AI大模型强势赋能，自动驾驶L3+级别再迎新机遇

文/科技说说

自动驾驶赛道的发展逻辑，在悄然发生变化。其中最为明显的一点是，资本市场、企业都趋于理性，商业化落地成为自动驾驶下半场的竞争关键。如何为自动驾驶领域注入一针“强心剂”，打通商业化落地路径，已势在必行。在这样的大环境下，自动驾驶迈向全新维度成为必然。

今年6月，工信部领导强调要启动智能网联汽车准入和上路通行试点，组织开展城市级“车路云一体化”示范应用，支持有条件的自动驾驶，这里面讲的是L3级，及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。

在利好政策亮相的同时，自动驾驶也迎来真正蜕变的良机——AI大模型可强势赋能。可以预见的是，政策与AI大模型的双重共振，将推动自动驾驶的智能化、商业化进程。自动驾驶领域的互联网企业、造车新势力、智能硬件厂商等将为之受益，开启一段全新征程。

AI大模型赋能：L3级为重要分水岭

自动驾驶，本身的定义无需多言。

自动驾驶最被关注的重要属性，是能够将驾驶员从繁琐的驾驶操作中解放出来，成为汽车智能化的核心环节。于是，自动驾驶技术成为汽车产业发展新变量，主机厂、互联网企业以及科技公司等纷纷抢滩这一赛道。

而作为一项前沿科技，其在技术层面分为多个等级主要是从L0~L5。其中，从L3级开始，驾驶主角由驾驶员操作转换为车辆自主驾驶。由此，L3级成为自动驾驶技术应用的重要分水岭。

在过去数年间，国内自动驾驶行业发展势头不错，基本处于全球领先水平的行列中。但必须要看到的是，受限于硬件性能、成本、技术积累等多种因素，过去数年间市场规模量产的车型搭载的自动驾驶系统仍处于L2+级。

但随着时间的推移，受益于硬件平台和软件算法迅速成熟、成本进一步下降，量产乘用车搭载的自动驾驶系统等级正在加速向L3+过渡。据共研产业研究院发布的数据显示，预计2023年在售新车L3的渗透率将达到20%。

这也意味着，自动驾驶的商业化模式愈发走得通。而纵览自动驾驶发展的整个进程，与AI技术高度相关。据Gartner新兴技术成熟度曲线，2018年以前，受益于深度学习技术在图像识别等感知领域的应用，自动驾驶开启产业化进程。但由于受成本和法规限制，彼时高级别自动驾驶的商业化落地遭遇瓶颈。

经过三四年技术积累，感知和决策算法等核心技术的突破提高了AI模型鲁棒性、系统冗余性和测试完善性，助力自动驾驶加快商业落地。随之而来的，是高级别自动驾驶迎来新的发展机遇。

而在当下，AI大模型的强势赋能，更是给自动驾驶带来无限可能。

比如，特斯拉借助AI大模型推出全新感知方案，有效降低成本。随着AI大模型技术的发展，特斯拉率先采用了基于TransFormer大模型的BEV+占用网络感知算法，提升了环境建模的效率，成为目前主流车企下一代智能化的主要架构。通过这套感知架构能够减少对于激光雷达等高成本传感器的依赖，有效降低系统成本，减轻车企及消费者的负担。

此外，算法是决定自动驾驶车辆感知能力的核心要素。而随着自动驾驶向更高等级迈进，城市NGP落地在即，AI大模型的应用驱动自动驾驶算法具备更强的泛化能力。城市场景具有高频+刚需特征，城市领航系统的成熟应用可使得驾驶体验拥有质的提升。

能够看出，城市领航辅助驾驶的落地需求对自动驾驶模型的泛化能力提出更高的要求。考虑到商业化落地的成本约束，应用AI大模型提高泛化能力+降低/控制车端硬件成本是自动驾驶算法演变的核心脉络。

值得注意的是，AI大模型应用于自动驾驶中的前置条件，包括具备相当数量的里程数据、具备相当算力的云端训练平台等。针对这些硬性条件，许多企业都已经做好充分准备。

比如在云端训练平台方面，特斯拉AI计算中心Dojo总计使用了1.4万个英伟达的GPU来训练AI模型，网络训练速度提升30%。身为造车新势力一员的小鹏，则与阿里联合出资打造自动驾驶AI智算中心“扶摇”。该中心具备60亿亿次浮点运算能力（60000TFLOPs），可将自动驾驶算法的模型训练时间提速170倍，并且未来还具备10~100倍的算力提升空间。

