1、 智驾系列深度：端到端革命开启，强者愈强时代即将来临 Table_Industry 汽车行业 Table_ReportDate2024 年 8 月 29 日 请阅读最后一页免责声明及信息披露 2 证券研究报告 行业研究 行业专题研究（深度）行业数据点评 汽车汽车 投资评级投资评级 看好看好 上次评级上次评级 看好看好 Table_Author 陆嘉敏 汽车行业首席分析师 执业编号：S1500522060001 联系电话：13816900611 邮 箱： 徐国铨 汽车行业研究助理 邮 箱： 信达证券股份有限公司 CINDA SECURITIES CO.,LTD 北 京 市 西 城 区 宣 武 门

2、 西 大 街 甲 127 号 金 隅 大 厦B座 邮编：100031 智驾系列深度智驾系列深度：端到端革命端到端革命开启开启，强者愈强，强者愈强时代时代即将即将来临来临 Table_ReportDate 2024 年 8 月 29 日 本期内容提要本期内容提要:智能化时代，自动驾驶能力智能化时代，自动驾驶能力将将重新构筑车企竞争壁垒重新构筑车企竞争壁垒，核心竞争要素，核心竞争要素在于“数据”在于“数据”+“算力”“算力”。背后原因在于：对消费者而言，智能化在消费者选购汽车中的重要性正日益提升。对于车企而言，实现高阶智驾需要大量投入，中小车企将难以持续投入。特别是当智能驾驶算法层面逐渐收敛至“端

3、到端”架构后，数据+算力将成为核心竞争要素，头部车企或供应商能掌握更多更优的“数据”，以及更强更快的“算力”，而优秀的智驾能力有望加强销量转化，最终强化车企马太效应，令智驾强者愈强。相较传统分模块架构，相较传统分模块架构，端到端端到端架构优势显著架构优势显著，核心核心是是“数据驱动”而“数据驱动”而非“规则驱动”，非“规则驱动”，有望有望显著提升智驾上限显著提升智驾上限。所谓“端到端”是指一端输入图像等环境数据信息，中间经历类似“黑箱”的多层神经网络模型，另一端直接输出转向、制动、加速等驾驶指令。与传统规则驱动的分模块架构相比，端到端的实现将带来一系列优势：完全基于数据驱动完全基于数据驱动进行

4、全局任务优化，具备更好、更快的纠错能力；能进一步减少模进行全局任务优化，具备更好、更快的纠错能力；能进一步减少模块间信息的有损传递、延迟和冗余，避免误差累积，提升计算效率；块间信息的有损传递、延迟和冗余，避免误差累积，提升计算效率；泛化能力更强，由泛化能力更强，由 Rule-based 算法转向算法转向 Learning-based，具备零，具备零样本学习能力，面对未知场景样本学习能力，面对未知场景具备更强具备更强决策决策能力能力。端到端发展路径探析：从分模块到端到端发展路径探析：从分模块到一体化一体化。端到端可以简单分为狭义端到端（前端传感器输入、后端控制输出）和广义端到端（信息无损传递、数

5、据驱动整体优化）2 种定义。从端到端的最终实现上，我们认为通过感知“端到端”，模块化“端到端”，再到One Model/单一模型“端到端”是一种相对平滑的过渡形式。而当前感知层“端到端”已经是主流的感知模型，展望后续技术发展，我们认为决策与规控层自动驾驶算法向“端到端”收敛，有望成为行业的一大趋势。“数据“数据+算力”算力”构筑构筑智能智能驾驶驾驶核心核心竞争要素，进入强者竞争要素，进入强者愈愈强强阶段阶段。端到端自动驾驶是数据驱动的模型，因此，训练数据的重要性越来越高。端到端对数据的要求体现在数据量、数据标注、数据质量和数据分布等方面。除了海量高质量数据之外，还需要强大的算力来支撑模型的训练

6、，大部分研发端到端自动驾驶的公司目前的训练算力规模在千卡级别。我们认为领先我们认为领先竞争者竞争者有望通过数据、算力的领先转化为端到端的有望通过数据、算力的领先转化为端到端的算法优势。算法优势。特斯拉特斯拉先行先行，国内外企业加速，国内外企业加速跟进跟进，端到端量产推广在即端到端量产推广在即。端到端主要参与者涵盖了车企、人工智能企业、自动驾驶技术公司机器人公司以及自动驾驶芯片制造商。特斯拉作为先行者，于 24 年初推送端到端版本的 FSD，从实际体验来看，端到端的 FSD 操作更拟人、丝滑。国内主机厂如华为、小鹏、理想、元戎启行、商汤绝影等纷纷跟进，其中9WeZfVeU8XbUeUeUbRdN