億歐智庫(kù)+-+2024中國(guó)NOA功能技術(shù)發(fā)展路線洞察分析報(bào)告

報(bào)告背景掌握并實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景輔助駕駛的技術(shù)實(shí)力,能夠幫助車(chē)企在未來(lái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)主動(dòng)權(quán)。u高階智駕功能體驗(yàn)差異化的關(guān)鍵。在此環(huán)境下,中國(guó)正不斷涌現(xiàn)出具有潛力的軟件算法企u主機(jī)廠開(kāi)始嘗試此方案;國(guó)內(nèi)多數(shù)主機(jī)廠采用多傳感器融合的技術(shù)路線,旗下車(chē)型均搭載激光雷達(dá)。核心觀點(diǎn)結(jié)束,單顆激光雷達(dá)已足以滿足功能安全需求,激光雷到將在2025年價(jià)格降至1u傳統(tǒng)規(guī)控執(zhí)行依賴(lài)于預(yù)定義的規(guī)則集,難以真實(shí)模擬人類(lèi)駕駛員的主觀判斷和隨機(jī)應(yīng)變能力,基于Al技術(shù)的規(guī)控執(zhí)行系統(tǒng)利用Al技術(shù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),能夠自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提煉特征,實(shí)現(xiàn)行為預(yù)測(cè)、路徑優(yōu)化、精準(zhǔn)決策等輔助駕駛能力。u目前從量產(chǎn)進(jìn)程來(lái)看,華為、大疆、地平線、Momenta4家企業(yè)已獲得市場(chǎng)以及主機(jī)廠的認(rèn)可,Nullmax、易航智能、元戎啟行、鑒智機(jī)器人、輕舟智航等企業(yè)也在不斷通過(guò)量產(chǎn)提升工程化能力。目前高階智駕的發(fā)展提速,供應(yīng)商的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)開(kāi)始"縮圈",具有Al屬性的科技企業(yè)將成為主機(jī)廠未來(lái)發(fā)展所青睞的合作對(duì)象。目錄CONTENTSNOA功能發(fā)展現(xiàn)狀與技術(shù)劃分1.1NOA功能市場(chǎng)規(guī)模與滲透率1.2NOA功能企業(yè)布局情況1.3NOA功能多傳感器方案VS純視覺(jué)方案NOA功能技術(shù)路線對(duì)比2.1高速NOA技術(shù)路線分析2.2城區(qū)NOA技術(shù)路線分析NOA功能市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局和合作模式3.2NOA功能企業(yè)合作策略與模式NOA功能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)洞察4.1NOA軟件算法未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)4.2NOA硬件配置未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)目錄CONTENTSNOA功能技術(shù)路線對(duì)比2.1高速NOA技術(shù)路線分析2.2城區(qū)NOA技術(shù)路線分析NOA功能市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局和合作模式3.2NOA功能企業(yè)合作策略與模式NOA功能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)洞察4.1NOA軟件算法未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)4.2NOA硬件配置未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)u2023年中國(guó)L2+智駕功能滲透率進(jìn)一步提升,其中高速NOA滲透率為4%,城區(qū)NOA滲透率為0.1%O2024年L2+智駕功能預(yù)計(jì)將達(dá)到8.5%,2024年后,城區(qū)NOA功能也將迎來(lái)飛速發(fā)展,預(yù)計(jì)2030年滲透率達(dá)到25%。市場(chǎng)規(guī)模層面,2024年NOA功能的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到190億元,預(yù)計(jì)2030年市場(chǎng)規(guī)模將超3000億元。u隨著B(niǎo)EV+Transformer與occ算法技術(shù)的提升,以及硬件成本的進(jìn)一步下降,車(chē)企也正嘗試在方案性能與方案成本當(dāng)中尋求平衡點(diǎn)。主機(jī)廠與相關(guān)企業(yè)在發(fā)展NOA功能時(shí),由于自身能力、品牌定位等原因,所選擇技術(shù)路線也存在差異,因此2024年,億歐智庫(kù)針對(duì)NOA功能不同的技術(shù)發(fā)展路線進(jìn)行對(duì)比與分析。億歐智庫(kù):60%55%1397114250%42%40%40%40%95277836%40%30%28%30%57759030%25%25%31449620%20%20%16%20%15%15%15%5733810%8%10%5%1644%6460.8%5635695604821588151460%55%1397114250%42%40%40%40%95277836%40%30%28%30%57759030%25%25%31449620%20%20%16%20%15%15%15%5733810%8%10%5%1644%6460.8%563569560482158815143822642561740.1%0.5%382264256174202220232024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E202220232024E202220232024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E牌會(huì)針對(duì)其設(shè)立車(chē)型的智駕版本,例如Max、智駕版,將其視為企業(yè)智駕能力的體現(xiàn),以選配或版本標(biāo)配的形式推向市場(chǎng)。高速NOA城市NOA搭載率情況功能套件價(jià)格和收費(fèi)模式P5pro22.99-29.19萬(wàn)元29.8-35.6萬(wàn)元17,49萬(wàn)元Lpro●24.98萬(wàn)元24.68-27.68萬(wàn)元26.58-40.08萬(wàn)元21.99-30.99萬(wàn)元00722.99-25.99萬(wàn)元摩卡23.18萬(wàn)元智己LS6高速NOA城市NOA搭載率情況功能套件價(jià)格和收費(fèi)模式P5pro22.99-29.19萬(wàn)元29.8-35.6萬(wàn)元17,49萬(wàn)元Lpro●24.98萬(wàn)元24.68-27.68萬(wàn)元26.58-40.08萬(wàn)元21.99-30.99萬(wàn)元00722.99-25.99萬(wàn)元摩卡23.18萬(wàn)元智己LS612.58-14.58萬(wàn)元高速NOA?