AI应用系列|浙商自动驾驶产业沙龙观点集锦

（以下内容从浙商证券《AI应用系列|浙商自动驾驶产业沙龙观点集锦》研报附件原文摘录）
　　近日，浙商证券“AI应用系列：自动驾驶产业沙龙”在上海圆满举办。会议由浙商证券联席所长&大制造组组长邱世梁、计算机首席刘雯蜀、汽车负责人刘巍领衔，特邀多位行业资深产业人士到场分享，围绕“芯片和端到端模型趋势分享、车路云商业化落地前景分析”等话题进行深入探讨，前瞻挖掘自动驾驶产业机遇，共同见证产业变革。 邱世梁 浙商证券研究所联席所长、大制造组组长 核心观点： AI产业化浪潮已来，大模型的发展促进智能驾驶算法快速演进，智能驾驶能力成为整车重要能力，AI也成为人形机器人、无人飞行器等的技术基座。 人形机器人、新能源车、eVTOL供应链有很多交叉，产业链细分市场有很多机会。 参考报告： 《华为车生态圈进入强产品周期，高端和经济型智驾齐头并进》 《Robotaxi：面向未来出行》 风险提示： 技术进展不及预期、政策落地不及预期。 刘雯蜀 浙商证券计算机首席 核心观点： 中国自动驾驶2024年正式由测试监管阶段过渡至量产监管阶段，各厂商于2021年左右在发展方向上开始分化，分为toB和toC两个方向，而Robotaxi的商业本质即为toC商业运营。 中美Robotaxi商业化进程差距缩短，国内Robotaxi技术路线更接近Waymo路径，且从凤凰城和武汉两个城市的Robotaxi运营情况来看，萝卜快跑在规模、成本和效率上领先Waymo。 参考报告： 《Robotaxi：面向未来出行》 风险提示： 关于Robotaxi单车模型及市场规模的测算基于部分主观假设；对于各厂商以及合作伙伴的总结梳理基于公开信息的不完全统计；对于业务模式、以及市场格局的总结梳理与展示基于主观理解；Robotaxi商业化落地不及预期；Robotaxi竞争加剧。 刘 巍 浙商证券汽车负责人 核心观点： 华为车生态圈进入强产品周期，高端和经济型智驾齐头并进；长安深蓝S07于7月底上市，乾崑智驾ADS SE首次搭载在20万以内车型上，有望大幅提升长安经济车型的驾驶体验和吸引力。 华为2024年4月发布ADS 3.0 ，从BEV到GOD，实现了车位到车位的全场景贯通、智能泊车的进一步优化。华为智驾HUAWEI ADS从可用到好用，建议关注华为车生态圈。 参考报告： 《华为车生态圈进入强产品周期，高端和经济型智驾齐头并进》 风险提示： 宏观经济与政治环境风险 、 合作进展不及预期、新车销量不及预期、 自动驾驶法律法规进展不及预期风险等。 邵俊斌 小马智行高级投融资及战略总监 核心观点： 辅助驾驶与无人驾驶的商业化逻辑不一样，所以导致辅助驾驶和无人驾驶的技术路线不一样，对于无人驾驶而言，只有算法上的端到端远远不够，还需要在硬件配置上做到安全冗余。从规模化角度出发，真正的无人驾驶和车辆的前装量产对商业逻辑的跑通至关重要，同时运营车辆的规模化效应又会进一步加速成本的降低与技术的迭代。 首席观点： 我们认为未来Robotaxi的商业化路径分为轻资产平台型和重资产运营型两种模式，Robotaxi厂商可基于Robotaxi技术积累向无人驾驶或辅助驾驶以下场景延伸，但在向辅助驾驶及以下人机共驾的量产方案延伸时，仍需考虑方案的技术路线变化、技术方案的量产性价比以及从甲方到乙方的角色转型等多方面的挑战。 ——浙商证券计算机首席刘雯蜀 窦司昂 51Sim VP兼董事会秘书/51WORLD资本及产业总经理 核心观点： 高阶自动驾驶算法训练中的两个痛点：海量车辆行驶数据中有效数据的挖掘以及用于模型训练的优质数据不足，合成数据及仿真可以帮助解决以上痛点问题，帮助自动驾驶厂商及主机厂实现降本增效。 