【開源證券】汽車行業(yè)深度報(bào)告：智能汽車系列深度（十九）：從小鵬、理想、蔚來布局看自動(dòng)駕駛發(fā)展趨勢

請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明1/36 19%10% 19%10% 0%-10%-19%-29%2023-082023-122024-04數(shù)據(jù)來源：聚源先，高階智駕落地進(jìn)行時(shí)—行業(yè)深度《新能源、出口端放量支撐銷量，關(guān)注爆款車、智能化產(chǎn)業(yè)鏈—開源中小2023-082023-122024-04數(shù)據(jù)來源：聚源先，高階智駕落地進(jìn)行時(shí)—行業(yè)深度《新能源、出口端放量支撐銷量，關(guān)注爆款車、智能化產(chǎn)業(yè)鏈—開源中小片的進(jìn)展，預(yù)計(jì)將在2024年內(nèi)完成流片。理想以自動(dòng)駕駛重構(gòu)核心l蔚來：NWM推動(dòng)架構(gòu)迭代，有芯有魂構(gòu)筑智駕長期主義大的通用泛化能力；同時(shí)能夠進(jìn)行想象重建與想象推演的世界模型有望在2024Q4進(jìn)行車端部署。數(shù)據(jù)閉環(huán)方面，蔚來蔚來在硬件架構(gòu)與軟件架構(gòu)上進(jìn)行長期主義布局，統(tǒng)一架構(gòu)延長增長，反映出蔚來用戶對其自動(dòng)駕駛的認(rèn)可程度不斷提高。l受益標(biāo)的：小鵬汽車-W、理想汽車-W、蔚來-SW。 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明2/361、小鵬：端到端大模型量產(chǎn)落地，體驗(yàn)升級成下階段主線 51.1、智駕技術(shù)加速演進(jìn)，XNGP即將實(shí)現(xiàn)“門到門”體驗(yàn) 51.2、端到端大模型拓展能力邊界，智駕領(lǐng)軍車企堅(jiān)定布局 51.2.1、分段式端到端大模型量產(chǎn)上車，XNGP能力加強(qiáng) 51.2.2、端到端大模型下迭代速度顯著加快，助力體驗(yàn)升級 81.2.3、智駕領(lǐng)軍車企，圍繞智駕相關(guān)領(lǐng)域堅(jiān)定布局 91.3、XNGP體驗(yàn)升級，智駕成小鵬“長期馬拉松”關(guān)鍵 1.3.1、階段目標(biāo)“全國都好用”，向“全球都好用”進(jìn)發(fā) 1.3.2、從好用到愛用，小鵬銷量拐點(diǎn)或?qū)⒌絹?2、理想：探索雙系統(tǒng)架構(gòu)，自動(dòng)駕駛鎖定第一梯隊(duì) 2.1、無圖NOA全量推送，向OneModel進(jìn)發(fā) 2.2、端到端+VLM+世界模型，理想自動(dòng)駕駛迎來“尤里卡”時(shí)刻 2.2.1、端到端+VLM構(gòu)成快慢系統(tǒng)，最早2024年底推出 2.2.2、世界模型+數(shù)據(jù)閉環(huán)助力理想快速迭代 2.2.3、理想NOA實(shí)現(xiàn)不限城市、不限道路的通行能力，體驗(yàn)升級 202.3、組織面向端到端，云端算力大擴(kuò)充，理想加碼自動(dòng)駕駛布局 212.3.1、量產(chǎn)和預(yù)研雙線并行，成立端到端實(shí)體組織 212.3.2、加大投入拓展云端算力，自研芯片補(bǔ)充車端算力 223、蔚來：NWM推動(dòng)架構(gòu)迭代，有芯有魂構(gòu)筑智駕長期主義 223.1、NOP+全量推送，2024H2上車點(diǎn)到點(diǎn)領(lǐng)航輔助2.0 223.2、世界模型提高通用能力，群體智能助力數(shù)據(jù)閉環(huán)體系 233.2.1、從模型化到端到端，世界模型是下一站 233.2.2、當(dāng)前蔚來感知規(guī)劃全棧網(wǎng)絡(luò)模型為NOP+提供了強(qiáng)大的通用泛化能力 243.2.3、世界模型能夠進(jìn)行想象重建與想象推演，將推動(dòng)通用能力快速提升 243.2.4、群體智能助力數(shù)據(jù)閉環(huán)搭建，生成式仿真進(jìn)行快速閉環(huán)測試 263.3、軟硬協(xié)同能力不斷加強(qiáng)，邁向端到端大模型時(shí)代 283.3.1、自研神璣NX9031即將上車，傳感、計(jì)算硬件支撐智駕長期主義 283.3.2、NADArch升級2.0，統(tǒng)一架構(gòu)延長生命力 303.3.3、重組智駕研發(fā)團(tuán)隊(duì)，組織架構(gòu)上面向端到端大模型 304、管中窺豹：從三家新勢力車企進(jìn)展，看自動(dòng)駕駛發(fā)展趨勢 314.1、趨勢一：城區(qū)智駕從擴(kuò)大覆蓋度到優(yōu)化體驗(yàn)快速轉(zhuǎn)變 