訂閱制:380元/月含在車(chē)價(jià),約15000元含在車(chē)價(jià),約25000元訂閱制:720元/月或7200買(mǎi)斷制:36000元訂閱制:980元/月;買(mǎi)斷制:49900元含在車(chē)價(jià),約15000元買(mǎi)斷制:17000元買(mǎi)斷制:36800元(大定期間終身免費(fèi))含在車(chē)價(jià),約7000元G6Max版占G6銷(xiāo)量70%(23年12月,小鵬官方統(tǒng)計(jì))L6Max版占L6銷(xiāo)量27%(24年4月)選購(gòu)率75%(23年11月,華為官方統(tǒng)計(jì))極氮007智駕版車(chē)型選購(gòu)率超過(guò)80%使用IMAD智駕的用戶占比超過(guò)87%(23年6月,上汽官方統(tǒng)計(jì))全域4城//3城入門(mén)搭載車(chē)型及車(chē)輛價(jià)格ET529.8-35.6萬(wàn)元G6Max22.99-27.69萬(wàn)元L6Max27.98萬(wàn)元24.68-27.68萬(wàn)元26.58-40.08萬(wàn)元21.99-30.99萬(wàn)元00722.99-25.99萬(wàn)元23.18萬(wàn)元智己LS622.99-29.19萬(wàn)元12.58-14.58萬(wàn)元是否u目前NOA功能的規(guī)控主要以rulemmbased的為主,因此感知系統(tǒng)方案與配置成本成為各品牌車(chē)型體現(xiàn)差異化以及實(shí)現(xiàn)降本增效的主要方式。u內(nèi)多數(shù)主機(jī)廠采用多傳感器融合的技術(shù)路線,旗下車(chē)型均搭載激光雷達(dá)。億歐智庫(kù):多傳感器融合方案VS純視覺(jué)方案代表OEM代表量產(chǎn)車(chē)型智駕解決方案商方案性能特點(diǎn)全系車(chē)系全系MaxMax車(chē)型LS6、L7007自研自研Momenta高速NOA城區(qū)NOA(記憶行車(chē)、通勤模式、Al代駕等)性能層面:不足,比如異形障礙物識(shí)別,有效解決城區(qū)NOA場(chǎng)景價(jià)格層面:純視覺(jué)方案-純視覺(jué)多攝像頭小鵬/飛飛凡理想長(zhǎng)城嵐崗?fù)?極越MomentaBaidu高速NOA性能層面:純視覺(jué)多攝像頭方案較為成熟,正在追趕特斯拉的方案,目前以bev+transformer架構(gòu)為基礎(chǔ),主要面向高速NOA功能;價(jià)格層面:目前方案總價(jià)約為2500-3500元。BYD性能層面:基于雙目立體視覺(jué)的深度信息加持,發(fā)揮類(lèi)激光雷達(dá)的效果,對(duì)于價(jià)格層面:目前方案總價(jià)約為2000-2300元。u區(qū)別于特斯拉的視覺(jué)算法經(jīng)驗(yàn)與能力,國(guó)內(nèi)多數(shù)主機(jī)廠的視覺(jué)算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)較少,為了彌補(bǔ)視覺(jué)本身的一些缺陷,NOA功能業(yè)務(wù)發(fā)展前期而選擇具備魯棒性高、信息互補(bǔ)以及系統(tǒng)冗余的多傳感器方案,從而實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的NOA功能。u隨著國(guó)內(nèi)感知算法技術(shù)的發(fā)展以及大疆的雙目純視覺(jué)方案落地,使純視覺(jué)方案在國(guó)內(nèi)量產(chǎn)落地的可行性提高。面對(duì)NOA功能所帶來(lái)的高成本問(wèn)題,純視覺(jué)方案可明顯減少這部分壓力,小鵬MONA、蔚來(lái)樂(lè)道也陸續(xù)宣布采用純視覺(jué)方案。u優(yōu)點(diǎn)魯棒性高:優(yōu)點(diǎn)魯棒性高:多種傳感器的組合可以在不同的環(huán)境條信息互補(bǔ):不同傳感器的優(yōu)勢(shì)可以互補(bǔ),提高整體系統(tǒng)冗余:即使某個(gè)傳感器發(fā)生故障,其他傳感器缺點(diǎn)硬件成本高:相比于其它傳感器,激光雷達(dá)成本仍數(shù)據(jù)融合挑戰(zhàn):融合不同傳感器的數(shù)據(jù)需要較強(qiáng)的集成難度高:激光雷達(dá)體積較大,對(duì)于集成難度較缺點(diǎn)環(huán)境依賴(lài):在光照條件不佳或復(fù)雜背景的情況下,性能可能會(huì)下降。處理能力要求高:缺點(diǎn)環(huán)境依賴(lài):在光照條件不佳或復(fù)雜背景的情況下,性能可能會(huì)下降。處理能力要求高:需要強(qiáng)大的計(jì)算資源來(lái)處理大量的圖像數(shù)據(jù)。測(cè)距不準(zhǔn):測(cè)距精度無(wú)法達(dá)到系統(tǒng)所需的要求。優(yōu)點(diǎn)成本效益:由于只依賴(lài)攝像頭,系統(tǒng)的構(gòu)建和維護(hù)易于部署:攝像頭是普遍存在的傳感器,易于安裝高分辨率:攝像頭能夠提供高分辨率的圖像,有助億歐智庫(kù):國(guó)內(nèi)智駕駕駛企業(yè)感知技術(shù)進(jìn)展xnet1.0引入了BEV+Transformer技術(shù)2023.10xnet2.0引入純視覺(jué)占據(jù)網(wǎng)絡(luò)2024.04xnet3.0實(shí)現(xiàn)動(dòng)、靜態(tài)BEV和OCC的三網(wǎng)合一2023.12ADMAX3.0引入了BEV模型和occupancy占用網(wǎng)絡(luò)2024.07引入oneModel端到端架構(gòu),由端到端模型、VLM視蔚來(lái)2023.6發(fā)布了NADArch架構(gòu),引入了BEV+占據(jù)網(wǎng)絡(luò)2024.07NADArch2.0,引入世界模型的端到端架構(gòu),從原始傳感器數(shù)據(jù)生成駕駛決策2024.04ADS3.0引入GOD(通用障礙物檢測(cè))和PCR(道路2024.01研發(fā)的0CC占用網(wǎng)絡(luò)宣布OTA上車(chē)2024.042023.04uniAD2023.04目錄CONTENTSNOA功能發(fā)展現(xiàn)狀與技術(shù)劃分1.1NOA功能市場(chǎng)規(guī)模與滲透率1.2NOA功能企業(yè)布局情況1.3NOA功能多傳感器方案VS純視覺(jué)方案NOA功能市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局和合作模式3.2NOA功能企業(yè)合作策略與模式NOA功能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)洞察4.1NOA軟件算法未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)4.2NOA硬件配置未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)2.1.1高速NOA功能由技術(shù)驅(qū)動(dòng)向成本驅(qū)動(dòng)發(fā)展，搭載車(chē)型售價(jià)已降至1u2024年,高速NOA功能已經(jīng)成為智能電動(dòng)汽車(chē)的標(biāo)配,由于高速NOA功能的復(fù)雜度較低,目前已經(jīng)逐漸由技術(shù)驅(qū)動(dòng)向成本驅(qū)動(dòng)發(fā)展。