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天天亮點!華泰證券:AI大模型如何加速無人駕駛發展?

2023-06-13 14:19:50 智通財經

(原標題:華泰證券:AI大模型如何加速無人駕駛發展?)


(資料圖)

智通財經APP獲悉,華泰證券發布研究報告稱,“無人駕駛”是最早被提出的人工智能應用場景之一,谷歌,蘋果,特斯拉,百度等海內外科技巨頭從2016開始就積極布局。以ChatGPT和SAM為代表的大模型的出現,將要改變智能駕駛在內所有行業的工作范式。該行認為大模型提升數據采集、數據標注的效率,同時提升感知準確度,影子模型學習人類駕駛習慣。關注相關產業鏈環節:1)芯片;2)域控制器及解決方案;3)激光雷達;4)4D毫米波。

華泰證券主要觀點如下:

“無人駕駛”看上去很美,但一直很難落地

“無人駕駛”是最早被提出的人工智能應用場景之一,谷歌,蘋果,特斯拉,百度等海內外科技巨頭從2016開始就積極布局,但直到現在一直還很難實現大規模商用落地。該行認為,1)多維度數據的獲取和標注成本高,2)對小概率事件的決策準確度和人類還存在較大差距,3)事故時法律權責歸屬不明確,是制約其發展的一部分問題。該行認為,以ChatGPT和SAM為代表的大模型的出現,將要改變智能駕駛在內所有行業的工作范式,該行從數據,算法,算力等角度初步探討其中一些發展機會。

數據:大模型提升數據采集、數據標注的效率

海量的數據是智能駕駛/無人駕駛的基礎。通過這幾年發展,現在一臺L2+級別智能電動車通常能夠采集多10+顆攝像頭,1-2顆激光雷達,3-5顆毫米波雷達的多維度數據,數據經過標注之后,用于訓練模型。大模型的出現,首先能夠1)構建虛擬場景人工生成數據,補充現實中難以獲得/數據量不足的情形。特斯拉FSD的虛擬仿真,英偉達的Omniverse都是其中的代表。2)數據標注是非常費時費人的工作,以Meta的SAM為代表的圖像分割大模型的出現可大幅降低數據標注的成本。

算法:大模型提升感知準確度,影子模型學習人類駕駛習慣

智能駕駛算法主要包括1)感知(識別道路和道路上物體),2)預測(預測周圍車輛和行人的行為),3)決策(控制車輛速度方向等行動)。特斯拉、新勢力等主要企業從幾年前開始采用基于Transformer的大模型等新技術,1)提高道路、物體的識別精準度;2)學習人類的駕駛習慣(影子模式),3)縮短決策所需要的時間,從而訓練模型更加“擬人”。

智能駕駛產業鏈:國產替代趨勢顯著

受益于智能駕駛本土化的客觀需求、產業鏈各環節國內供應商產品性能的提升與下游自主品牌的崛起,零部件國產替代趨勢顯著。

1)芯片:國內玩家地平線、黑芝麻等與海外大廠的差距逐漸縮小,本土化服務能力更強。

2)域控制器及解決方案:國內玩家德賽西威、經緯恒潤、縱目科技、知行科技等均已規模化上車,技術成熟度不斷提升。

3)激光雷達:國產供應商禾賽、圖達通、速騰等在量產節奏更快。

4)4D毫米波:國內玩家有行易道、森思泰克等雷達廠商以及加特蘭(MMIC芯片)等芯片公司。5)高速連接器:羅森伯格技術積淀深厚,電連技術、瑞可達等加速追趕。

風險提示:智能駕駛滲透率不及預期;新產品迭代速度不及預期。本研報中涉及到未上市公司或未覆蓋個股內容,均系對其客觀公開信息的整理,并不代表本研究團隊對該公司、該股票的推薦或覆蓋。

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