目 錄1、特斯拉引領，BEV+transformer成為自動駕駛新范式 42、華為：發布ADS2.0，穩居智能駕駛國內第一梯隊 6、ADS2.0首發問界M5智駕版，買斷價3.6萬元 6、華為汽車業務：三種模式賦能產業 6、算力國內領先，云端、邊緣端全棧自研 7、車端計算平臺：MDC610助力ADS2.0加速落地 7、車端感知硬件：ADS2.0做減法，擁有27個感知硬件 9、云端算力：昇騰AI云服務單集群達2000PFlops 10、ADS2.0算法優異，提升全場景智能駕駛體驗 123、地平線：國內領先的自動駕駛方案供應商 15、征程系列芯片算力持續升級，向中央域控演進 15、布局BEV純視覺方案，UniAD大模型算法領先 17、BPU架構：打造智能駕駛底層架構 19、量產車型眾多，生態布局開放 20、股東陣容豪華，國際化戰略提速 234、智能駕駛升級加速，產業鏈全面受益 245、風險提示 25圖表目錄圖1：利用Transformer實現視角轉換的效果顯著提升 4圖2：小鵬獲得大眾集團7億美元投資，交割后大眾將持有小鵬4.99%股份 5圖3：AITO問界M5智駕版是ADS2.0首發車型 6圖4：阿維塔、極狐阿爾法SHI版將升級ADS2.0 6圖5：華為智能化技術，加速汽車產業智能化轉型 7圖6：華為三種模式為產業賦能，幫助企業造好車 7圖7：華為MDC智能駕駛計算平臺，支持L2+至L5級別自動駕駛的平滑演進 8圖8：華為MDC系列覆蓋L2+至L5級別自動駕駛的不同應用場景 8圖9：MDC610硬件平臺接口豐富，提供液冷版本 9圖10：MDC610硬件平臺邏輯架構 9圖阿維塔搭載ADS1.0，全車擁有34個感知硬件 9圖12：華為ADS2.0，全車優化至27個感知硬件 9圖13：華為昇騰提供全棧自主的AI算力底座 圖14：華為云烏蘭察布數據中心發布，部署單集群達2000PFlops的昇騰AI云服務 12圖15：智能駕駛解決方案ADS，全面整合芯片、算法和傳感器能力 12圖16：華為GOD網絡實現了激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等多傳感融合 13圖17：ADS2.0去高精地圖，實現無圖化 13圖18：ADS2.0計劃于2023Q4實現45個無圖城市的落地 13圖19：ADS2.0體驗升級，平均人工接管里程從100km提升到200km 14圖20：ADS2.0支持多達160種車位的智能泊車 14圖21：地平線成立以來重要里程碑事件 15圖22：地平線征程系列芯片算力持續升級，已定點量產多家國內主機廠 15圖23：理想ONE是首個搭載征程3芯片的量產車型 16圖24：深藍SL03前視攝像頭一體機使用征程3芯片 16圖25：征程5性能優異，單顆芯片算力高達128TOPS 16圖26：征程5獲得多個國內主機廠定點，高階智駕首選 16圖27：BEV感知以自車為中心提供的上帝視角” 17圖28：基于征程5的BEV感知原型方案 17圖29：地平線學者一作論文獲CVPR2023最佳論文獎 18圖30：理想ADPro智能駕駛系統，采用征程5芯片 18圖31：輕舟智航基于征程5的高階輔助駕駛解決方案 18圖32：地平線BPU計算架構，實現算法效率、靈活性和硬件效率的最優解 19圖33：BPU已經歷三代架構迭代，Nash架構為最新一代智能駕駛加速引擎 19圖34：BPU納什架構：多項突破性核心技術 20圖35：截止2023年4月，地平線已定點量產50多款車型，前裝定點120多款車型 21圖36：Matrix?5是面向下一代軟件定義汽車的中央計算平臺，集成四顆征程5SoC 22圖37：HorizonMatrix?