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Mobileye公司研究：辅助驾驶芯片龙头，高阶智驾因机以发

Mobileye公司研究：辅助驾驶芯片龙头，高阶智驾因机以发

Mobileye 辅助驾驶 芯片龙头 高阶智驾 自动驾驶
智能化已经拉开了新能源汽车发展下半场的序幕，作为智能化的核心应用场景，全球智能驾驶解决方案市场将随着主机厂的技术进步和用户心智培育而迎来高速增长。智驾芯片和软件算法作为智能驾驶核心构成，正在逐渐成为产业链中的价值高地。作为辅助驾驶时代 ADAS 芯片领域的龙头厂商，Mobileye 的全球份额可观，也具有目前最完整的自动驾驶定义和产品布局，从基础行车到消费级自动驾驶再到 L4 级出行服务的业务均布有对应产品，预计公司业务将随行业的快速成长实现自然扩张。
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人工智能在自动驾驶研发中的应用

人工智能在自动驾驶研发中的应用

人工智能 自动驾驶
人工智能在自动驾驶研发中具有广泛且关键的应用，主要体现在以下方面： 环境感知： 目标检测与识别：利用计算机视觉技术和深度学习算法，准确识别各种目标，如行人、车辆、交通信号灯、交通标志等。通过大量的图像数据训练神经网络模型，使其能够快速准确地检测和分类不同的物体，为自动驾驶汽车提供周围环境的详细信息 。 路况分析：对道路状况进行分析，包括道路的类型（如高速公路、城市道路、乡村道路等）、路面的平整度、是否有障碍物、坑洼或积水等。例如，使用激光雷达扫描周围环境，生成点云数据，再通过算法分析点云的特征来判断路况。
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智能汽车行业专题报告：从小鹏、理想、蔚来布局，看自动驾驶发展趋势

智能汽车行业专题报告：从小鹏、理想、蔚来布局，看自动驾驶发展趋势

智能汽车 小鹏 理想 蔚来 自动驾驶
小鹏已量产国内首个端到端大模型，其采用分段式结构，包括神经网络 XNet、规控大模型 XPlanner 以及大语言模型 XBrain。通过全栈数据闭环实现数据处理、挖掘和解读，实车与仿真测试并重以加快迭代，且拥有充足云端算力储备。小鹏于 2024 年 7 月实现无限 XNGP 全量推送并达成 “全国都好用” 的第一阶段，计划在四季度实现 “门到门” 的第二阶段，最终于 2025 年实现用户 “爱用” 的升级，有望加速销量拐点到来。
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自动驾驶快递小车行业分析：千亿市场风起青萍之末
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自动驾驶快递小车行业分析：千亿市场风起青萍之末

自动驾驶 快递小车
自动驾驶快递小车行业正处于爆发前夜，随着技术日益成熟与成本逐步降低，这一领域正悄然孕育着千亿级市场的巨大潜力。它们作为智慧城市物流的重要组成部分，不仅能够有效缓解城市“最后一公里”配送难题，还通过提升配送效率与减少人力成本，为物流行业带来革命性变革。 风起青萍之末，自动驾驶快递小车行业的快速发展已引起广泛关注。政策扶持、技术革新、市场需求激增等多重因素正合力推动该行业加速前行。未来，随着技术的不断突破与商业模式的持续创新，自动驾驶快递小车有望成为连接线上线下、推动物流行业智能化升级的重要力量。
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知行汽车科技公司研究：自动驾驶出海先行者，业务优化与海外扩张实现高质量增长

知行汽车科技公司研究：自动驾驶出海先行者，业务优化与海外扩张实现高质量增长

知行汽车 自动驾驶 出海
知行汽车科技公司作为自动驾驶领域的出海先行者，凭借其在自动驾驶技术上的深厚积累与创新能力，率先在国际市场上崭露头角。公司不仅在国内市场建立了稳固的地位，更积极拓展海外市场，通过提供定制化的自动驾驶解决方案，满足全球不同国家和地区的需求。 为了实现高质量增长，知行汽车科技公司不断优化业务结构，提升技术研发效率与产品质量。公司聚焦于核心技术研发，加强与国际领先企业的合作与交流，推动自动驾驶技术的持续创新与迭代。同时，通过精细化管理与成本控制，确保业务运营的高效与盈利能力的提升。
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自动驾驶行业专题分析：政策与技术螺旋前进，高级别自动驾驶商业闭环雏形已现

