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特斯拉引领，BEV+transformer 成自动驾驶新范式自动驾驶进入大模型时代。感知端，BEV+Transformer 推动自动驾驶迈向普及。国内早期自动驾驶方案采用激光雷达+高精度地图为主，2021 年特斯拉在AI Day 上第一次将BEV+Transformer 的算法形式引入到自动驾驶，开启了以大模型视觉算法为主的自动驾驶新时代。截止到2022Q4，特斯拉北美地区FSD订阅用户数量大约为40 万人，截止2023Q2，FSD 累计里程数已突破3 亿英里，较2023Q1 的1.5 亿英里翻倍。特斯拉发布BEV+Transformer 算法以来，行业广泛认可，国内诸多玩家积极跟进，包括华为、地平线、理想汽车、小鹏汽车等主要玩家都在积极布局，分别推出自己的大模型算法。BEV+Transformer、占用网络等分别在地平线征程5 芯片、华为ADS2.0 智能驾驶系统、理想智能驾驶AD Pro/AD Max 版本，小鹏全栈自研XNGP 智能驾驶系统上均有所体现。

我们认为，当前汽车智能化已进入发展新阶段，L3 级自动驾驶的奇点即将来临，国内智能驾驶产业链将迎来加速落地。

小鹏：国内智驾驶领军企业，三步走实现全场景辅助驾驶小鹏是国内智能驾驶领域领军企业，2021、2022 年公司分别推出高速NGP、城市NGP 功能。2023-2024 年公司有望实现XNGP，2025 年起公司将向无人驾驶迈进。小鹏通过自研BEV 感知网络XNet，提供更强的环视感知能力，以纯视觉方案成为行业内率先降低对高精地图的依赖的车企之一。XNet 系小鹏实现量产的BEV 感知技术架构，也是XNGP 辅助驾驶系统的核心技术模块。XNet 通过将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，输出BEV 视角下的动态目标物的4D 信息（如车辆速度、运动预测等）和静态目标物的3D 信息（如车道线位置等），利用神经网络实现端到端数据驱动算法迭代，大大提升车辆的智能辅助驾驶能力，尤其是面对城市复杂场景时的环境感知、动态物体运动轨迹预判、决策、执行等能力，为XNGP 技术的落地奠定坚实基础。

理想：国内新势力龙头，积极推动城市NOA 落地2023 年4 月18 日，理想发布“双能战略”（在“智能”和“电能”方面全面发力），其中“智能”方面将推出全新辅助驾驶系统AD Max 3.0。AD Max 3.0 从技术上完美解决对物理世界的还原和对交通参与者的行为预测，使智能驾驶车辆能够像人一样感知、规划、决策，实现静态BEV 道路结构还原、动态BEV交通参与者还原、Occupancy 道路占用的物理世界还原、预测模型与实时规划等功能，并使用NeRF 技术增强Occupancy 网络算法使之实现更高的精度和细节。因此，AD Max 3.0 有望推动理想城市NOA 功能加速落地，进而逐步实现全场景NOA 功能。

受益标的：德赛西威、经纬恒润、中科创达、华阳集团、北京君正、美格智能、晶晨股份、均胜电子、小鹏汽车-w、理想汽车-w

风险提示：技术发展进度不及预期、市场需求不及预期。

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