314.2、趨勢二：認(rèn)知智能輔助端到端大模型上車 324.3、趨勢三：布局硬件進(jìn)行垂直整合，智駕降本成為方向 325、受益標(biāo)的 336、風(fēng)險(xiǎn)提示 33圖1：小鵬端到端大模型由XNet、XPlanner、XBrain三部分組成 6圖2：小鵬XNet2.0成功引入占用網(wǎng)絡(luò)，感知范圍、通用障礙物識(shí)別能力大幅提升 6圖3：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Xplanner具備長時(shí)序、多對象、強(qiáng)推理的特點(diǎn) 7圖4：利用大模型，小鵬智駕能“看懂”更多路標(biāo)等信息 7圖5：端到端技術(shù)的使用使得小鵬自動(dòng)駕駛的進(jìn)步大大加速 8 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明3/36圖6：實(shí)車測試與仿真測試為小鵬訓(xùn)練的重要部分 9圖7：全棧數(shù)據(jù)閉環(huán)使城市場景被動(dòng)接管率降低38% 9圖8：小鵬AI算力儲(chǔ)備達(dá)2.51EFlops 9圖9：小鵬布局艙駕融合車載計(jì)算中心XCCP 圖10：XNGP正從提高城市覆蓋度向體驗(yàn)升級轉(zhuǎn)變 圖11：XNGP覆蓋范圍擴(kuò)大至全國所有城市 圖12：XNGP是行業(yè)唯一實(shí)車測試驗(yàn)證超2595個(gè)城市 圖13：XNGP可應(yīng)用于國內(nèi)所有公開道路 圖14：小鵬開城方案從“白名單”轉(zhuǎn)變到“黑名單” 圖15：2024年第四季度，小鵬實(shí)現(xiàn)真正的“門到門”體驗(yàn) 圖16：XNGP可適應(yīng)掉頭、環(huán)島及窄路等復(fù)雜路況 圖17：小鵬汽車的智駕處于“全國都好用”的第一階段 圖18：小鵬正著手將XNGP推向世界 圖19：小鵬計(jì)劃智駕技術(shù)走向全球 圖20：2024年以來，XNGP城區(qū)智駕月度活躍用戶滲透率維持80%以上 圖21：2025年底至2026年初，小鵬智能駕駛將進(jìn)入全新階段 圖22：理想將在三年內(nèi)實(shí)現(xiàn)L4級別無監(jiān)督自動(dòng)駕駛 圖23：當(dāng)前無圖NOA的算法架構(gòu)是分段式端到端 圖24：理想的自動(dòng)駕駛開發(fā)框架中具有快慢系統(tǒng) 圖25：理想AD3.0的整體框架已經(jīng)偏向端到端模型 圖26：通過VLM/世界模型才能夠應(yīng)對真實(shí)世界中的未知場景 圖27：視覺大語言模型可以很好的識(shí)別駕駛場景并做出決策 圖28：系統(tǒng)2的模型參數(shù)量達(dá)到22億 圖29：VLM在車端能夠以3.34Hz頻率運(yùn)行 圖30：理想使用重建+生成的世界模型進(jìn)行快速驗(yàn)證 圖31：理想自動(dòng)駕駛訓(xùn)練使用高度自動(dòng)化的閉環(huán)學(xué)習(xí) 20圖32：2024年6月理想智能駕駛累計(jì)里程達(dá)19億公里 20圖33：無圖NOA的四大能力 20圖34：無圖無先驗(yàn)，哪里都能開 20圖35：繞行絲滑，決策不磨嘰，時(shí)機(jī)更果斷 21圖36：分米級微操，駕駛更默契，家人更安心 21圖37：RD與PD明暗雙線滾動(dòng)開發(fā)加快自動(dòng)駕駛迭代 21圖38：隨著NOP+全量推送，用戶數(shù)也在快速上漲 23圖39：蔚來規(guī)劃部分基于三層的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò) 24圖40：世界模型是蔚來智能駕駛技術(shù)下一步重點(diǎn)布局方向 25圖41：世界模型能夠進(jìn)行空間理解與時(shí)間理解 25圖42：重建的視頻模型收斂速度更快 26圖43：世界模型能夠推演平行世界，真實(shí)多變 26圖44：群體智能和生成式仿真可以滿足整體的世界模型的數(shù)據(jù)需求 27圖45：群體智能系統(tǒng)能夠幫助蔚來進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)挖掘 27圖46：通過群體智能，蔚來的城區(qū)道路可用范圍迅速提升 27圖47：群體智能+NSim可以解決NWM數(shù)據(jù)問題 28圖48：NWM生成結(jié)果可以進(jìn)入到NSim進(jìn)行推演 28圖49：神璣NX9031已流片，制程為5納米 29圖50：ADAM計(jì)算平臺(tái)集成4顆Orin-X 29 