主機(jī)廠在不斷優(yōu)化功能體驗(yàn)的同時(shí),也在嘗試對(duì)于傳感器的減配以及減少對(duì)于高精地圖的依賴(lài)。u截止2024年上半年,中國(guó)智能電動(dòng)汽車(chē)市場(chǎng)已經(jīng)有超過(guò)57款車(chē)型可以實(shí)現(xiàn)高速NOA功能,而隨著大疆純視覺(jué)方案在寶駿云朵車(chē)型上的量產(chǎn),已經(jīng)將搭載高速NOA功能的車(chē)型價(jià)格下探到15萬(wàn)以下。億歐智庫(kù):中國(guó)高速NOA功能搭載車(chē)型的價(jià)格由2020年的50萬(wàn)元+逐漸下探至2024年的15萬(wàn)元以下58.6萬(wàn)元45萬(wàn)30萬(wàn)阿維塔11嵐圖追光智界S7深藍(lán)S7極越01樂(lè)道L60小米SU7MONAM0315萬(wàn)寶駿云朵12.58萬(wàn)元時(shí)間價(jià)格58.6萬(wàn)元45萬(wàn)30萬(wàn)阿維塔11嵐圖追光智界S7深藍(lán)S7極越01樂(lè)道L60小米SU7MONAM0315萬(wàn)寶駿云朵12.58萬(wàn)元時(shí)間理想理想ONE魏牌藍(lán)山魏牌藍(lán)山智己L7飛凡R7智己L7飛凡R7極狐阿爾法極狐阿爾法SHl小鵬P7小鵬P7吉利博越L吉利博越L2024202020212022202320242.1.2高速NOA主流硬件配置為10/11V+150TOPS以下芯片，且仍存在減配空間u高速NOA的工況單一,對(duì)于算法復(fù)雜度的需求較低,因此并不需要較高算力的芯片便可實(shí)現(xiàn),目前功能上限為高速NOA的車(chē)型,通常會(huì)選擇150TOPS以下的算力芯片,國(guó)產(chǎn)芯片以地平線J5、黑芝麻A1000為主,海外芯片則以TITDA4、英偉達(dá)xavier、MEEQ5為主。借企業(yè)自身技術(shù)能力優(yōu)勢(shì),同樣可實(shí)現(xiàn)高速NOA功能,為未來(lái)高速NOA功能存在進(jìn)一步減配的可能性。億歐智庫(kù):高階智駕芯片產(chǎn)品發(fā)展歷程與算力分布ThorThorSA8797J6P500TOPS異騰620orin-x200TOPS異騰610orin-yA1000proJ5高速NOA主流芯片orin-NMDC510A1000 xavierTDA4VM100TOPS30TOPS20212022202320242025n高速NOA由于工況較為單一,復(fù)雜程度低,因此所需的硬件水平也有限,在基于高精地圖的基礎(chǔ)上,只需要結(jié)合攝像頭與部分毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)即可。億歐智庫(kù):部分功能具備高速NOA的車(chē)型的傳感與芯片配置理想L7pro001領(lǐng)克08小米SU7激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)超聲波雷達(dá)前視攝像頭8MP*18MP*28MP*1雙目8MP*28MP*2側(cè)視攝像頭后視攝像頭環(huán)視攝像頭地平線J5*1128TOPS48TOPSA1000*2116TOPSTlTDA4VH*132TOPSorin-N*184TOPS注:寶駿云朵靈犀版9v憑借雙目慣導(dǎo)攝像頭可實(shí)現(xiàn)城區(qū)記憶行車(chē)2.1.3高速NOA方案總成本可控制在萬(wàn)元以內(nèi)，未來(lái)有望下降至u10V5R的傳感器配置方案已成為高速NOA功能的普遍方案,但大疆的7V1R方案和特斯拉的8V1R方案憑借企業(yè)自身技術(shù)能力優(yōu)勢(shì),同樣可實(shí)現(xiàn)高速NOA功能,未來(lái)高速NOA功能存在進(jìn)一步減配的可能性。u純視覺(jué)方案憑借其傳感配置的數(shù)量較少,未搭載激光雷達(dá),同時(shí)并不需要大算力的芯片等優(yōu)勢(shì),無(wú)論是前視單目攝像頭方案還是前視雙目攝像頭方案,整套方案的價(jià)格可以達(dá)到萬(wàn)元以內(nèi)。另外,前視單目攝像頭的視覺(jué)方案成本略高前視雙目攝像頭的視覺(jué)方案。前視單目為主的視覺(jué)方案前視單目攝像頭*2(8MP):約400元后視攝像頭*1(2MP):約150元側(cè)視攝像頭*4(l1Mp):約100元環(huán)視攝像頭*4(3MP):約200元前向毫米波雷達(dá)*1:約350元角雷達(dá)*4:約250元前視單目攝像頭(含單目★2)方案總價(jià)約為3000-4000元小鵬G6pro版20.99萬(wàn)元理想L6小鵬G6pro版20.99萬(wàn)元前視雙目為主的視覺(jué)方案前視慣導(dǎo)雙目攝像頭*1(單顆8MP,含IMU):約750元后視攝像頭*1(3MP):約150元側(cè)視攝像頭*2(1MP):約100元環(huán)視攝像頭*4(3MP):約200元前向毫米波雷達(dá)*1:約350元前視雙目攝像頭方案總價(jià)為2000-2500元奇瑞i奇瑞icAR0310.98-16.98萬(wàn)元12.58-14.58萬(wàn)元高速NOA的方案總價(jià)格目前可控制在10000元以內(nèi)2.1.4高速NOA功能新入局者通常采用純視覺(jué)方案，主打高性u(píng)高速NOA功能的新入局方案商通常具備較強(qiáng)的Al能力,可以采用更少的傳感器配置與更低的算力芯片實(shí)現(xiàn)更具性價(jià)比的高速NOA方案。毫末智行3000元級(jí)高速無(wú)圖NOH行泊一體硬件配置算力:5TOPS毫末智行3000元級(jí)高速無(wú)圖NOH行泊一體硬件配置算力:5TOPSHP170(3000元級(jí)),實(shí)現(xiàn)另外,推出HP370(5000元壓速變道超車(chē)大車(chē)避讓大疆卓馭硬件配置7V方案5000-7000元城區(qū)記憶行車(chē)(32TOPS)城區(qū)領(lǐng)航駕駛(80TOPS)算力:32TOPS9v方案算力:80TOPS7V+2顆側(cè)視攝像頭行泊一體全向魚(yú)眼BEV:基于32TOPS算力平臺(tái)量產(chǎn)全向BEV。后續(xù)100TOPS算力配置上,全向魚(yú)眼BEV將升級(jí)為T(mén)ransformer架構(gòu)。雙目3DOCC模型:7V+32TOPS基礎(chǔ)版支持雙目BEV2DOCC模型。后續(xù)100TOPS算力配置上,通用障目3DOCC模型,融合環(huán)視魚(yú)眼,實(shí)現(xiàn)全向通用障礙物檢測(cè)。