可以预见的是，面对L3级这一重要分水岭，众多企业将以AI大模型进行强势赋能。只要跨越这一分水岭，自动驾驶的未来会是一片光明。

收获果实的时刻：玩家终于看到曙光

在自动驾驶领域深耕细作很长时间后，玩家们终于迎来收获果实的时刻。

自动驾驶领域市场参与者众多，包括传统车企、造车新势力、 互联网/科技公司、智能硬件企业等。各类玩家结合自身定位和能力优势，呈现出不同的发展思路。而且在竞争的同时，也都无形中推动自动驾驶行业蒙眼狂奔。如今，伴随AI大模型注入全新动力，它们终于看到曙光。

从行业走势看，L3级别自动驾驶渐行渐近，智能化带来车企格局变化，硬件增量带来供应链机会。尤其是国内L3级自动驾驶落地具备里程碑意义，加速本轮AI创新在汽车端的应用，带动产业链新的机会。

在车企方面，具备以下特征的车企有望从中收益。一、小鹏汽车、特斯拉等智能化有先发优势且新车周期有所改善；二、理想汽车、比亚迪等电动化头部优势建立且加速智能化；三、赛力斯/江淮汽车等华为合作伙伴智能技术储备好且下半年有望新车加速。

比如在6月29日，小鹏汽车旗下全新车型小鹏G6正式上市，这款新车的最大特性之一，在于搭载了行业唯一量产的高阶智能辅助驾驶系统XNGP，城市NGP效率已接近人类司机90%的水平，高速NGP更是媲美老司机，代表了当前行业最高水平的高阶智能辅助驾驶能力。而且随着G6上市，小鹏汽车还同步发布“AI代驾”模式，计划在2023年四季度向所有XNGP车主推出。截至6月30日下午收盘，小鹏股价为50.00元/股，当天涨幅达10.38%，可见资本市场的看好。

在智能硬件厂商方面，L3级自动驾驶推动智能硬件渗透率提升，降本因素推动纯视觉方案成为主流，大算力域控制器+冗余执行单元+AI算法环节有望充分受益。德赛西威、经纬恒润、伯特利、亚太股份、耐世特、均胜电子、中科创达、光庭信息、科博达等，有可能从中受益。

在互联网企业方面，百度仍是自动驾驶领域的领头羊之一。百度Apollo自动驾驶测试和运营总里程已经超过5700万公里，并且每天以10万公里速度增长，从未发生过由于自动驾驶造成人员伤亡的重大安全事故。截至2023年一季度，百度旗下自动驾驶出行服务平台萝卜快跑总订单量已超过200万。

而且在今年6月，百度旗下自动驾驶出行服务平台萝卜快跑获得由深圳市坪山区颁发的首批智能网联汽车无人商业化试点通知书，可在深圳市坪山区开展L4级无人驾驶商业化收费运营。此前，萝卜快跑全无人自动驾驶运营服务已在北京、武汉、重庆三城落地。

在方案提供商方面，地平线、蘑菇车联、轻舟智航、智行科技等发展迅猛。以地平线为例，是行业领先的高效能智能驾驶计算方案提供商。其采用开放的合作模式，向行业合作伙伴提供底层芯片和芯片开发软件平台，帮助合作伙伴快速建立具有竞争力的自动驾驶软硬件系统。

至于蘑菇车联，则是自动驾驶全栈技术与运营服务提供商，率先落地 “车路云一体化”方案。其采取“单车智能+车路协同”技术路线，以系统性思维打造“车路云一体化”自动驾驶方案，实现技术与数据闭环，在自动驾驶行业竞争中形成先发优势。

可以看到的是，自动驾驶行业的玩家“各显神通”，牢牢基于自身的差异化优势，为整个行业的前行带来充足动能。成熟的商业模式也清晰可见，商业化指日可待。当高级别自动驾驶系统成为中端价位车型的标配时，整个汽车行业的形势将随之发生巨大变化，全球汽车行业产业链也将发生重大变革。