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明4/36圖51：支持實(shí)現(xiàn)智駕、智艙最大256TOPS算力共享 29圖52：NADArch2.0具體功能收斂到點(diǎn)到點(diǎn)的全域領(lǐng)航2.0與智能安全輔助2.0 30圖53：蔚來已經(jīng)幾乎能夠做到有路就能開，但在部分道路仍不能應(yīng)對 31表1：小鵬2024Q4實(shí)現(xiàn)真正的“門到門”體驗(yàn) 5表2：理想OTA6.0推送無圖NOA，實(shí)現(xiàn)功能大升級 表3：理想自動(dòng)駕駛演進(jìn)中，端到端范式減少大量代碼 20表4：蔚來NOP+已在2024年4月全量推送 22表5：三家新勢力車企都已覆蓋全國，下一階段目標(biāo)為優(yōu)化全國城市智駕體驗(yàn) 31表6：良好的數(shù)據(jù)閉環(huán)不僅能在智駕里程數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，還能利用智駕里程數(shù)據(jù)學(xué)習(xí) 32表7：各大車企在2024年均將算力推升到更高水平 32表8：選擇城市領(lǐng)航輔助功能仍需付出較高成本 33表9：受益標(biāo)的盈利預(yù)測及估值 33 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明5/36海開放城市領(lǐng)航輔助功能，彼時(shí)XNGP功能的實(shí)現(xiàn)仍是模式開發(fā)自動(dòng)駕駛較為簡單，但道路覆蓋有限，用戶體驗(yàn)不夠完整。2的體驗(yàn)。短短三年半的時(shí)間，小鵬的自動(dòng)駕駛持續(xù)突破，端到端大模型技術(shù)大大加速小鵬自動(dòng)駕駛進(jìn)程。）；XNGP無圖正式推送，城市智駕開放25資料來源：晚點(diǎn)LatePost公眾號、小鵬汽車公型XBrain形成合力。在小鵬上一代的自動(dòng)駕駛系模型，其余的模塊基本都是人工定義的規(guī)則，這需要大量的人工定義的規(guī)則，在人左右各類人工定義的規(guī)則，而一個(gè)無限接近人類司機(jī)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，大概等效于10億條規(guī)則，這對于需要快速更新迭代的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來說是難以承擔(dān)的。端到端端大模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XNet+規(guī)控大模型XPlanner+大語言模 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明6/36系統(tǒng)的適應(yīng)能力；“動(dòng)態(tài)XNet”則具有對周邊環(huán)境和交通參與者的行為進(jìn)行預(yù)測與博弈的能力，并給出合理的決策，能夠處理復(fù)雜的交通情況，提高駕駛的安全性和舒請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明7/36象、強(qiáng)推理的特點(diǎn)，能夠結(jié)合分鐘級以上的時(shí)序連續(xù)分析動(dòng)機(jī)，并依據(jù)周邊環(huán)境信息及時(shí)變通，生成最佳的運(yùn)動(dòng)軌跡，可以比作智能駕駛的小腦。通過海量“五星司機(jī)”的駕駛數(shù)據(jù)對規(guī)劃大模型XPlanner進(jìn)行訓(xùn)練，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式迭代，取代人類手寫規(guī)則代碼，能讓智駕系統(tǒng)的駕駛策略向著擬人化進(jìn)化。效果上，規(guī)劃大模型XPlanner能夠讓小鵬汽車的智駕系統(tǒng)在真實(shí)道學(xué)習(xí)和理解的能力，以此來賦予智駕系統(tǒng)處理復(fù)雜場景甚至未知場景的泛化處理能轉(zhuǎn)區(qū)、潮汐車道、特殊車道甚至是路牌文字，秒懂各種令行禁止、快慢緩急的行為指令，進(jìn)而做出兼顧安全、性能的擬人駕駛決策，做出兼顧安全和效率的擬人駕駛 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明8/36解釋性的前提下，逐漸提升各部分的一體化程度。小鵬的端到端大模型可分為三大到端技術(shù)難度更低，同時(shí)對于算力和數(shù)據(jù)的要求也低的多：單一大模型的端到端智端到端時(shí)代，小鵬智駕迭代速度顯著加快。