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汽车:智能驾驶将驶向何方?

  1. 2024-08-20 14:56:17上传人:三分**女味
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从何而来:技术完善,智驾进入百花齐放阶段共享出行或成为未来主要方向,高阶智能驾驶与共享出行相互促进,未来保持融合进化,高阶智驾或带来安全和效率的提升。落地来看,受益于政策支持力度增大和消费者支付意愿增强,国内具备智能驾驶更好的发展环境。国内通过多个方向实现落地:(1)车路云2020-2023年的标准建立后,20

  • 1. 从何而来:技术完善,智驾进入百花齐放阶段
  • 1.1 车路云:标准趋向完善,城市商业化应用加速
  • 1.2 Robotaxi :功能通过地方性测试,盈利曙光初现
  • 1.3 单车智能:技术突破撬动需求,加速拐点已至
  • 1.4 殊途同归:多路线百花齐放,智驾进入加速阶段
  • 2. 驶向何方:模型驱动, 2025 年有望大规模落地
  • 2.1 端到端:效率提升,数据和算力成为核心生产要素
  • 2.2 时间节点:垂类大模型或在 2025 年实现大规模落地
  • 2.3 车端升级:辅助模型增加,架构升级硬件结构优化
  • 2.4 商业模式:运营模式丰富,智驾迎来盈亏平衡曙光
  • 3. 投资建议:关注各环节龙头公司的投资机会
  • 4. 风险提示
  • 图表 1: 未来共享化交通实现路径
  • 图表 2: 智能驾驶功能车型具备安全性的提升
  • 图表 3: 使用特斯拉 Autopilot 功能安全性更高
  • 图表 4: 高阶智能驾驶有望保持运行效率的提升
  • 图表 5: 各类车型运行时长对比
  • 图表 6: 智能驾驶在国内具有更高的支付溢价
  • 图表 7: 智能驾驶研发参与者持续增加
  • 图表 8: 我国智能网联汽车及基建的相关政策演进
  • 图表 9: 截止 2023 年底,各地智能驾驶示范区建设情况
  • 图表 10 : 我国智能网联汽车标准体系建设
  • 图表 11 : 车路云一体化系统架构图
  • 图表 12 : 近期智能网联车路云一体化相关政策梳理
  • 图表 13 : 智能网联车路云一体化产业整体产值增量(亿元)预测(中性预测) 13
  • 图表 14 : 各主要厂商布局情况
  • 图表 15 : 中国智能驾驶相关政策梳理
  • 图表 16 : 中国各省市无人驾驶相关政策梳理
  • 图表 17 : 中国主要厂商 Robotaxi 进程
  • 图表 18 : 北京亦庄通州区萝卜快跑安全员招聘薪资
  • 图表 19 : 2019 — 2030 年传统出租车 /网约车和 Robotaxi 的单公里成本(元) . 17
  • 图表 20 : L2 及以上智驾渗透率有望提速
  • 图表 21 : L2+ 智驾月度渗透率
  • 图表 22 : 高速 NOA 月度渗透率
  • 图表 23 : 城市 NOA 月度渗透率
  • 图表 24 : 电动化时代投资框架
  • 图表 25 : 进入智能网联汽车准入和上路通行试点联合体基本信息
  • 图表 26 : 特斯拉 FSD V12.5 有望加速推进 Robotaxi
  • 图表 27 : 百度萝卜快跑在武汉可示范运营范围
  • 图表 28 : Robotaxi 与单车智能在高阶功能具备互通性
  • 图表 29 : 智能驾驶向高阶发展的核心架构
  • 图表 30 : 智能驾驶端到端大模型架构
  • 图表 31 : 智能驾驶端到端大模型具备更高功能表现上限
  • 图表 32 : 特斯拉自动标注算法
  • 图表 33 : 算力和数据成为未来智能驾驶迭代的核心要素
  • 图表 34 : 各家车企智能驾驶 2023 年至今车型销量及智能驾驶付费模式
  • 图表 35 : 车企车端算力部署进展
  • 图表 36 : 车企智能驾驶端到端模型评价体系及主要参数
  • 图表 37 : 垂直类模型有望加速落地,推动大模型发展
  • 图表 38 : 英伟达汽车收入占比逐步提升
  • 图表 39 : 英伟达汽车主要客户
  • 图表 40 : 车企端到端大模型或进入加速训练和功能落地阶段
  • 图表 41 : 特斯拉 FSD V12 上市后累计里程数据突破十亿公里
  • 图表 42 : 特斯拉软件版本迭代
  • 图表 43 : 各家车企域架构平台车型及上市时间
  • 图表 44 : 各车企城市 NOA 功能规划
  • 图表 45 : 优质自主品牌高阶智驾规划
  • 图表 46 : 多个大模型引入帮助端到端大模型实现更好的效果
  • 图表 47 : 世界认知模型可以实现更好的帮助端到端大模型认知世界
  • 图表 48 : VLM 模型将过去的 Rule -based 方案打包后放入模型
  • 图表 49 : 汽车 E/E 架构升级路线
  • 图表 50 : 智能驾驶催化 E/E 架构升级
  • 图表 51 : L3/L4 对 E/E 架构的需求升级
  • 图表 52 : 影子模式的训练模式
  • 图表 53 : 智能驾驶数据闭环流程示意图
  • 图表 54 : 智能驾驶传感器性能对比
  • 图表 55 : “摄像头 +毫米波雷达 +超声波雷达”的组合基本满足感知需求
  • 图表 56 : 激光雷达成本持续下探, 2024 年降价节奏逐步放缓
  • 图表 57 : 速腾聚创激光雷达成本下探(万元)
  • 图表 58 : 禾赛科技激光雷达成本下探(万元)
  • 图表 59 : Pseudo -LiDAR 点云生成方式
  • 图表 61 : 车企智能驾驶数据获取体系为路测车队 +Robotaxi+ 家用车的结构
  • 图表 62 : 智能驾驶未来商业模式,有望迎来盈亏平衡
  • 图表 63 : 百度阿波罗 Robotaxi 在成本逐步下探
  • 图表 64 : 萝卜快跑当前开放进展
  • 图表 65 : 小马智行当前开放进展
  • 图表 66 : 国内 Robotaxi 商业化阶段迭代节奏
  • 图表 67 : 理想汽车在 OTA6.0 后加速推进架构升级
  • 图表 68 : 理想汽车高阶智驾版本占比有望提升
  • 图表 69 : 智能驾驶技术优势企业有望实现技术输出
  • 图表 70 : 丰田与华为在 9代凯美瑞开展智能化合作
  • 图表 71 : 小马智行与丰田中国、广汽丰田在 Robotaxi 合作

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