智能驾驶 狼终于来了
智能驾驶这个概念提出少说也有10来年，过往的繁复历史依旧不赘述，重要的是思考当下发生了什么，未来会发生什么，有哪些重要的变化即将出现。
这几年科技产业出现了最重要的几个变量，从特斯拉推动的汽车电力化，到智能化，再到算法模型的突破，算力芯片的提升，再到AI爆发，种种科技的快速提升驱动着智能驾驶的全面到来，而这会是伟大科技变革时代下的重要里程碑。
首先我们了解智能驾驶自动驾驶的核心定义，在目前广泛定义下分了6个等级，熟悉汽车相关都应该很清晰，也不一一展开，下面这3张图是我找到比较清晰的说明这个6个等级概念。
从L0-L5，最核心的和最关键的变化点，是在L3级别，从L3开始，驾驶操作和周边监控都是由系统自动完成，驾驶员只需要在紧急动态下做好接管处理即可；所以L3级别驾驶的主角已经切换为车辆自动驾驶系统，实现了人类驾驶员到AI驾驶员的飞跃。L3的目前定义其实有一定模糊性，有条件的自动驾驶，那这个有条件是什么范围，如何界定都没准，目前各地出了不少意见稿但是目前没有明确的L3级别的法规，23年很多厂家拿到也只是测试牌照，因此，到目前为止，我国没有能正式L3级别的量产车，没有L3级别的车，没有L3级别的车，原因是法规定义都没有正式出来，即使你实力可能到更高的L4，也没办法在目前说是L3。没有法规标准，也就是因为没有准确标准，有不少车也吹自己能达到硬蹭，或许到今年L3标准一出来，是骡子是马，很快就能浮出水面，那个时候将会是场面盛大的舆论时刻。
这里再补一句L3的一些试点通知下的描述定义，这样有利于推演后面的逻辑。L3的系统的使用是有条件的，一个是ODD 设计运行条件 ，一个是ODC 设计运行范围 。什么意思，就是L3 自动驾驶的启动是要在ODD的下的具体环境和条件范围，比如非暴雨下的高速城市街道，然后在这个条件范围下ODC的运行条件限定车子系统性能参数要求，比如传感器精度，数据处理速度，刹车控制响应延时等。这些具体的条件限制会在法规出现后把L3的一些下限给框住，从而这些下限下的技术产业需求就清晰了。
2.智能驾驶 真正意义？
智能驾驶的意义我觉的可以从几个最根本的核心维度去说。
1.安全：全球每年约有120万人因道路交通事故而丧生。 还有2000万至5000万人受到非致命伤害，其中许多因此而残疾。交通死亡是非正常死亡第一因素！而且正常年份几乎一直是第一！
智能驾驶带来的最直接的意义就是安全，仅目前特斯拉FSD就能提升8倍传统驾驶的安全性，智能驾驶让你和行人的交通死亡概率大幅度降低，没有什么比命重要。
2.效率：全社会的效率，从个人时间效率 ，到交通效率，到能源消耗效率，最后就是社会生产效率，会得到全面提升，效率提升带动的就是经济性的提升，竞争优势的提升。
3.经济：智能驾驶会重塑很多行业，也会带动很多行业，当一个先进技术出现的时候，只要它能带来竞争效率优势，产生经济效益，一定会带动大量的相关的配套产业，从而带动经济迭代发展。至于很多人提到司机失业这种简单问题，可以问问100多年前的马夫会不会饿死，100年前福特工厂上赚到的钱一定比当马夫多，那个时代生活条件也一定比当马夫的时代好。社会技术生产力的进步，带来的是产业发展经济增量，而不是减量，面对先进技术的出现，最好的办法就是去拥抱它，跟随它，利用它。
其他的一些环保，便利性，城市交通面貌，建筑设施等一些改变也会很大但不是最根本的，上面3个点是最核心和重要，每个点都能在延展很多，比如个人时间效率上，这点是自动驾驶给人最直观的反馈体验，也就不赘述。从简单的几个维度就可以推演出智能驾驶最终给人类带来会是从人到城市到社会的一个全面提升的技术改变。用多少万亿去提就有点浅薄了。
3.特斯拉的路径
特斯拉对汽车电动化，智能化起到至关重要的作用，这也是我认为马斯克很伟大的原因。
