概念股8个交易日最高暴涨73%！核心股3连板！智能驾驶或是AI主线与“挣钱”板块的完美结合！

智能驾驶行业遵循“螺旋式上升、波浪式前进”发展路径，2023年特斯拉FSD拐点显现、城市NOA加速落地、政策法规逐步健全，我们判断智能驾驶行业正逐步迎来技术、法规、用户接受度三重拐点，看好后续数据积累、大模型应用带来的功能体验提升，提升行车安全、减轻驾驶疲劳，渐进式影响消费者购车决策。中短期来看，智能化布局相对领先车企、零部件有望最直接受益，长期来看，潜在商业模式变革（软件付费）为汽车行业发展注入新的想象空间。

2023 世界人工智能大会召开

自动驾驶领域成热点关注板块

WAIC 大会于 2023 年 7 月 6 日在上海召开，马斯克称 L4-L5 全自动驾驶可能在今年年末实现。7 月 6 日世界人工智能大会（WAIC）在上海正式召开，会议以“智联世界·生成未来”为主题，重点关注大模型、智能芯片、科学智能、机器人、类脑智能、元宇宙、自动驾驶、数据论坛、法治与安全、区块链等十大前沿风向，众多最新 AI 成果集体亮相。会上特斯拉 CEO 埃隆·马斯克发表演讲，就未来人工智能和无人驾驶等领域的发展发表了相关看法。埃隆·马斯克特别提到，自动驾驶未来将大大提升车辆的利用率，特斯拉的技术已经比较接近完全自动驾驶并已在美国道路上进行测试，特斯拉可能在今年晚些时候就具备L4 或 L5 级的完全自动驾驶能力。

特斯拉在大会上展示自身完全自动驾驶能力（FSD）。特斯拉首次参展 WAIC，带来了 ModelY/Model X 两款特斯拉车型，并向观众展示了特斯拉完全自动驾驶能力（FSD）以及 Dojo超级计算机等智能化最新进展。特斯拉提供的自动驾驶系统共分为三个阶段——Autopilot、增强型 Autopilot、EAP 和 FSD，FSD 是目前特斯拉 Autopilot 智驾产品组合最高档产品，其目标是让车辆做到不在人工干预的情况下完全自动驾驶，自 2020 年推出以来已经多次迭代升级。

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世界人工智能大会上自动驾驶相关产品频频亮相。作为 2023 年世界人工智能大会上备受瞩目的板块，自动驾驶板块展出了一系列智能驾驶领域前沿的产品与解决方案：

西井科技推出全球首款智能换电无人驾驶商用车成“镇馆之宝”。西井科技在大会上重点推出了三项产品：全球首款智能换电无人驾驶商用车 Q-Truck、全球首发新能源无人驾驶牵引车 Q-Tractor、基于大模型打造的集装箱物流新型智能机器人专家。西井科技正向自研的智能换电无人驾驶商用车 Q-Truck 成功入选了 2023WAIC“镇馆之宝”。Q-Truck 自 2020 年起已先后在泰国、阿联酋、英国、马来西亚、墨西哥等多个国家商业落地。

智己汽车带来“全程 AI 舱”，支持三大核心体验。智己汽车携首款真正意义上的智能化软件整车产品“全程 AI 舱”参加 WAIC，支持包括一屏余光感知、一键场景代驾和一路刷爆体验等三大核心体验。此外，基于行业首个 D.L.P.人工智能模型的 IM AD NOA 高速高架领航辅助系统已于 4 月底上线智己 L7，即将全量推送 LS7 用户。

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纵目科技展出纵目行泊一体解决方案。作为交通领域领先的 AI 企业，纵目科技携旗下全系智驾产品和解决方案参加大会，现场展出了多款传感器产品、Amphiman 3000、8000 行泊一体解决方案以及 Trinity 3000 舱行泊一体解决方案。纵目科技是自动驾驶和高级智能辅助驾驶产品及技术供应商，目前已经拥有从核心算法到系统设计、从域控制器到传感器的全栈研发及量产应用能力。

后摩智能和仙途展示领先自动驾驶产品。后摩智能在大会上展出了首款存算一体芯片后摩鸿途 H30，以及基于 H30 芯片打造的智能驾驶硬件平台力驭，目前基于鸿途 H30 已成功运行常用的经典 CV 网络和多种自动驾驶先进网络。仙途智能则在展台展出了全新自研产品自动驾驶扫路机 V3 和自动驾驶平台 Roboard-X。

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AI大模型如何加速无人驾驶发展

【“无人驾驶”看上去很美，但一直很难落地】“无人驾驶”是最早被提出的人工智能应用场景之一，谷歌，苹果，特斯拉，百度等海内外科技巨头从2016开始就积极布局，但直到现在一直还很难实现大规模商用落地。我们认为：