迭代速度端到端小鵬高速NGP功能在的是，除了實(shí)車數(shù)據(jù)之外，小鵬的數(shù)據(jù)量中也一定程度使用了仿真的合成數(shù)據(jù)，幫對數(shù)據(jù)的清晰處理以及高效的挖掘和解讀是小鵬高效迭代的重要抓手。純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)云端模型訓(xùn)練并結(jié)合仿真能力，自動(dòng)駕駛算法的長尾場景應(yīng)對能力將大幅提升。小數(shù)據(jù)獲取及算法測試成本將大幅下降。 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明9/36以提升端到端自動(dòng)駕駛演進(jìn)的效率。 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明10/36架構(gòu)的核心計(jì)算節(jié)點(diǎn)，集成了包括智能駕駛、座艙、儀表、網(wǎng)關(guān)、IMU、功放等功汽車就走了接近20個(gè)月，這也是中國智能駕駛從高精地圖，到無圖，演進(jìn)至端到 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明11/36對城市里部分白名單道路開放，或只招募部分滿足一定門檻的白名單用戶開放，如圖14：小鵬開城方案從“白名單”轉(zhuǎn)變到“黑名單”請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明12/36駛輔助系統(tǒng)，面對環(huán)島、掉頭等復(fù)雜場景，只能通過工程師大量編寫相應(yīng)的規(guī)則代景，都能夠?qū)崟r(shí)應(yīng)對。依賴規(guī)則做到智駕全球化的需要人工編寫各地的不同規(guī)則，落地成本較高，要實(shí)現(xiàn)請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明13/3684%84%85%83%84%82%82%84%84%85%83%84%82%82%——XNGP城區(qū)智駕月度活躍用戶滲透率二階段的能力。小鵬預(yù)計(jì)其XNGP將在2025年底至2026年初進(jìn)同時(shí)做到加減速變道超車等操作絲滑流暢，提升用戶體驗(yàn)，讓用戶真正愛用智駕。面向用戶的XNGP將有望贏得用戶認(rèn)可，激活消費(fèi)者智駕需求，滲透率有望請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明14/36理想全國無圖NOA全量推送實(shí)現(xiàn)快速追趕。理想2021年開始自研自動(dòng)駕駛，域的快速追趕。此后理想自動(dòng)駕駛加速迭代，算法從傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)演進(jìn)至分段式L2量產(chǎn)落地發(fā)布ADProADMax3.0進(jìn)階版（城市NOA在全國范圍開放）向部分用戶推送推送端到端+VLM視覺模L2量產(chǎn)落地發(fā)布ADProADMax3.0進(jìn)階版（城市NOA在全國范圍開放）向部分用戶推送推送端到端+VLM視覺模型+世界模型的智能駕駛體系2021.122022.092024.04最早2024年底 2019.04推送ADMax3.0，全場景智能駕駛NOA覆蓋100個(gè)城市2023.122021.052023.062022.032024.022027年內(nèi)搭載高精地圖發(fā)布ADMax開啟北京和上2021.052023.062022.032024.022027年內(nèi)搭載高精地圖發(fā)布ADMax開啟北京和上海的城市NOA城市NOA已推送全國113個(gè)城市三年內(nèi)，實(shí)現(xiàn)L4級別無監(jiān)督的自動(dòng)駕駛2024.07正式推全國無資料來源：理想汽車公眾號、有個(gè)理想公眾號、佐思 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明15/36理想ADPro標(biāo)配的高速NOA功能上線；優(yōu)化了規(guī)劃算法逐步切換為時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法，更新了MPC模型預(yù)測控制算法；擁有包AEB精準(zhǔn)識(shí)別更多靜止障礙物智能泊車偏左、居中、偏右自由選高速NOA貨車避讓增強(qiáng)理想無圖NOA全量推送，不依賴高精地圖等先驗(yàn)信息，可在資料來源：IT之家官網(wǎng)、智車派公眾號依賴高精度地圖的百城NOA推送。在使用NPN算法以輕圖方理想于2024年7月全量推送無圖NOA。