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智能汽车行业专题研究：大模型应用下自动驾驶赛道将有哪些变化？
- 2023-10-06 16:05:41上传人：七巧**rt
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BEV+Transformer已经成为自动驾驶算法主流趋势特斯拉率先引入BEV+Tranformer大模型，与传统2D+CNN小模型相比，大模型的优势主要在于：1）提高感知能力：BEV将激光雷达、雷达和相机等多模态数据融合在同一平面上，可以提供全局视角并消除数据之间的遮挡和重叠问题，提高物体检测和跟踪的精度；2）提高泛化能力：Transformer
- 1进展与趋势
- 1.1特斯拉开启自动驾驶 3.0大模型时代
- 1.2BEV+Transformer 提高智能驾驶感知能力和泛化能力
- 1.3占用网络模型有望成为下一代自动驾驶算法进步方向
- 1.4BEV+Transformer 已成自动驾驶算法主流趋势
- 2如何应用 ？ 有何趋势
- 2.1大模型目前主要用于感知和预测环节 ， 逐渐向决策层渗透
- 2.2大模型可提升智能驾驶性能 ， 有望加快 L3及以上自动驾驶落地
- 2.3NOA 快速落地 成为智能化新指标
- 3新变化 ？ 新需求 ？
- 3.1云端算力
- 3.1.1是否需要智算中心 ？ 智算中心成为下一阶段竞争重点
- 3.1.2需要多少 ？ 预计 2025 年总算力需求达 14 -46 EFLOPS
- 3.1.3 如何建智算中心 ？ 合作 /采购模式为主 ， 自建倾向较高
- 3.2车端算力
- 3.2.1如何变化 ？ 感知数量质量和场景复杂度驱动算力升级
- 3.2.2需要多少 ？ 算力需求翻倍达 800 TOPS
- 3.3感知端
- 3.3.1车载摄像头数量质量齐升
- 3.3.2无图方案频出 ， 逐步降低对高精地图依赖
- 3.3.3激光雷达仍作为重要传感器 ， 长期需求或将见顶
- 3.3.4向 4D成像毫米波雷达升级 ， 或将替代低线激光雷达
- 3.4执行端
- 3.4.1有望加快线控底盘环节国产化进程
- 3.5商业模式
- 3.5.1订阅模式或成主流
- 4风险提示
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