2023年AI大模型应用于汽车智能驾驶梳理
今天分享的是：2023年AI大模型应用于汽车智能驾驶梳理（报告出品方：光大证券）
核心观点
感知算法升级是L2级向L3级智能驾驶系统跨越的关键。与传统2D+CNN算法相比，BEV+Transformer算法优势体现在:1)感知输出信息精准度更高;2)鲁棒性高;3)泛化能力强，有助于城市高阶智能驾驶落地。感知算法突破+工信部明确扶持L3级商业化落地，国内向L3级商业化加速迈进。
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:全自研车载芯片FSD(硬件+软件+整车强耦合);计划自研超算平台Doi0，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0ccupancy+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。
报告共计：32页
以下为报告节选内容
报告共计：32页
中小未来圈，你需要的资料，我这里都有！