超級駕駛解決方案，實現全場景自動駕駛 22圖38：地平線圍繞征程5芯片，持續打造開放的生態貨架 23圖3：地平線股東（部分，覆蓋多個主機廠和tier1 23圖40：大眾出資10億美元，與地平線成立合資公司 23圖41：800萬像素多功能前視攝像頭，深藍SL03已量產 24圖42：搭載征程5芯片大陸域控制器 24圖43：采埃孚將基于地平線芯片開發中國版采睿星高性能計算平臺解決方案 24表1：ADS2.0買斷價36000元 6表2：ADS2.0算法持續優化，更小算力實現更優駕駛體驗 6表3：華為憑借優秀算法能力，對高階智能駕駛系統ADS2.0的傳感器數量做減法 10表4：地平線征程系列芯片性能對比 17表5：2022年中國乘用車市場L2+NOA智能駕駛芯片市場份額，地平線高居第一 21表6：重點公司盈利預測與估值 251、特斯拉引領，BEV+transformer成為自動駕駛新范式+2021AIDay上第一次將BEV+transformerBEV+TransformerBEV+Transformer鵬汽車等都在BEV+transformer圖1：利用Transformer實現視角轉換的效果顯著提升資料來源：特斯拉AIDAY2021、研究所20234華為ADS2.0ADS2.0C610610AI7nmAI算力20S；27GOD2023Q445地平線202175車載5的純視覺BEV5對BEVUniAD第一次將檢測、跟蹤、建圖、軌跡預測，占據柵格預測以及規劃，整合到一個基于Transformertoken預測-小鵬汽車2021、2022NGPNGP2023-2024年公XNGP，2025Xpilot4.0254TOPSOrin600PFLOPSBEV2023年7月26團74.99%的股權，獲得1個小鵬董事會觀察G92款ADPro與ADMax5Orin2021NOA功能，20236NOANOA，2023100+2025本篇報告我們將重點圖2：小鵬獲得大眾集團7億美元投資，交割后大眾將持有小鵬4.99%股份資料來源：大眾汽車集團官網2、華為：發布ADS2.0，穩居智能駕駛國內第一梯隊、ADS2.0首發問界M5智駕版，買斷價3.6萬元2023年4月16日，華為于2023上海國際汽車工業展覽會前夕首發HUAWEIADS2.0（AdvancedDriving汽車解決方案BUCEO余承東在發布會上宣布華為高階智能駕駛系統ADS2.0M5SHIADS2.0360007200元/720圖3：AITO問界M5智駕版是ADS2.0首發車型 圖阿維塔、極狐阿爾法SHI版將升級ADS2.0資料來源：問界官網 