定制智駕地圖+道路拓?fù)淠Ｐ?通過(guò)智駕域控內(nèi)置定制智駕地5500元級(jí)高速NOA(城市全域0DD5500元級(jí)高速NOA(城市全域0DD)硬件配置算力:70-130TOPSphiGopro以最低32TOPS算力、7vnR傳感器配置實(shí)現(xiàn)此外鑒智還推出phiGOAir(算力<10TOPS);phiGOMax(算力>150TOPS)智駕方案。2.2.12024年城區(qū)NOA成企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)高地，頭部企業(yè)欲實(shí)現(xiàn)無(wú)圖方案的全國(guó)u2023年下半年,頭部企業(yè)已完成城區(qū)NOA功能的部分城市開(kāi)城,截止2024年上半年,城區(qū)NOA功能已實(shí)現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)。u從目前城區(qū)NOA功能的發(fā)展進(jìn)程來(lái)看,目前第一梯隊(duì)的企業(yè),在2024年上半年已完成城區(qū)NOA在100+城市的開(kāi)城,并預(yù)計(jì)2024年內(nèi)完成功能近乎Map->Map->SDproMap->SD->無(wú)圖n智駕系統(tǒng)層面的能力:bev+transformer->bev+transformer+occ第一梯隊(duì)2024-2025年開(kāi)通全國(guó)范圍內(nèi)的點(diǎn)到點(diǎn)自動(dòng)駕駛功能理想實(shí)現(xiàn)城區(qū)NOA開(kāi)通110城無(wú)圖城區(qū)NOA全國(guó)范圍內(nèi)可用,蔚來(lái)實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景NOA全國(guó)范圍的開(kāi)城實(shí)現(xiàn)城區(qū)NOA開(kāi)通105城通過(guò)OTA將城區(qū)NOA推送給給ADS2.0升級(jí)ADS3.0,引入GOD/PDP第二梯隊(duì)魏牌城區(qū)NOA開(kāi)通100城無(wú)圖城區(qū)NOA全國(guó)范圍可用零跑城區(qū)NOA落地第三梯隊(duì)pilot3.0推出高速NOApilot4.0推出記憶行車(chē)2.2.1“開(kāi)城”并非唯一方式，記憶行車(chē)成為布局城區(qū)NOA功能的“新方式”u記憶行車(chē)功能是指駕駛員設(shè)置AB點(diǎn)后,通過(guò)自主駕駛車(chē)輛使車(chē)端系統(tǒng)記憶固定路線并完成自建圖,實(shí)現(xiàn)從A到B點(diǎn)的全場(chǎng)景領(lǐng)航輔助駕駛,包含u記憶行車(chē)功能使用場(chǎng)景通常為上下班通勤等固定場(chǎng)景。該功能于2023年下半年首次量產(chǎn)于部分車(chē)型,2024年多家企業(yè)開(kāi)始嘗試該技術(shù)發(fā)展路線,例如理想的通勤NOA、小鵬的"Al代駕"等。記憶行車(chē)將成為區(qū)別于"開(kāi)城"的另一種城區(qū)NOA功能的落地的"新方式"。駕駛員手動(dòng)駕駛下,將車(chē)輛從起始點(diǎn)A開(kāi)到終點(diǎn)B,記憶行車(chē)系統(tǒng)在后臺(tái)完成如下工作:作為底圖進(jìn)行智慧建圖,作為底圖進(jìn)行智慧建圖,也需要結(jié)合車(chē)端攝像頭進(jìn)行場(chǎng)景BEV建圖,為自車(chē)提供后備車(chē)輛定位地圖。場(chǎng)景重建:從視頻序列推斷場(chǎng)景中的幾何體,包括在激活記憶行車(chē)功能后,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)包含如下子功能:③將路段信息重新構(gòu)建到新的地圖中,新構(gòu)建的地圖可以認(rèn)為是之前即時(shí)建圖的補(bǔ)充。后后融合處理后融合處理繪制目標(biāo)地圖,參照當(dāng)前車(chē)輛的位環(huán)境目標(biāo)語(yǔ)義識(shí)別》自車(chē)重新定位:》自車(chē)重新定位:指車(chē)輛關(guān)鍵目標(biāo)重組:關(guān)鍵目標(biāo)重組:將重定要素識(shí)別:將語(yǔ)義標(biāo)簽附個(gè)識(shí)別對(duì)象中,識(shí)別中包2023.062023.082024.042024.04L系Max版LS61R11V12U1L1R7V12U3R11V12U1L1R7V12U注:目前通勤NOA叫法不一,如小鵬叫Al代駕2.2.2多傳感融合的城區(qū)NOA首選Orin平臺(tái)，純視覺(jué)記憶行車(chē)可通過(guò)低u目前,多傳感融合的城區(qū)NOA依然首選搭載orin平臺(tái)(華為系車(chē)型搭載華為MDC平臺(tái)),這當(dāng)中不僅是因?yàn)榧す饫走_(dá)對(duì)于算力的需求較高,還因?yàn)槟壳皩?duì)于中高端主打智能化的車(chē)型而言,搭載orin平臺(tái)亦存在一定的營(yíng)銷(xiāo)屬性。隨著國(guó)產(chǎn)芯片企業(yè)的發(fā)展,地平線、華為等企業(yè)產(chǎn)品將逐漸改變這一市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)局面。u通過(guò)純視覺(jué)方案實(shí)現(xiàn)的記憶行車(chē),因?yàn)樗惴y度較低,同時(shí)由于不搭載激光雷達(dá),可通過(guò)較低算力平臺(tái)實(shí)現(xiàn)城區(qū)NOA功能。億歐智庫(kù):智駕芯片產(chǎn)品發(fā)展歷程與算力分布ThorThorJ6P500TOPS異騰620orin-x顯騰610J6MA1000pro100TOPSSA8650orin-NMDC51030TOPSXavierTDA4VMMT8678SA8797200TOPSA1000J6EJ520212022202320242025億歐智庫(kù):城區(qū)NOA典型車(chē)型的硬件配置方案理想L7Max小鵬G6Max蔚來(lái)ET7激光雷達(dá)1*AT1282*M11*Falcon毫米波雷達(dá)超聲波雷達(dá)前視攝像頭8MP*28MP*28MP*28MP*2雙目8MP*2雙目8MP*2側(cè)視攝像頭后視攝像頭環(huán)視攝像頭英偉達(dá)orin*2508TOPS英偉達(dá)orin*2508TOPS英偉達(dá)orin*2508TOPS華為MDC610200TOPSTlTDA4VH*132TOPSTlTDA4VH*132TOPS2.2.2感知：特斯拉主張純視覺(jué)路線，國(guó)內(nèi)部分主機(jī)廠跟隨嘗試純u對(duì)于城區(qū)NOA功能,盡管激光雷達(dá)可以提供更加準(zhǔn)確的測(cè)距信息,但其成本較高,并不適用于全部車(chē)型,而純視覺(jué)方案主要依靠攝像頭,通過(guò)視覺(jué)感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知,減少了對(duì)成本較高的激光雷達(dá)的依賴(lài)。