【国盛证券】智能驾驶技术的当下与未来-头部玩家的探索与启示

国盛证券近日发布了一份名为《智能驾驶技术的当下与未来：头部玩家的探索与启示》的行业研究报告。报告深入探讨了智能驾驶技术从模仿人类驾驶行为到超越人类能力的发展路径，以及从简单的“聋哑司机”到能够提供辅助决策的“司机助理”的技术演进。这份报告不仅分析了智能驾驶软件侧的技术进步，还涵盖了硬件侧的感知、决策和执行层面的创新，提供了对智能驾驶技术未来发展的深刻见解。报告中包含了多家行业头部企业的最新探索和实践案例，为投资者和行业从业者提供了丰富的信息和启示。

智能驾驶技术的突飞猛进正在重塑我们的出行方式。这份《智能驾驶技术的当下与未来：头部玩家的探索与启示》报告，为我们揭示了智能驾驶技术的最新发展和未来趋势。

报告指出，智能驾驶要普及，不能仅仅停留在模仿人类驾驶行为的层面，而必须超越人类。这是因为人们对技术的信任度往往低于对自身的信任。例如，当自动驾驶汽车发生事故时，人们的反应往往比自身驾驶出错时更为严厉。这就需要智能驾驶技术不仅要达到人类司机的优秀水平，更要远超人类，才能获得广泛接受。

强化学习技术的发展，为智能驾驶超越人类提供了可能。2017年，AlphaGo通过结合监督学习和强化学习，战胜了世界围棋冠军柯洁，显示了人工智能超越人类智慧的潜力。在智能驾驶领域，端到端系统通过模仿学习和强化学习，能够从传感器数据中直接输出驾驶轨迹，有望实现超越人类的驾驶水平。

世界模型的引入，是智能驾驶技术超越人类的重要一步。它能够生成新场景，填补训练中缺失的数据，并通过对抗样本提升模型的安全性。特斯拉、英伟达、蔚来等众多车企和供应商都在探索引入世界模型，以提升智能驾驶的性能。

报告中提到的几个业界头部玩家的探索，尤为引人注目。特斯拉正在打造“通用世界模型”，能够生成可能的未来视频，用于预测驾驶任务。小鹏汽车则在研发72B参数规模的超大规模世界基座模型，以提升自动驾驶的泛化能力。理想汽车通过强化学习和世界模型生成的合成数据，完善智能驾驶的闭环过程。

硬件方面，智能驾驶技术的发展要求比人类看得更清、想得更远、反应更快。感知层的技术，如双目感知、鹰眼视觉和激光雷达，正在提升车辆的视觉能力。决策层的芯片性能不断提升，以支持更复杂的智能驾驶算法。执行层的线控技术，如线控转向和线控制动，使车辆反应速度超越人类。

语言模型和多模态模型的引入，使智能驾驶系统能够更好地理解和响应复杂的驾驶环境。例如，谷歌旗下Waymo的EMMA模型和英国公司Wayve的LINGO-2模型，都能够结合视觉、语言和动作，提升自动驾驶的控制和定制能力。

智能驾驶技术的发展，不仅仅是技术的突破，更是对人类生活方式的一次重大变革。它将使出行更安全、更高效、更舒适。报告预测，智能驾驶技术的普及性将在未来几年内实现质的飞跃，届时，我们可能会看到更多的自动驾驶汽车在道路上行驶。

随着技术的不断进步，智能驾驶的未来充满无限可能。这份报告为我们提供了一个窗口，让我们得以窥见智能驾驶技术的最新发展和未来趋势。它不仅是一份技术报告，更是一份关于未来出行方式的启示录。

这篇文章的灵感来源于《智能驾驶技术的当下与未来：头部玩家的探索与启示》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版（无广告）。

【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。