计算机行业周报：哪些要素决定了自动驾驶水平？

　　算法：从传统规控到端到端，ADAS 算法迈入新时代。2024 年3 月，特斯拉在自动驾驶领域取得了重大飞跃，发布了FSD Beta v12.3 更新。

    　　FSD Beta v12.3 版本是完全基于端到端神经网络的解决方案，旨在模拟更自然、更人性化的驾驶。相比传统规控方案，端到端算法的优点在于无损的信息传递、完全由数据驱动、具备学习能力更具泛化性，因此成为了最新的主流技术方向。跟随特斯拉的步伐，许多国内厂商也开始切入端到端技术路线，华为鸿蒙智行已在ADS 3.0 版本中引入端到端技术，带来驾驶体验的提升；小鹏、理想等其他国内主机厂商也在争相推进端到端技术。

    　　数据：汽车行驶数据可反哺算法，形成数据飞轮的持续迭代。1）数据是自动驾驶训练的食粮，根据Tesla 官方披露资料，自2024 年FSDv12 发布以来，FSD 累计驾驶里程数的增长就进入了斜率更高的轨道，以更快的速度上行，而根据Tesla AI 官方推特披露，截至2024/10/24，Tesla 的车队现在在FSD 监督下累计行驶距离已经超过20 亿英里，其中超过50%是在V12 上完成的。2）国内厂商中，华为数据积累快速增长，截至2024/11/9累计智驾里程数已达9.3 亿公里。截至2024 年9 月，理想汽车智能驾驶总里程数也达到24.1 亿公里。

    　　算力：算力是训练基础，没有大规模算力就没有优秀自动驾驶算法。算力是一切AI 算法的基础，没有大规模算力就如巧妇难为无米之炊，天然抬高了智驾自研入场门槛。截至2024Q3 特斯拉算力规模已超6 万张H100，预计到24 年底将拥有接近9 万张H100 之巨的规模。国内车企亦进入算力军备竞赛，蔚小理等新势力车企纷纷扩张算力资源，华为是当前国内算力资源相对最强的玩家，算力规模约为7.5 EFLOPS。算力储备成本巨大，对车企的资金及渠道能力提出挑战，利好实力雄厚领军玩家。

    　　人才：高质量核心人才引领自动驾驶产业尖端技术发展，车企开启抢人大战。自动驾驶的发展需要高质量核心人才的引领，进入端到端技术后人才门槛进一步提升。例如，特斯拉AI 团队前总监Andrej Karpathy 就是具备深度AI 背景的顶尖科学家，曾是openAI 创始成员，任内推动了特斯拉自动驾驶的计算机视觉部分的进步。国内车企也已发动“抢人大战”，具备大厂自动驾驶背景的稀缺人才受追捧，前图森未来中国CTO 王乃岩加入小米，小鹏汽车则计划招募4000 名人才，主要为AI、大模型、智驾等方面的开发者。

    　　品牌建设能力：鸿蒙智行品牌影响力持续提升。根据IT 之家报道，华为于2023 年11 月9 日宣布华为智选车业务升级为鸿蒙智行。根据证券时报报道，2024 年7 月，华为披露，鸿蒙智行2024 年上半年累计交付194207辆汽车，登上中国新势力品牌上半年销量第一。

    　　建议关注：1）华为智车：江淮汽车、长安汽车、赛力斯、北汽蓝谷等；2）特斯拉产业链：世运电路等；3）国内自动驾驶产业链：德赛西威、万马科技、中科创达、经纬恒润、海天瑞声、万集科技、千方科技、金溢科技、鸿泉物联等。4）算力：中科曙光、海光信息、寒武纪、浪潮信息、神州数码、软通动力等。

    　　风险提示：技术迭代不及预期、经济下行超预期、行业竞争加剧。

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