u目前純視覺(jué)技術(shù)主要包括兩種:一種是以特斯拉為代表僅依賴(lài)攝像頭的方案,未來(lái)特斯拉FSD引入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)以后,有望加速?lài)?guó)內(nèi)純視覺(jué)方案的城市魯棒性高魯棒性高信息互補(bǔ)系統(tǒng)冗余成本效益易于部署高分辨率環(huán)境依賴(lài)數(shù)據(jù)融合挑戰(zhàn)/降本增效缺點(diǎn)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)處理高要求測(cè)距不準(zhǔn)硬件成本高數(shù)據(jù)融合挑戰(zhàn)/降本增效缺點(diǎn)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)處理高要求測(cè)距不準(zhǔn)特斯拉擁有海量數(shù)據(jù),并構(gòu)建了數(shù)據(jù)閉環(huán)體系2021年,發(fā)布自研芯片D1,算力可達(dá)362TFLOPS超算中心使用了14000片GPU芯片,其中10000片用于Al訓(xùn)練的H100,4000片用于數(shù)據(jù)標(biāo)注2019年,發(fā)布"影子模式"2020年,BEV+Transformer架構(gòu)2022年,OCC2023年,端到端機(jī)動(dòng)車(chē)行人非機(jī)動(dòng)車(chē)BEV多攝像頭純視覺(jué)方案大模型賦能道路實(shí)線道路虛線車(chē)道類(lèi)型多攝像頭純視覺(jué)方案大模型賦能數(shù)據(jù)流信息流數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)流信息流特征增強(qiáng)技術(shù)apollonBEV+Transformer作為感知基礎(chǔ),與百度聯(lián)合開(kāi)發(fā)OCC將實(shí)時(shí)變化的真實(shí)世界在3D空間里進(jìn)行實(shí)時(shí)重建,BEV+Transformer+occ綠色:植被/樹(shù)樹(shù)木紅色:低矮路沿藍(lán)色:無(wú)法確認(rèn)2.2.2定位：技術(shù)驅(qū)動(dòng)促使智駕產(chǎn)業(yè)去高精地圖，無(wú)圖/輕圖u高階智駕對(duì)車(chē)端感知能力的要求不斷提升,雖然高精地圖補(bǔ)充了部分車(chē)端的感知能力,但高精地圖在智駕方面的應(yīng)用受到了成本、鮮度等多個(gè)因素的限制,而無(wú)法為城區(qū)NOA功能(甚至全場(chǎng)景NOA功能)提供有效支持。u城區(qū)NOA場(chǎng)景對(duì)于地圖的數(shù)據(jù)鮮度要求較高,造成地圖成本壓力,無(wú)法滿足實(shí)際量產(chǎn)要求,未來(lái)城區(qū)場(chǎng)景將依賴(lài)車(chē)端實(shí)時(shí)感知能力,并利用SDpro地圖來(lái)擺脫車(chē)企對(duì)高精地圖的依賴(lài)。目前已經(jīng)有部分廠家推出無(wú)圖城市NOA方案。的傳輸和維護(hù)需要一定成本。鮮度低:中國(guó)道路上情況多變,修路、擺錐桶等情況頻發(fā),高精地圖無(wú)法及時(shí)反饋此類(lèi)法規(guī)嚴(yán):地圖甲級(jí)資質(zhì)頒發(fā)極少,同時(shí)近年來(lái)國(guó)家也收緊了資質(zhì)評(píng)審,具備高精地圖服務(wù)的圖商較少?，F(xiàn)階段智駕輕圖方案現(xiàn)階段智駕輕圖方案信息級(jí)別:車(chē)道級(jí)相對(duì)精度:米級(jí)道路信息:道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、車(chē)道線數(shù)量、車(chē)道道路限速信息信息級(jí)別:道路級(jí)相對(duì)精度:10m道路信息:車(chē)道線數(shù)量、屬性信息信息級(jí)別:車(chē)道級(jí)相對(duì)精度:10-20cm道路信息:車(chē)道線數(shù)量、顏色、寬度、屬性、道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、車(chē)道級(jí)限速信息降本增效:輕地圖方案降低了對(duì)傳統(tǒng)離線建圖和在線高精定位技術(shù)的依賴(lài),簡(jiǎn)化了技術(shù)復(fù)雜度,能夠降低大量的成本。數(shù)據(jù)處理:輕地圖方案支持高度自動(dòng)化的數(shù)據(jù)處理,能夠?qū)崟r(shí)處理車(chē)端感知數(shù)據(jù),并與云端數(shù)據(jù)進(jìn)行融合更新,形成數(shù)據(jù)閉環(huán)實(shí)時(shí)性:輕地圖可以快速響應(yīng)道路和環(huán)境變化,實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)的在線更新,提供更新鮮的地圖數(shù)據(jù)全球化部署:輕地圖方案有助于中國(guó)車(chē)企"出海",在全球范圍內(nèi)提供合規(guī)的產(chǎn)品及服務(wù),加速技術(shù)的國(guó)際化應(yīng)用nn智己IMAD無(wú)圖NOA供應(yīng)商為Momentaon應(yīng)用D.L.p.人工智能規(guī)劃模型,采用Transformer架構(gòu),能高n元我啟行搭載SEE一體化智駕大模型的方案賦能城市NOA,實(shí)現(xiàn)了感知決策一體化路徑融合,從規(guī)則驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)到數(shù)n2024年4月,長(zhǎng)城藍(lán)山智駕版車(chē)型開(kāi)啟了城市無(wú)圖智駕首秀。2.2.2執(zhí)行：輕地圖方案+AI技術(shù)賦能規(guī)控執(zhí)行，提升城區(qū)NOA地圖,實(shí)現(xiàn)了降本增效和技術(shù)提升。