文|科技說說

自動駕駛賽道的發展邏輯，在悄然發生變化。其中最為明顯的一點是，資本市場、企業都趨于理性，商業化落地成為自動駕駛下半場的競爭關鍵。如何為自動駕駛領域注入一針“強心劑”，打通商業化落地路徑，已勢在必行。在這樣的大環境下，自動駕駛邁向全新維度成為必然。

今年6月，工信部領導強調要啟動智能網聯汽車準入和上路通行試點，組織開展城市級“車路云一體化”示范應用，支持有條件的自動駕駛，這里面講的是L3級，及更高級別的自動駕駛功能商業化應用。

在利好政策亮相的同時，自動駕駛也迎來真正蛻變的良機——AI大模型可強勢賦能。可以預見的是，政策與AI大模型的雙重共振，將推動自動駕駛的智能化、商業化進程。自動駕駛領域的互聯網企業、造車新勢力、智能硬件廠商等將為之受益，開啟一段全新征程。

AI大模型賦能：L3級為重要分水嶺

自動駕駛，本身的定義無需多言。

自動駕駛最被關注的重要屬性，是能夠將駕駛員從繁瑣的駕駛操作中解放出來，成為汽車智能化的核心環節。于是，自動駕駛技術成為汽車產業發展新變量，主機廠、互聯網企業以及科技公司等紛紛搶灘這一賽道。

而作為一項前沿科技，其在技術層面分為多個等級主要是從L0~L5。其中，從L3級開始，駕駛主角由駕駛員操作轉換為車輛自主駕駛。由此，L3級成為自動駕駛技術應用的重要分水嶺。

在過去數年間，國內自動駕駛行業發展勢頭不錯，基本處于全球領先水平的行列中。但必須要看到的是，受限于硬件性能、成本、技術積累等多種因素，過去數年間市場規模量產的車型搭載的自動駕駛系統仍處于L2+級。

但隨著時間的推移，受益于硬件平臺和軟件算法迅速成熟、成本進一步下降，量產乘用車搭載的自動駕駛系統等級正在加速向L3+過渡。據共研產業研究院發布的數據顯示，預計2023年在售新車L3的滲透率將達到20%。

這也意味著，自動駕駛的商業化模式愈發走得通。而縱覽自動駕駛發展的整個進程，與AI技術高度相關。據Gartner新興技術成熟度曲線，2018年以前，受益于深度學習技術在圖像識別等感知領域的應用，自動駕駛開啟產業化進程。但由于受成本和法規限制，彼時高級別自動駕駛的商業化落地遭遇瓶頸。

經過三四年技術積累，感知和決策算法等核心技術的突破提高了AI模型魯棒性、系統冗余性和測試完善性，助力自動駕駛加快商業落地。隨之而來的，是高級別自動駕駛迎來新的發展機遇。

而在當下，AI大模型的強勢賦能，更是給自動駕駛帶來無限可能。

比如，特斯拉借助AI大模型推出全新感知方案，有效降低成本。隨著AI大模型技術的發展，特斯拉率先采用了基于TransFormer大模型的BEV+占用網絡感知算法，提升了環境建模的效率，成為目前主流車企下一代智能化的主要架構。通過這套感知架構能夠減少對于激光雷達等高成本傳感器的依賴，有效降低系統成本，減輕車企及消費者的負擔。

此外，算法是決定自動駕駛車輛感知能力的核心要素。而隨著自動駕駛向更高等級邁進，城市NGP落地在即，AI大模型的應用驅動自動駕駛算法具備更強的泛化能力。城市場景具有高頻+剛需特征，城市領航系統的成熟應用可使得駕駛體驗擁有質的提升。

能夠看出，城市領航輔助駕駛的落地需求對自動駕駛模型的泛化能力提出更高的要求。考慮到商業化落地的成本約束，應用AI大模型提高泛化能力+降低/控制車端硬件成本是自動駕駛算法演變的核心脈絡。

值得注意的是，AI大模型應用于自動駕駛中的前置條件，包括具備相當數量的里程數據、具備相當算力的云端訓練平臺等。針對這些硬性條件，許多企業都已經做好充分準備。

比如在云端訓練平臺方面，特斯拉AI計算中心Dojo總計使用了1.4萬個英偉達的GPU來訓練AI模型，網絡訓練速度提升30%。身為造車新勢力一員的小鵬，則與阿里聯合出資打造自動駕駛AI智算中心“扶搖”。該中心具備60億億次浮點運算能力（60000TFLOPs），可將自動駕駛算法的模型訓練時間提速170倍，并且未來還具備10~100倍的算力提升空間。

