自动驾驶 第3页

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2024自动驾驶行业研究报告：”端到端“渐行渐近

2024自动驾驶行业研究报告：”端到端“渐行渐近

自动驾驶
国内汽车工业在电动化和智能化领域的迅猛发展，正在重塑消费者的购车偏好，消费者对于自动驾驶技术、智能座舱等高端智能化功能的兴趣日益浓厚。 超半数的汽车消费者将智能化水平作为购车时的关键考量因素，他们追求更先进的自动驾驶体验、更智能的座舱环境以及更个性化的驾驶乐趣。 智能化在购车决策中的重要性日益凸显，这也促使众多汽车制造商加快了智能化技术的研发和工程投入；继续航里程和用车成本之后，智能化已成为新能源汽车竞争的主要领域，未能跟上智能化步伐的汽车品牌可能会逐渐失去市场竞争力。
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特斯拉Robotaxi日发布会前瞻：厉兵秣马，蓄势待发

特斯拉Robotaxi日发布会前瞻：厉兵秣马，蓄势待发

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美国与中国均已处于Robotaxi推进的0-1突破阶段，国内有望后来者居上：美国与中国均处于全球Robotaxi推进的领先位置。与美国相比，中国Robotax商业化推进，1）起步相对较晚，但步入商业化运营速度相对较快；2）政策从中央至地方双重驱动，地域覆盖范围更广；3）预计合作/合资或为国内Robotaxi运营主流；4）麦肯锡预计2030年国内基于自动驾驶的出行服务创收将达2,600亿美元（渗透率达10+% vs. 我们预计当前仅约0.2%-0.3%）。
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智能汽车专题报告：算法进阶，自动驾驶迎来端到端时代

智能汽车专题报告：算法进阶，自动驾驶迎来端到端时代

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探求驾驶本质，人类驾驶是“本能反应”和“逻辑思维”的结合。人类的思考方式包含倾向于本能化的“快系统”和倾向于逻辑化的“慢系统”，驾驶行为也是一样，简单的驾驶行为可由快系统完成，复杂或者稀缺的长尾场景则需要调用慢系统通过人类此前积累的世界常识来处理。对自动驾驶而言，快慢系统结合为彻底解决无人驾驶提供思路。 算法、算力、数据全面升级推动自驾落地。算法端，前期传统模块化算法和端到端算法有望并行运转，平稳过渡到端到端为主；远期大语言模型有望和端到端结合，形成自动驾驶的“系统一”和“系统二”；最终强大的通用人工智能有望彻底实现自动驾驶。数据端，端到端算法对数据的“量”和“质”的需求激增，实车采集和合成数据共同为算法提供“养料”。算力端，云端算力需求进一步提升，推动模型迅速迭代。
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