u傳統(tǒng)規(guī)控執(zhí)行依賴(lài)于預(yù)定義的規(guī)則集,難以真實(shí)模擬人類(lèi)駕駛員的主觀判斷和隨機(jī)應(yīng)變能力,基于Al技術(shù)的規(guī)控執(zhí)行系統(tǒng)利用Al技術(shù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),億歐智庫(kù):傳統(tǒng)規(guī)控執(zhí)行指定定起點(diǎn)到終點(diǎn)的全局路徑(如:開(kāi)車(chē)用n地圖:車(chē)道級(jí)地圖n定位:車(chē)道級(jí)米級(jí)全SD地圖:行為規(guī)劃跟車(chē)、停車(chē)、轉(zhuǎn)彎、換道等行為決策,各種道路元素是這些行為的約束n地圖:更豐富的道路道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、交通n定位:厘米級(jí)全局定位局部路徑跟蹤在一個(gè)比較小的時(shí)空范圍內(nèi),解決A點(diǎn)到B續(xù)時(shí)空以及物理執(zhí)行器限制下的一致性修改規(guī)則人為預(yù)測(cè)軌跡持續(xù)監(jiān)控規(guī)則測(cè)試規(guī)則上車(chē)控制基于規(guī)則修改規(guī)則人為預(yù)測(cè)軌跡持續(xù)監(jiān)控規(guī)則測(cè)試規(guī)則上車(chē)控制基于規(guī)則億歐智庫(kù):SD地圖:傳統(tǒng)的導(dǎo)航地圖行為規(guī)劃SD+或HD-地圖或僅依靠SD地圖局部路徑跟蹤深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)軌跡控制規(guī)劃執(zhí)行器深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)軌跡控制規(guī)劃執(zhí)行器深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化精準(zhǔn)決策行為預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化精準(zhǔn)決策行為預(yù)測(cè)AIGC輔助駕駛傳感器2.2.2測(cè)試：多模態(tài)大模型、云仿真、數(shù)字孿生齊開(kāi)花，豐富城市NOA憑借云計(jì)算、云運(yùn)輸、云儲(chǔ)存以及云協(xié)作技術(shù)滿足了仿真測(cè)試的需求,二者共同賦能城市NOA仿真優(yōu)化。u數(shù)字孿生技術(shù)基于第一性原理和數(shù)據(jù)仿真融合,通過(guò)構(gòu)建城市級(jí)別的虛擬仿真世界以及虛實(shí)交互的在線加速孿生測(cè)試系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了全要素、全場(chǎng)景的高保真建模與實(shí)時(shí)仿真,未來(lái)有望用于城市NOA相關(guān)的仿真測(cè)試。場(chǎng)景生成模擬交互場(chǎng)景生成模擬交互智駕模型驅(qū)動(dòng)框架規(guī)劃引導(dǎo)召回高并發(fā)測(cè)試高并發(fā)測(cè)試強(qiáng)協(xié)同性易對(duì)接性大算力需求大量數(shù)據(jù)接入點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)節(jié)大量數(shù)據(jù)接入點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)遍布各個(gè)地區(qū),支持?jǐn)?shù)實(shí)時(shí)協(xié)作,可完成跨地區(qū)、分布式存儲(chǔ)架構(gòu)和對(duì)象存儲(chǔ)技術(shù),具備大容量、高性能、高伸縮性、安全性計(jì)算集群規(guī)模龐大,發(fā)揮分布式計(jì)算、并行計(jì)算處理海量數(shù)據(jù)云仿真云運(yùn)輸云存儲(chǔ)云協(xié)作現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景基于第一性原理和數(shù)據(jù)仿真融合:基于第一性原理通過(guò)機(jī)理模型和大數(shù)據(jù)分析挖掘,提高仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性和可用性城市級(jí)別虛擬仿真世界構(gòu)建:利用虛實(shí)一體的交通流數(shù)據(jù),構(gòu)建城市級(jí)別的虛擬仿真世界,支持大量自動(dòng)駕駛車(chē)輛和交通流車(chē)輛的測(cè)試,保證測(cè)試的有效性和完備性虛實(shí)交互的在線加速孿生測(cè)試系統(tǒng):結(jié)合實(shí)際場(chǎng)地與虛擬場(chǎng)景測(cè)試的優(yōu)勢(shì),建立虛實(shí)交互的在線加速孿生測(cè)試系統(tǒng),提高測(cè)試效率和安全性全要素、全場(chǎng)景的高保真建模與實(shí)時(shí)仿真:構(gòu)建全要素、全場(chǎng)景的高保真模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)在各種復(fù)雜交通環(huán)境下的仿真測(cè)試賦能城市NOA功能升級(jí) 數(shù)字孿生2.2.3城區(qū)NOA的激光雷達(dá)“軍備競(jìng)賽”已結(jié)束，無(wú)圖方案可u對(duì)于城區(qū)NOA功能,激光雷達(dá)"軍備競(jìng)賽"已結(jié)束,單顆激光雷達(dá)已足以滿足功能安全需求。采用單顆激光雷達(dá)的硬件傳感方案大致為5000mm6000總價(jià)格可以繼續(xù)降低。u高精地圖目前的價(jià)格約為2000元/車(chē)/年,因此各大主機(jī)廠都在嘗試無(wú)圖方案,一旦規(guī)模化采用后,城區(qū)NOA方案的價(jià)格可以實(shí)現(xiàn)大幅下降。前視雙目為主的視覺(jué)方案前視慣導(dǎo)雙目攝像頭*1(單顆8MP,含IMU前視雙目為主的視覺(jué)方案前視慣導(dǎo)雙目攝像頭*1(單顆8MP,含IMU):約750元前視單目攝像頭*1(8MP):約400元后視攝像頭*1(2MP):約150元側(cè)視攝像頭*4(l1Mp):約100元環(huán)視攝像頭*4(3MP):前視單目攝像頭*1(8MP):約400元后視攝像頭*1(2MP):約150元側(cè)視攝像頭*4(l1Mp):約100元環(huán)視攝像頭*4(3MP):約200元前向毫米波雷達(dá)*1:約350元;角雷達(dá)*4:約250元前視雙目攝像頭方案總價(jià)為2000-250前視雙目攝像頭方案總價(jià)為2000-250極越01以"BEV+occ+Transformer的高階智駕的完整體系,問(wèn)界M7:28.98-30.98萬(wàn)元21.99-30.99萬(wàn)元華為ADS2.0:華為無(wú)圖NCA是基于ADS2.0智駕系統(tǒng),以感知為核心,融合了BEV網(wǎng)絡(luò)和其自創(chuàng)的GOD網(wǎng)絡(luò)。ADS2.0中的BEV系統(tǒng)采問(wèn)界M7:28.98-30.98萬(wàn)元21.99-30.99萬(wàn)元純視覺(jué)城區(qū)NOA所搭載的主流芯片約為1500-2000元多傳感融合的城區(qū)NOA方案所搭載的主流芯片約為5000-6000元2.2.4早期玩家已邁向全場(chǎng)景NOA，新入局者采用記憶行車(chē)模式落XNet:側(cè)重于感知和語(yǔ)義,實(shí)XNetBrainX-planner主機(jī)廠小鵬汽車(chē)XNGP整套方案成本20000元左右硬件配置算力:508TOPS激光雷達(dá)2顆攝像頭13顆超聲波雷達(dá)12顆毫米波雷達(dá)5顆XBrain:側(cè)重于整個(gè)大場(chǎng)景的認(rèn)知,通過(guò)大語(yǔ)言模型所具備的常識(shí)能力,提升感知xplanner:通過(guò)模型取代代碼,規(guī)控表現(xiàn)擬人化。