中信證券(600030)發(fā)布研究報(bào)告稱，隨著高階自動(dòng)駕駛邁向城區(qū)量產(chǎn)場(chǎng)景，系統(tǒng)感知、決策、執(zhí)行、通信各方面架構(gòu)將迎來(lái)全新升級(jí)。當(dāng)前，各玩家以“BEV+Transformer+數(shù)據(jù)閉環(huán)”為最新一代自動(dòng)駕駛量產(chǎn)系統(tǒng)的核心架構(gòu)，算法范式與技術(shù)路線暫時(shí)收斂，數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)閉環(huán)能力或?qū)⒊蔀橄掳雸?chǎng)從1到N的勝負(fù)關(guān)鍵。國(guó)內(nèi)玩家目前在量產(chǎn)車數(shù)據(jù)閉環(huán)方面距離特斯拉仍有較大差距，需持續(xù)積累打磨工程化經(jīng)驗(yàn)，以轉(zhuǎn)動(dòng)數(shù)據(jù)飛輪。自研能力較強(qiáng)的主機(jī)廠，以及有豐富數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)或測(cè)繪資質(zhì)的供應(yīng)商，在know-how積累方面或更具優(yōu)勢(shì)。

中信證券主要觀點(diǎn)如下：

需求：智駕走入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)閉環(huán)愈發(fā)關(guān)鍵。

(資料圖片)

進(jìn)入2023年下半年，國(guó)內(nèi)各大車企開(kāi)始陸續(xù)落地城區(qū)領(lǐng)航功能，也由此拉開(kāi)了乘用車智能駕駛下半場(chǎng)的序幕。經(jīng)過(guò)由硬件驅(qū)動(dòng)的1.0階段和軟件驅(qū)動(dòng)的2.0階段(以rule-based為主)，智能駕駛正伴隨“BEV+Transformer”大模型的上車邁向由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的3.0階段。該行認(rèn)為，在1.0和2.0階段，算法和硬件是領(lǐng)先的關(guān)鍵;而走向3.0階段，數(shù)據(jù)或?qū)⒊蔀楦鼮橹匾膭儇?fù)手。尤其是在特斯拉引領(lǐng)的“BEV+Transformer”技術(shù)路線成為業(yè)界共識(shí)后，感知端算法的基本思路和框架已逐漸清晰，而此時(shí)，數(shù)據(jù)將成為決定模型上限的關(guān)鍵。一方面，玩家需盡可能地充實(shí)場(chǎng)景庫(kù)，積累更多的有效數(shù)據(jù)(場(chǎng)景庫(kù)中未曾“見(jiàn)過(guò)”的數(shù)據(jù));另一方面，玩家需打通包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、回傳、標(biāo)注、處理、仿真、訓(xùn)練、驗(yàn)證、OTA等多個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)閉環(huán)，閉環(huán)的運(yùn)行效率和自動(dòng)化程度也直接決定了自動(dòng)駕駛模型的迭代效率。

難點(diǎn)：量產(chǎn)車數(shù)據(jù)閉環(huán)涉及大量工程化know-how，國(guó)內(nèi)玩家任重而道遠(yuǎn)。

在特斯拉引領(lǐng)下，數(shù)據(jù)閉環(huán)的原理和框架已相對(duì)清晰，但如何在量產(chǎn)車上實(shí)現(xiàn)真正高效率、低成本的落地，目前對(duì)絕大多數(shù)玩家而言仍是一個(gè)難題。事實(shí)上，針對(duì)量產(chǎn)車的數(shù)據(jù)閉環(huán)在國(guó)內(nèi)仍屬少數(shù)派。該行認(rèn)為，即使是小鵬、華為等國(guó)內(nèi)領(lǐng)先玩家或也落后特斯拉2-3年的時(shí)間，其核心難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)閉環(huán)的每個(gè)環(huán)節(jié)都有頗多工程化細(xì)節(jié)需要處理，且最終都會(huì)影響整體的運(yùn)行效率。這不僅需要了解框架的工作原理，更重要的是優(yōu)異的工程實(shí)踐能力以及多年的打磨迭代。

