車路雲自動駕駛也會使用大模型進行推理,但偏重於強調V2X技術,車端模型會結合路基傳感器和高精地圖等雲端指令實現對車輛的控制。
智通財經APP獲悉,廣發證券發表研報稱,單車智能方案需要大量雲端算力以支持模型訓練,建議持續關注單車智能方案相關廠商的算力建設進度。V2X則對路基、雲端基礎設施的建設提出較高要求,如RSU和邊緣雲MEC;同時建議關注路側感知創新型方案。聚焦至車內,不論是何種方案,汽車互聯化和智能化是大勢所趨,因此承載通信功能的T-Box及配套車載天線是重要投資方向;車身傳感器數量提升、響應速度加快,應重視車載以太網的升級進度。
AI技術的迭代,推動自動駕駛向前發展。2021年,特斯拉在AI Day活動上展示了BEV+Transformer架構的自動駕駛模型,其部分底層原理與廣發證券熟知的ChatGPT等大語言模型相通。BEV和Transformer可以充分利用BEV提供的豐富空間環境信息和Transformer的多源異構數據建模能力,實現更精確的環境感知、更長遠的運動規劃和更全局化的決策。值得注意的是,自動駕駛模型依賴大規模訓練算力支持。特斯拉持續投入算力,根據其官方推特,特斯拉預計2024年底擁有100exaFLOPS的總算力以訓練、調優FSD。算力是大模型發展的主旋律,光模塊是算力的底座,AI訓練網絡中的GPU通信流量大幅提升推動了算力網絡基礎設施的建設,帶動高速光模塊的需求不斷攀升。
國內憑藉優異的基建能力和統籌規劃能力,車路雲自動駕駛有望率先實現商業落地。車路雲自動駕駛也會使用大模型進行推理,但偏重於強調V2X技術,車端模型會結合路基傳感器和高精地圖等雲端指令實現對車輛的控制。國內以百度的蘿蔔快跑爲代表,商業化落地正加速。
通信技術的進步是自動駕駛加速落地的重要催化。(1)車際通信:經歷了C-V2X和DSRC的技術競爭,當下C-V2X在國內優勢較突出。C-V2X相較於DSRC擁有帶寬高、範圍廣、速率快、成本低等優勢,在高車輛密度場景中可以減少資源碰撞概率。在自動駕駛領域,C-V2X能夠提供更精確的信息感知和更強大的網聯智能,實現自動駕駛所需要的信息實時共享和交互以及協同感知和控制。(2)車內通信:CAN總線向以太網升級趨勢明顯。車載以太網具有大帶寬、低延時、低電磁干擾等優勢,而且對鏈路連接形式有歸一性,使整車鏈接種類降低、成本降低,可將智能座艙、自動駕駛和車聯網異構耦合,廣發證券判斷車載以太網有望取代CAN總線技術的部分市場。
投資建議:重視V2X時代的車、路、雲三端的通信板塊投資機會。單車智能方案需要大量雲端算力以支持模型訓練,因此廣發證券建議持續關注單車智能方案相關廠商的算力建設進度。V2X則對路基、雲端基礎設施的建設提出較高要求,如RSU和邊緣雲MEC;同時廣發證券建議關注路側感知創新型方案,如理工光科的光柵陣列技術。聚焦至車內,不論是何種方案,汽車互聯化和智能化是大勢所趨,因此承載通信功能的T-Box及配套車載天線是重要投資方向;車身傳感器數量提升、響應速度加快,應重視車載以太網的升級進度。最後,高精定位是自動駕駛汽車的剛性需求,建議持續關注北斗衛星導航產業鏈。
風險提示。算力基礎設施建設不及預期;貿易摩擦加劇;地緣政治風險導致的國際合作減少的風險;宏觀經濟不及預期的風險。