方案溪商酶主機(jī)廠體系道路結(jié)構(gòu)異XNet:側(cè)重于感知和語(yǔ)義,實(shí)XNetBrainX-planner主機(jī)廠小鵬汽車(chē)XNGP整套方案成本20000元左右硬件配置算力:508TOPS激光雷達(dá)2顆攝像頭13顆超聲波雷達(dá)12顆毫米波雷達(dá)5顆XBrain:側(cè)重于整個(gè)大場(chǎng)景的認(rèn)知,通過(guò)大語(yǔ)言模型所具備的常識(shí)能力,提升感知xplanner:通過(guò)模型取代代碼,規(guī)控表現(xiàn)擬人化。方案溪商酶主機(jī)廠體系道路結(jié)構(gòu)異形礙物白名單錄華為智選ADS系統(tǒng)硬件配置阿維塔12:算力:400TOPS算力:200TOPS,visionRadarLidar升級(jí)GOD感知神PDP決策神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智駕方案商易航智能城市篤行智駕平臺(tái)整套方案成本低于5000元硬件配置(標(biāo)準(zhǔn)版)算力:80TOPS(J6E)攝像頭7顆毫米波雷達(dá)1顆80TOPS城市記憶領(lǐng)航極致性能高速NOA80TOPS城市記憶領(lǐng)航極致性能高速NOABEV感知560TOPS全場(chǎng)景城市NOA自動(dòng)駕駛大模型端到端方案128128TOPS增加Lidar安全冗余性能提升>50%目錄CONTENTSNOA功能發(fā)展現(xiàn)狀與技術(shù)劃分1.1NOA功能市場(chǎng)規(guī)模與滲透率1.2NOA功能企業(yè)布局情況1.3NOA功能多傳感器方案VS純視覺(jué)方案NOA功能技術(shù)路線對(duì)比2.1高速NOA技術(shù)路線分析2.2城區(qū)NOA技術(shù)路線分析NOA功能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)洞察4.1NOA軟件算法未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)4.2NOA硬件配置未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)3.1.1隨著NOA功能的發(fā)展，高階智駕市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)開(kāi)始“縮圈”實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。億歐智庫(kù):2024年中國(guó)NOA智駕功能產(chǎn)業(yè)圖譜傳感器(攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等)傳感器(攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等)tanSONYOntinental?NSTasexAutoroadatan芯馳semiDriveNONOA算法L2漸進(jìn)式eeh口佑駕創(chuàng)新MpxeyE以MotiorAI科技企業(yè)L4下探apollo3.1.2通過(guò)提供差異化的定制服務(wù)，智駕u四類(lèi)服務(wù)商的底層技術(shù)能力和服務(wù)模式各不相同,但從整個(gè)智駕行業(yè)供需關(guān)系來(lái)看,服務(wù)商都呈現(xiàn)出基于車(chē)企需求提供定制化服務(wù)的能力,以期望通過(guò)差異化的合作模式進(jìn)一步擴(kuò)大市場(chǎng)份額。從目前量產(chǎn)項(xiàng)目的落地情況來(lái)看,華為、大疆、地平線、Momenta四家企業(yè)處于較為領(lǐng)先的地位。下探式方案商n基于L4高階智駕拓展至L2的解決方硬件一體化服務(wù)能力。下探式方案商n基于L4高階智駕拓展至L2的解決方硬件一體化服務(wù)能力。n該類(lèi)型企業(yè)在處理復(fù)雜場(chǎng)景方面具能力與目前NOA功能的技術(shù)體系進(jìn)行高度擬合。漸進(jìn)式方案商ud們mobileyeTMMpxeyE口佑駕創(chuàng)新快速與車(chē)企建立合作,并形成綁定中的作用,期望通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)規(guī)模化增長(zhǎng)。芯片企業(yè)orn依托底層芯片硬件構(gòu)建智駕能力的解決方案商,能夠基于高性能大算力芯片,構(gòu)建產(chǎn)業(yè)合作聯(lián)盟,形成智駕服務(wù)生態(tài)。n基于技術(shù)創(chuàng)新和開(kāi)放平臺(tái),通過(guò)技術(shù)和資源共享可以很好地做到軟硬件協(xié)同,效率升級(jí)。Al科技企業(yè)cgn具備較強(qiáng)背景的智駕解決方案企力強(qiáng)化智駕場(chǎng)景的深度理解。n基于多元化的業(yè)務(wù)布局,能夠快速下游合作伙伴。uNOA全棧自研:全棧自研能夠使企業(yè)在技術(shù)上擁有更高的自主性和靈活性,同時(shí)也能夠更好地整合和優(yōu)化系統(tǒng)性能。特斯拉獨(dú)立開(kāi)發(fā)了一套智駕系統(tǒng),涵蓋軟硬件和算法。uNOA合作上車(chē):與全棧自研不同,部分企業(yè)會(huì)與其他供應(yīng)商合作開(kāi)發(fā)NOA系統(tǒng)。合作上車(chē)的模式有助于縮短研發(fā)周期,加快技術(shù)的市場(chǎng)應(yīng)用。例如華為與多家主機(jī)廠采用不同的合作模式,幫助合作主機(jī)廠快速實(shí)現(xiàn)NOA功能的量產(chǎn)上車(chē)。智駕系統(tǒng)全棧自研上車(chē)（以特斯拉為例）感知范式的技術(shù)迭代情況（以特斯拉為例）感知范式的技術(shù)迭代情況2023年——2021-2022?算法：Occupancy+Transformer引入時(shí)序網(wǎng)絡(luò)，BEV升級(jí)為占用網(wǎng)絡(luò)20202018-2019?軟件：Autopilot3.0?算法：2D+CNN算法升級(jí)為HydraNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)+特征提取網(wǎng)絡(luò)BiFPN2016-20172016年以前?軟件：Autopilot1.0?算法：2D+CNN軟硬件均由Mobileye提供?算法：BEV+Transformer將特征級(jí)融合取代后融合，采用自動(dòng)標(biāo)注取代人工標(biāo)注?算法：Occupancy+Transformer使用端到端技術(shù)?軟件：Autopilot2.0?算法：2D+CNN牽手英偉達(dá)，算法實(shí)現(xiàn)自研-------.-------.-------..-------.-------.