第一代：NPN架構(gòu)包含感知、定位、規(guī)劃、導(dǎo)航、NPN等模塊支撐理想汽車100城城市NOA推送第二代：分段式端到端架構(gòu)（TwoModel）包含感知、規(guī)劃、導(dǎo)航模塊，模塊更少支撐現(xiàn)階段理想無圖NOA全國都能開的實(shí)現(xiàn) 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明16/36駛開發(fā)擺在顯著地位的理想，在功能實(shí)現(xiàn)突破后，也讓用戶選擇智駕車型的熱情水慮購車時(shí)更愿意了解體驗(yàn)理想的智能駕駛；在購深，理想智駕車型的比例已經(jīng)達(dá)到70%理想有望在智能化的競爭中維持領(lǐng)先。如一些本能行為，皮膚的燙傷，迎面飛來的物體，需要我們盡可能快的速度做出反間使用系統(tǒng)2，所以人不需要每天學(xué)習(xí)CornerCase理大部分常規(guī)場景，類似肌肉記憶的應(yīng)激反應(yīng)來處理一些直覺、快速響應(yīng)的事情，在駕駛場景中可以直觀理解為傳感器看到場景緊接著車來做出決策和動(dòng)作；慢系統(tǒng) 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明17/36高效的信息傳遞，減少信息損失；能夠?qū)崿F(xiàn)高效的計(jì)算，一次性完成推理的延遲更低；能夠?qū)崿F(xiàn)高速的迭代，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下做到周級甚至是亞周級的迭代。在理想的大概一個(gè)月經(jīng)過十輪左右的訓(xùn)練，基本就可以完成一個(gè)要部分感知環(huán)節(jié)進(jìn)行一部分的模型化，在其它部分還是以基于規(guī)則為主。隨著開城豐富的場景，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法成為主流，算法上的變化表現(xiàn)在所有的模塊感知、規(guī)控都逐漸模型化，完整的端到端從感知、跟蹤、預(yù)測、決策到規(guī)劃都模型化。而到一定能實(shí)現(xiàn)良好應(yīng)對，理想認(rèn)為在這種場景中，需要知識(shí)驅(qū)動(dòng)，需要自動(dòng)駕駛具有常識(shí)、能夠?qū)φ鎸?shí)世界進(jìn)行理解，這就需要多 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明18/36機(jī)時(shí)刻觀察周圍的環(huán)境，并且與導(dǎo)航地圖的圖像進(jìn)行模態(tài)對齊，對齊的結(jié)果將被輸?shù)蕉四Ｐ蛥?shù)量只有3億，而系統(tǒng)2作為大模型，其參數(shù)量達(dá)到了22億，比端到端則有望實(shí)現(xiàn)快慢模型合一。理想正在預(yù)研將模型做更大、幀率變更高，同時(shí)車端算圖29：VLM在車端能夠以3.34Hz頻率運(yùn)行 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明19/36數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)之下，驗(yàn)證能力幫助自動(dòng)駕駛快速鋪開。理想通過快速試錯(cuò)的方式快速推廣無圖方案，具體流程是先找封閉區(qū)域驗(yàn)證范式，一旦跑通立馬加上安全兜底策略僅成本高，且周期較長。在之前的自動(dòng)駕駛開發(fā)中，是先設(shè)計(jì)功能再研發(fā)，一項(xiàng)項(xiàng)功能去測試驗(yàn)證；而在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，理想認(rèn)為傳統(tǒng)的功能驗(yàn)證應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變?yōu)閷ψ灾亟?生成的世界模型具有良好的泛化性。理想使用重建+生成的方取長補(bǔ)短，能夠生成很多符合真實(shí)世界規(guī)律但是沒有見過的場景，內(nèi)部也稱其為系環(huán)進(jìn)行很好的聯(lián)動(dòng)，假設(shè)車主接管后，一段Cl世界模型自動(dòng)生成類似場景，變成錯(cuò)題庫，同時(shí)在已有錯(cuò)題庫中檢索或在數(shù)據(jù)庫中挖掘類似場景，聯(lián)合訓(xùn)練出新模型；新模型再回到世界模型中進(jìn)行兩次考試：一次在原場景中，一次在生成的類似場景中，通計(jì)行駛里程超過20.6億公里。