小鹏:端到端大模型量产落地,体验升级成下阶段主线

算法端,小鹏已量产国内首个端到端大模型,其模型采用分段式结构,分为神经网络XNet、规控大模型XPlanner以及大语言模型XBrain三部分。数据闭环方面,小鹏的全栈数据闭环能够实现对数据的清晰处理以及高效的挖掘和解读,测试阶段实车测试与仿真测试并重,加快迭代节奏。云端算力方面,小鹏云端算力储备已达到2.51EFlops。投入端,小鹏每年将投入35亿元用于智驾,其中7亿元用于算力训练。端到端架构下,小鹏2024年7月实现无限XNGP的全量推送,同时实现第一阶段的“全国都好用”,在2024Q4计划实现能够“门到门”的第二阶段“全国都好用”,最终在2025年实现用户“爱用”的升级。小鹏较早实现由提升覆盖度到优化体验的转变,XNGP功能赢得用户的认可,面向用户体验的XNGP有望渗透率进一步提高,或将加速销量拐点到来。

理想:探索双系统架构,自动驾驶锁定第一梯队

算法端,理想目前采用分段式端到端,支撑理想无图NOA的快速上线,同时理想正在测试端到端+VLM的快慢系统,最早或在2024年底正式推出。数据闭环方面,理想搭建了有效的验证方式,云端的世界模型与超过87万台车的车端影子模式相结合,帮助其无图NOA快速铺开。云端算力方面,理想已拥有4.5EFlops的云端算力规模,还将加大投入以支撑端到端的训练。团队方面,理想组织效率突出,研发与量产双线并行,滚动开发架构下,理想只用一年多的时间便完成了NPN、无图、端到端+VLM的三代迭代。硬件方面,理想在积极推进自研智驾芯片的进展,预计将在2024年内完成流片。理想以自动驾驶重构核心竞争力,正逐步赢得用户认可,城市NOA车型渗透率快速攀升,随着智驾功能在用户购车需求中的权重不断上升,理想有望在智能化的竞争中继续维持领先。

蔚来:NWM推动架构迭代,有芯有魂构筑智驾长期主义

算法端,蔚来目前采用分段式端到端,感知规划全栈网络模型为NOP+提供了强大的通用泛化能力;同时能够进行想象重建与想象推演的世界模型有望在2024Q4进行车端部署。数据闭环方面,蔚来的群体智能配合生成式仿真能够满足世界模型训练的数据需求,还能够辅助快速验证推动迭代。云端算力方面,截至2023年9月,蔚来智能计算集群总算力规模为1.4EFlops,预计目前算力规模更高,而截至2024年7月蔚来基于群体智能的整体端云算力已超过306.9EOPS。蔚来在硬件架构与软件架构上进行长期主义布局,统一架构延长车辆的生命力,支持车辆的长生命周期迭代。蔚来NOP+用户数量持续扩大,使用里程也在快速增长,反映出蔚来用户对其自动驾驶的认可程度不断提高。

受益标的:小鹏汽车-W、理想汽车-W、蔚来-SW。

风险提示:技术发展进度不及预期、市场需求不及预期、政策推进不及预期。

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文章来源:开源证券

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