2024特斯拉、華為等企業在智能駕駛領域的技術進展及商業模式分析報告（30頁）.pdf

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1、 2024 年深度行業分析研究報告 正文目錄正文目錄 一、一、智能化持續領先帶來長期的估值溢價智能化持續領先帶來長期的估值溢價.6 1.1 特斯拉估值溢價隱含商業模式變革的巨大潛力.6 1.2 兩個視角測算特斯拉智駕業務潛力.9 二、二、特斯拉特斯拉 FSD V12 帶來智能駕駛的重大飛躍帶來智能駕駛的重大飛躍.11 三、三、特斯拉特斯拉 FSD 入華影響入華影響前瞻前瞻.13 四、四、高階智駕走向端到端，數據驅動取代人海戰術高階智駕走向端到端，數據驅動取代人海戰術.14 4.1 智駕算法邁入端到端的驅動力和必要性.15 4.2 傳統智能駕駛方案和端到端方案的優劣對比.15 五、五、本土企業的

2、端到端演進動態本土企業的端到端演進動態.17 5.1 華為：ADS3.0 率先實現車位到車位、智駕方案上探下沉齊發力.17 5.2 蔚小理：面向端到端調整智駕組織架構，高階智駕下沉至 15 萬級車型.20 5.3 長城汽車：智駕藍山智駕版開啟基于端到端模型的智駕迭代.25 5.4 吉利汽車：開啟戰略聚焦，極氪浩瀚智駕 2.0 全面搭載.27 5.5 小米汽車：資源雄厚、智駕發展速度較快.28 六、六、智駕邁入數據驅動階段的影響與趨勢展望智駕邁入數據驅動階段的影響與趨勢展望.29 6.1 高階智駕擬人度+泛化性快速提升，智駕將成影響購車決策的關鍵因素.29 6.2 倒逼車企提高智駕版車型保有量，

3、2025 年 20 萬以上新車有望標配高階智駕硬件.30 6.3 智駕研發組織面向端到端進行調整，車企內部研發資源聚焦，智駕方案選擇將快速收斂.30 圖表目錄圖表目錄 圖表 1 全球主要車企市值及市銷率 單位：億美元.7 圖表 2 近十年特斯拉與豐田市值變化 單位：億美元.7 圖表 3 特斯拉與豐田汽車估值（PS-TTM）對比.8 圖表 4 特斯拉與豐田關鍵財務指標對比.8 圖表 5 特斯拉與豐田毛利率波動.8 圖表 6 特斯拉與豐田凈利率波動.8 圖表 7 特斯拉無人駕駛乘車服務界面.9 圖表 8 Robotaxi 視角下的特斯拉汽車業務估值測算.10 圖表 9 ARK Invest 特斯拉

4、估值預測.10 圖表 10 ARK Invest 預測的特斯拉業務構成.10 圖表 11 特斯拉智能駕駛硬件、算法、體驗演進歷程.11 圖表 12 特斯拉自動駕駛算法架構迭代過程.12 圖表 13 特斯拉 FSD 累積行駛里程已超過 16 億英里 單位：十億英里.13 圖表 14 特斯拉訓練算力儲備及規劃.13 圖表 15 端到端智能駕駛系統與傳統自動駕駛系統技術架構對比.14 圖表 16 端到端自動駕駛架構演進的四個階段.15 圖表 17 傳統自動駕駛架構和端到端架構的對比.16 圖表 18 端到端智駕方案有更高智駕體驗上限，但方案上車初期存在下限不穩定.17 圖表 19 賽力斯與深圳引望（

5、華為車 BU）均于 2024 年上半年扭虧為盈 單位：億元.17 圖表 20 華為車 BU 長期的業務規模測算.18 圖表 21 華為智駕系統硬件迭代節奏及首搭車型.19 圖表 22 華為 ADS 感知系統進化：從物體識別到場景理解.19 圖表 23 華為 ADS 3.0 架構.20 圖表 24 華為 ADS 基礎版架構.20 圖表 25 新勢力三強美股市值與特斯拉市值之比.21 圖表 26 市銷率（PS-TTM）對比.21 圖表 27 蔚小理智駕研發及功能落地進度.21 圖表 28 理想汽車智駕系統方案迭代.22 圖表 29 理想汽車全新一代智能駕駛系統構成.23 圖表 30 小鵬汽車智駕迭

6、代四部曲.24 圖表 31 小鵬汽車發布純視覺（AI 鷹眼視覺）高階智駕方案.24 圖表 32 小鵬汽車端到端大模型由感知大模型 XNet+規控大模型 XPlanner+大語言模型 XBrain 三部分組成.24 圖表 33 蔚來世界模型與常規端到端的比較.25 圖表 34 蔚來汽車世界模型.25 圖表 35 毫末智行數據智能體系.26 圖表 36 長城汽車端到端智駕大模型.26 圖表 37 長城汽車端到端智駕大模型.27 圖表 38 極氪浩瀚智駕技術演進.28 圖表 39 小米汽車智能駕駛.28 圖表 40 高階智駕系統達到“好用、愛用”需同時解決系統性能優化和場景泛化問題.29 圖表 41

7、 2023 年國內頭部廠商高階智駕選裝率趨勢.30 一、一、智能化持續領先帶來長期的估值溢價智能化持續領先帶來長期的估值溢價 全球車企市值與估值對比全球車企市值與估值對比高端化及智能化高端化及智能化成影響車企估值的關鍵因素。成影響車企估值的關鍵因素。從總市值看，特斯拉市值持續領跑全球車企，其次為豐田汽車、法拉利，比亞迪是國內市值最大的車企。品牌形象帶來的高用戶粘性（法拉利）、智能化隱含的商業模式變革潛力（特斯拉）是最難被競爭對手模仿的兩點壁壘。當前整車股估值（PS-TTM）分為以下幾個梯隊：1）法拉利作為超豪華品牌，PS估值遠超其它車企。法拉利單車均價較高，據財報，2023 年度單車收入超過

8、340 萬元，1Q23以來凈利潤保持雙位數高增長，盈利能力遠超其它車企，2Q24 毛利率/凈利率高達 50%/24%，體現品牌稀缺性、兼具高成長屬性。2）其次為全球智能車領頭羊特斯拉，PS 逾 7 倍，據財報，2Q24 單車營收 4.48 萬美元，汽車制造毛利率14.6%。3）本土車企中，華為智選車品牌所在上市公司估值相對更高。近年來造車新勢力估值雖回落較多，但仍較絕大部分傳統車企有估值溢價，小鵬汽車 PS 估值高于蔚來、理想。1.1 特斯拉估值溢價隱含商業模式變革的巨大潛力 特斯拉估值復盤特斯拉估值復盤估值波動雖大，但持續高于傳統車企估值波動雖大，但持續高于傳統車企 2020-2021 是估

9、值高峰，最高市值突破萬億美金。上市以來特斯拉估值持續高于傳統車企，特斯拉銷量不到豐田汽車的 1/5，但其市值從 2020 年中之后持續超越豐田，這源于更高的成長性及持續兌現的智駕技術帶來的商業模式變革潛力。特斯拉基本面復盤特斯拉基本面復盤利潤率及其波動規律與傳統車企利潤率及其波動規律與傳統車企并無二致并無二致 特斯拉成立于 2003 年，2020 年首次年度盈利，從成立到盈利耗時 17 年。從首次年度盈利到 2024 年中報，特斯拉盈利水平及其波動規律與傳統車企并無二致，主要是其技術積累尚未達到觸發商業模式大變革的臨界點，但這一時點隨著特斯拉FSD V12 版本的推出在加速臨近。特斯拉公司愿景

10、特斯拉公司愿景打造規?；療o人駕駛車隊打造規?；療o人駕駛車隊 特斯拉 CEO馬斯克于 2021 股東大會上提出 2030 年實現年銷量 2000 萬輛的目標，并逐步實現無人駕駛。特斯拉的企業資源投向主要圍繞降本&智能化目標，尤其是自研智駕軟硬件以來，戰略方向沒有發生動搖，特斯拉高階智駕車保有規模全球領先。目標的實現路徑目標的實現路徑全方位降本全方位降本&智駕軟硬垂直一體，保持智駕技術引領地位。智駕軟硬垂直一體，保持智駕技術引領地位。1）產品維度始于高端，成于平價。產品集成化高，單品爆款規模效應強，SKU 簡潔，據特斯拉 2023 投資者日活動，下一代乘用車將實現控制器 100%自研。2）制造維度

11、再造汽車制造流程。一體壓鑄與 CTC（Cell to Chassis）兌現工藝創新，再造汽車制造流程實現制造環節空間與時間的更高效利用。3）電動化電池外購與自制并舉，電池全流程降本。全流程電池降本：特斯拉擁有電芯設計電芯工廠正負極材料電芯底盤集成的一整套全流程降本方案，電機電控自研。2024 年 9 月 15 日特斯拉宣布第 1 億顆 4680 電池正式下線。4）智能化車隊規模及云端算力全球領先。車端感知采用純視覺方案，智駕軟硬一體，高度自研（車端智駕 SOC 芯片+智駕軟件+云端訓練芯片）。特斯拉擁有全球領先的高階智駕車隊規模、云端訓練算力、智駕累積行駛里程。圖表圖表1 全球主要車企市值及市

12、銷率全球主要車企市值及市銷率 單位：億美元單位：億美元 附注：市值為 2024 年9 月3 日收盤市值 資料來源：WIND，平安證券研究所 圖表圖表2 近十年特斯拉與豐田市值變化近十年特斯拉與豐田市值變化 單位：億美元單位：億美元 資料來源：Wind，特斯拉財報，平安證券研究所 0246810121416182001,0002,0003,0004,0005,0006,0007,0008,000特斯拉豐田汽車法拉利比亞迪奔馳小米集團本田汽車寶馬集團通用汽車STELLANTIS塔塔汽車福特現代汽車保時捷大眾汽車起亞汽車長城汽車鈴木汽車理想汽車上汽集團賽力斯長安汽車雷諾RIVIAN日產汽車吉利汽車廣