在今年大规模推送的FSD v12是特斯拉智能驾驶技术重要分水岭，马斯克称为重大改进，v12的核心是从传统编程到基于神经网络的决策的转变，V12的版本的和之前版本最大的改变再与采用了AI神经网络算法，并且是端到端大模型的直接应用。
SD V12正式大规模的推送也就意味着端到端大模型在自动驾驶领域的应用完全得到验证，并且除了倒车之外基本已经实现了点到点的L4级的自动驾驶（部分车主已经晒出了54英里全程无接管自动驾驶的视频和截图）。后续就会进入马斯克所说的给北美所有车主免费试用1个月，然后推动FSD真实渗透率的进一步大幅提升，FSD累计行驶里程数的另一个拐点有望出现。
FSD v12 是全球首个端到端 AI 自动驾驶系统，所谓端到端是指 FSD v12 把摄像头获取的图像数据输入到神经网络，神经网络能够直接输出车辆控制指令，如转向、加速、制动等。传统自动驾驶算法分为感知、决策规划、控制等环节，端到端模型则将各环节融为一体。传统的模型思路是感知模块输出 BEV 鸟瞰图（或者 Occupancy）的结果，规划和控制模块再依据 BEV鸟瞰图（或者 Occupancy）结果进行预测和执行。而在端到端模型中，输入数据是摄像头采集的数据，输出则是转向、加速、制动等控制决策。FSD v12试驾表现优异，针对不规则障碍物等的识别很准确，可应对大多数驾驶场景.
特斯拉在自动驾驶技术方面在V12落地后，又一次领先绝大部分厂家，不得不说，马斯克是真牛逼，特斯拉之前一直走的纯视觉路线，没有用激光雷达，是从成本出发，用算法技术去突破数据准确性不足，原理上是没有问题，但是难度非常大，其余类似国内大部分厂家还是选择激光雷达，补足数据上的劣势，用成本和激光数据去减少算法技术上的压力，其实2个路线只是方式不同，最终实现效果目的一样，各有优劣。当然，这也就更能说明特斯拉在算法技术上领先。
此外，除了算法上的领先，很重要的一个方面就是数据和算力，其实这3个点和AI是一样的，特斯拉全球的大量的汽车数据，加上马斯克打造的DOJO，世界第5的超级计算机。这3个方面的循环飞轮下，特斯拉的智能驾驶突飞猛进，肉眼可见的冲向L4，这也是马斯克最近提出再8月正式推出无人驾驶出租车的底气。
其次FSD V11开始的推送，FSD beta V11去年11月在北美首次规模化推送后，订阅表现非常好，这是前所未有的。后面大概率持续超预期（Q1披露订阅数量40w），再到今年V12 的推广，智能驾驶给消费者带来的体验也能大幅度带动特斯拉的订阅收入，这使得除汽车硬件外，软件能给特斯拉带来大量利润，此外FSD的大规模推广以后势必会极大提升特斯拉的竞争力，类似去年华为鸿蒙智驾给赛力斯M7带来的一样，技术带来良好体验会加大产品的极大优势。
PS:FSD的累计行驶里程已突破10亿公里且累计里程的增速在近期FSD V12推出后明显加速
特斯拉FSD V12目前只在美国推送，去年其实就传出了FSD要落国内的消息，上海经信委前期做出过扩大FSD合作的政策风声。FSD进不了的最大障碍估计还是在数据安全，这个部分如果能有效解决，我认为特斯拉目前也一定在努力解决这个问题，只要随着特斯拉FSD的落地中国，我相信会让智能驾驶再中国的推动大大加速， 这对一些国内品牌我认为是好事，FSD会加速普通民众的技术认知和行业法规落地，但是对另一些品牌可能就是坏事。
4.国内智能驾驶现状
国内智能驾驶这块的发展其实也是相当迅速，尤其是去年华为智驾的火爆出圈，更是逼得各大厂家加大投入加入到智能驾驶的内卷竞争去，在汽车电动化后智能化的核心就是智能驾驶，智能驾驶这个因素逐步成为消费者购买汽车的考虑因素，而且权重会越来越大，在消费者看到智能驾驶带来的安全，便捷，效率之后，没有智能驾驶的汽车会显得越来越落后。这届中国汽车品牌为什么能干翻合资车，特别是在去年23年开始市场份额明显拉开，很大的原因就在智能化上，这方面，我们面对那些日系韩系德系，是真的遥遥领先了，德系还有些品牌豪华溢价存在，能接着苟一段时间外，其他的日系韩系会被干到他妈都不认识。就和手机一样，相似的血腥场面在中国的大地上会马上再次出现。
