报告摘要:
FSD 入华在即,汽 车数据闭环产业或将爆发性增长。9 月5 日,特斯拉在社交媒体发布路线图,预计2025 年第一季度在中国和欧洲推出完全自动驾驶技术(FSD),且早在4 月28 日,中国汽车工业协会、国家计算机网络应急技术处理协调中心发布《关于汽车数据处理4 项安全要求检测情况的通报》,特斯拉通过国家汽车数据安全要求。目前国内特斯拉EAP 功能已经开启订阅模式,可以预测的是FSD 落地在即。特斯拉FSD采用数据闭环的训练模式,通过训练环节的算力、数据、工具布局,推理环节的端到端全模块神经网络化,真正实现了数据驱动,技术上限、迭代速度和拟人化程度指数级提升。并且特斯拉计划在今年10 月10 日推出Robotaxi(无人驾驶出租车)也有望带来新一轮的产业升级。我们认为,特斯拉FSD 带来的“鲶鱼效应”可能带来国内智能驾驶的需求增长,车企量产车数据将会大量增长,算力、算法以及数据处理相关产业链有望迎来较大投资机会
从产业链的投资角度来看,中国智能驾驶领域的数据闭环系统相当复杂,涉及众多企业,包括但不限于数据收集、处理与标注、传输与存储、芯片制造商、仿真技术、云存储服务、智能驾驶解决方案提供商以及汽车制造商等。这一市场呈现出多元化和活跃的发展态势。在智能驾驶数据闭环的构建上,一些领先的汽车制造商倾向于自主研发,以更好地整合智能驾驶功能。有的汽车制造商选择全面自建数据闭环系统,而有的则选择自主研发核心部分,其他部分则通过外部采购来实现。芯片制造商利用其在终端硬件方面的优势,开发了相应的工具链和优化算法,以帮助汽车制造商和一级供应商快速验证算法并在芯片上进行部署。
鉴于数据和工程化知识在量产车数据闭环中的重要性,建议关注那些具有丰富数据处理经验或测绘资质的公司。数据服务提供商则依靠其强大的数据分析能力,专注于数据闭环流程的研发和创新,为汽车制造商和一级供应商提供全面的解决方案或模块化工具链产品,如车云协同平台、数据管理平台、标注平台和仿真平台等。智能驾驶解决方案提供商必须具备数据闭环能力,利用其在人工智能技术和行业经验上的积累,向汽车制造商提供云计算、算力和模型能力等资源。随着高级智能驾驶在乘用车领域的规模化部署,一些原本专注于L4 级智能驾驶的公司开始转向L2+级,寻找新的可持续商业化途径。云服务提供商则利用其云基础设施的核心能力和云端大模型,为数据闭环的全过程提供深度支持,实现数据接入、标注、模型训练、模拟仿真和OTA 升级等功能,以加速智能驾驶数据闭环的构建。
我们认为,随着高级自动驾驶技术的不断进步和更多量产车型的上路,自动驾驶领域产生的数据量预计将呈指数级增长,对数据服务的需求也将长期存在。目前,许多汽车制造商和一级供应商对数据服务的需求仍处于起步阶段,整个市场拥有巨大的潜在发展空间。
风险提示:政策紧缩风险、技术突破不及预期风险、算力服务建设不及预期风险
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(责任编辑:王丹 )
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