理想為篩選數(shù)據(jù)，定義了五星級司機(jī)標(biāo)準(zhǔn)，并對用戶的完整數(shù)據(jù)，包括視覺傳感、車輛狀態(tài)、油門剎車等操作信息數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練方面，端到端本質(zhì)上是模仿學(xué)習(xí)，目的是學(xué)習(xí)行駛軌跡，但型就會(huì)知道什么駕駛行為是錯(cuò)的，訓(xùn)練出來的模型無論是駕駛技巧還是價(jià)值觀都會(huì) 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明20/36-NPN不依賴先驗(yàn)信息真正做到哪里都能開。不限道路、不限城市，偏僻小城窄路、鄉(xiāng)村小路、錯(cuò)綜山路等都能流暢通行，無車道線、臨時(shí)施工等路段都不NOA真正像人一樣思考和規(guī)劃。遇到電瓶車、自行車、行人請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明21/36早更準(zhǔn)預(yù)測加塞車輛、橫穿車輛和騎行人，更精確控制距離，更得當(dāng)?shù)丶铀贉p速。讓全家人在使用智能駕駛時(shí)謹(jǐn)慎而不緊張，安全且更安心。是NPN和無圖的量產(chǎn)交付，在目前是雙系統(tǒng)的交付；RD是研發(fā)，負(fù)責(zé)預(yù)蒸餾或者強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式，把大模型的知識(shí)都放到車端。如此滾動(dòng)開發(fā)架構(gòu)下，理 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明22/36法、行為智能、認(rèn)知智能等組，其中行為智能包含端到端架構(gòu)、端到端模型、控制充，端到端架構(gòu)衍生出來的城市智駕，將很可能達(dá)到高速上的駕駛體驗(yàn)?；贜T2.0平臺(tái)的NOP+是蔚來全棧自研，并于2022年底開速功能。在城市領(lǐng)航輔助功能上，與其他車企擴(kuò)展覆蓋度的“開城”方式不同，蔚來專注于對特定路段進(jìn)行深度優(yōu)化和精確覆蓋，確保其智能駕駛系統(tǒng)在多變的道路覆蓋726城，標(biāo)準(zhǔn)是以90%主干道為最NOP+在北京五環(huán)內(nèi)的高速公路和城市快速路上線；蔚來NOP+增強(qiáng)領(lǐng)航輔 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明23/36NOP+可用范圍的擴(kuò)大，另一方面是用戶對NOP+的接受度不斷提高，開始讓NOP+在城市中行駛更多里程。蔚來自動(dòng)駕駛的用戶認(rèn)可度也在不的增長，NOP+的商業(yè)閉環(huán)正逐步打通。30.8028.7526.6333624.5833619.3221342902024年3月2024年4月2024年5月2024年6月2024年7月0——NOP+用戶數(shù)（萬人）——智能駕駛城區(qū)行駛里程（萬公里）力要求較高，要求能夠快速訓(xùn)練與快速驗(yàn)證。蔚來在2023年中將規(guī)控模塊中加入AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模型化，而當(dāng)前階段大部分玩家僅做到感知模型化，在規(guī)控端還沒據(jù)丟失的問題。端到端下對于數(shù)據(jù)驗(yàn)證體系的要求將更高。蔚來首先將端到端技術(shù) 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明24/36變分辨率的架構(gòu)解決遠(yuǎn)近物體識(shí)別的問題，同時(shí)在云端訓(xùn)練一個(gè)大模型進(jìn)行無監(jiān)督通過分層搜索的形式，找到最優(yōu)解。具體而言，通過多模態(tài)的注意力網(wǎng)絡(luò)從感知數(shù)推演，在具體的行為規(guī)劃和控制過程，采用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)網(wǎng)絡(luò)給出一個(gè)最舒適、擬人化的結(jié)果。最后將結(jié)果送入凸優(yōu)化的空間進(jìn)行兜底，保證輸出的結(jié)果安全。感知端和能自動(dòng)地抽取信息，減少了很多信息損失，使得對于數(shù)據(jù)的利用更加充分。但僅依賴單一端到端的模型的話，時(shí)間維度信息的融合和推演都是定長的邏輯，自動(dòng)建模長時(shí)序信息的能力相對匱乏，不能夠預(yù)測未來事件并評估其影響，也就是無法真正理解時(shí)空變化，這樣的端到端永遠(yuǎn)無法達(dá)到人駕一般舒適、安全與效率。 