近期自動駕駛迎來密集政策催化。據證券日報報道自動駕駛“車內無人”試點在北京正式開放，澎湃新聞報道百度智行等三家企業15輛車獲得浦東新區首批發放的無駕駛人汽車道路測試牌照，標志著無人駕駛開啟新的征程。

在更廣闊的乘用車方面，國內車企陸續開啟“城市NOA”內測，下半年有望開發全國可用的“通勤NOA”。

對此，西部電子上周在報告中表示，自動駕駛奇點來臨，23年是高級別輔助駕駛突破元年，未來將加速滲透。

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其中，算力是車企打造自動駕駛能力的核心，大模型等AI算法的出現正推動自動駕駛算法變革，開源證券在7月9日的報告中表示，未來能夠良好適配Transformer算法并幫助其在車載平臺落地的公司有望占得先機。

自動駕駛奇點來臨

西部電子指出，自動駕駛奇點來臨，23年是高級別輔助駕駛突破元年。

NOA導航輔助駕駛可實現導航時自動駛入或駛出高速公路岔道功能。23年是城市NOA 0-1突破元年，未來將加速滲透。

此外，23年下半年國內一線城市有望率先出臺L3法規，帶動高級別自動駕駛（L3及以上）快速發展。高級別輔助駕駛（L3及以上）安全是核心，激光雷達仍是必備。

車企開啟算力側“競賽”

算力是打造自動駕駛能力的核心，車企開啟“軍備競賽”。

根據開源證券介紹，自動駕駛算法通常包含感知、預測、規劃模塊，同時輔助一些地圖、定位等模塊，實現自動駕駛功能的落地，而大模型等AI算法的出現正推動自動駕駛算法變革。

在感知端，特斯拉以及小鵬、理想等國內企業已經使用Transformer+BEV以及占用網絡（OccupancyNetwork）實現實時障礙物識別、運動目標檢測，逐步擺脫高精地圖的限制，使得城市NOA能夠在無高精地圖的城市中迅速鋪開；

在決策端，目前仍以規則算法為主，但是通過引入帶有打分機制的強化學習，使得決策端具備一定學習能力，能夠盡可能多地學習人類司機的經驗；

在規控端，依靠數據驅動的基于人工智能的規控算法日益走向臺前。人工智能模型能夠更加平滑的以“類人”的方式對駕駛行為進行處理，泛化能力強、舒適性好，應對復雜場景的能力大幅提升。

進一步來看，自動駕駛算法變革帶動云端算力軍備競賽，而邊緣端芯片格局有望被重塑。

1、自動駕駛算法變革帶動云端算力軍備競賽

開源證券指出：

大量的數據處理、訓練、自動標注、仿真等工作需要完成，算力成為車企打造自動駕駛能力的核心，決定著車企的算法迭代效率和上限。

特斯拉表示其總算力在2024年將沖刺100EFlops，而國內領先玩家亦不遑多讓，紛紛構建自有的數據中心，為自身算法和數據的迭代和積累鋪平道路。

2022年8月，小鵬汽車與阿里云共同宣布在內蒙古烏蘭察布建成自動駕駛智算中心“扶搖”，用于自動駕駛。2023年1月吉利汽車也聯合阿里云推出吉利星睿智算中心，理想汽車在2023年同樣與火山引擎合作在山西布局智算中心，蔚來等諸多車廠亦積極推動自有或云端算力的構建。

2、芯片對Transformer適配性將影響未來競爭格局

開源證券指出，Transformer大模型對芯片架構提出新的要求，芯片對Transformer適配性將影響未來芯片的競爭格局。

芯片架構決定著算法運行效率，近年隨著Transformer算法風靡AI界，特斯拉引領下，Transformer在自動駕駛行業被廣泛使用。與傳統卷積神經網絡（CNN）架構相比，Transformer算法對算力要求更高、芯片的運算精度更高、算子復雜度更高。

鑒于上述特點，不少芯片廠商推出了可針對Transformer加速的芯片產品。開源證券認為：

未來，能夠良好適配Transformer算法并幫助其在車載平臺落地的公司有望占得先機。自動駕駛產業加速成熟，配套公司全面受益BEV+Transformer大模型的自動駕駛算法構建形式被市場廣為接受。

總的來看，開源證券表示，2023年將陸續看到各大車企紛紛落地自己的城市輔助駕駛相關車型，行業呈現百花齊放的狀態，無疑將助力整個自動駕駛產業鏈走向繁榮。

本文主要摘取自開源證券《自動駕駛算法變革開啟算力側“競賽”》、西部電子《自動駕駛奇點來臨，L3/L3+智能駕駛加速滲透》

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