智能駕駛行業(yè)研究：特斯拉FSD爆發(fā)前夜國內(nèi)智駕產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展

智能駕駛行業(yè)研究：特斯拉FSD爆發(fā)前夜，國內(nèi)智駕產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展特斯拉特斯拉智能駕駛發(fā)展10年不斷升級2013年開始研發(fā)自動駕駛系統(tǒng)（Autopilotsystem）。次年2014年推出HW1.0，后續(xù)約2-4年更新一次（14年HW1.0，16年HW2.0，19年HW3.0，23年HW4.0）。2022年11月，F(xiàn)SDBeta已向所有購買該選項的北美車主開放。BEV：攝像頭圖像（2D）→BEV空間（3D）BEV：BEV為鳥瞰圖，是不同視角的攝像頭捕捉的圖像統(tǒng)一投射到同一個BEV空間，形成鳥瞰圖。為什么需要：和傳統(tǒng)的圖像空間感知相比，BEV感知可以將多個傳感器采集到的數(shù)據(jù)輸入到統(tǒng)一的空間進行處理，有效解決了2D圖像視角的遮擋問題、避免了誤差疊加，也使得時間融合更容易形成4D空間。同時，感知和預(yù)測在同一個空間進行，可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速迭代數(shù)據(jù)，實現(xiàn)端到端的優(yōu)化。Transformer：將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到矢量空間Transformer是一種基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以更好地實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)至BEV視角的轉(zhuǎn)化。特斯拉先在BEV空間層中初始化特征，再通過多層的Transformer和2D圖像特征進行交互融合，迭代處理后最終得到BEV特征。OccupancyNetwork：估計位置占據(jù)情況，提高行駛準確度OccupancyNetwork：占用網(wǎng)絡(luò)是一種不同的算法，基于機器人思想，稱為占用網(wǎng)格映射。它將世界劃分為一個網(wǎng)格單元，然后定義哪個單元被占用，哪個是空閑的。占用網(wǎng)絡(luò)的理念是獲得體積占用，它是3D的。為什么需要：更好的表達來描述長尾障礙物，完整估計3D空間里每一個位置的占據(jù)情況（occupancy）、語義（semantic）和運動情況（flow）。1.利用RegNet和BiFPN從多相機獲取特征。2.模型通過帶3D空間位置的SpatialQuery對2D圖像特征進行基于attention的多相機融合。3.模型根據(jù)已知的自車位置和姿態(tài)變化進行時序融合，將3D特征空間進行拼接。4.基于Deconvolution的解碼器解碼出每個3D空間位置的占據(jù)情況（occupancy）、語義（semantic）和運動情況（flow）。數(shù)據(jù)標(biāo)注：人機結(jié)合，效率持續(xù)攀升數(shù)據(jù)量大幅增長和視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加復(fù)雜，特斯拉的標(biāo)注對象從2D圖像轉(zhuǎn)變?yōu)?D對象（3D空間+時間），特斯拉為此開發(fā)了自動標(biāo)注系統(tǒng)，進行人機結(jié)合標(biāo)注，數(shù)據(jù)標(biāo)注效率持續(xù)攀升。仿真訓(xùn)練：加強對長尾問題的處理能力仿真訓(xùn)練在軟件環(huán)境中設(shè)計模擬不同的駕駛場景，提供更豐富的路面情形供自動駕駛模型學(xué)習(xí)，加強對長尾問題的處理能力。2021年AIDay上，特斯拉披露已繪制2000+公里的道路環(huán)境，通過仿真獲得3.71億張圖片及4.8億個標(biāo)注，且已實際應(yīng)用在車端模型中。特斯拉優(yōu)勢從何而來？——數(shù)據(jù)、算法、算力全面領(lǐng)先構(gòu)筑優(yōu)勢1）行駛距離遠：截至23年6月，F(xiàn)SDBeta行駛距離超過3億英里。