13、汽集團蔚來小鵬汽車江淮汽車北汽藍谷馬自達三菱汽車零跑汽車極氪總市值市銷率PS(TTM)2019年入華，自研FSD芯片裝車2021年底市值高峰2024推送FSD V12，儲能部署超預期2020年首次年度盈利，市值超豐田，估值達頂峰02,0004,0006,0008,00010,00012,00014,000J/15M/15S/15J/16M/16S/16J/17M/17S/17J/18M/18S/18J/19M/19S/19J/20M/20S/20J/21M/21S/21J/22M/22S/22J/23M/23S/23J/24M/24特斯拉豐田 圖表圖表3 特斯拉與豐田汽車估值（特斯拉與豐田汽車

14、估值（PS-TTM）對比）對比 附注：本圖所示市銷率為當年底市值/當財年收入，2024年市銷率數值為 2024 年9 月3 日PS（TTM）資料來源：Wind，平安證券研究所 圖表圖表4 特斯拉與豐田關鍵財務指標對比特斯拉與豐田關鍵財務指標對比 特斯拉特斯拉 豐田汽車豐田汽車 2023 年銷量/萬輛 181 1123 2023 年總收入/億美元 968 2997 2023 凈利潤/億美元 150 329 單車均價（最新一季財報）/萬元 32 20 盈利拐點 2020 年首次年度盈利 僅 2008 財年虧損 資料來源：特斯拉財報，豐田汽車財報，平安證券研究所 圖表圖表5 特斯拉與豐田毛利率波動特

15、斯拉與豐田毛利率波動 圖表圖表6 特斯拉與豐田凈利率波動特斯拉與豐田凈利率波動 資料來源：特斯拉財報，豐田汽車財報，平安證券研究所 資料來源：特斯拉財報，豐田汽車財報，平安證券研究所 0510152025PS-特斯拉PS-豐田0%5%10%15%20%25%30%35%2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年1H24特斯拉豐田-150%-130%-110%-90%-70%-50%-30%-10%10%30%2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年

16、2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年1H24特斯拉豐田 1.2 兩個視角測算特斯拉智駕業務潛力 自動駕駛商業潛力巨大，Wayve 首席執行官 Alex Kendall 認為：自動駕駛領域是人工智能創新的主要驅動力，推動人工智能系統處理復雜且不可預測的現實場景。自動駕駛大規模解鎖全球多樣化數據、帶來全新商業模式及寶貴的社會效益。該行業可支持穩定的技術進步和業務增長，逐步引入人工智能驅動的駕駛自動化，以隨著時間的推移建立消費者的接受度和信任。視角一：視角一：FSD 智駕包盈利潛力大。智駕包盈利潛力大。特斯拉在 2023 年度財報會議提到，與減少產量和提高單車利潤率

17、相比，推動更高的產銷量和提升 FSD 選裝率才是正確的選擇。為提高 FSD 收入規模，更好的商業策略是以較低的硬件利潤率帶來更大的車隊規模，實現更高的 FSD 選裝率。目前 FSD 售賣分為一次性購買和訂閱制兩種方式。據特斯拉官網，2024 年 6 月 FSD 一次性購買價格調整為 0.8 萬美金（美國售價），訂閱費 99 美元/月（美國售價），假設有 200 萬臺車購買了 FSD 智駕包，則 FSD 產生的收入為 160 億美元，由于特斯拉較低的智駕 BOM 成本，智駕包售賣能給特斯拉帶來較高的利潤規模和利潤占比（據財報，2023 年度特斯拉凈利潤 150 億美元，主要來自汽車制造）。從單車

18、利潤貢獻角度，FSD 明顯高于車輛銷售帶來的純硬件利潤。視角二：視角二：ROBOTAXI 視角下的特斯拉汽車業務估值測算視角下的特斯拉汽車業務估值測算 2024 年 4 月特斯拉端到端架構的 FSD V12 版從 BETA 版升級為 Supervised（有監督）版，計劃下一步迭代至 Unsupervised（無監督）版，屆時特斯拉 Robotaxi 或可實現大規模推廣，特斯拉在 1Q24 財報會展示了手機打車服務界面，召喚和 Robotaxi功能被使用時，App 界面將顯示距離、預計到達時間、車內溫度、可用座位數、導航地圖等內容。據特斯拉業績發布會，特斯拉一直在投資必要的硬件和軟件生態系統，

19、以實現汽車自動駕駛和打車服務。通過采用端到端神經網絡的純視覺架構，并在數十億英里的真實世界數據基礎上進行訓練，可以實現可擴展且可盈利的自動駕駛業務。圖表圖表7 特斯拉無人駕駛乘車服務界面特斯拉無人駕駛乘車服務界面 資料來源：特斯拉財報交流會,平安證券研究所 馬斯克提出特斯拉 Robotaxi 可被認為是 Airbnb 和 Uber 結合體，特斯拉有自營車隊，以確保每個城市有運力可提供，特斯拉車主可選擇加入 Robotaxi 使其車輛成為生產工具，從而帶來更高車輛使用率，最終帶來更高經濟價值。智駕技術持續進化將使得理論上現有搭載 FSD 的特斯拉車型都可作為車主的生產工具，車輛收益可根據每年行駛

20、里程計算。特斯拉預計：在 Robotaxi業務開始運營時，其將在全球擁有 700 萬輛至 900 萬輛車。隨著車隊規模不斷擴大，最終這一數字將可能達到數千萬輛。特斯拉宣布預計于 2025 年下半年推出下一代車載計算平臺 AI5，算力較 HW4.0 提升 10 倍，功耗提高 4-5 倍，AI5 的算力水平或可與英偉達新一代GPU 芯片B200 相當，這意味著特斯拉車主不僅可共享其車輛的 Robotaxi 服務，還可共享車端算力以用于運行分布式推理任務。圖表圖表8 Robotaxi 視角下的特斯拉汽車業務估值測算（假設車隊規模為視角下的特斯拉汽車業務估值測算（假設車隊規模為 100 萬臺）萬臺）項

21、目 假設值 假設依據/備注 每公里收費/美金 0.85 參考當前 Uber 收費標準 特斯拉車隊規模/萬臺 100 特斯拉遠期規劃是年銷量 2000 萬臺 單車年度里程/公里 432000 年 360 天，每天 20 小時，每小時 60 公里 單車每年收入/美元 367200 全部車的年收入/億美元 3672 穩態凈利率 30%參考美國軟硬一體類科技公司穩態凈利率 穩態 PE 估值 30 參考當前美國軟件服務類公司 PE 估值 年度凈利潤/億美元 1102 市值/億美元 33048 市值=全部車年收入*穩態凈利率*穩態 PE 估值 資料來源：Wind，特斯拉財報，平安證券研究所 據 ARK I

22、nvest 2024 年 6 月發布的特斯拉研報預測，2029 年特斯拉市值 8.2 萬億美元（中性預期），收入的 63%、息稅折舊攤銷前利潤的 86%、企業價值的 88%來自 Robotaxi。圖表圖表9 ARK Invest 特斯拉估值預測特斯拉估值預測 2023 年年 2029 悲觀預期悲觀預期 2029 樂觀預期樂觀預期 汽車銷量/萬輛 180 580 1440 汽車收入/億美元 810 2500 3940 Robotaxi 出行服務收入/億美元 0 6030 9510 總毛利率 18%56%53%息稅折舊攤銷前利潤率 17%32%32%市值/息稅折舊攤銷前利潤 39 16.8 18.

23、1 市值，萬億美元 0.54 7 10.9 資料來源：ARK Invest，特斯拉財報，平安證券研究所 圖表圖表10 ARK Invest 預測的特斯拉業務構成預測的特斯拉業務構成 資料來源：ARK Invest，特斯拉財報，平安證券研究所 userid:93117,docid:176475,date:2024-09-30, 二、二、特斯拉特斯拉 FSD V12 帶來智能駕駛的重大飛躍帶來智能駕駛的重大飛躍 特斯拉特斯拉 FSD V12轉向端到端架構，結合特斯拉全球領先的累計行駛里程，最大規模智駕車隊，云端訓練算力領先等多方面轉向端到端架構，結合特斯拉全球領先的累計行駛里程，最大規模智駕車隊，

24、云端訓練算力領先等多方面優勢，優勢，FSD 可帶來更高智駕體驗上限，特斯拉智駕全球領先優勢進一步增強?？蓭砀咧邱{體驗上限，特斯拉智駕全球領先優勢進一步增強。特斯拉擁有全球領先的智駕車隊保有量特斯拉擁有全球領先的智駕車隊保有量，使得端到端智駕方案得以快速迭代優化。，使得端到端智駕方案得以快速迭代優化。2023 年 8 月特斯拉 CEO 馬斯克直播展示了 FSD V12 版,馬斯克稱其為“端到端人工智能”，采用“視覺輸入、控制輸出”的方法，大幅減少代碼量?；谠摲桨?，FSD 被投喂的高質量數據越多，智駕行為越擬人。馬斯克表示：“訓練 100 萬個視頻案例，勉強可以工作；200 萬個稍好一些；3

25、00 萬個就會感到 Wow；到了 1000 萬個，它的表現就變得難以置信了?！碧厮估嚩酥邱{硬件統一，且成本優勢突出。特斯拉車端智駕硬件統一，且成本優勢突出。特斯拉 FSD 車端感知采用純視覺方案，智駕 SOC 芯片自研以實現高度垂直整合，由于車端智駕硬件配置統一，具備高階智駕硬件能力（搭載 HW3.0 或 HW4.0）的車輛保有量全球領先，規模效應又進一步降低了智駕 BOM 成本。獨立智駕方案供應商 Momenta CEO 曹旭東在 2024 年中第十六屆中國汽車藍皮書論壇上表示：特斯拉FSD 的體驗非常接近Waymo 的水平，但成本卻遠低于后者。Waymo 采用了大量的激光雷達和極高的算力