国内几个头部公司简单的分析下，首先是扛把子华为，华为智能驾驶方案目前主要围绕ADS2.0系统，涵盖高速、城区、泊车三大场景，通过多传感器融合、高性能智能驾驶平台和拟人化智驾算法实现全场景覆盖。在智能驾驶方面，华为研发投入：累计投入达30亿美元，研发团队达到7000人，没错是7000人，比特么别人一个公司人都多，看到这个人数就大概知道华为的投入精力和实力。
华为智能驾驶的能力最早是在极狐一个视频开始出圈，随着ADS2.0的算法升级后，去年更多智能驾驶的能力展示火爆网络后，同时在9月份的赛力斯M7的同步发布下，彻底拉爆了智能驾驶的市场热度，大大推进了智能驾驶在消费者心中的认知。到今年华为也是第一家推送全国NCA的厂家。
关于华为智能驾驶方面的内容也非常多，也就不一一搬运，我在自己的角度上去做下补充。首先华为智能驾驶绝对是国内第一梯队里最强的那一个，在可预见的未来，依旧会是最强的，也是目前唯一能和特斯拉FSD V12 PK 的那一个。
为什么？
智能驾驶的底层逻辑其实和AI本质是一样，算法+数据 +算力 ，这3个点决定了最终技术水平的高低。特斯拉前面说过了，这3点他都非常强。而到国内，能做到这3点的目前也只有华为，我们一个个拆开说。
首先：算法上，华为在算法技术和AI实力上，国内顶级水平，目前ADS2.0无图技术呈现上也是国内最强，算法这个方面比的就是技术实力和人才，就是看公司综合实力，国内其他公司是有一定差距的。
第二数据上，汽车方面的数据其实有2个口，一个是实际车辆采集，一个是AI模拟。实际车辆这块，其实国内这些车企，比亚迪的量是最大的，但是华为目前采取的合作模式是非常聪明的做法，今天还有消息，丰田可能会和华为展开智能驾驶的合作，华为不造车，但是到处都是华为的车。AI模拟这个不用说，之前也看到华为再这方面是有很大的数据填喂量。
第三，算力，国内能独自全栈扛得起算力这个也还是华为，去年的芯片突破后，这块算力的实力只会与日俱增。
从最核心的几个智能驾驶的因素就可以看出华为在国内智能驾驶方面的领先和后续发力的明显优势。
其他小鹏在华为智驾推出之前一直是比较领先，之前小鹏有个技术大拿在带着智驾版块冲的比较靠前，小鹏目前的技术还是依旧不错，但是技术大佬去了英伟达，小鹏汽车销量也一直起不来，数据这块缺失比较大，听说小鹏会和滴滴合作，如果真合作的话，数据这块会有很大提升。
理想和蔚来在智能驾驶这块会稍微弱一些，理想去年有大力挖人，也是在华为甩开身位后开始紧张了，毕竟在智能化后半段，不能只靠彩电沙发这些基础产品力，智能技术的重要性会拉开差距。
其他厂家有些是自研或者直接和智驾供应商合作，不管合作还是自研，在目前达到基本的L2是必须的，在L2~L3之间其实差距还是有不少，但是国内厂商，其实除了华为有明显的优势外，其他家的差距并没有想象的大，在24，25年，L3的标准落地后，估计就会有比较明显区分。
技术名词解释
在展开智能驾驶产业实际落地之前，我觉得有必要清晰下那些专有名词，目前主流的各种NOC NCA NOP NGP NZP NOH 啥的,都特么是一个意思 ，就是导航辅助驾驶，只是因为各家叫的不一样导致的，有的华为，有的是理想蔚来小鹏的各自叫法。然后ACC 自适应巡航 LCC车道保持辅助系统，这2个更低级一些。
City NCA 城市导航辅助驾驶 ＞ High way NCA高速导航辅助驾驶 ＞ L2，至于之前提到的L2.999999 就是这个意思，大于L2但是没有L3标准，因此不敢说到L3.
