今天分享的是【AI赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代】 报告出品方：国信

  本文总结了无人驾驶智能驾驶算法的迭代和核心观点。目前无人驾驶行业普遍采用Input-backbone-neck-head-output的网络结构。特斯拉采用纯视觉方案,并通过一直在改进的感知层、规划层以及BEV+Transformer融合,实现直接输入图像数据到输出转向、刹车等驾驶指令,减少中间模块的训练过程,提高系统迭代速度和进化加速。特斯拉的软件领先,硬件包括8颗摄像头,逐步取消了雷达,并采用BEV和Transformer等大模型推动智驾硬件变革。国内逐步落地大模型,但目前仍以数据流演进为主,算法在于整车,零部件涉及感知(数据获取)-决策(数据处理)-执行(数据应用)。特斯拉技术突破加速智驾方案迭代,围绕感知、决策、执行等布局的零部件厂商均有望受益。重点公司包括德赛西威、科博达、均胜电子等。

  超配智能驾驶行业是指在证券分析报告中对智能驾驶行业进行超过市场平均配置的投资建议。具体地说，超配意味着认为该行业的前景和投资回报率优于市场的预期，建议投资的人增加该行业的投资，以获得更好的收益。该投资建议是基于证券分析师对该行业未来发展的预测和分析得出的。

  在汽车智能驾驶算法中，人工智能 (AI) 扮演着最重要的角色。首先，AI能够在一定程度上帮助车辆感知周围的环境，通过传感器捕捉图像、声音、雷达和激光雷达等数据并利用计算机视觉技术处理这一些数据，以此来实现对道路状况、车辆和行人等周围环境的感知。此外，AI还能够适用于规划驾驶路径，通过对导航地图和传感器数据的分析，确定规划驾驶的最佳路径。在执行阶段，AI会根据规划的驾驶路径和感知到的数据，控制车辆的动力和转向等方面做智能驾驶。通常，AI会利用强化学习技术或者端到端学习模型训练，并一直在优化算法，以便更好地完成各种驾驶任务。

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