2024自动驾驶发展趋势报告-从龙头企业小鹏理想、蔚来布局分析

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3.0 钢铁侠 2024-08-25 170 3.05MB 33 页免费

2024 年深度行业分析研究报告

1、小鹏：端到端大模型量产落地，体验升级成下阶段主线 ..................................................................................................... 5

1.1、智驾技术加速演进，XNGP 即将实现“门到门”体验 .............................................................................................. 5

1.2、端到端大模型拓展能力边界，智驾领军车企坚定布局 .............................................................................................. 5

1.2.1、分段式端到端大模型量产上车，XNGP 能力加强 ........................................................................................... 5

1.2.2、端到端大模型下迭代速度显著加快，助力体验升级 ....................................................................................... 8

1.2.3、智驾领军车企，围绕智驾相关领域坚定布局 ................................................................................................... 9

1.3、 XNGP 体验升级，智驾成小鹏“长期马拉松”关键 ................................................................................................ 10

1.3.1、阶段目标“全国都好用”，向“全球都好用”进发 ....................................................................................... 10

1.3.2、从好用到爱用，小鹏销量拐点或将到来 ......................................................................................................... 13

2、理想：探索双系统架构，自动驾驶锁定第一梯队 ............................................................................................................... 14

2.1、无图 NOA 全量推送，向 One Model 进发 ................................................................................................................. 14

2.2、端到端+VLM+世界模型，理想自动驾驶迎来“尤里卡”时刻 .............................................................................. 16

2.2.1、端到端+VLM 构成快慢系统，最早 2024 年底推出 ....................................................................................... 16

2.2.2、世界模型+数据闭环助力理想快速迭代 .......................................................................................................... 19

2.2.3、理想 NOA 实现不限城市、不限道路的通行能力，体验升级 ...................................................................... 20

2.3、组织面向端到端，云端算力大扩充，理想加码自动驾驶布局 ................................................................................ 21

2.3.1、量产和预研双线并行，成立端到端实体组织 ................................................................................................. 21

2.3.2、加大投入拓展云端算力，自研芯片补充车端算力 ......................................................................................... 22

3、蔚来：NWM 推动架构迭代，有芯有魂构筑智驾长期主义................................................................................................ 22

3.1、 NOP+全量推送，2024H2 上车点到点领航辅助 2.0.................................................................................................. 22

3.2、世界模型提高通用能力，群体智能助力数据闭环体系 ............................................................................................ 23

3.2.1、从模型化到端到端，世界模型是下一站 ......................................................................................................... 23

3.2.2、当前蔚来感知规划全栈网络模型为 NOP+提供了强大的通用泛化能力 ...................................................... 24

3.2.3、世界模型能够进行想象重建与想象推演，将推动通用能力快速提升 ......................................................... 24

3.2.4、群体智能助力数据闭环搭建，生成式仿真进行快速闭环测试 ..................................................................... 26

3.3、软硬协同能力不断加强，迈向端到端大模型时代 .................................................................................................... 28

3.3.1、自研神玑 NX9031 即将上车，传感、计算硬件支撑智驾长期主义 ............................................................. 28

3.3.2、 NADArch 升级 2.0，统一架构延长生命力 ..................................................................................................... 30

3.3.3、重组智驾研发团队，组织架构上面向端到端大模型 ..................................................................................... 30

4、管中窥豹：从三家新势力车企进展，看自动驾驶发展趋势 ............................................................................................... 31

4.1、趋势一：城区智驾从扩大覆盖度到优化体验快速转变 ............................................................................................ 31

4.2、趋势二：认知智能辅助端到端大模型上车 ................................................................................................................ 32

4.3、趋势三：布局硬件进行垂直整合，智驾降本成为方向 ............................................................................................ 32

图表目录

图1：小鹏端到端大模型由 XNet、 XPlanner、XBrain 三部分组成 ........................................................................................ 6

图2：小鹏 XNet 2.0 成功引入占用网络，感知范围、通用障碍物识别能力大幅提升 ........................................................... 6

图3：基于神经网络的 Xplanner 具备长时序、多对象、强推理的特点 ................................................................................... 7

图4：利用大模型，小鹏智驾能“看懂”更多路标等信息 ........................................................................................................ 7

图5：端到端技术的使用使得小鹏自动驾驶的进步大大加速 .................................................................................................... 8