資料來源：華為官網表1：ADS2.0買斷價36000元一次性購買訂閱（包年）訂閱（包月）ADS1.032000元6400元640元ADS2.036000元7200元720元數據來源：華為官網、研究所表2：ADS2.0算法持續優化，更小算力實現更優駕駛體驗問界M52023款增程后驅智駕版阿維塔112023款長續航單電機版5座極狐阿爾法S2022款HI版進階版廠商指導價27.98萬元31.99萬元39.79萬元攝像頭數量11個13個13個超聲波雷達數量12個12個12個毫米波雷達數量3個6個6個激光雷達數量1個3個3個輔助駕駛芯片華為MDC610華為MDC810華為MDC810芯片總算力200TOPS400TOPS400TOPS智能駕駛系統ADS2.0ADS1.0(即將升級2.0)ADS1.0(即將升級2.0)數據來源：汽車之家、研究所、華為汽車業務：三種模式賦能產業華為智能汽車解決方案業務成立于2019年，致力于將公司的ICT技術優勢延伸到智2022307000I（weie模式302022200ARHUDT-BoxHI(HuaweiInside)圖華為智能化技術，速車產業智能化轉型 圖華為三種模式為產賦，幫助企業造好車資料來源：電動汽車百人會2023 資料來源：電動汽車百人會2023智能駕駛業務場景多，技術難度高，產業鏈長且分工復雜。體系封閉、各自為政、資源投入分散的產業鏈現狀，無法形成合力，而智能駕駛計算平臺是驅動產業快速（各（與執ICT（2022(NCA)NCA貫通中國259個城市，包括城際高速和城市快速路；泊車實現自動泊車輔助、算力國內領先，云端、邊緣端全棧自研、車端計算平臺：MDC610助力ADS2.0加速落地Data（CCPUAIISPSSDAOSVOSMDCCoreMDCL2+~L5圖7：華為MDC智能駕駛計算平臺，支持L2+至L5級別自動駕駛的平滑演進資料來源：《華為MDC智能駕駛計算平臺白皮書》MDCMDC210/MDC300F/MDC610/MDC810400+TOPSMDCCore(含AOSVOS等L2+SHIM5圖8：華為MDC系列覆蓋L2+至L5級別自動駕駛的不同應用場景資料來源：蓋世汽車社區公眾號華為ADS2.0MDC610MDC610基于華為自研昇騰610AI芯片，采用7nm制程，AI算力200TOPS@INT8100TFLOPS@FP16，內置內存LPDDR4x24GB，最大訪問帶寬204GB/s，128GBL2+L3-L4余控制器。圖9：MDC610硬件平臺接口富，提供液冷版本 圖10：MDC610硬件平臺邏輯構資料來源：華為云官網 資料來源：華為云官網、車端感知硬件：ADS2.0做減法，擁有27ADS2.0271雷達+3+2800+91212232佐思汽車研究數據，激光雷達在非規則物體、異常天氣感知、近距離切入、隧道等NOAADS2.02ADS1.06Radar360360°ADS2.032.0攝像的從13個成個變點前原的4變現的2個。圖11：阿維塔搭載全車擁有34個感知硬件 圖12：華為ADS2.0，全車優至27個感知硬件資料來源：阿維塔官網 資料來源：問界官網ADS1.0ADS2.0ADS2.0傳感器AD1.0AD2.0傳感器AD1.0AD2.0表3：華為憑借優秀算法能力，對高階智能駕駛系統ADS2.0的傳感器數量做減法傳感器AD1.0AD2.0傳感器AD1.0AD2.0前向激光雷

