汽车和汽车零部件行业AI大模型应用于汽车智能驾驶梳理

智能驾驶系统按工程落地可分为两类：模块化和端到端。

1）模块化：将整个系统划分为环境感知、决策规划、控制执行，车辆将传感器采集到的信息进行感知处理，再将感知结果输入至决策规划层进行分析决策并生成控制命令，最终将控制命令下达至各执行器完成加速、转向、刹车等操作；

2）端到端（end-to-end）：车辆将传感器采集到的信息通过深度学习神经网络直接输出驾驶命令（可实现输入图像等感知信息到输出方向盘转角等控制量、输入感知信息到输出车模的状态量如速度和坐标等）。

当前，端到端仅应用于感知系统；全面端到端智能驾驶系统需要大量数据支持，具备精简人工复杂升级+泛化性高+硬件成本小等优势，是智能驾驶的终极实现方案。

感知，从L2级跨越至L3级及以上智能驾驶系统的关键

智能驾驶，主要包括感知（环境感知与定位）、决策（智能规划与决策）、以及执行（控制执行）系统。当前技术难度排序分别为感知、执行、决策；其中，决策系统的难度随L3级及以上等级的推进而逐步增加。

按《汽车驾驶自动化分级》规定，L3级及以上才属于高阶智能驾驶（允许脱手）；其中，系统需满足360°感知+车辆精准定位+对驾驶员接管能力实时判断。路径规划需依赖感知结果，感知系统是L2级至L3级及以上跨越的关键。

特斯拉智能驾驶系统优势体现在硬件+软件算法+数据。

1）硬件：全栈自研车载芯片FSD（硬件+软件+整车强耦合）；计划自研超算平台Dojo，为后阶段高阶智能驾驶发展做铺垫；

2）软件算法：率先切入BEV+Transformer大模型算法，现已升级至Occupancy+Transformer；

3）数据：车队规模领先+采用仿真模拟补足罕见场景，保证数据数量；采用自动标注提高数据质量。

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报告内容节选如下：

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