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AI大模型赋能自动驾驶：特斯拉自动驾驶技术跟踪，占用网络
算法驱动自动驾驶落地
证券研究报告行业动态报告
发布日期：2023年5月28日
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分析师：于芳博
yufangbo@csc.com.cn
SAC编号：S1440522030001
分析师：金戈
jinge@csc.com.cn
SAC编号：S1440517110001
SFC编号：BPD352
分析师：阎贵成
yanguicheng@csc.com.cn
SAC编号：S1440518040002
SFC编号：BNS315
• 核心观点：近期，特斯拉更新其FSD算法至v11.4，此次升级实现FSD端到端的能力，即包含高速领航、城市道路领航和泊车三个域的智驾功能。
特斯拉将改进车辆性能置于引入新功能之上，可以更快地针对环境做出反应，并在必要时调整车速，确保所有相关人员都能获得更安全的体验。
我们认为AI对整个汽车产业生态变革将产生重大影响，特斯拉作为整个自动驾驶领域开拓者，正引领相关技术应用落地。
• 特斯拉自动驾驶算法主要经历四个阶段，目前架构包括RegNet、HydraNet等。2016-2018年，特斯拉自动驾驶算法处于第一阶段，在该阶段中，使
用常规的骨干网结构；使用2D检测器进行特征提取；训练数据为人工标注，整体来看比较原始，相对传统；2018-2019年，特斯拉自动驾驶算法
采用了HydraNet结构；加入特征提取网络BiFPN；将图像空间从image space直接转化为vector space，能执行多任务、对视觉特征进行充分
融合以及很大程度上避免映射偏差，相较于精度提升，这个阶段注重提高效率；2019-2020年，特斯拉自动驾驶算法来到第三阶段，使用了
Transformer；骨干网结构使用了RegNet；能够实现自动标注数据；以及主张去掉雷达，使用纯视觉方案，不仅解决了CNN算法在BEV遮挡区域
预测问题，同时还有更高的性能和算法准确度以及能够快速得到高精度地图数据，相较于提高效率，这个阶段注重提高精度；2021年以来，特斯
拉自动驾驶算法来到第四阶段，增加了时空序列与时序信息融合等能力；在空间感知方面，使用占用网络；使用Lanes Network；为了增强汽
车感知能力，考虑到4D雷达的效果与成本，预计会将雷达重新安装，整体来看，该阶段在感知能力上大做文章，自动驾驶算法已相对成熟。
• 特斯拉自动驾驶算法2022年的核心改变在于使用Occupancy Networks进行感知以及使用Lanes Network进行矢量地图绘制。Occupancy
Networks（占用网络）可以通过3D物体检测的方式来估计行驶中其他车辆、物体的位置和大小，占用网络可以使用多个摄像机拍摄的图像进
行3D处理，即使是动态占用也可以计算出来并且运行效率较高；Lanes Network通过对离散空间的预测，能够以自回归的方式将所有的车道线
节点进行生成，从而获取更精确的车道线拓扑结构。2023年5月，特斯拉推出FSD v11.4，实现FSD端到端能力。FSD端到端的能力，即包含高速
领航、城市道路领航和泊车三个域的智驾功能。
• 映射到国内，以蔚小理为代表的车厂以特斯拉为锚，在自动驾驶领域持续发力，可像人类司机那样实时地感知、决策、规划，蔚来NAD、小鹏XNGP
等逐步实现L4驾驶水平。特斯拉正持续引领厂商技术革新，例如特斯拉将Occupancy网络引入到自动驾驶感知技术中，后续理想AD Max3.0也将
Occupancy网络纳入技术栈中用于汽车感知。
• 特斯拉引领自动驾驶走向落地阶段，全球自动驾驶产业链推进加速，域控制器放量或将提速。重点推荐德赛西威、中科创达、均胜电子、经纬恒
润、华阳集团。
核心观点
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