奇瑞谷俊丽:特斯拉的研发进度领先国内智驾两年,之所以能够做到遥遥领先是因为它有销量作为基础【附自动驾驶行业现状】

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奇瑞谷俊丽:特斯拉的研发进度领先国内智驾两年

(图片来源:摄图网)

7月4日,奇瑞汽车股份有限公司副总经理、大卓智能首席执行官(CEO)谷俊丽在世界人工智能大会(WAIC 2024)上表示,特斯拉不仅是全球智能驾驶的“第一标兵”,且在商业层面也是中国同行的追赶对象。它的研发进度领先国内智能驾驶1.5-2年。

谷俊丽认为特斯拉能够做到遥遥领先是因为在智驾技术与商业模式上的良好结合,并且有销量作为基础。数据显示,2023年,特斯拉仅凭自动驾驶软件Autopilot便实现了高达80亿元的利润,而结合保险等后续大数据服务后,其利润规模更是扩大至500亿元,而这就是国内智驾尚在追赶特斯拉的主要原因。

谷俊丽进一步解析了特斯拉领先的原因:其完全自动驾驶(FSD)系统基于数据驱动的基本演进逻辑,AI与纯视觉技术则是马斯克十年如一日坚持的技术路径。这种对第一性原理的深刻理解与极致应用,使得特斯拉在算法能力、产品可用性和用户体验上实现了质的飞跃,并进一步提升了里程数据,形成了良性的技术迭代与商业循环。

谷俊丽认为,在互联网时代,产品获得6-7分的突破就能称得上跃迁,从而形成用户粘性。她指出,特斯拉的高阶智驾产品已拥有高达72%的粘性用户,也就是说,这72%的智驾时间可转换为新的商业利润。

对于国内企业如何追赶特斯拉,谷俊丽给出了明确的建议:必须形成产品的规模化。“当数据达到特斯拉级别的百万量级以上,通过对模型的强训练,智驾可学习视频流,就能直接告诉司机驾驶的方向,像当下流行的ChatGPT一样。”

谷俊丽本人在AI和自动驾驶领域拥有丰富的实战经验。她曾在2016年2月加入特斯拉,并建立了该公司的机器学习团队,以及参与了Autopilot 2.0产品的开发工作。这段经历不仅让她对特斯拉的技术体系有了深入的理解

自从特斯拉推出FSD V12以来,其他智能驾驶企业面临巨大的压力。6月25日,何小鹏分享了其在美国加州针对特斯拉FSD V12.3.6版本的自动驾驶体验。何小鹏表示,FSD表现非常出色,绝大部分路况处理令人安心。而由于国内电动车较多,整体路况和交通规则复杂,国内智能驾驶比美国难度高十倍。

特斯拉在商业模式上的成功也给我国企业提供了有益的启示。特斯拉通过自动驾驶软件和大数据服务实现了可观的商业利润,这为我国自动驾驶企业提供了商业模式创新的思路。

自动驾驶技术等级

根据美国汽车工程师协会(SAE)制定的自动驾驶汽车分级标准,自动驾驶可以分为L0-L5共六个级别:L0表示无自动驾驶;而L1-L4则表示在限定场景下由系统完成相应的驾驶行为。只有当自动驾驶达到L5级时,才能实现完全的自动化驾驶,且无论任何情况下都无需人类接管,即真正意义上的“无人驾驶”。另外,L4级自动驾驶只要在系统指定适用的场景下也是“无人驾驶”,可以说,L4就相当于限定场景下的L5。

图表2:辅助驾驶、自动驾驶与无人驾驶辨析

自动驾驶底层算法迭代发展历程

自动驾驶算法模块可分为感知、决策和规划控制三个环节,其中感知模块为关键的组成部分,经历了多样化的模型迭代:CNN(2011-2016年)——RNN+GAN(2016-2018年)——BEV(2018-2020年)——Transformer+BEV(2020年至今)——占用网络(2022年至今)——端到端(2023年至今)。

图表6:自动驾驶底层算法迭代发展历程

中国自动驾驶代表性企业技术布局

目前,各相关企业进军自动驾驶业务的方式各有不同:传统车企采用“渐进式”路线,从辅助驾驶功能入手,逐步实现L1/L2/L2+的功能。而互联网企业如谷歌、百度、华为则选择“跨越式”路线,一些新造车势力则瞄准L3阶段的发展,科技公司如百度、华为则致力于引领变革。

图表7:中国自动驾驶代表性企业技术布局

据中信证券发布的研报,特斯拉新版本的自动驾驶具备更高的性能上限、更贴近人类驾驶风格和更快的模型收敛速度,高级自动驾驶技术ChatGPT即将迎来时刻,预计端到端模型将迎来快速进化。中国的小鹏、华为、理想等公司正在积极跟进端到端模型,并致力于推进数据收集和训练算力构建。端到端模型的应用将推动智能驾驶性能持续提升,预计会提升消费者的付费意愿,同时也会增加特斯拉的收入与利润。同时,国内智能驾驶领先的主机厂、智能化产业链以及特斯拉产业链标的也有望受益。

中国信息协会常务理事朱克力认为,随着技术的不断创新和市场的广泛应用,自动驾驶将为人们的交通出行带来革命性的变化。然而,需要意识到自动驾驶技术的发展是一个复杂而长期的过程,需要政府、企业、研究机构和公众等各方的共同努力和协作才能实现其最终目标。通过持续的技术创新、合理的政策引导和广泛的社会参与,自动驾驶技术将为人类社会的未来发展带来更加广阔的前景和深远的影响。

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更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车(自动驾驶汽车)行业发展前景预测与投资战略规划分析报告

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