數量 1 1

數量 4 2前向 前擋風玻達激光雷達

位置 前保 車頂 位置 前擋風玻璃璃側向激光雷

數量 2 /

數量 4 4側向 翼子板后視達 位置 前保側面 / 位視覺傳感器

翼子板鏡前向毫米波雷達 1 1

數量 1 1后向 后向玻璃毫米波雷達

側前毫米波雷達 2 / 位置 后尾箱蓋上方側后毫米波雷達 2 2 數量 4 4環視后向毫米波雷達 1 / 位置資料來源：佐思汽車研究公眾號、研究所、云端算力：昇騰AI云服務單集群達2000PFlops

前后保+后視鏡

前后保+后視鏡華為以昇騰人工智能基礎軟硬件作為算力基礎設施，提供包括底層硬件、算力平臺IaaSAIPaaSONNXMDCAIAICC等。AI框架MindsporePytorch等主流AI90%端到端遷移工具從GPU隨著智能駕駛里程的持續積累，海量行車數據的產生推動自動駕駛水平快速提高。但同時，影響高階自動駕駛落地的關鍵因素，不再是解決常見的一般案例，而是讓圖13：華為昇騰提供全棧自主的AI算力底座資料來源：2023光谷人工智能產業生態大會大模型的數據生成能力可以廣泛應用于數據預處理、模型訓練及模型仿真環節，有望解決自動駕駛發展應用過程中的數據積累瓶頸，如用數據生成替代實車路采、用自動標注替代人工標注、用自動生成對抗性場景替代人工設定等。為了解決從真實cornercaseNeRF技術，將3DcornerNeRF算自動駕駛算法在復雜、多變的真實路況下具有更好的預測能力，從而有助于大幅提升自動駕駛車輛的安全性。算力是汽車行業智能化的基礎，華為云烏蘭察布數據中心部署了單集群達2000PFlops的昇騰AI30天長穩率達到90%，斷點恢復時長不超過10GPU1.1AI-Native2425萬個場景庫，包括500多類功能場景和200可幫助車廠系統更高效地對自動駕駛算法進行評估。同時還能將云端仿真與真實的onerae（圖14：華為云烏蘭察布數據中心發布，部署單集群達2000PFlops的昇騰AI云服務資料來源：華為云官網、ADS2.0算法優異，提升全場景智能駕駛體驗ADS2.0景的極致連續體驗自2023年1月1日-2023年4月12日，NCA使用公里數為830394221639次；極狐阿爾法SHI版自2022年7月1日-2023年4月151010103193196%。圖15：智能駕駛解決方案ADS，全面整合芯片、算法和傳感器能力資料來源：電動汽車百人會2023傳統的障礙物識別是采用白名單識別方式，需要訓練才能識別。而華為智能駕駛系GOD市基建日新月異，城區NCA（）ADS1.0圖16：華為GOD網絡實現了激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等多傳感融合資料來源：華為官網圖17：ADS2.0去高精地圖，實現無圖化資料來源：華為官網ADS1.0已實現基于TransformerBEV架構，而ADS2.0進一步升級，基于道路拓撲推理網絡進一步增強，即使無高精地圖也能看懂路，紅綠燈2023Q3152023Q4304590%圖18：ADS2.0計劃于2023Q4實現45個無圖城市的落地資料來源：華為官網高速NCA（）ADS2.0ADS1.0的100km提升到200km圖19：ADS2.0體驗升級，平均人工接管里程從100km提升到200km資料來源：華為官網華為160ADS2.00.40.4）2023年底實現跨地面、地下停車場，在地面上即可激活，跨樓層最優路徑抵達，在車位被圖20：ADS2.0支持多達160種車位的智能泊車資料來源：華為官網3、地平線：國內領先的自動駕駛方案供應商、征程系列芯片算力持續升級，向中央域控演進圖21：地平線成立以來重要里程碑事件資料來源：地平線微信號、研究所2015邊緣計算智能駕駛芯片的技術創新和商業應用，曾相繼創建百度深度學習研究院（DeEC美國研究院擔任實驗室主任，是世界上最早從事深度神經網絡研發的學者之一。20171；20192；202032021751285圖22：地平線征程系列芯片算力持續升級，已定點量產多家國內主機廠資料來源：汽車之家官網地平線征程3芯片自2020年發布以來，憑借豐富的生態伙伴朋友圈，已經實現大規10402021ONE3800NOA202348001V1R（11個雷達、1V3R（13）NOASL033800ADAS800L2+GTSL03S7L等圖23：理想是首個搭載程3芯片的量產型 圖24：深藍SL03前視攝像頭體機使用征程3芯片資料來源：地平線公眾號 資料來源：深藍汽車官網516BEV25圖25：征程5性能優異，單顆片算力高達128TOPS 圖26：征程5獲得多個國內主廠定點，高階智駕選資料來源：地平線官網 