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图6：实车测试与仿真测试为小鹏训练的重要部分 .................................................................................................................... 9

图7：全栈数据闭环使城市场景被动接管率降低 38% ............................................................................................................... 9

图8：小鹏 AI 算力储备达 2.51EFlops .......................................................................................................................................... 9

图9：小鹏布局舱驾融合车载计算中心 XCCP .......................................................................................................................... 10

图10： XNGP 正从提高城市覆盖度向体验升级转变 ................................................................................................................ 10

图11： XNGP 覆盖范围扩大至全国所有城市 ............................................................................................................................ 11

图12： XNGP 是行业唯一实车测试验证超 2595 个城市 .......................................................................................................... 11

图13： XNGP 可应用于国内所有公开道路 ................................................................................................................................ 11

图14：小鹏开城方案从“白名单”转变到“黑名单” ............................................................................................................ 11

图15： 2024 年第四季度，小鹏实现真正的“门到门”体验 .................................................................................................. 12

图16： XNGP 可适应掉头、环岛及窄路等复杂路况 ................................................................................................................ 12

图17：小鹏汽车的智驾处于“全国都好用”的第一阶段 ........................................................................................................ 12

图18：小鹏正着手将 XNGP 推向世界....................................................................................................................................... 13

图19：小鹏计划智驾技术走向全球 ........................................................................................................................................... 13

图20： 2024 年以来，XNGP 城区智驾月度活跃用户渗透率维持 80%以上 ........................................................................... 13

图21： 2025 年底至 2026 年初，小鹏智能驾驶将进入全新阶段 ............................................................................................. 14

图22：理想将在三年内实现 L4 级别无监督自动驾驶 ............................................................................................................. 14

图23：当前无图 NOA 的算法架构是分段式端到端 ................................................................................................................. 15

图24：理想的自动驾驶开发框架中具有快慢系统 .................................................................................................................... 16

图25：理想 AD 3.0 的整体框架已经偏向端到端模型 .............................................................................................................. 17

图26：通过 VLM/世界模型才能够应对真实世界中的未知场景 ............................................................................................. 17

图27：视觉大语言模型可以很好的识别驾驶场景并做出决策 ................................................................................................ 18

图28：系统 2的模型参数量达到 22 亿 ..................................................................................................................................... 18

图29： VLM 在车端能够以 3.34Hz 频率运行 ............................................................................................................................ 18

图30：理想使用重建+生成的世界模型进行快速验证 ............................................................................................................. 19

图31：理想自动驾驶训练使用高度自动化的闭环学习 ............................................................................................................ 20

图32： 2024 年6月理想智能驾驶累计里程达 19 亿公里 ......................................................................................................... 20

图33：无图 NOA 的四大能力 ..................................................................................................................................................... 20

图34：无图无先验，哪里都能开 ............................................................................................................................................... 20

图35：绕行丝滑，决策不磨叽，时机更果断............................................................................................................................ 21

图36：分米级微操，驾驶更默契，家人更安心 ........................................................................................................................ 21

图37： RD 与PD 明暗双线滚动开发加快自动驾驶迭代 .......................................................................................................... 21

图38：随着 NOP+全量推送，用户数也在快速上涨 ................................................................................................................ 23

图39：蔚来规划部分基于三层的数据驱动的网络 .................................................................................................................... 24

图40：世界模型是蔚来智能驾驶技术下一步重点布局方向 .................................................................................................... 25

图41：世界模型能够进行空间理解与时间理解 ........................................................................................................................ 25

图42：重建的视频模型收敛速度更快 ....................................................................................................................................... 26

图43：世界模型能够推演平行世界，真实多变 ........................................................................................................................ 26

图44：群体智能和生成式仿真可以满足整体的世界模型的数据需求 .................................................................................... 27

图45：群体智能系统能够帮助蔚来进行高效的数据挖掘 ........................................................................................................ 27

图46：通过群体智能，蔚来的城区道路可用范围迅速提升 .................................................................................................... 27

图47：群体智能+NSim 可以解决 NWM 数据问题 ................................................................................................................... 28

图48： NWM 生成结果可以进入到 NSim 进行推演 ................................................................................................................. 28

图49：神玑 NX9031 已流片，制程为 5纳米 ............................................................................................................................ 29

图50： ADAM 计算平台集成 4颗Orin-X .................................................................................................................................. 29

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