5.智能驾驶行业逻辑
行业收益上，最收益的首先是下游全智能驾驶的整车汽车，比如赛力斯，特斯拉，再到智能驾驶竞争力带动汽车销量从而带动中上游的各种智能驾驶带来的新的汽车系统产业链，从感知层到决策层再到执行层的各类公司。
智能驾驶系统可分为感知（Perception），预测（Prediction），规划（Planning），控制（Control）几个主要模块,大致可以分感知层，决策层，执行层。智能驾驶是在整车的基础上进行智能+网联的升级。智能驾驶汽车需安装感知系统，如激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等；定位系统，如GNSS定位和接受系统通信系统、IMU惯性传感器、高精地图；计算与决策系统，如ADAS系统、车载芯片、车载存储器等，执行层面的各类线控系统等，以实现智能化。
产业标的：
1.激光雷达：水晶光电，蓝特光学，凤凰光学，永新光学，炬光科技，长光华芯，高伟电子
2.摄像头：联创电子，欧菲光，永新光学，豪恩汽车，韦尔股份，思特威，凤凰光学，格科微
3.毫米波雷达：华域汽车，经纬恒润，保隆科技，威孚高科，高德红外
4.域控制器：德赛西威，均胜电子，中科创达，天准科技，科博达，和而泰
6.连接器：永贵电器，电连技术
7.HUD:水晶光电，华阳股份
8.其他系统配件等：浙江世宝，高鸿股份，万集科技
9.整车： 赛力斯，小鹏汽车、理想汽车，、北汽蓝谷、江淮汽车、长安汽车
汽车是一超大复杂的产业，智能驾驶上下游铺开，说三天三夜也说不完，里面牵扯到的细分行业和公司数不胜数，而且各种公司涉及的业务板块也有所交叉，真正收益多少，对业绩有多大影响，都需要去深入研判，这块一时半会阐述不完，短期比如昨天特斯拉新闻出来，或者某某新闻出来，更多还是题材带动的资金炒作，资金的炒作逻辑就可能有非常多。每年每次炒到，都会有些标的跑出来，比如去年的万集科技，更多也是资金和市场行为。因此每次市场行情来的时候，关注市场上智能驾驶有没有新的概念提出来，结合市场去找最佳标的，至于业绩上，记得从产业链价值，放量预期，竞争情况等去深挖考虑，也一定会有好的公司能走出大的行情机会。今年在特斯拉和国内车企的推动下，智能驾驶的浪潮会大大加速，特别是真正的法规落地，会迎来更大的题材浪潮。
智能驾驶在去年华为带领下展现出惊人的竞争力，在电动汽车打爆传统汽车的同时，智能驾驶汽车会同样打爆传统电动汽车，这个是一个先进技术鲸吞落后技术的残酷时代。再说一遍，各种合资车你们这次真的死定了！
最后
智能驾驶这个题材不仅牵涉到各类汽车交通，还会牵扯到人形机器人，为什么特斯拉机器人进步这么快，马斯克将自动驾驶的技术可以直接移植运用到机器人身上，智能驾驶本质上是对真实世界的计算模拟并实时执行动作，底层逻辑是一样的，这也是为什么小鹏也能搞机器人，智能驾驶技术这块小鹏是跑的比较快的，顺手就能做，小鹏亏就亏在产品设计定位和营销上，技术没得说，比蔚来和理想都强，战略部署铺到机器人和无人汽车，其实并没有太大技术问题。华为更不用说，人形机器人项目也有看到内部推动信息，小米同样机器人和智能驾驶同步在推，都是一个逻辑。这也侧面验证智能驾驶技术的重要性，能带动和衍生很多其他产业的技术进步。
又是一篇超长篇，其实很多公司其实还没来得及深挖，只能以后做好跟踪分析，等看到一些好的公司再单独做挖掘分享。
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