自动驾驶行业专题分析：政策与技术螺旋前进，高级别自动驾驶商业闭环雏形已现

自动驾驶
当前，政策扶持与技术创新的双重驱动下，我国高级别自动驾驶的商业化步伐显著加快。随着“萝卜快跑”在武汉的订单激增，不仅再次点燃了公众对高级别自动驾驶的热情，也预示着以Robotaxi为核心的应用场景正迎来爆发式增长期。业界普遍认为，“车路云一体化”技术路径已成为推动自动驾驶行业发展的主流共识，尽管当前建设尚处于初级阶段，但伴随一系列相关政策的密集出台及地方项目的加速落地，这一领域的基础设施建设将迅速完善，为高级别自动驾驶技术的广泛应用奠定坚实基础，并有望开辟巨大的市场产值空间。
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自动驾驶线控底盘行业研究报告
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自动驾驶线控底盘行业研究报告

自动驾驶 线控底盘
一、行业概况 线控底盘技术作为自动驾驶的基石，近年来在汽车行业得到了快速发展。线控底盘通过电信号控制汽车底盘的执行机构，取消了传统底盘中机械、液压或气动连接的部分，极大地提升了车辆的控制精度和响应速度。随着电动汽车的兴起和智能化技术的飞速发展，线控底盘技术逐渐成为汽车行业的新宠。 二、市场格局 目前，线控底盘市场呈现出国内外厂商并存、竞争格局多变的态势。国外厂商如博世、大陆、采埃孚等在线控制动等领域具有领先地位，但国内厂商如伯特利、利氪、拓普集团等正在逐步实现国产替代，尤其在线控转向和线控悬架领域取得了重要进展。预计随着技术的成熟和成本降低，国产线控底盘产品的渗透率将逐步提升。
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车路云产业专题报告：车路云一体化引领我国新型基础设施建设，助力高级别自动驾驶落地

车路云产业专题报告：车路云一体化引领我国新型基础设施建设，助力高级别自动驾驶落地

车路云 自动驾驶 V2X
北京 99 亿项目公开招标，车路云一体化即将开启规模化试点建设。2024 年 5月 31 日，北京市车路云一体化新型基础设施建设项目发布招标公告，项目总投资额为 99.39 亿元，资金来源为政府投资和国有企业自筹资金，出资占比分别为70%和 30%。项目计划在通州区等 13 个区选取 2324 平方公里范围内约 6050 个道路路口开展建设。亦庄试点进入 4.0 阶段。 20 个应用试点城市名单公布，车路云新基建大幕开启。2024 年 7 月 3 日，工信部联合公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部发布通知，公布了 20 个智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，包括北京市、上海市、重庆市等。同时，多地已启动车路云示范项目的备案和招标流程，比如武汉市170 亿元车路云一体化重大示范项目获有关部门批准备案，福州、鄂尔多斯、沈阳、杭州等多个城市相关项目启动招标。
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L4自动驾驶专题报告：Robotaxi研究十问（整体框架篇）

