【山证产业研究】数字经济专题研究：智能驾驶供需两旺，端到端方案浪潮将至

要点： 

智能驾驶正受到中国市场的热烈追捧，国内需求强劲。智能驾驶技术正迅速成为现代汽车行业的重要组成部分，得益于传感器、人工智能和通信技术的发展和集成，为驾驶者提供了极大的便利和安全保障，智驾体验提升明显，消费者接受度迅速提升。近年来，智能驾驶乘用车的渗透率在全球范围内迅速上升，特别是在中国，其渗透率已超过全球平均水平。

智驾企业竞争激烈，创新活力涌现。国内智能驾驶市场正经历着前所未有的繁荣，众多企业如蔚来、理想、比亚迪、小鹏、小米等整车厂商，以及华为、百度、大疆等技术公司纷纷入局，推动了高阶智驾技术的快速发展和应用。自主品牌在智能化理念、高阶自动驾驶功能、硬件配置、智能座舱设计等方面展现出明显优势，构建了技术壁垒。华为等企业通过跨界融合和构建开放生态系统，进一步扩大了智驾生态。Robotaxi作为自动驾驶技术在公共交通领域的应用，规模化商业落地在即。

端到端方案浪潮将至。端到端智驾方案，已经成为行业共识。特斯拉FSD V12的推出标志着端到端AI自动驾驶系统的诞生，小鹏汽车和华为等国内企业也相继实现了端到端智驾方案的装车突破。高算力已成为端到端方案突破的关键条件，各大企业纷纷加大算力投入，预计未来1-2年内，一场自动驾驶技术的革命浪潮即将到来，端到端智驾方案将迎来快速装车普及期，有望显著提升自主品牌乘用车的智驾体验。

风险提示：智驾技术进展不及预期、汽车智能化渗透率不及预期、芯片等原材料短缺风险。

【智驾正驶入发展快车道】

需求强劲，智驾乘风

智能驾驶技术通过集成先进的传感器、人工智能算法和通信技术，为驾驶者提供了前所未有的便利和安全，智能驾驶热度与日俱增。随着技术的发展，车辆能够自主识别道路环境，做出决策，并执行驾驶操作，从而减轻驾驶者的负担，提高行车安全。智能驾驶不仅提高了交通效率，减少了交通事故，还为乘客带来了更加舒适和个性化的出行体验，智能驾驶正逐渐成为现代汽车不可或缺的一部分。

据麦肯锡调查，领先的智能化优势是中国高端新能源汽车品牌受消费者青睐的主要原因，车辆智能化程度在消费者购车决策中已占据主要地位，在历年调研结果中的排名从2021年的第三，上升至2023年的第二，且更先进的智能驾驶功能已成为消费者选择中国高端新能源汽车品牌的主要原因。

图1：考虑购买新能源汽车的原因调查

图2：高端新能源汽车品牌受消费者青睐原因调查

普及加速，渗透攀升

通常来说，当一个智能产品的实际水平超过人类的平均水平时，就可以认为它已经达到了可用的程度。以特斯拉的自动驾驶技术为例，尤其是FSD V12版本，通过先进的端到端AI系统，实现了高度自动化的驾驶体验，其安全性在平均意义上已经超越了人类驾驶。特斯拉智驾的卓越性能，使得智驾的概念迅速在全球被广泛普及和接受。

图3：特斯拉车辆碰撞事故数据

随着技术成本不断降低和及消费者接受度越来越高，智能驾驶乘用车得到广泛应用，渗透率迅速提高。2023年，全球自动驾驶乘用车销量达50.5百万辆，渗透率69.8%，中国自动驾驶乘用车销量19.5百万辆，渗透率达74.7%。未来含智能驾驶功能的乘用车渗透率有望连续攀升，且中国渗透率有望持续高于全球。

图4：全球及中国自动驾驶乘用车销量

图5：全球及中国自动驾驶乘用车渗透率

从智驾场景来看，高速智驾渗透率将领先于城区智驾。主要是因为技术成熟度较高、成本较低、法规标准相对明确，以及消费者对高速领航功能的认知和接受度较高。城区智驾虽然在技术上正快速推进，但由于场景复杂性高、技术难度大，导致其渗透率提升速度相对较慢。随着技术进步和成本下降，预计城区智驾的渗透率也将逐步提高。

图6：NOA功能渗透率预测

市场蓬勃，增长迅猛

受益于需求侧的旺盛，智能驾驶市场正处于快速发展阶段。中商产业研究院测算2023年中国智能驾驶产业市场规模达3301亿元，且预测2024年将达3832亿元。智能驾驶产业作为正处于风口上的产业，市场前景广阔，未来也将成为推动汽车产业转型升级的重要力量。

图7：中国自动驾驶市场规模趋势

政策东风，发展畅通

近年来，政府出台了一系列扶持政策，旨在推动该产业的快速发展，智能驾驶产业得到了前所未有的政策支持。这些政策不仅为智能驾驶技术的研发和应用提供了良好的外部环境，也极大地激发了企业的创新活力和市场潜力。同时，政策层面还强调了智能驾驶标准的制定和完善，以及对数据安全和隐私保护的重视，确保了产业健康有序的发展。通过这些举措，智能驾驶产业正在逐步走向成熟，为未来交通出行的智能化、网联化和绿色化奠定了坚实基础。