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明25/36來創(chuàng)新科技日上，蔚來正式發(fā)布中國首個(gè)智能駕駛世界模型NWM（NIOWorldModel即可以全量理解信息、生成新的場景、預(yù)測未來可能發(fā)生的多元自回歸生成模型。相比于常規(guī)的端到端的模型，新的世界模型有三個(gè)主要的優(yōu)勢1）空間理解上，通過生成式模型重構(gòu)傳感器輸入方式，更加泛化地抽取信息，能夠全量理想象重建能力：從原理上講，世界模型能夠輸入一個(gè)真實(shí)世界的行車視頻，輸出另外一個(gè)更平行的世界，相當(dāng)于對整體世界做再一次的重構(gòu)，變成類似于真實(shí)駕駛環(huán)境的原始信息，減少信息的損失，算法的空間理解能力加強(qiáng)，而這一定程度上意味著它具備了解決這些場景中駕駛問題的能力。從算法端講，它是自監(jiān)督的過程，不任務(wù)更困難，監(jiān)督信息更多，使得模型收斂速度更快。 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明26/36想象推演能力：從原理端講，世界模型能夠持續(xù)地去想象推演，持續(xù)地以自回歸的在0.1秒內(nèi)，推演216種可能發(fā)生的軌跡、尋找最優(yōu)路徑，下一個(gè)根據(jù)外界信息輸入去再生成新的216種可蔚來計(jì)劃將世界模型進(jìn)行車端部署，將其結(jié)果作為預(yù)測參考通過群體智能與生成式仿真能夠滿足世界模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)需求。世界模型作為多元成式仿真為核心來滿足更大的數(shù)據(jù)需求。通過群體智能系統(tǒng)，挖掘日行千萬公里的真實(shí)場景可成為正負(fù)樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，篩選重點(diǎn)場景后驗(yàn)生成式仿真，進(jìn)行三維重請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明27/36能夠篩選掉99%無用數(shù)據(jù)并經(jīng)過復(fù)雜自動(dòng)化流程處理后回傳云端，使車輛不光在智面，蔚來群體智能架構(gòu)，能夠在量產(chǎn)車上分布式驗(yàn)證用戶行駛過的道路以及使用過加速實(shí)現(xiàn)智能駕駛系統(tǒng)升級迭代，保證智能駕駛用戶體驗(yàn)持續(xù)進(jìn)化。 353.9353.9103.965.232.06.5103.965.232.06.572.684.7—— 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明28/36切換到任意角度，分析環(huán)境細(xì)節(jié)信息，可以根據(jù)所需去動(dòng)態(tài)地編輯物體，也可以讓做對比，給到更多數(shù)據(jù)給到NWM訓(xùn)練，讓輸出的智駕軌跡和體驗(yàn)持大規(guī)模并行的訓(xùn)練。此外，蔚來也已打通邊緣計(jì)算能力，使得整個(gè)車云算力聯(lián)合力集群，分布式計(jì)算也是蔚來算力布局的重要構(gòu)艦芯片的能力。神璣NX9031將于202法的緊密融合，有能力支持蔚來智能電動(dòng)汽車進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)。 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明29/36蔚來自動(dòng)駕駛面向未來，軟硬件支持長生命周期迭代。汽車智能化進(jìn)展飛速，產(chǎn)品的生命周期在縮短，產(chǎn)品生命力也逐漸成為影響消費(fèi)者的購車選擇的因素之一。在能夠堅(jiān)持兩代平臺(tái)，而現(xiàn)在每代平臺(tái)的間隔期約3-4年。蔚來在軟件層面統(tǒng)一架構(gòu)，做到軟件部分有85%的模塊級復(fù)用度，在硬件層面采用高性能傳感器與計(jì)軟硬結(jié)合之下，蔚來車型生命力得以延長，支撐蔚來的“長期主義 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明30/36持NT2.0平臺(tái)車型統(tǒng)一架構(gòu)，統(tǒng)一架構(gòu)最直觀的優(yōu)點(diǎn)是降低了后續(xù)的維護(hù)迭代的成本，同時(shí)能夠大大延長架構(gòu)的壽命。