一、AI技术推动汽车智能化发展,主要体现在自动驾驶和智能座舱两方面。国标《汽车驾驶自动化分级》的实施促进自动驾驶逐步落地,座舱智能化程度持续提升。AI技术是自动驾驶模块化系统和端到端系统的关键,其中BEV、认知、NLP等AI大模型技术将助推汽车智能化达到新高度。2023年,已有多家厂商基于BEV大模型的自动辅助导航驾驶NOA系统量产,新摩卡DHT-PHEV将搭载认知大模型,吉利银河L7、问界M9等车型将搭载NLP语言大模型。
二、AI大模型在智能汽车的应用需满足数据、模型、算力的三重要求。海量训练数据是AI大模型的应用前提,特斯拉、百度Apollo等企业已积累大量智能驾驶数据。AI大模型应用为时尚短,自动驾驶领域模型架构仍在探索中,目前主要应用于NLP和CV领域,以Transformer架构为主。自动驾驶AI大模型的算力建设主要分为自建智算中心、部分环节合作和解决方案合作三种模式。数据标注、仿真和感知是AI大模型在自动驾驶领域的应用方向,NLP大模型助力人车交互,加速座舱智能化,CV大模型助力数据标注、仿真和感知,多模态大模型逐步在自动驾驶和智能座舱中应用。
三、AI大模型带来感知层、决策层和人车交互的变化。自动驾驶感知层:大模型提升传感硬件的复杂度和精度,纯视觉方案和多模态方案是感知算法的两个方向,两种方案均需要多个摄像头进行视觉传感。自动驾驶决策层:基于学习的决策规划算法走向主流,AI认知大模型已开始落地,例如毫末DriveGPT。人车交互领域:语言大模型落地在即,NLP语言大模型主要将应用于智能座舱的语音交互系统,实现对话式交互、逻辑推理、策略规划和知识问答等功能。
四、投资建议:AI大模型在自动驾驶领域的应用将催生海量计算和数据传输需求,云端和车端算力硬件行业有望受益;感知大模型的应用带动传感器硬件需求,车载摄像头、4D毫米波雷达、高线束固态激光雷达是关键传感器部件;同时,多模态大模型和NLP大模型将推升智能座舱的发展,相关公司也有望从中受益。建议关注韦尔股份、舜宇光学科技、晶晨股份等公司。