表1：智驾相关主要政策文件梳理

【国内智驾竞争火热，百花齐放】

智驾技术升级，L2+级成新焦点

2021年，由SAE与ISO合作完善的《SAE J3016 驾驶自动化分级》更新版发布，对先前的版本进行了细化和明确。SAE J3016 提供了有关于6个驾驶自动化分级具有支持性术语和定义的分类，分级的范围分为从L0级的无驾驶自动化到L5级的完全驾驶自动化。

图8：驾驶自动化分级

从分级来看，当前国内领先的智驾方案，介于L2级和L3级之间，即介于“由人驾驶”和“由车辆驾驶”之间，行业通常称之为L2+级（或L2++）级智驾。据高工智能汽车研究院，

2024年1-5月，中国乘用车市场L2及以上辅助驾驶标配搭载交付353.38万辆，同比增长36.59%，前装标配搭载率为44.44%。其中，自主品牌交付搭载占比首次超过50%，成为L2及以上辅助驾驶市场增长的主力军。新能源细分市场占全市场搭载交付比重达48.17%，前装搭载率达53.03%，高出市场均值约9个百分点。

国内厂商纷纷布局，竞争愈演愈烈

国内整车厂商纷纷加快了在智能驾驶领域的布局。蔚来、理想、比亚迪、小鹏、小米等知名企业都在积极开发和推广自己的智能驾驶解决方案，以期在这一新兴市场中占据有利地位。与此同时，华为、百度、大疆、滴滴、小马智行、地平线、Momenta等第三方厂商也凭借自身在人工智能、大数据、云计算等领域的技术积累，纷纷入场智驾领域。这些厂商的加入，不仅为智能驾驶技术的发展注入了新的活力，也使得市场竞争变得更加激烈。在这样的大背景下，国内智能驾驶市场呈现出百花齐放、百家争鸣的繁荣景象，一场关于技术创新和市场争夺的竞赛已经全面展开。

图9：智驾厂商举例

自主技术抢占先机，新势力品牌整体领先

新势力自主品牌已展现出明显的竞争优势。其主要优势表现在对智能化理念的引领、率先推出高阶自动驾驶功能、领先的感知硬件配置、创新的智能座舱设计、大量数据积累与算法迭代等。这些优势不仅提升了消费者的驾乘体验，也为品牌在激烈的市场竞争中构建了技术壁垒。在过去一年中，华为、小鹏、理想、蔚来均推送了无图智驾版本，高阶城区智驾的量产落地，已成为自主品牌的激烈竞争的领域。

图10：智驾厂商梯队

华为跨界融合，扩大智驾生态

华为近年来在智能驾驶领域的跨界融合，通过与汽车制造商的紧密合作，不仅在智能汽车的核心技术研发上取得了显著成就，更通过构建开放的生态系统，吸引了众多合作伙伴加入，共同推动智能驾驶技术的进步和应用普及。

华为汽车业务板块的商业模式主要有三种，分别是标准化的零部件模式，HI模式（Huawei Inside模式），以及智选车模式。标准化的零部件模式，就是把车联网模块、电机模块、激光雷达模块等零部件销售给整车厂；HI模式就是将包括软硬件在内的华为全栈解决方案，与车厂合作造车；智选车模式是在HI模式的基础上，利用最近这十几年华为在To C转型，在终端、在手机消费电子业务积累的品牌渠道零售、营销以及产品定义的这些经验来帮助车企一起来定义更好的产品，全方位助力整车企业。

图11：华为汽车业务商业模式

Robotaxi参与者众多，规模化商业落地在即

Robotaxi，即无人驾驶出租车，是自动驾驶技术在公共交通领域的应用之一。目前，Robotaxi行业正处于快速发展阶段，许多科技公司和汽车制造商都在积极研发和测试相关的技术。虽然在一些地区已经开始了小规模的商业化试运行，但整体上，这一行业还面临着技术成熟度、法规政策、道路基础设施以及公众接受度等多方面的挑战。随着技术的不断进步和相关法规的完善，预计未来几年内，Robotaxi将逐步实现更广泛的商业化应用。据亿欧智库，Robotaxi行业商业模式已成型，且从玩家类型与商业模式种类上看，丰富度较高。近期频频引发热议的萝卜快跑已在武汉部署了约400辆无人驾驶出租车，且预计至2024年底，将在武汉实现收支平衡，并在2025年全面进入盈利期。

图12：Robotaxi商业模式

【端到端逐渐成为行业共识】

端到端自动驾驶价值显现

端到端自动驾驶是指通过直接从输入（通常是车辆的传感器数据，如摄像头图像、雷达信号、激光雷达点云等）到输出（如车辆的控制指令，如转向、加速、减速等）的深度学习模型来实现自动驾驶的一种方法。这种方法不依赖于传统的计算机视觉算法来识别和理解道路环境，而是通过训练一个深度神经网络，使其能够直接从原始数据中学习到驾驶策略。