資料來源：地平線公眾號表4：地平線征程系列芯片性能對比產品代際第一代第二代第三代第四代芯片征程?1征程?2 征程?3征程?5征程?6發布時間2018年4月2019年8月 2020年9月2021年7月尚未發布應用架構BPU1.0高斯架構BPU2.0伯努利架構BPU3.0貝葉斯架構BPU4.0納什架構AI算力/>4TOPS5TOPS128TOPS>400TOPS典型功耗1.5W2W2.5W30W未知每幀延時小于30ms小于100ms/60ms未知功能安全///ASIL-B(D)ASILC/D可靠性/AEC-Q100Grade2AEC-Q100Grade2AEC-Q100Grade2未知應用場景/座艙交互L2+輔助駕駛行泊一體智能駕駛資料來源：佐思汽車研究公眾號、研究所、布局BEV純視覺方案，UniAD大模型算法領先隨著智駕功能從基礎向高階邁進，自動駕駛所面臨的道路場景也更加復雜，目標維BEV(Bird'sEye感BEVBEV202175車5BEV5對BEV感知的原生支持。圖27：BEV感知以自車為中心供的“上帝視角” 圖28：基于征程5的BEV感知型方案資料來源：地平線公眾號 資料來源：地平線公眾號20236CVPRPlanning-orientedAutonomousDrivingUniAD以全局任務為目標的自動駕駛大模型架構。作為自動駕駛技術發展的重要節點，UniAD以及其他42023UniAD模型第一次將檢測、跟蹤、建圖、軌跡預測，占據柵格預測以及規劃，整合到一個基于Transformertoken預測-UniADnuScenesUniAD模型的「多任務」和「高性能」特點，完美克服了傳統算法面臨的挑戰，不僅能確圖29：地平線學者一作論文獲CVPR2023最佳論文獎資料來源：地平線公眾號?5ADPro標配高速NOA功能，ADPro8MP360°MIT提出的混合式BEVADPro上即使BEV5感器融合BEV55NOA圖30：理想ADPro智能駕駛系統，采用征程5芯片 圖31：輕舟智航基于征程5的階輔助駕駛解決方案資料來源：地平線公眾號 資料來源：地平線公眾號、BPU架構：打造智能駕駛底層架構地平線致力于打造新一代由數據驅動的智能計算架構，讓范式級智能算法的革新，和支持智能算法軟硬件體系相結合，去加速實現機器的自編程和應用自適應，讓機器更自主、讓開發更簡單、讓計算更智能。遵循軟硬結合的技術路徑，地平線自主研發了智能駕駛專用計算架構BPUBPUBPU圖32：地平線BPU計算架構，實現算法效率、靈活性和硬件效率的最優解資料來源：地平線公眾號20192021BPU1.02.030020234BPU納什，專為大參數量、大規模交互式博弈而設計，面向前沿算法優化贏得最AI圖33：BPU已經歷三代架構迭代，Nash架構為最新一代智能駕駛加速引擎資料來源：地平線公眾號BPUTransformer30%。圖34：BPU納什架構：多項突破性核心技術資料來源：地平線官網、量產車型眾多，生態布局開放20234501203005552022ODM、IDH100余家，圍繞征程芯片形成了國內最繁榮的軟硬件生態陣容。圖35：截止2023年4月，地平線已定點量產50多款車型，前裝定點120多款車型資料來源：地平線公眾號2022（1001.22級輔助含2+前裝標配交付585.91.662940。而A（2202220萬輛年同80%202249.05%4表5：2022年中國乘用車市場L2+NOA智能駕駛芯片市場份額，地平線高居第一排名供應商市場份額1地平線49.05%2英偉達45.89%3德州儀器2.69%4Mobileye1.97%5華為海思0.41%數據來源：高工智能汽車研究院、研究所Matrix?5Matrix55SoC4128PS4x26KDSUU及eyU；48CAN/CAN-FD4D4x8GBLPDDR4X內存、4x16GBeMMC閃存、256GBPCleNVMe；端云互聯支持車云協同、支持H.265/MJPEGISO26262ASIL-DSOTIF要求，ISO16750環境可靠性測試、采用ASIL-DMCU4?5（中央區EEA）圖36：Matrix?5是面向下一代軟件定義汽車的中央計算平臺，集成四顆征程5SoC

圖37：HorizonMatrix?超級駕駛解決方案，實現全場景自動駕駛 資料來源：地平線官網 資料來源：地平線官網2023TogetheROS?·Auto法與開發基礎設施，提高量產落地與創新迭代效率。結合地平線天工開物?（OpenExplorer?）?（HorizonAIDI?）55ODMIDH100BPU圖38：地平線圍繞征程5芯片，持續打造開放的生態貨架資料來源：地平線官網、股東陣容豪華，國際化戰略提速自成立以來，地平線已獲得上汽集團、廣汽資本、長城汽車、東風資產、比亞迪、Intel、SKH