26、，成本可能高達 10 萬美元。而特斯拉 FSD 則僅使用了 8 個攝像頭和 HW3.0 芯片，傳感器加域控的總成本約為 4000 元人民幣。云端訓練算力儲備領先。云端訓練算力儲備領先。據特斯拉 2024 一季度財報會議顯示，其時特斯拉云端算力為 35EFLOPS，管理層表示 2024 年特斯拉將投入百億美金投入 AI訓練與推理，到 2024 年底，AI 訓練能力將提升至 90-100EFLOPS。2024 年 8 月 4 日馬斯克公布其位于德克薩斯州的超算集群命名為 Cortex（大腦皮層），該集群可容納 10 萬張英偉達 H100/H200，專門用來訓練特斯拉的 FSD 和人形機器人 Opt

27、imus。圖表圖表11 特斯拉智能駕駛硬件、算法、體驗演進歷程特斯拉智能駕駛硬件、算法、體驗演進歷程 硬件硬件 算法算法 體驗體驗 2014 年 10 月2016 年 7 月：車端智駕軟硬件由 Mobileye 提供。2016 年 10 月發布智駕硬件 Hardware 2.0,基于英偉達 DRIVE PX 2 AI計算平臺。2019 年 4 月發布自研智駕芯片Hardware3.0。2023 年 Hardware4.0 裝車。2025 年底 Hardware5.0 裝車，性能為HW4.0 十倍 2016 年：開始自研智駕算法。引入 AMD芯片設計師 Jim Keller，擔任 Autopil

28、ot 負責人。2020 年:引入 BEV Transformer。2021 年:引入 HydraNets，多任務學習架構，能同時解決多項感知任務。2022 年:添加一個 Occupancy Network（占用網絡）以提升對 3D 空間的理解。2023 年底:量產端到端架構 20142016 年 HW1.0 時期，支持基礎 ADAS 功能，比如車道保持、AEB 功能。20162019 年 HW2.0 時期，支持高速 NOA、自動變道、自動泊車等。2019 年起支持輔助駕駛、FSD、自動泊車等。2024 年 7 月 FSD12.5.1 發布 計劃2024年10月推出FSD V13必要干預間隔里程

29、將提高約 6倍。資料來源：Wind，特斯拉財報，特斯拉財報電話會議，特斯拉AI DAY，平安證券研究所 圖表圖表12 特斯拉自動駕駛算法架構迭代過程特斯拉自動駕駛算法架構迭代過程 1 2 3 資料來源：深度剖析特斯拉自動駕駛技術：從模塊化深度學習過渡至端到端深度學習的全過程，平安證券研究所 FSD12.5 版已發布，智駕體驗提升大。版已發布，智駕體驗提升大。據 Tesla FSD Tracker 的數據，基于超過 2000 英里的記錄顯示：FSD12.5.x 版本的整體“緊急脫離”間隔里程數達到 320英里（FSD12.3.x 為 191 英里），城市內“緊急脫離”間隔里程數為 225 英里（

30、FSD12.3.x 版本為 126 英里）。根據近期 Tesla AI官方賬號信息顯示，2024 年 10 月推出 FSD V13，必要干預間隔里程將提高約 6 倍。據特斯拉發布的 2024 年第二季度行車安全報告，在 2024 第二季度特斯拉Autopilot 自動輔助駕駛功能讓行車安全性達到了普通駕駛的 10.3 倍（在美國正常駕駛情況下/開啟Autopilot 自動輔助駕駛功能的特斯拉車輛發生 1 起交通事故的里程數分別為 67 萬英里/688 萬英里）。圖表圖表13 特斯拉特斯拉 FSD 累積行駛里程已超過累積行駛里程已超過 16 億英里億英里 單位：十億英里單位：十億英里 資料來源：

31、特斯拉財報電話會議，特斯拉AI DAY，平安證券研究所 圖表圖表14 特斯拉訓練算力儲備及規劃特斯拉訓練算力儲備及規劃 資料來源：特斯拉財報，Tesla AI，特斯拉AI DAY，佐思汽研，平安證券研究所 三、三、特斯拉特斯拉 FSD 入華影響前瞻入華影響前瞻 根據近期 Tesla AI官方賬號信息顯示，FSD 將于2025 年第一季度在歐洲和中國推出 FSD（但需等待監管部門批準）。特斯拉 FSD 轉向端到端架構以后泛化能力（多場景、多地域）增強，交互更靈活，駕駛更擬人?；诩s百萬輛級中國特斯拉車主，FSD 入華后有能力在較短時間內達到本土領先的累積里程，從而使得FSD 在華智駕體驗可能于較

32、短時間內達到較為理想的效果，從而提高民眾對高階智駕的認知和信心，激發整個智駕行業的發展，同時有利于探索智駕包合理定價邊界，提振高階智駕的商業變現進度?？傮w而言，我們認為 FSD 入華會起到多方共贏的結果。1）提振車主對高階智駕的認知和信心，探索智駕包合理定價邊界，培養用戶對智駕服務付費的習慣）提振車主對高階智駕的認知和信心，探索智駕包合理定價邊界，培養用戶對智駕服務付費的習慣 當前本土車企多把高階智駕作為一種高端配置提供給消費者。收費方面，一種模式是與其它配置打包在硬件價格內，比如理想汽車，一種是單獨進行智駕包收費，但當前絕大多數城市領航智駕體驗參差不齊，無圖高階智駕上車時間不長，用戶付費意愿

33、不高，從各品牌的智駕版定價/軟件包定價看，尚未探索出智能駕駛軟件包的合理價格。若 FSD 入華后給予保有車主免費使用一段時間，待本土化達到理想效果后再開啟收費，或可探索出合理的智駕包定價水平。具備高階智駕硬件基礎的特斯拉車輛保有量領先于其它本土整車品牌，一旦這些車輛釋放 FSD 高階智駕功能，可讓更多車主體驗到高階智駕，從而提振廣大民眾對高階智駕的認知和信心，當高階智駕體驗迭代到一定程度，將成為影響消費者購車行為的重要因素，從而提振車市消費，尤其可能大幅提振車輛置換需求。2）倒逼本土車企將汽車智駕從硬件堆料）倒逼本土車企將汽車智駕從硬件堆料+工程師人海戰術走向數據驅動模式。工程師人海戰術走向數

34、據驅動模式。特斯拉的智駕技術方案或已收斂，車端硬件方面，純視覺傳感器+不斷迭代自研智駕 SOC 芯片，云端算力做加法，智駕算法架構走向端到端，隨著 FSD 累積里程增加，智駕體驗有望在三年內超越谷歌旗下無人駕駛車Waymo（參考小鵬汽車 CEO及 Momenta 創始人曹旭東觀點），而且Waymo 的運營范圍受限+單車智駕成本高，FSD 入華將驅動本土高階智駕方案走向車端硬件成本更低+智駕工程師規模減少的數據驅動階段。訓練算力+高質量訓練數據將成智駕護城河，軟硬一體智能車解決方案商及部分主機廠將成智駕產業鏈最大受益者，從而形成頭部集中、強者愈強的競爭格局。四、四、高階智駕走向端到端，數據驅動取

35、代人海戰術高階智駕走向端到端，數據驅動取代人海戰術 我國智駕發展階段已從硬件堆料的我國智駕發展階段已從硬件堆料的 1.0 階段，邁過人海戰術的階段，邁過人海戰術的 2.0 階段，進入到數據驅動的階段，進入到數據驅動的 3.0 階段。階段。自特斯拉 FSD12 推出后，我國智駕自研車企及本土領先的智駕方案商均已轉向端到端方向，從傳統的分多個模塊，人為定義接口的人工規則時代邁入數據驅動時代，智駕系統可自我學習并迭代，相當于用 AI技術塑造了一個類人的神經網絡大腦。圖表圖表15 端到端智能駕駛系統與傳統自動駕駛系統技術架構對比端到端智能駕駛系統與傳統自動駕駛系統技術架構對比 傳統智能駕駛系統示意傳統

36、智能駕駛系統示意 端到端智能駕駛系統示意端到端智能駕駛系統示意 資料來源：元戎啟行官方公眾號，平安證券研究所 當當前華為、小鵬等領先企業已實現分段式端到端架構量產上車。前華為、小鵬等領先企業已實現分段式端到端架構量產上車。車端量產功能體驗上，2024 年底智駕領先企業處于車位到車位的全國無圖城市領航階段，截至 2024 年 9 月 10 日華為ADS 3.0 是國內少有的可實現車位到車位無圖城市領航功能的智駕系統。高質量數據高質量數據+訓練算力成關鍵壁壘。訓練算力成關鍵壁壘。邁入數據驅動階段后，搭載高階智駕硬件的車輛保有量規模較為關鍵，因此智駕版車型的規?；狭渴钱攧罩?，智駕硬件降本是提高智

37、駕版車型車隊規模的重要途徑之一，小鵬去激光雷達的高階智駕已下沉至15 萬級車型，據 2024 年 9 月賽力斯劉宗成在泰達汽車論壇演講，他預測到 2027 年，整車智駕系統在整車成本中的占比將 由現在約 10%左右快速下降到 5%以下。地平線 CEO 余凱認為，未來 3-5 年，全場景智能駕駛將搭載至十幾萬元車型，甚至能夠成為標配。4.1 智駕算法邁入端到端的驅動力和必要性 復盤本土智駕演進節奏，本土新勢力車企小鵬/理想/蔚來分別從小鵬 P7/理想 L9/蔚來ET7 開啟高階智駕自研。2023 年之前，智駕發展處于車端智駕軟硬件打基礎階段：小鵬從 P7 搭載的 XPILOT 3.0 開始，其自

38、動駕駛計算平臺由Mobileye 轉向英偉達 Xavier，小鵬在 2021 年 1 月推出基于英偉達 Xavier 平臺的高速場景 NGP 功能，是國內最早實現自動駕駛全棧自研并量產的車企。理想在 2020 年底停止了和 Mobileye 的合作，2022 年 6 月推出的 L9 首次搭載英偉達 Orin 支持高階智駕功能，蔚來 2022 年推出的 NT2.0 平臺，將Mobileye EyeQ4 切換為英偉達 Orin 芯片，蔚來車端算力較高，單車使用 4 片 Orin 芯片總算力達 1016TOPS。這一階段以新勢力為代表的車企主要是處于向市場推出支持高階智駕未來 OTA 的新車型階段。