1、多维度数据的获取和标注成本高。

2、对小概率事件的决策准确度和人类还存在较大差距。

3。事故时法律权责归属不明确，是制约其发展的一部分问题。

我们认为，以ChatGPT和SAM为代表的大模型的出现，将要改变智能驾驶在内所有行业的工作范式，我们从数据，算法，算力等角度初步探讨其中一些发展机会。

【数据：大模型提升数据采集、数据标注的效率】海量的数据是智能驾驶/无人驾驶的基础。通过这几年发展，现在一台L2+级别智能电动车通常能够采集多10+颗摄像头，1-2颗激光雷达，3-5颗毫米波雷达的多维度数据，数据经过标注之后，用于训练模型。大模型的出现，首先能够：

1、构建虚拟场景人工生成数据，补充现实中难以获得/数据量不足的情形。特斯拉FSD的虚拟仿真，英伟达的Omniverse都是其中的代表。

2、数据标注是非常费时费人的工作，以Meta的SAM为代表的图像分割大模型的出现可大幅降低数据标注的成本。

【算法：大模型提升感知准确度，影子模型学习人类驾驶习惯】智能驾驶算法主要包括：

1、感知（识别道路和道路上物体）。

2、预测（预测周围车辆和行人的行为）。

3、决策（控制车辆速度方向等行动）。

特斯拉、新势力等主要企业从几年前开始采用基于Transformer的大模型等新技术：

1、提高道路、物体的识别精准度。

2、学习人类的驾驶习惯（影子模式）。

3、缩短决策所需要的时间，从而训练模型更加“拟人”。

【智能驾驶产业链：国产替代趋势显著】受益于智能驾驶本土化的客观需求、产业链各环节国内供应商产品性能的提升与下游自主品牌的崛起，零部件国产替代趋势显著。

1、芯片：国内玩家地平线、黑芝麻等与海外大厂的差距逐渐缩小，本土化服务能力更强。

2、域控制器及解决方案：国内玩家德赛西威、经纬恒润、纵目科技、知行科技等均已规模化上车，技术成熟度不断提升。

3、激光雷达：国产供应商禾赛、图达通、速腾等在量产节奏更快。

4、4D毫米波：国内玩家有行易道、森思泰克等雷达厂商以及加特兰（MMIC芯片）等芯片公司。

5、高速连接器：罗森伯格技术积淀深厚，电连技术、瑞可达等加速追赶。

智能驾驶：三重拐点临近

智能驾驶难点在于Corner Case长尾场景覆盖（尤其城市场景），背后在于数据积累。目前算法框架、数据闭环初步搭建，进入智驾3.0时代（大模型大数据），后续看闭环之下的功能丰富度、连续性提升：

看点一：海量数据积累，软件快速迭代，逐步覆盖Corner Case长尾场景。

看点二：单车智能先行，深度硬件预埋，芯片算力升级。

看点三：软件收费，服务订阅，商业模式变革。

智能驾驶行业遵循“螺旋式上升、波浪式前进”发展路径，2023年特斯拉FSD拐点显现、城市NOA加速落地、政策法规逐步健全，我们判断智能驾驶行业正逐步迎来技术、法规、用户接受度三重拐点，看好后续数据积累、大模型应用带来的功能体验提升，提升行车安全、减轻驾驶疲劳，渐进式影响消费者购车决策。中短期来看，智能化布局相对领先车企、零部件有望最直接受益，长期来看，潜在商业模式变革（软件付费）为汽车行业发展注入新的想象空间：

海外：特斯拉FSD北美拐点显现，智能驾驶能力领先全球。特斯拉鸟瞰图BEV到占用网络引领工程化落地，全闭环、自成长的AI数据体系则是根本所在。2021年特斯拉FSD Beta正式公测，现已历经60+次迭代，北美区域进展顺利。2023年4月起FSD使用率明显提升（FSD累计里程数1.9亿英里），拐点显现，预计后续软硬件将升级至V12.0、4.0版本，进一步促进效用提升。

国内：城市NOA落地加速NOA由高速向城区迈进，2023年将成城市NOA重要落地年份。以新势力为代表的自主车企（理想、小鹏、蔚来、华为）年内均有城市辅助驾驶落地规划。总体来看，华为和小鹏处于相对领先地位，落地时间上领先国内其他企业。后续结合法规政策向好趋势以及数据量逐渐积累，2023年城市NOA发展水平有望迎来全面提升。

催化：数据量加速积累，法规有望助推L3发展。数据是智能驾驶第一生产力，类比GPT大模型，当数据量在某个规模阈值以下，大模型性能接近随机，而超过该阈值，量变引起质变，有机会迎来“突现”时刻；6月9日，华为常务董事、智能汽车解决方案BU CEO余承东在2023重庆车展阿维塔科技发布会上表示，中国L3级自动驾驶标准预计在6月底出炉，试点细节和权责划分方式是关注重点。

智能汽车相关标的梳理

华泰证券《WAIC召开，关注自动驾驶机遇》

华西证券《大国重车之琰究智能汽车系列报告七：智能驾驶：三重拐点临近，L3落地加速》

华泰证券《AI大模型如何加速无人驾驶发展》

来源：Datayes