传统的依赖算法和程序的智驾方案，由于感知、预测、规划、控制等环节采用了模块化部署，各模块之间存在信息的损耗与丢失，存在误差累积效应而影响安全性。端到端自动驾驶的关键在于能够处理大量的传感器输入，并从中提取出有用的信息，然后生成控制车辆行为的指令。这种方法的优势在于它能够模拟人类驾驶员的决策过程，即直接从视觉输入到操作输出，而不需要中间的复杂解析步骤。然而，这种方法也面临着一些挑战，比如需要大量的数据来训练模型，以及在复杂和未知的环境中的泛化能力等。

图13：传统智驾架构与端到端方案架构

在特斯拉FSD V12版本问世之前，全球的主流自动驾驶技术主要依赖于规则驱动的方法。这些系统使用车载摄像头来识别道路标志、行人、其他车辆以及交通信号等，然后依据工程师编写的大量代码来处理各种交通场景。而端到端的智驾方案，则是通过向神经网络输入大量视频数据，系统通过持续学习，调整参数，从而从数十亿帧的人类驾驶汽车的影像中自我学习并掌握驾驶技能。马斯克表示，FSD V12是有史以来第一个端到端AI自动驾驶系统，从头到尾都是通过AI实现，没有编程，没有程序员写一行代码来识别道路、行人等概念，全部交给了神经网络自己思考。有报道指出，FSD V12的C++代码只有2000行，而V11达到了30万行。

据九章智驾等机构发起的一项针对行业一线专家、公司决策者的调查显示，受访者普遍认可端到端这一技术方向，其所在公司，要么已经投入资源全面拥抱端到端，要么已经开启了相关预研工作，而持观望态度的公司极少。

图14：智驾行业受访者对端到端大模型的态度

国内端到端方案突破已实现

小鹏汽车在2024年5月的官宣了自己的端到端智驾方案，由神经网络XNet+规控大模型XPlanner+大语言模型XBrain组成。7月，端到端加持下的XNGP从“全国都能开”正式升级“全国都好用”，何小鹏在“小鹏汽车AI智驾技术发布会”上宣布将向全球用户全量推送AI天玑系统XOS 5.2.0版本。

图15：小鹏端到端大模型

华为在2024年上半年官宣了全新升级的端到端智驾方案乾崑ADS 3.0，全新架构采用PDP（预测决策规控）网络实现预决策和规划一张网，从而实现类人化的决策和规划，行驶轨迹更类人，通行效率更高。8月，华为官宣享界 S9 首发华为 ADS 3.0，率先应用端到端类人智驾，至此，小鹏和华为均实现了端到端智驾方案装车，国内端到端智驾方案实现了突破。但从小鹏和华为的端到端方案来看，在感知和决策环节，还是采用了不同的网络，可以归类为模块化端到端方案。

图16：华为端到端大模型

除已实现量产装车的小鹏和华为外，国内还有蔚来汽车、小米汽车、零一汽车、元戎启行、商汤绝影、小马智行等智驾厂商，官宣了自己的端到端智驾方案。预计未来1-2年内，将是端到端智驾方案的快速装车普及期，自主品牌乘用车的智驾体验有望实现大幅提升。

高算力成端到端关键条件

端到端智驾是基于AI模型的方案，对训练算力资源有着很高的需求，而智驾企业之间的算力竞赛也愈演愈烈。特斯拉的 DOJO 智算中心，预计到 2024 年 10 月，总算力将达到 100EFLOPS（10 万 PFLOPS），相当于约 30 万块英伟达 A100 的算力总和。马斯克曾透露，特斯拉将在2024年花费30至40亿美元从英伟达购买AI芯片，计划在年底前将英伟达H100人工智能芯片的采购量从3.5万增加到8.5万。他还透露，特斯拉打算投资100亿美元，用于联合训练和推理人工智能，主要用于车载应用。

国内智驾企业也在不遗余力的提升自己的算力规模，据汽车之心资料，华为车 BU 云智算中心的乾崑 ADS 3.0，在算力方面已达到 3500PFLOPS，训练数据量为日行 3000 万公里，按照全球道路总长约为 6400 万公里计算的话，2.1 天系统就能完全覆盖。商汤科技的智算中心 GPU 数量达到 4.5 万张，总体算力规模为 12000PFLOPS，相较于 2023 年初提高了一倍。新势力“蔚小理”及长安、吉利等企业也在迅速布局。

表2：智驾企业算力规模对比

风险提示：智驾技术进展不及预期、汽车智能化渗透率不及预期、芯片等原材料短缺风险。

报告标题：数字经济专题研究：智能驾驶供需两旺，端到端方案浪潮将至

研报分析师：王文杰

执业登记编码：S0760523100001

邮箱：wangwenjie@sxzq.com

报分析师：徐雪洁

执业登记编码：S0760516010001

邮箱：xuxuejie@sxzq.com

报告发布日期：2024年8月29日

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（转自：山证绿色产业研究）