L4自动驾驶专题报告：Robotaxi研究十问（整体框架篇）

L4 自动驾驶 Robotaxi
当前自动驾驶公司的商业化进程怎样？自动驾驶技术先探至L4，大规模商业化停留于L2，L2级辅助驾驶在商业化上已发展成熟，头部车企在此基础上发展高速及城市NOA等覆盖周边环境的自动驾驶，且已有部分公司技术达到L4级别。但大多车企仍不对外声称L3，而是以L2+/L2++等来强调自身产品功能的增强，以规避监管压力以及潜在的事故责任，L4及以上的自动驾驶，系统承担所有驾驶责任。 不同技术路线下的无人驾驶公司算法逻辑有何不同？自动驾驶技术的发展路径可分为渐进式和跃进式两类，两者算法逻辑不同，路线有收敛的趋势，汇集点为Robotaxi。渐进式主张从L1、L2、L3状态的人机共驾逐渐过渡到L4无人驾驶，在量产车上先搭载辅助驾驶并收集数据，利用不断扩大规模的高质量数据持续优化算法，逐步攻克自动驾驶各项核心环节（比如AVP功能），安全、模块化迭代、步步为营；代表厂商为特斯拉以及蔚小理类主机厂；跃进式直接以L4无人驾驶为目标进行研发，通过大规模车队获取路测数据直接来训练无人驾驶算法网络，Topline更高、中间不可控的问题比较多、算法架构起点更高，代表厂商以Waymo和百度类科技企业以及小马智行和文远知行类初创企业为主。
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中国商用车自动驾驶投资价值分析报告
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中国商用车自动驾驶投资价值分析报告

商用车 自动驾驶
根据《智能网联汽车技术路线图2.0》提出的商用车自动驾驶技术路线，预计2025年实现高速公路有条件自动驾驶与队列行驶。2030年实现城市道路与高速公路高度自动驾驶，2035年实现完全自动驾驶。从主要细分场景来看，封闭/半封闭的货运场景已经开始逐步迈向了量产落地的阶段，其特点在于场景的复杂度较低，并且对于人工替代需求的意愿较高。除了技术和商业化的逐步成熟外，资本市场对商用车自动驾驶的发展给予了肯定，2022年1-11月累计融资总金额为90.9亿元，累计投融资事件数为22起，投资热度依旧不降。
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通信行业汽车自动驾驶专题报告：单车智能与车路云共发展，通信板块大有可为

通信行业汽车自动驾驶专题报告：单车智能与车路云共发展，通信板块大有可为

通信 汽车 自动驾驶 单车智能 车路云
AI 技术的迭代，推动自动驾驶向前发展。2021 年，特斯拉在 AI Day活动上展示了 BEV + Transformer 架构的自动驾驶模型，其部分底层原理与我们熟知的 ChatGPT 等大语言模型相通。BEV 和 Transformer可以充分利用 BEV 提供的丰富空间环境信息和 Transformer 的多源异构数据建模能力，实现更精确的环境感知、更长远的运动规划和更全局化的决策。值得注意的是，自动驾驶模型依赖大规模训练算力支持。特斯拉持续投入算力，根据其官方推特，特斯拉预计 2024 年底拥有 100 exaFLOPS 的总算力以训练、调优 FSD。算力是大模型发展的主旋律，光模块是算力的底座，AI 训练网络中的 GPU 通信流量大幅提升推动了算力网络基础设施的建设，带动高速光模块的需求不断攀升。
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汽车传感器清洗行业专题报告：L4级自动驾驶渐近，传感器清洗有望迈入标配化

汽车传感器清洗行业专题报告：L4级自动驾驶渐近，传感器清洗有望迈入标配化

汽车 传感器 清洗 L4 自动驾驶
L4 级自动驾驶渐近，推升传感器清洗市场需求。伴随汽车自动驾驶等级提升，单车传感器用量更多，传感器清洗的需求将会更旺盛。在中央及地方自动驾驶相关政策不断推动下，以 Robotaxi 为代表的 L4 级自动驾驶车辆登场，将推升传感器清洗市场需求。根据不同的清洗介质，ADAS 传感器清洗产品分为三种：1）液态清洗：清洗介质为液体，技术成熟但存在清洗液结冻等问题。2）气态清洗：清洗介质为气体，可有效驱虫和清洗行驶中的灰尘，但清洁力度不足以清洗顽固污渍。3）液-气混合清洁：清洗介质为气体和液体，清洁效果较好但产品成本相对较高。
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