首席观点： 合成数据及仿真在自动驾驶算法训练中可提高数据多样性和覆盖度、降低成本、增强模型泛化能力，特斯拉已将合成数据应用于其自动驾驶算法训练中，未来随着生成式AI技术的发展，我们认为合成数据在自动驾驶算法中的应用场景将会更加多元。 ——浙商证券计算机首席刘雯蜀 成二康 nullmax首席科学家 核心观点： 智能驾驶经历了由规则驱动到数据驱动再到智能驱动的发展路线，而多模态端到端模型是智能驱动的典型代表。端到端自动驾驶算法技术路线的优势在于简化了系统设计，减少了模块间的依赖和通信开销，但同时也面临着模型训练难度大、对数据质量要求高、解释性差等挑战。 首席观点： 从量产车L3自动驾驶技术路线来看，目前大部分厂商都在向端到端算法路线迭代，以华为、理想、小鹏为代表。未来，我们认为端到端算法的实现能够进一步增加车辆对于全局的感知及规划能力，从而提升自动驾驶算法的泛化能力。 ——浙商证券计算机首席刘雯蜀 车路云专家 核心观点： 智能网联汽车已从小范围测试验证转入技术快速演进、规模化应用发展的关键时期；城市NOA进入落地阶段，车企争相打造“有图+无图+通勤模式”的组合方案。 首席观点： 软件层技术方案适配，应对城区复杂场景，建议关注软件算法、基础技术供应商；硬件层关键硬件降本以推动方案大规模落地，建议关注传感器、域控/芯片新品及国产替代节奏。 ——浙商证券汽车负责人刘巍 某头部智驾公司算法开发负责人 核心观点： 现状：武汉、上海和北京等多地开展运营，成本端不断下探；技术：一般采用有图智驾的两阶段路线；未来：增加运营区域，进一步明确车辆责任方并明确保险制度。 首席观点： 目前无人驾驶出租车在车辆成本、传感器、能源补给方式、运营成本等方面仍有进一步降本潜力，建议关注相关合作供应商。 ——浙商证券汽车负责人刘巍 如需了解更多会议精彩内容，欢迎联系对口销售或研究团队。 嘉宾所述信息或所表述的意见均不构成浙商证券研究所研究观点，如果嘉宾发布的观点和浙商研究所发布的观点有分歧或不一致，这也仅作为一种不同的研究视角，供投资者参考。 特别声明 《证券期货投资者适当性管理办法》已于2017年7月1日起正式实施。通过新媒体形式制作的本订阅号信息仅面向浙商证券客户中的金融机构专业投资者。若您非浙商证券客户中的金融机构专业投资者，为保证服务质量、控制投资风险，请取消关注本订阅号，请勿订阅、接受或使用本订阅号中的任何信息。因本订阅号暂时无法设置访问限制，若给您造成不便，烦请谅解！ 法律声明及风险提示 本公众号（“浙商证券研究所”）是浙商证券股份有限公司（下称“浙商证券”）研究所依法设立、独立运营与维护的官方公众号。本公众号不是浙商证券研究报告的发布平台。本公众号仅是转发浙商证券已发布报告的部分观点，所载观点、判断是基于一系列的假设和前提条件,订阅者只有在了解相关报告中的全部信息基础上，才可能对相关观点形成比较全面的认识。如欲了解完整观点,应参见浙商证券所载完整报告。 订阅本公众号不构成任何合同或承诺的基础，浙商证券不因任何单纯订阅本公众号的行为而将订阅人视为浙商证券的客户。 在任何情况下，本公众号所载信息、意见均不构成对任何人的投资建议，投资者应当对本公众号中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求。对依据或者使用该等信息、意见所造成的一切后果，本公司及/或其关联人员均不承担任何法律责任。 本公众号中所有资料的版权均为浙商证券所有，未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式转发、转载、翻版、复制、刊登、发表、修改、仿制或引用本订阅号中的内容。经授权进行复制、转载的，需注明出处为“浙商证券研究所”，且不得对本订阅号所载内容进行任何有悖原意的引用、删减或修改。

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