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甲子光年:2024自动驾驶行业报告-端到端渐行渐近(31页).pdf

上传人: 甲子****产业... 编号:166896 2024-07-04 31页 7.10MB

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1、出品机构:甲子光年智库智库院长:宋涛报告撰写:翟惠宇发布时间:2024.07*甲子光年智库分析师胡博文对本次报告撰写亦有贡献。目 录Part 01发展背景:汽车智能化正加速普及P02Part 02趋势辨析:端到端自动驾驶的价值P09Part 03厂商实践:技术路线的选择与践行P18Part 04未来展望:端到端的挑战与未来式P26智能化水平已经成为国内汽车消费者最核心的购买因素之一。p国内汽车工业在电动化和智能化领域的迅猛发展,正在重塑消费者的购车偏好,消费者对于自动驾驶技术、智能座舱等高端智能化功能的兴趣日益浓厚。p超半数的汽车消费者将智能化水平作为购车时的关键考量因素,他们追求更先进的自动

2、驾驶体验、更智能的座舱环境以及更个性化的驾驶乐趣。p智能化在购车决策中的重要性日益凸显,这也促使众多汽车制造商加快了智能化技术的研发和工程投入;继续航里程和用车成本之后,智能化已成为新能源汽车竞争的主要领域,未能跟上智能化步伐的汽车品牌可能会逐渐失去市场竞争力。59%54%51%48%47%47%43%31%30%用车成本低智能化程度高保养成本低外观时尚环保噪音小获取牌照动力性能配置表精炼图1:购车时“智能化”考量因素高居第二65%62%51%51%47%43%42%40%39%更先进的自动驾驶功能智能座舱体验更好造型设计美观原生新能源汽车平台乘坐更舒适售后体验更好OTA能力更强续航里程表现驾

3、驶乐趣更高图2:自动驾驶、智能座舱、OTA能力受广泛关注智能驾驶渗透提速,“智能化”竞争进入白热化。pNOA技术的渗透率正迅速提升:自2022年“量产元年”起,高速NOA和城区NOA的普及率显著增长。目前,高速NOA的渗透率已超10%,城市NOA也超过了3%。p在众多厂商的推动下,重视“智能化”的汽车越来越受消费者青睐,尤其是那些配备自动泊车和L2.5以上级别NOA功能的车型;这些车型已成为车企竞争的焦点,预示着未来缺乏NOA功能的车辆可能失去竞争力。p自动驾驶功能的普及,得益于车企的持续投入和消费者对这些技术的接受度,这已成为汽车市场竞争力的关键。02468101214Dec-22Jan-2

4、3Feb-23Mar-23Apr-23May-23Jun-23Jul-23Aug-23Sep-23Oct-23Nov-23Dec-23Jan-24Feb-24Mar-24标配选配合计图1:高速NOA渗透率持续增长(%)012345Dec-22Jan-23Feb-23Mar-23Apr-23May-23Jun-23Jul-23Aug-23Sep-23Oct-23Nov-23Dec-23Jan-24Feb-24Mar-24标配选配合计图2:城市NOA渗透率持续增长(%)自动驾驶科技公司排队冲击IPO,智驾加速普及,行业正在苏醒。p尽管一级市场融资受到整体投融资环境的影响,但自动驾驶公司通过不断优化

5、核心软硬件产品,向更务实的L2辅助驾驶转型,加速了智能驾驶的商业化进程,众多企业开始准备IPO。p同时,随着智能驾驶功能的普及,消费者对其正面认知逐渐增强,乘用车自动驾驶市场稳步增长,这促使主机厂与智能驾驶解决方案供应商之间的合作更加紧密,进一步推动了智能驾驶技术的商业化应用。企业名称计划上市地IPO进程主营业务禾赛科技美股2023年2月上市激光雷达传感器海创光电科创板2023年5月提交申请激光雷达传感器黑芝麻智能港交所2023年6月提交申请自动驾驶计算芯片图达通美股2023年8月完成IPO备案激光雷达传感器如祺出行港交所2023年8月提交申请Robotaxi、网约车运营文远知行美股2023年

6、8月完成IPO备案自动驾驶解决方案、Robotaxi赛目科技港交所2023年10月提交申请ICV仿真测试、验证知行科技港交所2023年12月已上市自动驾驶解决方案速腾聚创港交所2024年1月已上市激光雷达传感器小马智行美股2024年4月完成IPO备案Robotaxi、Robotruck、智能驾驶解决方案纵目科技港交所2024年3月提交申请智能驾驶解决方案地平线港交所2024年3月提交申请自动驾驶计算芯片、智能驾驶解决方案佑驾创新港交所2024年5月提交申请智能驾驶解决方案Momenta美股2024年6月完成IPO备案自动驾驶解决方案表:2023年起,自动驾驶厂商扎堆IPO订单需求扩张业绩快速上

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本文主要内容概括如下: 1. 智能化水平已成为国内汽车消费者最核心的购买因素之一,消费者对自动驾驶技术、智能座舱等高端智能化功能的兴趣日益浓厚。 2. 端到端自动驾驶技术正迅速成为自动驾驶行业的新焦点,吸引了多种类型的参与者投身于这一路线,涵盖了车企、人工智能企业、自动驾驶技术公司、机器人公司以及自动驾驶芯片制造商。 3. 端到端自动驾驶在落地和商业化方面仍然面临诸多挑战,包括构建所需的强大算力、获取用于模型训练的高质量海量数据,以及端到端大模型的“不透明性”和“解释性不足”。 4. 消费者在购车时面临一种内在的矛盾现象:尽管对汽车的“智能化”和自动驾驶功能的兴趣与期望在上升,但他们的支付意愿和金额却普遍呈现下降趋势。 5. 端到端的自动驾驶路线仍处于发展初期,除了特斯拉之外,还未有其他厂商能够实现端到端自动驾驶的量产。各个厂商所采用的技术路线尚未经过市场的充分验证,行业内也缺乏可供借鉴的成功实践案例。
端到端自动驾驶技术有哪些优势和挑战? 消费者对自动驾驶功能付费意愿下降的原因是什么? 国内厂商在端到端自动驾驶技术方面有哪些进展和差距?
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