智能驾驶的ChatGPT时刻？

1、智能汽车和机器人痛点的差异决定了产业链爆发节奏的不同

（1）机器人底层技术：运动控制+视觉算法+语言模型。在B端应用的阶段，最重要的是运动控制算法，视觉算法和语言模型都相对比较成熟。

（2）智能汽车：痛点在视觉算法，要不断解决CORNER CASE问题（较大成本解决小概率事件）。汽车领域，ISO 26262 确定了四种 ASIL — A、B、C 和 D，ASIL D 则代表最高程度的汽车危险。单点故障率不能超过1pct，智能驾驶从安全定义角度，属于D。因此，无人驾驶实现难度较高。但是类似于chatgpt 4 的L3-L4智能驾驶模型可能会出现。

2、特斯拉FSD是否会带来智能驾驶的ChatGPT时刻？

行业内，特斯拉是2016年在HW2.0上开始抛弃ME q3，国内主机厂则是2021年开始逐步自研，其中小鹏等领先一些。如果智驾端到端的大模型出现，大概率就是特斯拉FSD。V12是重要观测变量，一旦能解决大多数场景的自动驾驶（距离无人驾驶还比较远）和放开，行业逻辑将巨变。

（1）主机厂会分化成大模型公司和硬件公司；

（2）围绕室外场景的AI视觉应用将会扩散。

3、产业链机会解析

（1）特斯拉产业链带来的机会以及技术对标：

HW4.0相对于HW3.0，最重要变化在传感器方案——4D毫米波雷达，用的是ARBE的产品和方案。国内ARBE方案的是威孚高科和经纬恒润等。传感器清洗系统，我们认为，传感器清洗系统未来将是标配方案，预计t新一代平台有可能全面使用传感器清洗系统。这个领域，关注有前瞻布局的恒帅股份。

如果特斯拉FSD放开，需要关注的是FSD视觉对各大领域的潜在应用可能性：如无人配送、无人驾驶bus等。

（2）解决corner case带来的机会：

corner case的解决，智能驾驶，要经过传感器认知、算法决策和执行器执行三个阶段。从第一个角度看，数据多维化、数据高频化（如摄像头高帧率）是比较明确的趋势；算法决策则主要跟算力和模型直接相关；执行器主要跟反应时间相关。从算力层面看，看好英伟达供应链tier1德赛西威等。从执行器角度看，推荐能够缩短刹车反应时间的线控制动（伯特利）、主动悬挂（通过调教车轮附着力缩短刹车距离，保隆科技、中鼎股份等）、线控转向等。

4、本轮智能化行情与历史上2轮的异同点

第1轮2014-2016年，第2轮2020-2022年，第3轮是2023H2-2025E。前2轮是导入期，本轮将是成长期。

同：每一轮都是打破常规的新技术路线带来智能化体验性能和成本的大幅改善。

异：第1轮是Mobileye基于摄像头感知技术创新+L2智能化（AEB+LCC）落地；第2轮是特斯拉/英伟达基于E/E架构迭代带来AI大算力芯片+域控制器技术创新催化L2++智能化（高速+低速场景）落地。第3轮是OpenAI/特斯拉基于大模型技术创新+L3智能化（全场景）落地。

5、本轮智能化行情节奏的核心指标

本轮智能化行情可类比2019H2-2022年的电动化行情，前半场是确立产业趋势（估值驱动），后半场是核心公司业绩兑现（业绩驱动）。

第一指标：L3智能化的事件催化； 第二指标： 国内新能源汽车月度渗透率； 第三指标： 国内乘用车总量月 度同比增速。 3个指标同时向上共振便是行情的主升浪。

6、本轮智能化行情的2023H2核心催化剂

第一梯队：FSD入华（意义堪比M3国产化），L3法规标准落地（意义堪比新能源补贴政策）

第二梯队：特斯拉（7/19中报，AI day，北美V12版本升级/FSD订阅率），国内各大车企大模型发布会（集中于9-11月，尤其广州车展），国内H2重点新车（小鹏G6，赛力斯M9，理想W01等）。

7、本轮智能化行情核心选股思路