統(tǒng)一的架構(gòu)下能夠提高復(fù)用程度，如樂道品牌與蔚來的軟硬件同架構(gòu)，底層架構(gòu)相通，可以數(shù)據(jù)共享。務(wù)共有四個(gè)團(tuán)隊(duì)，分別為算法團(tuán)隊(duì)、硬件團(tuán)隊(duì)、操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)安全團(tuán)隊(duì)，其中算法團(tuán)隊(duì)由蔚來智能駕駛研發(fā)副總裁任少卿負(fù)責(zé)，下設(shè)感知部、規(guī)劃與控制部、環(huán)境信息部、方案交付部、地圖定位部等多個(gè)部開發(fā)及服務(wù)撤銷了原來的感知部、規(guī)劃與控制部、環(huán)境信從組織架構(gòu)上面向端到端，或?qū)⒓铀傥祦碜詣?dòng)駕駛迭代。調(diào)整前，蔚來智駕研發(fā)部按照感知、地圖、數(shù)據(jù)、規(guī)控等模塊進(jìn)行分部門管理，再以項(xiàng)目為核心串聯(lián)起各個(gè)垂直的算法部門進(jìn)行交付，算法模塊部門是實(shí)體組織，項(xiàng)目則是橫向的虛線組織。型部”、“部署架構(gòu)與方案部”負(fù)責(zé)，前者持未來車端的迭代，后者負(fù)責(zé)車端自動(dòng)駕駛的產(chǎn)品化與交付，工作流程上則以項(xiàng)目為中心組合各方，將橫向組織縱向化。新架構(gòu)下，將有效減少內(nèi)部溝通阻力與資源損耗，集中力量實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的高效迭代。 行業(yè)深度報(bào)告請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明31/36相布局的方向。歷時(shí)將近一年的開城角逐之后，理想與小鵬先后全量推送無圖化的城市領(lǐng)航輔助功能，能夠做到全國所有城市道路都能開，蔚來采用道路驗(yàn)證開通的353.9萬公里，城市NOP+功能或已臨近上限，但也幾乎做到實(shí)現(xiàn)全覆蓋后，下一步就是優(yōu)化在城區(qū)智駕的體驗(yàn)。用的問題。在能夠?qū)⒂脩羧后w覆蓋到全國范圍之后，下一步就是如何能夠在全國范圍的市場中吸引用戶，車企馬不停蹄角逐下一場，以期能夠用不斷豐富、完整的功能打動(dòng)用戶，在自動(dòng)駕駛競爭中把握主動(dòng)權(quán)。提升體驗(yàn)的方向包括減少道路斷點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)門到門體驗(yàn)，減少接管次數(shù)、駕駛更符合人性等等，而自動(dòng)駕駛往往是“行百請務(wù)必參閱正文后面的信息披露和法律聲明32/36端到端大模型成為無圖城市領(lǐng)航輔助落地的最大功的共識(shí)。小鵬、理想、蔚來在落地?zé)o圖城市領(lǐng)航輔助時(shí)，都選擇了端到端的路線，三家目前采用的都是分段式的端到端，而理想與蔚來都在向OneModel進(jìn)發(fā)?？傮w來說，在端到端范式下能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，迭代的速度將會(huì)快于人工修改代碼的模塊化方案。在端到端大模型落地的過程中，數(shù)據(jù)、算力兩要素同樣缺一不可，數(shù)據(jù)方面不僅要求有足夠的數(shù)據(jù)采集能力，還要求能夠形成高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系將數(shù)據(jù)高效利用，而算力為訓(xùn)練提供基礎(chǔ)，端到端自動(dòng)駕駛的迭代已成為系統(tǒng)工程，對車企研發(fā)能力、組織架構(gòu)等都提出挑戰(zhàn)。資料來源：特斯拉官網(wǎng)、蔚來公眾號、理想截至2024年8月，理想云端算力規(guī)模已達(dá)到4.5EFlops認(rèn)知智能與端到端相結(jié)合，各家車企探索更高級自動(dòng)駕駛之路。在算法方面，小鵬僅靠端到端來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛?cè)詴?huì)有難以處理場景，因而需要這些認(rèn)知智能系統(tǒng)賦予自動(dòng)駕駛處理復(fù)雜場景甚至未知場景的泛化能力。在當(dāng)前端到端成為共識(shí)，但是對于未來的探索仍在持續(xù)。為更好探索端到端架構(gòu)下的自動(dòng)駕駛演進(jìn)方向，各家車企也進(jìn)行了組織架構(gòu)的變革，提高組織的應(yīng)對效布局芯片等關(guān)鍵零部件，硬件的垂直整合提上日程。無論是蔚來、理想還是小鵬，小鵬自研的芯片也已經(jīng)流片，理想自研芯