39、2023 年起邁入無圖城市領航階段，開城數量成為比拼目標。2024 年起邁入全新階段，功能上開啟車位到車位智能駕駛落地階段，算法上從人工規則時代邁入端到端的 AI 時代，規則時代經歷了依賴高精地圖和去（輕）高精地圖兩個階段，端到端也將經歷多個階段最終邁入 One model 階段。圖表圖表16 端到端自動駕駛架構演進的四個階段端到端自動駕駛架構演進的四個階段 資料來源：辰韜資本端到端自動駕駛行業研究報告，平安證券研究所 早在 2016 年英偉達就提出采用單個神經網絡來實現端到端自動駕駛，輸入原始的傳感器信息，輸出方向盤角度及油門開度。但由于種種原因未能成功量產，隨著 Transformer 網

40、絡架構和車端算力提升，One Model 端到端方案重新登場，訓練過程能覆蓋的數據范圍更廣，泛化效果更好，智駕體驗上限更高。特斯拉引領端到端：特斯拉引領端到端：特斯拉 FSD 最新版已切換至端到端方案，在特斯拉 FSD V12 版本上車后，國內智駕方案迭代速度明顯加快，華為引領，其端到端架構的 ADS 3.0 已在享界 S9 上市，可實現點到點無圖城市領航。在 2024 年 7 月世界人工智能大會，大卓智能谷俊麗（曾任職于特斯拉、小鵬汽車）認為，參考國內企業追趕特斯拉BEV/OCC 的進度，特斯拉研發進度領先國內大概在 1.5-2 年，預計國內 2025 年密集上車模塊化端到端，2026-20

41、27 年上車 One model 端到端。進入城區領航階段，規則模式難以為繼：進入城區領航階段，規則模式難以為繼：智駕進入城區應用場景后，系統計算復雜度呈指數級上升，用人工規則處理長尾場景的成本越來越高，端到端方案場景泛化性更強，可更高效處理長尾場景。4.2 傳統智能駕駛方案和端到端方案的優劣對比 基于人工規則的智駕方案泛化性差，無法適應“哪里都能開”的智駕訴求?；谌斯ひ巹t的智駕方案泛化性差，無法適應“哪里都能開”的智駕訴求。規則時代分為兩個發展階段，分別是有高精地圖和無（輕）高精地圖兩個階段，有高精地圖階段，在局部道路可做到很好的智駕效果，相當于在上帝視角下開車，但可開區域受限，需要大量人

42、工規則博弈。邁入無高清地圖階段后，復雜度相較依賴高精地圖階段大大提高，可開區域也會增加很多，但需要大量人工規則，且規則之間產生大量博弈（寫入新規則會影響已存在的舊規則），逐步陷入人海戰術，導致智駕體驗向上提升困難大?？傮w而言規則時代算法分為多個模塊，各模塊獨立開發更容易，出現問題后追溯更簡單快速。用戶體驗上，在局部區域會有較好體驗，即智駕體驗下限較高，但各模塊之間存在信息損失和級聯誤差，隨著智駕范圍擴大，智駕迭代陷入人海戰術的同時體驗提升漸小。端到端方案實現數據驅動，場景泛化性強、智駕體驗上限高。端到端方案實現數據驅動，場景泛化性強、智駕體驗上限高。邁入端到端時代后，大量人工規則被神經網絡取代

43、，信號輸入到軌跡/控制輸出采用同一個深度學習模型，車端感知信息無損傳遞，智駕方案全局優化，車企的數據質量及規模、訓練算力成智駕研發壁壘，缺點是智駕體驗下限不高，規則時代通過人工代碼容易實現的能力可能反而需要大量訓練，也就是智駕體驗下限不穩定，隨著訓練時長和里程的增加，端到端會取得更高上限，處理長尾場景效率高，駕駛行為更擬人。小鵬汽車 CEO 何小鵬表示：堅信端到端+大模型的組合，可以解決 L2至 L4 的軟件架構，但需要更大算力和相關硬件的配合（如 L4 需要更多硬件冗余）。端到端是真正可以全球化的、實現點到點自動駕駛的最優解決方案。圖表圖表17 傳統自動駕駛架構和端到端架構的對比傳統自動駕駛

44、架構和端到端架構的對比 傳統自動駕駛架構傳統自動駕駛架構 端到端架構演進端到端架構演進 感知模塊：感知模塊：通過各類傳感器收集和解釋車輛周圍環境的信息，將其轉化為車輛可理解的環境模型。定位模塊：定位模塊：確定車輛在環境中的精確位置，還可使用基于地圖的定位技術，將車輛的傳感器數據與預先制作的詳細地圖進行匹配 預測模塊：預測模塊：預測其它道路使用者的行為和意圖，提前做出決策避免潛在碰撞。決策模塊：決策模塊：根據感知機預測信息制定行駛策略，最佳行駛路徑、何時變道/超車等 規劃模塊：規劃模塊：生成詳細行駛軌跡，使車輛從當前位置行駛到目的地 控制模塊：控制模塊：控制車輛油門、剎車、轉向等。第一階段：感知

45、端到端。第一階段：感知端到端。自動駕駛架構分為感知和預測決策規劃兩個主要模塊。感知端到端使得輸出的檢測結果的精度及穩定性大幅提升。規劃決策模塊以 Rule-based 為主。第二階段：決策規劃模型化。第二階段：決策規劃模型化。從預測到決策到規劃的功能模塊已被集成到同一個神經網絡當中。雖然感知和預測規劃決策都是通過深度學習實現，但這兩個主要模塊之間的接口仍基于人類的理解定義（如障礙物位置，道路邊界等）；在該階段各模塊仍然會進行獨立訓練。第三階段：模塊化端到第三階段：模塊化端到端。端。感知模塊給出特征向量，而不是輸出基于人類理解定義的結果。預測決策規劃模塊的綜合模型基于特征向量輸出運動規劃的結果。

46、在訓練方式上，該階段的模型須支持跨模塊的梯度傳導（兩個模塊均無法獨立進行訓練，訓練必須通過梯度傳導的方式同時進行）。第四階段：第四階段：One Model端到端。端到端。從原始信號輸入到最終規劃軌跡的輸出直接采用同一個深度學習模型。優點：優點：各模塊獨立開發更容易，出現問題后追溯簡單快速。優點優點：信息無損傳遞信息無損傳遞+全局優化全局優化，可梯度反向傳播。智駕體驗上限高、更擬人，決策速度更快。數據驅動替代硬件堆料及人海戰術。缺點：局部優化。缺點：局部優化。系統上限不高，泛化性有限。后續維護需要大量工程師及代碼，人力成本高 缺點：缺點：系統解釋性相對較弱、問題定位相對困難。系統下限較低。訓練算

47、力、高質量數據壁壘高。資料來源：辰韜資本端到端自動駕駛行業研究報告，平安證券研究所 圖表圖表18 端到端智駕方案有更高智駕體驗上限，但方案上車初期存在下限不穩定端到端智駕方案有更高智駕體驗上限，但方案上車初期存在下限不穩定 資料來源：小鵬原自動駕駛AI負責人劉蘭個川在2023年CVPR上的分享，平安證券研究所 五、五、本土企業的端到端演進動態本土企業的端到端演進動態 5.1 華為：ADS3.0 率先實現車位到車位、智駕方案上探下沉齊發力 華為智選車與華為車華為智選車與華為車 BU 均結碩果，二者進入互相促進的全新階段均結碩果，二者進入互相促進的全新階段 2021 年華為發力智能車業務，但 HI

48、模式推進節奏及效果均不達預期，之后華為與車企打造智選車品牌，其中華為與賽力斯合作的問界是最先量產的鴻蒙智行品牌，2023 年 4 月問界 M5 智駕版上市，2023 年底華為問界 M9 上市，作為 50 萬級大型 SUV，2024 年 8 月問界 M9 月銷達約 1.7 萬臺（中汽協數據），問界已成為高端新能源標桿品牌之一。問界系列熱銷帶來賽力斯和華為車 BU 經營層面的顯著改善：據賽力斯 2024 中期財報，2Q24 扣非凈利潤達 13 億，實現連續兩個季度盈利，問界 M9 五座版有望進一步擴大其用戶群體，根據賽力斯張興海表示，華為與賽力斯合作的車型利潤率要達到 5%以上。對于華為而言，問界

49、熱銷推動車 BU 收入高增長并實現盈利，據賽力斯公告深圳引望智能技術有限公司模擬審計報告，引望公司（華為車 BU）公司 2022 年/2023 年/2024 上半年實現營收為 21 億/47 億/104 億元，2022 年/2023 年/2024 上半年凈利潤為-76 億/-56 億/22.3 億，第一大客戶收入占比 63%，2024 上半年華為車BU 不僅扭虧為盈，還取得了高達 21.4%的凈利潤率。圖表圖表19 賽力斯與深圳引望（華為車賽力斯與深圳引望（華為車 BU）均于）均于 2024 年上半年扭虧為盈年上半年扭虧為盈 單位：億元單位：億元 財務指標財務指標 2022 年年 2023 年

50、年 2024 上半年上半年 賽力斯賽力斯 深圳引望深圳引望 賽力斯賽力斯 深圳引望深圳引望 賽力斯賽力斯 深圳引望深圳引望 收入 341 21 358 47 650 104 毛利率 11.3%17.7%10.4%32.1%25.0%55.4%銷售費用率 14.1%13.5%15.2%5.4%14.4%1.2%管理費用率 5.2%0.0%4.6%2.3%1.8%0.5%研發費用率 3.9%364.9%4.7%152.8%4.3%32.8%凈利潤-38-76-25-56 16 22 凈利率-11.2%-361.6%-6.8%-119.1%2.5%21.4%資料來源：深圳引望智能技術有限公司模擬審計