-------智駕系統(tǒng)合作上車(chē)n負(fù)責(zé)整車(chē)的智能化部分,包括芯片和操作系統(tǒng)供應(yīng)商模式Hl模式智選模式股權(quán)合作模式n車(chē)企參股華為設(shè)立的目標(biāo)公司,n車(chē)企參股華為設(shè)立的目標(biāo)公司,全面享受目標(biāo)公司技術(shù)及產(chǎn)品賦能nn深度參與汽車(chē)制造,包括產(chǎn)品定義、造型設(shè)計(jì)、營(yíng)銷(xiāo)和用戶體驗(yàn)?zāi)夸汣ONTENTSNOA功能發(fā)展現(xiàn)狀與技術(shù)劃分1.1NOA功能市場(chǎng)規(guī)模與滲透率1.2NOA功能企業(yè)布局情況1.3NOA功能多傳感器方案VS純視覺(jué)方案NOA功能技術(shù)路線對(duì)比2.1高速NOA技術(shù)路線分析2.2城區(qū)NOA技術(shù)路線分析NOA功能市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局和合作模式3.2NOA功能企業(yè)合作策略與模式4.1.1端到端遵從“第一性”原理提升智駕體驗(yàn)，將改變智駕傳統(tǒng)算法架構(gòu)u傳統(tǒng)的智能駕駛架構(gòu)基于感知mm規(guī)劃mm控制三大模塊不斷演進(jìn)發(fā)展,感知模塊負(fù)責(zé)收集和解釋車(chē)輛周?chē)h(huán)境的信息,決策模塊負(fù)責(zé)根據(jù)感知和預(yù)測(cè)的信息來(lái)制定車(chē)輛的行駛策略。但隨著2024年高階智駕城市NOA滲透率不斷提升,區(qū)別于傳統(tǒng)架構(gòu)的端到端技術(shù)有助于其量產(chǎn)落地。u人為定感知規(guī)劃定位Guardian廠導(dǎo)航CAN總線自--------預(yù)測(cè)高精地圖監(jiān)控人機(jī)交互傳統(tǒng)架構(gòu)向端到端演進(jìn)人為定感知規(guī)劃定位Guardian廠導(dǎo)航CAN總線自--------預(yù)測(cè)高精地圖監(jiān)控人機(jī)交互傳統(tǒng)架構(gòu)向端到端演進(jìn)一一感知端到端隱式表達(dá)特征曾-------oneModel端到端——曾注:注:n人為定義接口:工程師指定信息傳遞的邏輯,例如會(huì)把前面的車(chē)輛描述成一個(gè)方盒或物體,并定義其方向和速n隱式表達(dá)特征:給予系統(tǒng)特征向量,系統(tǒng)通過(guò)自學(xué)習(xí)不斷理解。u智駕應(yīng)用場(chǎng)景逐步擴(kuò)大,NOA功能向城市場(chǎng)景加速滲透。目前智駕方案由于重規(guī)則、泛化差、成本高等問(wèn)題,這也使其的規(guī)?；瘧?yīng)用受到限制。在視覺(jué)基礎(chǔ)上,腦,由系統(tǒng)整體輸出可視化結(jié)果、場(chǎng)景描述和駕駛行為,從而實(shí)現(xiàn)更高程度的安全、智能、自由。城區(qū)NOA面臨挑戰(zhàn)n城區(qū)NOA面臨挑戰(zhàn)n城區(qū)NOAn更低的傳感器成本和芯片成本,也令Nullmax的方案具有性價(jià)比優(yōu)勢(shì),更加適合普及應(yīng)用。Inputoutputvisionvoice/Audio/TextGestureothers二級(jí)仲裁Inputoutputvisionvoice/Audio/TextGestureothers二級(jí)仲裁short-termLong-ternvisionModuleTokenizeModuleTokenTokenModuleTokenTokenModuleTokenTokenModuleperceptionperception(static)安全類(lèi)腦safetyBrainInspired4.1.3智駕企業(yè)開(kāi)始布局端到端，從感知-決策的分段式向一體化模型發(fā)展u攝像頭激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)SD地圖攝像頭攝像頭激光雷達(dá)激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)毫米波雷達(dá)基于規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)兩段式端到端網(wǎng)絡(luò) AD3.0高速NOA:攝像頭激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)SD地圖攝像頭攝像頭激光雷達(dá)激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)毫米波雷達(dá)基于規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)兩段式端到端網(wǎng)絡(luò) AD3.0高速NOA:2022年AD5.0百城NOA:2023年推出智駕快慢雙系統(tǒng)快系統(tǒng):依賴(lài)自覺(jué)與本能95%n依賴(lài)情感、記憶與經(jīng)驗(yàn)n迅速判斷慢系統(tǒng):有意識(shí)分析思考5%apollo視覺(jué)BEV特征視覺(jué)特征視覺(jué)BEV特征視覺(jué)特征switchswitch障礙物Decoder一障礙物Decoder軌跡簇隱式BEV高質(zhì)量人類(lèi)駕駛數(shù)據(jù)軌跡基于場(chǎng)景理解的ADS3.0visionRadarLidarGOD大網(wǎng)白名單錄道路結(jié)構(gòu)4.2.1高端車(chē)型依然采用多傳感器融合路線，中低車(chē)型將逐步嘗試純視覺(jué)方案路線u從安全性向功能性考慮,激光雷達(dá)仍然是高階智駕的第一選擇。由于激光雷達(dá)成本大幅度下降,近幾年搭載激光雷達(dá)的車(chē)型顯著變多。但目前單顆激光雷達(dá)價(jià)格依然在1500mm2000的范圍,中低端車(chē)型從成本和性價(jià)比考慮,依然會(huì)選擇純視覺(jué)方案。u未來(lái)激光雷達(dá)的價(jià)格預(yù)計(jì)會(huì)下探到1000元以內(nèi),多傳感器方案成本將進(jìn)一步下降。另外隨著算法的升級(jí),純視覺(jué)方案也會(huì)越來(lái)越安全。純視覺(jué)與多傳感器融合的技術(shù)路線之爭(zhēng),本質(zhì)上是成本之爭(zhēng)。億歐智庫(kù):激光雷達(dá)成本走勢(shì)和上車(chē)情況億歐智庫(kù):國(guó)內(nèi)純視覺(jué)智能駕駛方案和廠商2017年2018年2021年2024年遠(yuǎn)期??1月,埃安LXPLUS:3顆;?3月,智已L7:2顆?5月,小鵬P5:2顆;極狐阿爾法SHl版:3顆?6月,理想L9:l顆;蔚來(lái)ES7:1顆?7S:2顆?8月,阿維塔11:3顆?9月,理想L8:1顆;理想L7:1顆;小鵬G9:2顆?10月,極星3:1顆?12月,蔚來(lái)EC7:1顆;蔚ES8:1顆?2月,智已LS7:2顆;飛凡R7:1顆?3月,飛凡F7:1顆;小鵬P7i:2顆?4月,問(wèn)界M5:1顆?5月,蔚來(lái)ES6:1顆?6月,小鵬G6:2顆.?7月,高合Hiphiy:1顆;騰勢(shì)N7:2顆;吳鉑GT