2）銷售車輛多：2022年交付超過130萬輛，預(yù)計2023年交付約180萬輛。3）影子模式增加數(shù)據(jù)：影子模式支持量產(chǎn)車上運行并采集數(shù)據(jù)，等同于將賣出的每一輛車都化身為“數(shù)采車”，充分發(fā)揮量產(chǎn)車覆蓋場景廣、成本低的優(yōu)勢。特斯拉自動駕駛性能體現(xiàn)：駕駛準確度高且持續(xù)提升特斯拉自動駕駛行駛準確度高：1）特斯拉Autopilot對比人工駕駛可以更長時間保持在道路中心；2）行駛準確度從2021年的不到90%提升至2022年的超過95%（2022TeslaAIDay數(shù)據(jù)）。特斯拉自動駕駛系統(tǒng)安全性較高特斯拉安全性高：1）特斯拉ModelY、S車型在歐洲NCAP安全性輔助評級得分最高；2）根據(jù)特斯拉2023年投資者日數(shù)據(jù)，特斯拉（FSDBeta版）每行駛3.2百萬英里發(fā)生一例撞擊，美國平均水平為每0.5百萬英里發(fā)生一例撞擊；3）使用Autopilot的特斯拉車輛發(fā)生一起碰撞事故的行駛距離比沒使用Autopilot的特斯拉車輛和美國平均水平都高，且差距在持續(xù)拉大。FSD降價有望刺激北美FSD滲透率提升降價→刺激北美FSD滲透率提升：隨著FSD購買價格增加，北美FSD滲透率逐步回落，2023年9月FSD購買價格從15000美元降低至12000美元，有望刺激北美FSD滲透率提升。FSDV12加速推出→FSD有望迎來爆發(fā)時刻FSDV12版本有望實現(xiàn)“端到端”自動駕駛：2023年5月馬斯克在推特上表示FSDV12將會是“端到端”（end-toend）自動駕駛?！岸说蕉恕奔軜?gòu)是在一個AI大模型實現(xiàn)多個任務(wù)，在模型中輸入圖像后，直接輸出轉(zhuǎn)向、剎車、加速等控制指令。FSDV12加速推出：2023年8月馬斯克在推特上發(fā)布了直播駕駛FSDV12的視頻，同時“城市街道的自動駕駛”（autosteeroncitystreets）不再被特斯拉列為“即將推出”的清單（過去4年一直都在“即將推出的清單上”），F(xiàn)SDV12有望加速推出。歐盟法規(guī)加速推進，F(xiàn)SD有望在2024年落地歐洲FSDBeta目前僅北美開放，歐盟法規(guī)加速推進：根據(jù)notateslaapp消息，F(xiàn)SD進入歐洲需要歐盟通過《聯(lián)合國歐洲經(jīng)濟委員會(UNECE)關(guān)于駕駛員控制輔助系統(tǒng)(DCAS)的規(guī)定》，目前該草案正加速推進，這將有助于加快特斯拉FSDBeta在歐洲的上市。根據(jù)notateslaapp報道，F(xiàn)SDBeta最早將于2024年1月在歐洲上線。國內(nèi)HUAWEIADS2.0算法升級：擺脫高精地圖依賴ADS2.0算法升級：ADS1.0通過融合感知BEV架構(gòu)實現(xiàn)“看得清”，ADS2.0最重大的變化是“有圖無圖都能開”，擺脫高精地圖的依賴，通過推理實現(xiàn)像真正司機一樣看路識路。為什么要擺脫高精地圖的依賴？——1）成本非常高；2）高精地圖更新慢，幾個月才更新一次。HUAWEIADS2.0算法升級：GOD網(wǎng)絡(luò)識別“白名單”外障礙物GOD網(wǎng)絡(luò)可以識別白名單外障礙物：除了打過標(biāo)簽和訓(xùn)練過的“白名單”障礙物，對于沒有訓(xùn)練過（不在白名單之內(nèi)）的異形障礙物，GOD網(wǎng)絡(luò)也可以做到有效識別，減少了長尾風(fēng)險。智駕功能用戶接受度較高，2023年新車型銷量亮眼小鵬汽車中國市場年度銷量持續(xù)提升，2020年銷量突破10萬。截至2021年7月31日，P7的xpilot2.5、xpilot3.0累計交付占比為97%。截至2022年8月底，高速NGP里程滲透率62.5%。根據(jù)2024款G9發(fā)布會上數(shù)據(jù)，城市NGP周度使用率82%，XNGP周用戶使用率94.6%，城市NGP里程滲透率62%。配備XPILOT3.0的P7擁有高速NGP等智駕功能，一經(jīng)推出便大受歡迎，是首個突破十萬量產(chǎn)的純電新勢力車型。此后小鵬又推出多款新車型，并不