51、報告，塞力斯2024年中期財務報告，平安證券研究所 引望成國內智駕頭號玩家，后續增值潛力大引望成國內智駕頭號玩家，后續增值潛力大 華為車 BU 獨立及引入股東加速（長安旗下阿維塔以及賽力斯各購入 10%股權），據賽力斯公告，引望公司（華為車 BU）目前估值 1150 億，據我們報告賽力斯入股引望，與華為合作進一步深化：引望公司中期穩態營收規模為 1275 億1650億元，假設凈利潤率 15%，則對應年凈利潤 191 億248 億元。參考當前成熟科技公司約 30 倍 PE 估值，對應引望市值空間為 5737 億7425 億元，相較當前的 1150 億市值有較大增長空間。阿維塔和賽力斯入股后，預計

52、引望公司（華為車 BU）將繼續吸納其他車企入股，因此對于車 BU 來講，盡快做大規模并提升市值是第一要務，當前華為智駕客戶擴容，除鴻蒙智行下的品牌外，還有阿維塔、深藍、方程豹、嵐圖等。高階智駕優化與迭代也有賴于高端車產銷規?？焖偬嵘?，當前高階智駕方案雖然有所下沉，但仍主要配套在 24 萬以上車型，高端新能源車產銷規模對于高階智駕迭代至關重要，從目前華為智駕配套車型銷量表現看，問界依然是華為車 BU 最重要的客戶資源。圖表圖表20 華為車華為車 BU 長期的業務規模測算長期的業務規模測算 解決方案解決方案 主要產品主要產品 乘用車總銷量乘用車總銷量/萬臺萬臺 行業滲透率行業滲透率 車車 BU份額

53、份額 單車價格單車價格/萬元萬元 營收營收/億元億元 智能駕駛 高階版 3000 33%40%1.5（含軟件價格）（含軟件價格）600 基礎版 3000 50%25%0.4 150 智能座艙 鴻蒙車機、乾崑音響、乾崑車載智慧屏、鴻蒙座艙生態 3000 100%25%0.51.0 375750 其他 車載光、智能車控、智能車云 3000 100%10%0.5 150 合計合計 12751650 備注 1：假設乘用車總銷量規模達到3000 萬臺；備注 2：高階智駕逐步覆蓋 20萬元以上的乘用車市場，則搭載高階智駕的車型約占乘用車總規模的 1/3左右。車 BU是國內為數不多的具備高階智駕量產經驗的成

54、熟供應商，具備一定的稀缺性，預計其市場份額達到 40%；備注 3：基礎版智駕逐步覆蓋1020 萬元的乘用車市場，搭載基礎版智駕的車型占乘用車總規模的 50%左右，單車配套價格有望下降到 4000元左右；備注 4：車 BU 智能座艙覆蓋完備的智能座艙產品，假設車 BU 智能座艙業務市場份額達到 25%，考慮到不同車型可搭載華為智能座艙的產品組合不同，因此單車配套價格差異較大，此處取 0.5 萬1萬元/車作為測算基礎；備注 5：車載光業務（產品如 AR-HUD、智能車燈等）、智能車控業務（產品如“途靈底盤”）和智能車云業務，以上的規模潛力相比智能駕駛和智能座艙相對較小，我們預計上述業務的年營收規模

55、有望達到150 億元。資料來源：平安證券汽車行業深度報告從B端、C端剖析華為智能車的業務潛力，平安證券研究所測算 華為華為 ADS3.0 升級端到端網絡架構，率先量產升級端到端網絡架構，率先量產實現點到點無圖城市領航。實現點到點無圖城市領航。享界享界 S9率先量產華為率先量產華為 ADS3.0，華為高階智駕車型保有量日漸走高。，華為高階智駕車型保有量日漸走高?；?ICT領域的長期積累，華為在智駕領域有著軟硬一體、車云一體的高度垂直整合優勢（目前國內其它高階智駕方案一般基于英偉達 ORIN 芯片，軟件用第三方方案或自研），智駕方案迭代較快，隨著以問界 M9 為代表的鴻蒙智行車型熱銷，其很可能成

56、為我國高階智駕搭載車型保有量最高的自主品牌，從而進一步強化其本土智駕領先優勢。據 2024 年 9 月 10 日華為見非凡品牌盛典及鴻蒙智行新品發布會信息：繼享界 S9之后，問界 M9 及鴻蒙智行全系車型陸續 升級至 ADS 3.0，2024 年 8 月，HUAWEI ADS單月新增智駕總里程超 2 億公里，其中城區領航里程增加了 3600 萬公里。華為 ADS SE版正加速下沉至 20 萬元以下價格帶車型，現已搭載于問界、深藍等車型。據華為智能汽車解決方案 BU CEO靳玉志在 2024 年乾崑發布會上發言，其預計到 2024 年底將累計有 50 萬輛車搭載乾崑智駕。據余承東在 2024 世

57、界動力電池大會演講，2026 年 ADS 4.0 版本能實現高速L3 商用。據華為乾崑智駕發布會、享界S9 發布會、智界 R7 發布會信息，ADS 3.0 采用了全新的端到端神經網絡模型，信息無損傳輸、決策效率提升、智能駕駛更類人，ADS 3.0 已率先實現從車位到車位的全場景貫通。ADS 3.0 感知架構相比ADS 2.0 的變化：從原本依靠BEV 網絡+GOD 網絡全面轉向依靠 GOD（通用障礙物檢測）網絡?；?GOD 大網，從障礙物識別進化到場景理解，GOD 大網能識別白名單和異形障礙物，感知道路結構和場景語義，對物理世界有更全面的理解能力。ADS 3.0 采用 PDP（預測決策規控）

58、網絡，實現了預測決策和規劃一張網，使得決策和規劃更加類人化，行駛軌跡更接近人類駕駛，提高了通行效率，復雜路口通過率提升。體驗上，ADS3.0 增強了前向主動安全能力。在 AEB 剎車距離不足的場景下，無需人先打方向盤觸發，系統能自動緊急轉向避障。泊車方面 ADS 3.0 支持離車即走功能，到達目的地后，人下車即走，車輛自主泊入，無需原地等待。泊車代駕已全場景商用。云端 AI訓練平臺：ADS 3.0 依托華為云的底座能力以實現能力的快速迭代，云端訓練算力達到 7.5EFLOPS，每日學習訓練3500 萬公里，模型每 5 天迭代一次。從 ADS1.0 到 ADS 3.0，華為智駕方案總體趨勢是傳感

59、器數量變少、車端算力利用率更高，使得車端智駕硬件成本得以快速降低，從而使得適配的車輛價格帶得以不斷下沉。圖表圖表21 華為智駕系統硬件迭代節奏及首搭車型華為智駕系統硬件迭代節奏及首搭車型 智駕系統智駕系統 傳感器傳感器/個個 首搭車型首搭車型 實現功能與實現功能與應用場景應用場景 ADS 1.0 3激光雷達13攝像頭6毫米波雷達 2022年7月極狐阿爾法 S 依賴高精地圖。城區領航應用于少數城市 ADS 2.0 1激光雷達11攝像頭3毫米波雷達 2023年4月問界M5 智駕版 引入激光融合 GOD（通用障礙物檢測）和 RCR（道路拓撲推理網絡）網絡，提升障礙物識別的精準度。優化高速體驗，實現城

60、區 90%場景覆蓋，有圖無圖都能開。ADS SE 基礎版 0激光雷達10攝像頭3毫米波雷達 2024年7月深藍S07 與 ADS 高階智駕同源架構，無激光雷達，高速/城市快速路+可見即可泊，復雜天氣/夜間/復雜城區能力弱 ADS 3.0 1 激光雷達(192 線)3 毫米波雷達 11 攝像頭 2024年8月享界S9 車位到車位的無圖城市領航 資料來源：華為智能汽車解決方案公眾號，享界S9發布會，問界M7發布會，平安證券研究所 圖表圖表22 華為華為 ADS 感知系統進化：從物體識別到場景理解感知系統進化：從物體識別到場景理解 華為華為 ADS1.0 BEV（鳥瞰視角）網絡（鳥瞰視角）網絡 道路

61、結構+目標白名單 華為華為 ADS2.0 BEV 網絡網絡 GOD 網絡網絡 道路結構+異形障礙物 看得懂物、看得懂路 華為華為 ADS3.0 GOD（通用障礙物識別）感知神經網絡（通用障礙物識別）感知神經網絡 道路結構+目標障礙物+場景理解 全景信息綜合感知 實況行為判斷 資料來源：享界S9發布會，平安證券研究所 圖表圖表23 華為華為 ADS 3.0 架構架構 資料來源：享界S9發布會，平安證券研究所 圖表圖表24 華為華為 ADS 基礎版架構與華為基礎版架構與華為 ADS高階智駕同源高階智駕同源 資料來源：2024年8月29問界M7發布會，平安證券研究所 5.2 蔚小理：面向端到端調整智

62、駕組織架構，高階智駕下沉至 15 萬級車型 2020-2021 年在特斯拉估值一路走高，華為智駕賦能車企剛入場時期，彼時新勢力三強智駕光環（智駕硬件領先+算法自研）較強，同時其高成長性也獲得較一致的預期，2021 年中蔚來汽車達到市值頂峰，彼時蔚來市值相當于特斯拉當時市值的 13%。站在當前時點，新勢力三強的智駕光環被 ICT龍頭企業削弱、戰略新車型上量不及預期也導致成長性兌現受挫。與 2020-2021年不同的是，目前新勢力三強美股估值（PS-TTM）與特斯拉差異較大，這一定程度上顯示市場對其重回高增長信心不足，也未給予新勢力三強以智能化方面的溢價。2024 年以來新勢力三強均發布了多項智駕

