhǔn)；美國(guó)市