智能汽车系列深度（十六）：算法进阶：自动驾驶迎来端到端时代

中小盘策略专题总结

特斯拉FSD与Robotaxi的进展

• FSD V12.3发布：特斯拉推出了FSD V12.3版本，驾驶体验得到了显著提升，包括复杂的场景处理能力增强、驾驶体验的平滑性和拟人化程度提高。此版本将向北美所有车主免费试用30天。
• Robotaxi功能计划：马斯克宣布将在2024年8月8日推出Robotaxi功能，这标志着自动驾驶即将引发汽车商业模式的根本变革。
• 端到端算法：特斯拉正在加速投入算力和数据领域，以支持其端到端算法的发展。预计到2024年底，总投入将达到100亿美元，旨在突破算力规模的极限。

端到端算法的优势与挑战

• 融合驾驶行为：端到端算法通过整体化的神经网络将感知信息转化为轨迹或控制信号，实现了驾驶行为的“融会贯通”。
• 优势与挑战并存：虽然端到端算法具有信息无损传递、面向全局优化、驾驶行为拟人化、数据驱动等优势，但也面临可解释性差和落地难度大的问题。
• 三大落地形式：
  • 显式端到端：将多个神经网络组合成一个整体。
  • 隐式端到端：通过多模态基础模型与自动驾驶相结合。
  • 大语言模型+自动驾驶：结合语言理解和自动驾驶功能。

算法、算力、数据升级

• 算法层面：从传统模块化算法向端到端算法过渡，最终可能与大语言模型结合，形成自动驾驶的“系统一”和“系统二”。
• 数据层面：端到端算法的需求增长，依赖于实车采集与合成数据的双重支持。
• 算力层面：云端算力需求增加，加速模型迭代。

国内玩家布局

• 华为、小鹏、蔚来、元戎启行、地平线、商汤绝影等企业正积极推进端到端算法的研发，同时加强数据和算力的投入，优化功能体验，加速行业整体发展。

推荐及受益标的

• 推荐标的：长安汽车、比亚迪、长城汽车、德赛西威、经纬恒润-W、均胜电子、华阳集团、美格智能、华测导航。
• 受益标的：小鹏汽车-W、理想汽车-W、蔚来-SW、中科创达等。

风险提示

• 技术进步与市场需求：技术进步不足或市场需求下降可能导致自动驾驶的商业化进程受阻。
• 重大事故影响：任何重大事故都可能迅速降低消费者对自动驾驶技术的接受度。

结语

本报告聚焦于特斯拉FSD的最新进展及其对自动驾驶行业的启示，探讨了端到端算法的兴起及其带来的技术革命，分析了算法、算力、数据全面升级的趋势，并介绍了国内主要玩家的布局情况。报告最后提出了推荐与受益标的，并指出了行业可能面临的风险。