63、方面的進展，智駕方案向端到端方向演進，并進行了相應的智駕相關組織架構調整。隨著智駕表現被認可，若后續新品能如期上量，新勢力三強估值有望重回上行期。新勢力三強基本面復盤新勢力三強基本面復盤 2020-2021 年：新勢力三強成功跨越從 0 到 1，產品定義成功，有獨特品牌標簽。2022 年：新勢力三強銷量目標翻倍、智駕硬件升級+陸續開啟高階智駕自研、新車上市（理想L9/蔚來 FT7/小鵬 G9）。2023-2024 年新勢力三強先后進入調整期：理想汽車純電 Mega 出師不利引發公司進入調整期，調低全年產銷目標并推遲了后續純電新車上市節奏，理想 L6 上市切入 20-30 萬價格帶，據中汽協數據

64、，8 月理想 L6 銷量占總銷量約 50%，據理想財報，2Q24 理想營業利潤約 4.7 億，毛利率 19.5%。小鵬汽車憑借技術研發服務收入增長獲得盈利改善，據小鵬財報，2Q24營業利潤-19 億，目前 MONA M03 訂單較好，但僅有最高配可搭載小鵬純視覺城區智駕方案，且交付時間在 2025 年春節后。蔚來虧損額仍大，據蔚來財報，最近三個季度虧損額在 50 億以上。圖表圖表25 新勢力三強美股市值與特斯拉市值之比新勢力三強美股市值與特斯拉市值之比 圖表圖表26 市銷率（市銷率（PS-TTM）對比）對比 資料來源：Wind,平安證券研究所 資料來源：Wind,平安證券研究所 新勢力三強智駕

65、迭代加速新勢力三強智駕迭代加速 據官方發布的車輛配置表，小鵬、理想、蔚來的高階智駕芯片均來自英偉達。據蓋世汽車研究院發布的高階智駕芯片排名，2023 年英偉達的 Orin-X芯片出貨量為 109.5 萬顆，占比為 33.5%。高工智能汽車研究院的數據顯示，2023 年光是蔚來、小鵬和理想這三家，就貢獻了英偉達 Orin 芯片在中國市場前裝份額的近 90%。圖表圖表27 蔚小理智駕研發及功能落地進度蔚小理智駕研發及功能落地進度 組織支持組織支持 硬件支持硬件支持 智駕進度智駕進度 理想汽車 理想汽車智駕團隊規模由1000人以上收縮為 800 人左右，智駕團隊分為算法研發、量產研發兩個大組（據 3

66、6 氪汽車、晚點 auto 報道）車端：MAX/Ultra 版本（搭載英偉達SOC 芯片）支持城區領航。云端：理想汽車云端算力為4.5EFLOPS（據 2024 年 8 月 36 氪對郎咸朋訪談）理想汽車智駕方案在一年之內經歷三代調整：從有圖 NOA 到無圖 NOA，再到“端到端”架構。2024.7 交付全國無圖城市領航。2024年9月10日起理想L9全新一代智能駕駛端到端+VLM，正式開啟門店試駕。小鵬汽車 自動駕駛中心新設 AI模型開發、AI應用開發、AI效能開發三大板塊職能（據騰訊汽車對小鵬汽車智駕負責人李力耘采訪）車端：搭載英偉達SOC 芯片車輛支持城區領航 自研圖靈芯片已流片 年 A

67、I投入費用 35 億，目前 AI算力儲備 2.51 EFLOPS 2024.7 交付全國無圖城市領航。預計4Q24 實現“門到門”體驗。2025 年量產端到端智駕方案：神經網絡XNet+規控大模型 XPlanner+大語言模型 Xbrain 0%5%10%15%20%Sep/18Jan/19May/19Sep/19Jan/20May/20Sep/20Jan/21May/21Sep/21Jan/22May/22Sep/22Jan/23May/23Sep/23Jan/24May/24蔚來理想小鵬05101520252021年2022年2023年2024/9/9理想小鵬蔚來特斯拉 蔚來汽車 2024

68、.6 智駕研發部架構調整：感知、規控和集成等部分變更為：感知和規控團隊合并為大模型團隊，集成團隊重組為交付團隊。智駕研發人員規模1500人。(據晚點auto報道）蔚來全系車型搭載英偉達 Orin 芯片。自研車規級 5nm 智能駕駛芯片神璣 NX9031成功流片 2024.4 實現城區智駕領航。2024.7 推出端到端架構的 AEB 功能。在 2Q24業績電話會，CEO 李斌表示：截至2024 年7 月蔚來 NOP+用戶總規模超30 萬，NOP 用戶行駛里程超 11 億公里。蔚來全新智能駕駛技術架構引入世界模型的端到端架構，將于 2024 年下半年上車。資料來源：蔚來/小鵬/理想智駕技術發布會，

69、晚點auto，36氪汽車，騰訊汽車，平安證券研究所 理想汽車理想汽車智駕新方案（端到端智駕新方案（端到端+VLM 視覺語言模型）已可視覺語言模型）已可體驗體驗 在一年之間，理想的智駕技術方案經歷了三代調整：從有圖到 NPN（神經先驗網絡）到無圖，再到端到端。2024.7 推全國無圖城市領航，同時開啟端到端早鳥測試，近期理想汽車宣布，2024 年 9 月 10 日起可在門店試駕 L9 體驗全新算法架構智駕。模型訓練數據量從最開始的 100 萬 clips 快速增加，理想汽車 CEO 李想在 2024 重慶論壇宣布：最早會在今年的年底，最晚明年年初，我們會推出超過 1000 萬 clips 訓練的

70、端到端+VLM 的帶有監督的自動駕駛體系。我們認為端到端+VLM+生成式的驗證系統，也會是未來整個物理世界機器人最重要技術架構和技術體系。在 2024 中期財報會議上，理想總工程師馬東輝認為：從端到端+VLM 開始，智駕研發的門檻已經建立，因為從這一代開始，才是真正使用人工智能的方式去做智駕，而人工智能需要大量的數據和算力，會讓具備高階智駕車輛保有量以及充足研發投入的企業，在智能駕駛方面的優勢增加，并且實實在在地促進銷量提升，而銷量提升又會帶來保有量和研發投入的提升，這是一個不斷正向滾雪球的過程。圖表圖表28 理想汽車智駕系統方案迭代理想汽車智駕系統方案迭代 第一代：NPN 架構，包含感知定位

71、規劃導航 NPN 等模塊，支持 100 城 NOA推送。第二代：分段式端到端，模塊減少，分為感知端到端和規劃端到端，無需等先驗信息更新，有導航就能開，支撐理想無圖城區領航全國都能開的實現。第三代：端到端+視覺語言模型。資料來源：理想汽車發布會，平安證券研究所 圖表圖表29 理想汽車全新一代智能駕駛系統構成理想汽車全新一代智能駕駛系統構成 車端車端 云端云端 系統 1 系統 2 重建+生成式世界模型世界模型 端到端模型端到端模型 視覺語言模型視覺語言模型 面對日常駕駛快速處理信息，傳感器輸入直接輸出行駛軌跡 將視覺語言模型成功部署在車端芯片，具備應對復雜場景的邏輯思考及決策能力，傳感器輸入，輸出

72、決策建議給系統 1。在云端對前兩個系統進行訓練并驗證。相當于云端錯題庫，對問題場景重建、分析、針對性訓練、考試、驗證。在虛擬的環境中進行能力的學習和考試，使自動駕駛系統具備高效閉環迭代能力。使自動駕駛具駕駛能力更擬人、高效。資料來源：理想汽車發布會，平安證券研究所 小鵬汽車：小鵬汽車：P7+將首發去激光雷達將首發去激光雷達的的高階智駕方案，高階智駕方案，高階智駕方案已高階智駕方案已下沉至下沉至15 萬級車型萬級車型，致力于好體驗，致力于好體驗+低成本低成本 小鵬汽車 2024 年 5 月發布端到端大模型，由感知大模型 XNet+規控大模型 XPlanner+大語言模型 XBrain 三部分組成

73、。XNet相當于人眼，其感知范圍、面積、目標物識別數量均有提升，XPlanner 相當于小腦，提高智駕擬人程度，大幅減少前后頓挫、違?？ㄋ?、安全接管，XBrain 負責意圖推測，遇到潮汐車道、特殊車道、待轉區、路牌文字等情況下可提高智駕系統的邏輯推理能力。小鵬汽車去激光雷達的高階智駕方案（AI鷹眼視覺）將在 2024 年第四季度隨小鵬全新車型 P7+首發上市，AI鷹眼視覺案對視覺信息的利效率相上代提升 8倍，激光雷達成為高階智駕可選項，這有利于高階智駕下沉，在小鵬汽車十周年發布會，小鵬發布的MONA M03 實現 15.58 萬配置高階智駕方案，該車預計在 2025 年春節后開啟交付。在 2Q

74、24 業績交流會，何小鵬表示絕大部份 Robotaxi在硬件方面沒做到低成本與足夠好體驗的兼顧，端到端的進步速度會很快，上限會很高，能像“優秀老司機”那樣開車。據 2024 年 7 月騰訊汽車訪談小鵬智駕負責人李力耘：目前小鵬汽車模型訓練數據量已經達到 2000 萬 clips（視頻片段）。據小鵬 AI 智駕技術發布會，小鵬汽車走遍了全國 2595 個城市，歷經 756 萬公里實車測試。何小鵬認為：進入未來競爭的入場券，至少每年要銷售 100 萬輛AI汽車，大模型帶來的數據積累，會讓產品與產品、企業與企業之間的差距越來越大。在小鵬汽車十周年發布會，小鵬汽車宣布自研的小鵬圖靈芯片成功流片，專為

75、AI大模型定制，面向 L4 自動駕駛進行研發設計，可以同時應用在汽車、機器人和飛行汽車上。圖靈芯片搭載 40 核處理器、2 個獨立圖像 ISP，用于行車視覺感知及優 化用戶可感知的圖像，在雨霧天、晚上、出入隧道的測試中均表現優異，還擁有 2 個處理神經網絡數據的 NPU，最高可運行 300 億大模型參數。圖表圖表30 小鵬汽車智駕迭代四部曲小鵬汽車智駕迭代四部曲 第一步（已實現）第一步（已實現）第二步第二步 20242024 年底年底 第三步第三步 20252025 下半年下半年 第四步第四步 20262026 年年 輕地圖 全國都好開 輕雷達 輕地圖 門到門智駕體驗 類 L3 智能輔助駕駛

