自动驾驶行业发展历程及其影响因素是什么？

自动驾驶行业发展历程及其影响因素是什么？如何看待并展望未来自动驾驶发展的落地形式与行业格局
变化？
自动驾驶的发展始于2014-2015年，主要经历了从完全手动驾驶向辅助驾驶（L2-L1级别）转变的过
程。到了2018-2019年，行业进一步转向L3级别，并且转型思路基于特定场景（case-by-case）驱动。
这一时期，头部企业如百度、华为等率先布局该领域，依赖高精度地图和激光雷达提升自动驾驶能力。
然而，随着软件算法能力的显著提升，车企得以降低对高精地图及激光雷达的依赖，不仅提升了功能性
和降低成本的效果，而且推动了汽车行业向智能化的重大变革。从未来角度看，RoboTax将是端到端大
模型在智能驾驶领域的关键落地形式。长远来看，汽车智能化将深刻改变行业格局，通过AI智能化能力
的竞争筛选出综合实力领先的头部车企，从而优化竞争态势。在这一轮智能化浪潮的支持下，汽车行业
有望进入一个更好的发展阶段。
自动驾驶硬件主要包括哪些部分？为什么自研自动驾驶芯片具有重要性？
自动驾驶硬件主要包含芯片（核心为AI计算单元，如NPU）、SOC芯片（集成了CPU、GPU、ISP、IO接
口和存储器等）等组成部分。其中，特斯拉的SD芯片就是一个典型案例，拥有核心的AI计算单元及一系
列AI控制IP核。从技术角度来看，自动驾驶芯片的重要性在于其能快速匹配硬件和软件开发，并在中长
期内实现成本下降。尽管短期内云端芯片的需求可能不如边缘端芯片强烈，但由于研发成本和技术难度
较大，国内黑芝麻智能等公司已成功开发出能满足市场需求的低成本AI芯片，表明自动驾驶芯片的自研
具有可行性。
当前汽车行业芯片主要依赖哪些供应商？
当前汽车行业中，从硬件芯片的角度来看，核心仍然严重依赖外部供应商。英伟达和华为被认为是头部
级别的企业。在第三方供应商中，高通、地平线及摩拜等产业参与者则处于较为领先的位置。在自动驾
驶领域，特斯拉已经完成了从边缘端、云端至配套软件的全面硬件布局。
特斯拉是如何利用自身优势保持自动驾驶领先地位的？
特斯拉的最大优势在于其强大的单品爆款车型，如Model 3和Model Y，它们在全球范围内积累了百万级
别的汽车保有量并收集了大量训练数据。同时，特斯拉还拥有一支由美国硅谷构建的高水平AI开发团
队，致力于芯片自研和算法开发。此外，特斯拉在云端层面也采用了自主研发的专用Dojo系列芯片替代
通用GPU，提升了计算和传输性能，并计划将该技术应用于机器人领域之外的更多应用场景。
国内自动驾驶行业的现状如何，有何特点？
国内OEM厂商正在逐步跟进自动驾驶芯片硬件端的布局，根据自身需求定制自动驾驶芯片规格。值得一
提的是，在软件端，大模型的辅助加速成为降低对高成本硬件依赖的重要手段，通过细节到神经网络算
法的变革，AI算法实现了自动成长，降低了算法落地难度，并重塑了车端算法架构，从L2到L3等级别的
变化主要体现在场景驱动转向数据驱动。
自动驾驶算法产业的发展趋势是什么？
自动驾驶算法同样存在高壁垒，预计将会呈现出去集中的产业格局变化。GPT-3（通义千问）等大模型
的出现验证了自动驾驶算法强大的自学习认知驱动能力。Transformer模型在此过程中起到了核心作
用，不仅适用于多模态文本数据的理解，还支持各类数据类型的输入和生成。未来，世界模型作为一种
算法自学习的能力体现，有望引领L4-L5级别的自动驾驶变革，其中数据闭环将是实现较高集中度产业
格局的关键因素。
2017年至2021年间，自动驾驶行业的变化体现在哪些方面？
在这一阶段，自动驾驶行业经历了由L2向L3的转变，最初采用的是小模型算法架构配合高成本的激光雷
达硬件。但从2020年开始，行业逐渐转变为M型方向，减少对激光雷达和高精度地图的依赖，并增强基
于大模型的软件算法对动态数据处理的能力。
L3和L4级别的自动驾驶如何利用神经网络算法实现更高层次的功能？
L3和L4级别的自动驾驶依靠更为复杂的神经网络learning base算法架构，在环境感知和规模化算法进程
中发挥着越来越重要的作用。它们通过逐步的数据训练提升了算法性能，致力于构建能够对未来事件做
出准确预测的整体事件模型，从而真正实现无人驾驶的任务。
特斯拉在软件算法领域引领行业发展的方式是什么？
特斯拉作为行业引领者，主导着整个行业的软件算法迭代，国内如华为、小鹏、理想等头部厂商则跟随
特斯拉的方向不断进化算法，提高其泛化性和降低成本。其中，关键意义在于实现端到端的学习、理解
和自适应，从而提升整体算法处理能力的上限。
云端如何助力自动驾驶领域的研发与落地？
云端技术不仅提供了高性能的芯片支持，在算法层面，云端产品的仿真功能能极大地加快并优化算法迭
代效率。此外，世界模型也为云端仿真实现良好协助，共同推动全球范围内自动驾驶技术的研发和商业
化进程。