格局：頭部智駕車企傾向自研，供應(yīng)商尋找核心壁壘。

想要實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)，既要理解整套框架的運(yùn)作流程，同時(shí)也要有好用的工具鏈。長(zhǎng)期來(lái)看，工具鏈將成為算法的一部分，二者形成強(qiáng)耦合。因此該行認(rèn)為，頭部智駕車企仍將追求自研，以掌握數(shù)據(jù)閉環(huán)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，但數(shù)據(jù)標(biāo)注等部分偏標(biāo)準(zhǔn)化的模塊亦可考慮外采。而對(duì)于絕大部分自研能力較弱的主機(jī)廠和Tier-1而言，和有實(shí)力的供應(yīng)商合作或是性價(jià)比更高的方式。

目前，產(chǎn)業(yè)內(nèi)已有玩家開(kāi)始為主機(jī)廠或Tier-1提供數(shù)據(jù)閉環(huán)服務(wù)，包括全流程的數(shù)據(jù)閉環(huán)解決方案，或具體某個(gè)模塊化的工具鏈平臺(tái)(例如車云協(xié)同平臺(tái)、數(shù)據(jù)管理平臺(tái)、標(biāo)注平臺(tái)、仿真平臺(tái)等)。整體而言，無(wú)論是主機(jī)廠還是供應(yīng)商，國(guó)內(nèi)玩家在數(shù)據(jù)閉環(huán)方面仍處于know-how積累的階段。該行認(rèn)為，know-how積累的核心在于經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)。大規(guī)模的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)是“做出”數(shù)據(jù)閉環(huán)的前提，而經(jīng)驗(yàn)豐富的工程團(tuán)隊(duì)是“做好”數(shù)據(jù)閉環(huán)的關(guān)鍵。因此，該行更看好具備大量自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)或測(cè)繪資質(zhì)的廠商。

而數(shù)據(jù)標(biāo)注作為數(shù)據(jù)閉環(huán)關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，正在從勞動(dòng)密集向技術(shù)密集升級(jí)。該行認(rèn)為，數(shù)據(jù)標(biāo)注中長(zhǎng)期有望趨于標(biāo)準(zhǔn)化，主機(jī)廠外采動(dòng)力較強(qiáng)。同時(shí)，隨著標(biāo)注難度和智能化水平越來(lái)越高，人工管理的經(jīng)驗(yàn)和智能化標(biāo)注工具的開(kāi)發(fā)將構(gòu)成核心競(jìng)爭(zhēng)力。預(yù)計(jì)未來(lái)有較強(qiáng)算法能力和客戶基礎(chǔ)的頭部數(shù)據(jù)服務(wù)商，以及部分需求方自建的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)將逐步替代目前行業(yè)內(nèi)繁雜的中小玩家，行業(yè)集中度將得到顯著提升。

投資建議：自動(dòng)駕駛進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)3.0階段，數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵勝負(fù)手。

自研能力較強(qiáng)的頭部智駕車企在數(shù)據(jù)閉環(huán)環(huán)節(jié)或?qū)⒗^續(xù)追求自研，以掌握核心競(jìng)爭(zhēng)力。而對(duì)于絕大部分主機(jī)廠和Tier-1而言，和有實(shí)力的供應(yīng)商合作或是性價(jià)比更高的方式。數(shù)據(jù)閉環(huán)流程復(fù)雜，供應(yīng)商可提供整套解決方案或模塊化的工具鏈產(chǎn)品，該行認(rèn)為know-how積累的核心在于經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)，有大量數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)或測(cè)繪資質(zhì)的廠商或更具優(yōu)勢(shì)。同時(shí)建議關(guān)注數(shù)據(jù)服務(wù)公司在數(shù)據(jù)閉環(huán)重要性提升中迎來(lái)的發(fā)展機(jī)遇;在馬太效應(yīng)下，中國(guó)有望誕生自己的Scale AI。

風(fēng)險(xiǎn)因素：海外生成式AI技術(shù)發(fā)展超預(yù)期，數(shù)據(jù)閉環(huán)邏輯發(fā)生改變;高階自動(dòng)駕駛滲透率不及預(yù)期;新能源汽車銷量不及預(yù)期;國(guó)內(nèi)智能駕駛政策支持力度不及預(yù)期等。

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