76、百公里接管小于 1 次 部分低速場景實現人不在駕駛位開車 三網合一端到端量產 車端大模型參數量*2 云端大模型參數量*5 解決 99%極端問題 資料來源：小鵬汽車十周年發布會，平安證券研究所 圖表圖表31 小鵬汽車發布小鵬汽車發布 AI鷹眼視覺高階智駕方案鷹眼視覺高階智駕方案 配置配置 能力能力 視覺視覺 芯片芯片 雷達雷達 前視前視 后視后視 環視環視 倒視倒視 算力算力 毫米毫米波波 超聲超聲波波 激光雷激光雷達達 AI 鷹眼視覺 城市高階智駕 同步更新體驗一致 8M(LOFIC架構)8M(LOFIC架構)3M 3M 508TOPS 有 有 無 MAX 8M 1.7M 3M 3M 508T

77、OPS 有 有 有 pro 高速智駕 8M 1.7M 3M 3M 254TOPS 有 有 無 資料來源：小鵬汽車十周年發布會，平安證券研究所 圖表圖表32 小鵬汽車小鵬汽車端到端大模型由感知大模型端到端大模型由感知大模型 XNet+規控大模型規控大模型 XPlanner+大語言模型大語言模型 XBrain 三部分組成三部分組成 資料來源：小鵬汽車十周年發布會，平安證券研究所 蔚來汽車：全系車型配置高階智駕硬件、樂道高階智駕硬件降本蔚來汽車：全系車型配置高階智駕硬件、樂道高階智駕硬件降本 相較于其它搭載英偉達SOC 芯片的汽車品牌，蔚來當前 NT2.0 車型車端智駕硬件成本較高，車端搭載 4 片

78、 Orin X芯片+33個高性能感知硬件。在 2024 年 4 月 20 日蔚來智能駕駛發布會，蔚來李斌發言稱蔚來擁有國內最龐大的城區智能駕駛用戶 規模，共計 228935 人，2024 年 4 月 30 日起蔚來城區智駕功能面向近 23 萬名用戶進行全量推送。蔚來李斌認為智駕的目標是解放精力，提升安全，蔚來智駕目標是到 2025 年智能駕駛使用時長占比達到 80%，并且智能駕駛的安全性將是人工駕駛的 10 倍。蔚來汽車于 2024 科技日發布蔚來世界模型，此為多元自回歸生成式的具身駕駛模型，可全量理解數據、具有長時序推演和決策能力，能在 100 毫秒內推演出 216 種可能發生的場景，尋找到

79、最優路徑。蔚來汽車引入世界模型的端到端架構，從原始傳感器數據生成駕駛決策，減少信息損耗，預測能力更強，帶來更輕松、更安全、更擬人化的智能駕駛體驗。此外蔚來汽車還發布了面向 AI的整車全域操作系統，蔚來首個車規級 5nm智能駕駛芯片神璣 NX9031 成功流片。樂道 L60 近期上市，電池租用方案下新車起售價低至 14.99 萬，智駕算法與蔚來品牌同源，首次使用一顆英偉達 Orin 并去激光雷達，傳感器包含 7 個 800 萬像素攝像頭+4D 成像毫米波雷達。據樂道 L60 上市發布會李斌介紹，樂道 L60 在 2024年一季度有望達成 2 萬臺月銷，如能達成，則蔚來高階智駕車保有量規模有望得到

80、大幅提升。圖表圖表33 蔚來世界模型與常規端到端的比較蔚來世界模型與常規端到端的比較 空間理解空間理解 時間理解時間理解 使用海量數據使用海量數據 常規端到端模型 學習任務單一，抽取信息有損失 無長時序建模能力 軌跡監督信號信息密度低，依賴感知標注輔助訓練，成本高效率低 蔚來世界模型 多元自回歸生成模型 生成模型重構傳感器輸入，抽取泛化信息 自回歸模型，自動建模長時序環境 依賴自監督學習，無需人工標注 資料來源：蔚來汽車智能駕駛發布會，平安證券研究所 圖表圖表34 蔚來汽車世界模型蔚來汽車世界模型 資料來源：蔚來汽車科技日，平安證券研究所 5.3 長城汽車：智駕藍山智駕版開啟基于端到端模型的智

81、駕迭代 2024 年 8 月長城汽車藍山智駕版上市，首次搭載 Coffee Pilot Ultra 系統，售價 29.98 萬元/32.68 萬元。藍山智駕版以單片英偉達 Orin-X芯片量產端到端高階智駕方案，車端感知硬件包括 1 顆 128 線激光雷達，2 顆 800 萬像素攝像頭、9 顆 300 萬像素攝像頭和 3 顆毫米波雷達，無圖城區領航功能首批開放保定、重慶、深圳和成都四個城市，據魏牌公眾號，藍山智駕版 2024 年內將實現全國無圖城市領航。藍山智駕版自 2024 年 8 月 21 日上市以來終端表現較好，24 小時大定 8571 臺，9 月 12 日就舉行了 10000 臺下線儀

82、式。長城汽車在智能化上投入較早，2015 年成立智能駕駛系統開發部，2019 年投資毫末智行，毫末智行核心高管來自百度、華為、長城，提供無人物流車及私家車輔助駕駛服務，作為一家提供自動駕駛技術的公司，豪末智行認為其成功關鍵在于模型 和數據，數據是人工智能最大的驅動力，也是人工智能進步過程中最大的成本，自動駕駛的終極競爭是基于“量產+數據智能”的汽車大腦之爭，數據智能將會成為自動駕駛量產決勝的勝負手。誰能用最低的成本，得到最多的數據，用最快的速度進行產品迭代，誰就將獲得未來競爭的勝利。但根據此前毫末智行AI DAY 的對外宣傳，其高階智駕主要與高通合作，但目前國內還鮮有基于高通智駕芯片的高階智駕

83、量產車。圖表圖表35 毫末智行數據智能體系毫末智行數據智能體系 資料來源：毫末智行AI DAY，平安證券研究所 據長城汽車 CTO 吳會肖介紹，目前長城汽車研發投入一半為智駕，智駕方面投入每年至少 10 億元，當前長城智駕的團隊大概 1200 人左右，雖然跟外部的算法公司有合作，但算法架構由長城汽車主導。最新的智駕算法架構方面，Coffee Pilot Ultra 系統實現一體化感知決策規劃、支持歷史數據的長周期記憶、通過BEV 隱式特征傳遞給決策規劃完成全量信息傳遞、信息傳輸無遺漏系統決策更安全。在模型輸出決策規劃的基礎上，增加了一個安全評估網絡。數據處理方面，據 2024 年 7 月 4

84、日長城汽車公眾號披露，其訓練數據已達 1000 萬clips，通過用戶回傳和專業數據采集進行數據積累，高效提純有效數據，并針對性地訓練特殊 case 以提升模型應對極端場景的能力。長城汽車九州超算中心擁有算力規模達 1.64EFLOPS，為模型訓練提供堅實的算力底座。圖表圖表36 長城汽車端到端智駕大模型長城汽車端到端智駕大模型 資料來源：長城汽車官方公眾號，平安證券研究所 圖表圖表37 長城汽車智駕的數據閉環長城汽車智駕的數據閉環 資料來源：長城汽車官方公眾號，平安證券研究所 5.4 吉利汽車：開啟戰略聚焦，極氪浩瀚智駕 2.0 全面搭載 我們在 2024 年 9 月 6 日發布的研究報告從

85、車企財報看到的四點趨勢指出，傳統車企開始整合過去分散的研發資源，提高研發效率。傳統車企子品牌眾多，各子品牌在之前大多成立了專屬的智能化研發團隊，在新能源車行業快速增長以及智能化發展初期，不同品牌獨立運轉，可以尋求更多的創新和拓展機會，但隨著競爭的加劇，降本增效成為車企的核心任務之一，目前已有多家傳統車企開始整合研發資源。2024 年二季度吉利開始進行研發整合，參與整合的對象包括吉利中央研究院和各子品牌的智駕、座艙、電子電氣架構、動力、整車平臺等團隊，以及后端的采購和供應鏈。2024 年 9 月吉利控股集團正式發布臺州宣言，宣布企業進入戰略轉型全新階段。臺州宣言指出要進行戰略聚焦，戰略整合，全面

86、梳理吉利各業務板塊，厘清業務定位，制定中長期發展目標，調整優化產業布局結構，堅定不移地推進內部資源深度整合和高效融合，進一步明晰各品牌定位，理順股權關系，減少利益沖突和重復投資，提高資源利用效率。堅持穩健經營，不盲目擴張，堅持精耕細作，打好陣地戰。我們判斷，吉利控股發布臺州宣言意味著后續品牌及研發資源將進一步整合，智能化解決方案或從分散走向統一，極氪是我們判斷，吉利控股發布臺州宣言意味著后續品牌及研發資源將進一步整合，智能化解決方案或從分散走向統一，極氪是集團內較成功的典范，隨著集團內較成功的典范，隨著 8 月極氪月極氪001 搭載自研方案，極氪智駕有望邁入提速階段搭載自研方案，極氪智駕有望邁

87、入提速階段。極氪是吉利汽車旗下高端新能源品牌，最開始智駕方案采用第三方 Mobileye 方案，2021 年極氪引入原華為自動駕駛研發部部長陳奇等發力智駕自研，2023 年底全新轎車極氪 007 首發搭載自研高階智駕方案，車端智駕硬件包含雙 OrinX智駕芯片及激光雷達等。2024 年 8 月極氪宣布 2025 款極氪 001 首搭浩瀚智駕 2.0，雙 OrinX智駕芯片替代 Mobileye 的雙EyeQ5H方案，極氪 001 是極氪成立以來至今的銷量擔當，此次替換意義重大，這意味著極氪 001 作為擁有優秀機械素質的高端純電車型補足了智駕短板，更重要的是極氪的全棧自研智駕方案實現規?；宪?/p>