可以預見的是，面對L3級這一重要分水嶺，眾多企業將以AI大模型進行強勢賦能。只要跨越這一分水嶺，自動駕駛的未來會是一片光明。

收獲果實的時刻：玩家終于看到曙光

在自動駕駛領域深耕細作很長時間后，玩家們終于迎來收獲果實的時刻。

自動駕駛領域市場參與者眾多，包括傳統車企、造車新勢力、 互聯網/科技公司、智能硬件企業等。各類玩家結合自身定位和能力優勢，呈現出不同的發展思路。而且在競爭的同時，也都無形中推動自動駕駛行業蒙眼狂奔。如今，伴隨AI大模型注入全新動力，它們終于看到曙光。

從行業走勢看，L3級別自動駕駛漸行漸近，智能化帶來車企格局變化，硬件增量帶來供應鏈機會。尤其是國內L3級自動駕駛落地具備里程碑意義，加速本輪AI創新在汽車端的應用，帶動產業鏈新的機會。

在車企方面，具備以下特征的車企有望從中收益。一、小鵬汽車、特斯拉等智能化有先發優勢且新車周期有所改善；二、理想汽車、比亞迪等電動化頭部優勢建立且加速智能化；三、賽力斯/江淮汽車等華為合作伙伴智能技術儲備好且下半年有望新車加速。

比如在6月29日，小鵬汽車旗下全新車型小鵬G6正式上市，這款新車的最大特性之一，在于搭載了行業唯一量產的高階智能輔助駕駛系統XNGP，城市NGP效率已接近人類司機90%的水平，高速NGP更是媲美老司機，代表了當前行業最高水平的高階智能輔助駕駛能力。而且隨著G6上市，小鵬汽車還同步發布“AI代駕”模式，計劃在2023年四季度向所有XNGP車主推出。截至6月30日下午收盤，小鵬股價為50.00元/股，當天漲幅達10.38%，可見資本市場的看好。

在智能硬件廠商方面，L3級自動駕駛推動智能硬件滲透率提升，降本因素推動純視覺方案成為主流，大算力域控制器+冗余執行單元+AI算法環節有望充分受益。德賽西威、經緯恒潤、伯特利、亞太股份、耐世特、均勝電子、中科創達、光庭信息、科博達等，有可能從中受益。

在互聯網企業方面，百度仍是自動駕駛領域的領頭羊之一。百度Apollo自動駕駛測試和運營總里程已經超過5700萬公里，并且每天以10萬公里速度增長，從未發生過由于自動駕駛造成人員傷亡的重大安全事故。截至2023年一季度，百度旗下自動駕駛出行服務平臺蘿卜快跑總訂單量已超過200萬。

而且在今年6月，百度旗下自動駕駛出行服務平臺蘿卜快跑獲得由深圳市坪山區頒發的首批智能網聯汽車無人商業化試點通知書，可在深圳市坪山區開展L4級無人駕駛商業化收費運營。此前，蘿卜快跑全無人自動駕駛運營服務已在北京、武漢、重慶三城落地。

在方案提供商方面，地平線、蘑菇車聯、輕舟智航、智行科技等發展迅猛。以地平線為例，是行業領先的高效能智能駕駛計算方案提供商。其采用開放的合作模式，向行業合作伙伴提供底層芯片和芯片開發軟件平臺，幫助合作伙伴快速建立具有競爭力的自動駕駛軟硬件系統。

至于蘑菇車聯，則是自動駕駛全棧技術與運營服務提供商，率先落地 “車路云一體化”方案。其采取“單車智能+車路協同”技術路線，以系統性思維打造“車路云一體化”自動駕駛方案，實現技術與數據閉環，在自動駕駛行業競爭中形成先發優勢。

可以看到的是，自動駕駛行業的玩家“各顯神通”，牢牢基于自身的差異化優勢，為整個行業的前行帶來充足動能。成熟的商業模式也清晰可見，商業化指日可待。當高級別自動駕駛系統成為中端價位車型的標配時，整個汽車行業的形勢將隨之發生巨大變化，全球汽車行業產業鏈也將發生重大變革。