88、，利于智駕功能后續快速迭代，極氪 CEO 安聰慧表示未來極氪新車都會采用自研方案，近期上市的對標MODEL Y 的全新純電SUV 極氪 7X全系標配浩瀚智駕 2.0，此外極氪將于 2025 年第四季度發布基于英偉達下一代高算力智駕芯片 THOR 的旗艦 SUV，該車還將首次搭載極氪全新研發的超級電混技術，極氪邁入增程賽道助力品牌規模提升。據公司官網發布的月度交付量，2024 年 8 月極氪品牌交付 1.8 萬臺，1-8 月交付 12.15 萬臺，要達成 2024 年極氪銷售 23萬臺銷量目標仍有較大壓力。從目前極氪披露的浩瀚智駕功能演進節奏時間表看，極氪智能駕駛功能釋放節奏晚于本土標桿約從目前

89、極氪披露的浩瀚智駕功能演進節奏時間表看，極氪智能駕駛功能釋放節奏晚于本土標桿約 1年左右。年左右。2024 年 9 月開啟城市領航通勤模式分批交付，年底全量開放；2024 年 10 月底開啟無圖城市領航功能公測（全國有導航就能開）；2025 年下半年開啟全場景車位到車位城市智駕（不限車位/道路/城市）的分批交付。圖表圖表38 極氪浩瀚智駕技術演進極氪浩瀚智駕技術演進 浩瀚智駕 1.0 2023 年 規則驅動規則驅動 浩瀚智駕 2.0 2024 年 場景驅動場景驅動 場景認識大模型與交互式規控大模型串聯、耦合 浩瀚智駕 3.0 2025 年-2026 年 知識驅動知識驅動 One model 端

90、到端 資料來源：極氪2025款新品發布會，平安證券研究所 5.5 小米汽車：資源雄厚、智駕發展速度較快 2023 年底小米汽車技術發布會上雷軍宣布智能電動車時代有五大核心技術，分別是：電驅、電池、大壓鑄、智能駕駛、智能座艙。雷軍認為：智駕是新勢力造車和傳統造車的分水嶺，智能駕駛只能全資百分之百自己干才能變成差異化的競爭點，智駕算法和底層架構還在不斷演進，大家現在都在做端到端的大模型，在這種技術快速演進的時代，如果只依靠供應商技術，難以跟上時代節奏。資源投入與組織調整資源投入與組織調整：據小米汽車在 2024 北京車展期間發布的信息：小米汽車智駕研發第一期總投資 47 億，團隊規模超過 1000

91、 人，投入測試車輛超過 200 臺。據 2024 年 4 月小米投資者大會，小米汽車智駕團隊年預算約 15 億。智駕功能落地進度：智駕功能落地進度：2024 年 9 月 19 日小米汽車公布小米 SU7 開啟 OTA1.3.0 版本升級，城市領航輔助功能在滿足智能駕駛安全里程后即可自動開啟，該功能更新可在北上廣深十城核心區域的主要道路使用。8 月底，小米汽車推出了“城市領航全國都能開先鋒體驗版”，這一版本打破了區域限制，實現了“全國都能開”。智駕車保有量方面，小米雷軍在多個場合表示 2023 年保障交付 12 萬臺，這意味著小米 SU7 上市即達成亮眼交付量，但美中不足的是小米 SU7 售價最

92、低車型可能存在車端算力不足從而導致后續智駕潛力不足的問題。圖表圖表39 小米汽車智能駕駛小米汽車智能駕駛 資料來源：2023年底小米汽車技術發布會，平安證券研究所 六、六、智駕邁入數據驅動階段的影響與趨勢展望智駕邁入數據驅動階段的影響與趨勢展望 對車主、車企、供應鏈等參與主體，智駕方案轉向數據驅動的端到端方向會給行業帶來較大影響。6.1 高階智駕擬人度+泛化性快速提升，智駕將成影響購車決策的關鍵因素 場景通過率、通行效率、擬人程度是評價智駕體驗的三個維度。場景通過率、通行效率、擬人程度是評價智駕體驗的三個維度。從用戶體驗角度，智駕經歷三個階段，智駕系統 1.0（可用階段）保障物理安全，智駕系統

93、 2.0（好用階段），即擬人化，提供心理安全，智駕系統 3.0（愛用階段）。在 2024 年 3 月電動汽車百人會論壇，地平線創始人余凱認為當前高速領航或已跨越了可用到了好用階段，但城區領航面對各種使用場景下的表現還不盡如人意，當下大部分城區 NOA 處于“可用”但不“好用”的階段。智駕將會成為影響購車者決策的重要因素，考慮到端到端上車后，累積城區智駕里程增加使得系統迭代速度加快(系統迭代以天計)，智駕系統場景適應性（有路就能開）、擬人程度、通行效率（接管次數降低）等維度的優化節奏加快，車主會開始逐步信任并樂于使用智駕系統，從而進入越用越好、越用越廣的正循環。圖表圖表40 高階智駕系統達到“好

94、用、愛用”需同時解決系統性能優化和場景泛化問題高階智駕系統達到“好用、愛用”需同時解決系統性能優化和場景泛化問題 資料來源：地平線，平安證券研究所 據理想汽車 2024 中期財報會議交流，理想汽車無圖城市 NOA 從 2024 年 7 月份開啟全量推送以來，城市 NOA 的日活躍度和行駛里程都明顯增加。潛在用戶來門店試駕 NOA 的比例翻倍增長，各車型的 AD Max 訂單占比都在提升，特別是 30 萬以上車型中 AD Max 訂單占比已經接近 70%。圖表圖表41 2023 年國內頭部廠商高階智駕選裝率趨勢年國內頭部廠商高階智駕選裝率趨勢 資料來源：2024電動汽車百人會極氪陳奇演講，平安證

95、券研究所 6.2 倒逼車企提高智駕版車型保有量，2025 年 20 萬以上新車有望標配高階智駕硬件 我們認為，智駕技術進化到數據驅動階段后，智駕版車型保有量將成決勝關鍵因素。特斯拉是目前全球智駕車隊規模領先的汽車品牌，其車端高階智駕硬件統一預埋，與傳統汽車品牌把智駕當作一種車輛配置的做法不同，由此確保每個特斯拉車主都可享受到 FSD 最新版智駕。蔚來是本土全系預埋高階智駕硬件的典型代表，據李斌在 2024 年 4 月 20 日蔚來智能汽車發布會發言，蔚來有 23 萬高階智駕車主，為本土智駕車隊規模最大的汽車品牌。蔚來新推出的樂道使用去激光雷達方案，樂道 L60 高階智駕硬件也是標配。據高工智能

96、汽車研究院數據，在高階 NOA（L2+）細分市場，2024 上半年新車合計標配交付 60.82 萬輛，前裝搭載率超過6%，理想/問界兩個品牌的交付貢獻超過 50%。據賽力斯劉宗成 2024 年 9 月在泰達汽車論壇演講：AITO 問界搭載了高階智駕的車已超過 25 萬臺，8 月份每天有 500 萬+里程的增加，用戶對智駕的推薦值高達 80%。2024 年 8 月余承東宣布鴻蒙智行旗下車型將全系標配華為 ADS 智駕，其中高階智駕方案現主要搭載于 30 萬元以上車型，30 萬以下車型主要搭載不帶激光雷達的 ADS SE 版。我們根據車企披露的交付數據估算，截至 2024 年 8 月底，華為 AD

97、S 高階智駕保有量約 32 萬臺，蔚來 NT2.0 平臺車型約31 萬臺，小鵬汽車高階智駕車型（G6P7G9X9）約 20 萬臺，估計理想汽車高階智駕車型保有量與蔚來相當。據 2024 年8 月各家的交付數據，目前鴻蒙智行、理想、蔚來搭載高階智駕硬件的車型估計在 2 萬臺以上，極氪在新車 7X推出后，高階智駕車月銷有望超 2 萬臺，長城汽車藍山智駕版月銷估計在五六千臺左右。從接下來這幾家車企的規劃看，鴻蒙智行將標配華為智駕方案，預計仍會保持智駕版保有量領先，蔚來和小鵬在去激光版高階智駕和價位更低新車的加持下，有望快速提升智駕車保有量。理想汽車當前 L 系列車型沒有標配高階智駕硬件，存在高階智駕

98、車銷售比例不可控的風險。領先企業引領行業智駕迭代節奏，一方面隨著累計里程增加智駕體驗越來越好，另一方面車端智駕 BOM 成本在快速下降，目前高階智駕已下沉至 15 萬級，我們預計 20 萬元以上車型標配高階智駕的時點越來越近，考慮到成本差異，我們判斷中短期內 20-30 萬區間智駕版車型以去激光雷達方案為主，30 萬元以上車型以帶激光雷達版本為主。2025 年 20 萬元以上新車有必要標配高階智駕硬件，以提高智駕版車型保有量。6.3 智駕研發組織面向端到端進行調整，車企內部研發資源聚焦，智駕方案選擇將快速收斂 特斯拉在智駕領域的技術方向被國內車企當作學習的范本，而技術路線的切換往往伴隨組織架構

99、的調整。特斯拉 FSD 團隊0%10%20%30%40%50%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月 人員規模在數百人，但數據積累和訓練算力領先。智駕研發邁向端到端使得車企研發組織架構改變，研發人員減少，代碼量大幅減少，數據及訓練變為核心競爭要素。當前，蔚小理及小米汽車進行了智駕團隊組織架構的調整，One model 端到端使得感知信息輸入到軌跡/控制輸出由一個深度神經網絡完成，這使得智駕組織架構不必按規則時代的感知決策歸控去劃分，端到端方案基于數據驅動，而非人海戰術。對于傳統車企來說，智駕方案選擇會快速收斂，以追趕領先企業的步伐，大型傳統車企集團存在整車多品牌、智能化多方案多選項的狀態，隨著領先企業高階智駕迭代節奏加快，智能化相關資源將被快速整合，以減少內部賽馬和重復研發，從而將研發資源快速聚焦。