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自動駕駛|端到端自動駕駛技術 即將引爆產業革命,有哪些企業值得關注 ?

優分析

更新於 2025年02月27日01:21 • 發布於 2025年02月25日05:45 • 產業研究部(Allen)-優分析

自動駕駛技術發展

自動駕駛技術的發展過程中,主要有兩種技術路線,分別是 傳統模組化輔助駕駛(Modular ADAS, Advanced Driver Assistance System)和 端到端自動駕駛(End-to-End Autonomous Driving ),這兩種方法在架構、數據處理方式、決策方式、優勢與挑戰等方面都有很大差異,以下將詳細說明。

傳統模組化輔助駕駛

傳統模組化輔助駕駛 ( L2 等級 ),主要有 4 個模組,分別是 感知(Perception)、預測(Prediction)、規劃(Planning)和 控制(Control)。
感知模組,這是自動駕駛技術的核心,負責使用
攝像頭、雷達、激光雷達、毫米波 等傳感器獲取車輛周遭的環境信息,例如 車道標線、行人、障礙物、紅綠燈。

預測模組,根據感知模組提供的資訊,負責預測周圍車輛和行人的運動軌跡,例如預測前方車輛是否準備變換車道,路上行人是否可能橫穿馬路。

規劃模組,這就像是車輛的大腦,負責根據預測模組提供的結果,計算最優駕駛路徑,例如何時該加/減速、何時該變換車道、何時該轉彎。

控制模組,負責執行規劃結果,通過調節油門、剎車、方向盤來控制車輛。
傳統模組化輔助駕駛的優點在於每個模組的工作方式透明,遇到問題時可單獨排查,而且基於預設規則運行,對於特定場景有比較高的穩定性。缺點則是預設規模無法覆蓋所有情境,畢竟現實世界的路況千變萬化,無法手動設計所有可能的算法規則,換句話說,在極端環境下,模組化系統可能無法正確應對。

端到端自動駕駛

端到端自動駕駛的核心概念,就是訊息從一端輸入,經過單一神經網絡處理後,直接輸出決策,不需要傳統的模組化分層處理,換句話說,端到端自動駕駛技術的核心在於深度學習,讓 AI 學習大量人類駕駛數據,並模仿人類的決策方式。這種技術讓自動駕駛更加智能化,有機會實現真正的 L3 / L4 自動駕駛。簡單來說,傳統模組化輔助駕駛屬於 規則驅動,程度不錯但很難進步,而端到端自動駕駛屬於 數據驅動,雖然目前技術才剛開始發展,但擁有極高的發展潛力。

其中,生成式 AI 大模型的端到端技術可以說是目前最重要、最具突破性的端到端技術,特別是在自動駕駛領域,生成式 AI(例如 GPT-4、Tesla FSD AI)不只是學習數據,而是能夠推理、預測、模擬未見過的駕駛場景,總而言之,自動駕駛技術將會開始往 端到端自動駕駛技術 發展,能夠提供端到端自動駕駛解決方案的企業,無疑是值得高度關注的產業領導者。

有哪些企業值得關注 ?

Tesla ( TSLA-US ),作為自動駕駛產業的領導者,特斯拉的技術路線可說是備受關注,2021 年在 AI day 首次展示 BEV ( 鳥瞰視角技術 ) + Transformer ( 深度學習架構 ) 的感知解决方案。2022 年又在 AI Day 上進一步升级 BEV + OCC ( 3D 環境感知技術 ) + Transformer 感知能力,解決了自動駕駛車輛對高精度地圖的依賴問題,2023 年特斯拉宣佈FSD V12 將正式採用端到端技術,透過端到端的神經網絡模型,將感知、決策和控制等功能整合到單一的 AI 模型中,取代了傳統的模組化架構。此舉大幅減少了系統內部的錯誤傳遞,提高了整體性能和駕駛體驗。
Nvidia ( NVDA-US ),輝達提供了完整的端到端自動駕駛解決方案,涵蓋從資料中心的 AI 訓練到車載運算平台,以及模擬測試環境。這些解決方案旨在加速自動駕駛技術的開發和部署。

Mobileye ( MBLY-US ),作為全球自動駕駛技術的領導者,提供完整的端到端自動駕駛解決方案,涵蓋從感測器、AI 晶片、高精地圖到完整的自動駕駛系統,致力於推動 L2+ 至 L4 / L5 級自駕技術的普及與商業化。自家研發的 EyeQ™ 系列 AI 晶片,提供高效能、低功耗的自駕運算平台,目前 Mobileye 已與多家國際車廠(如 BMW、福特、大眾等)合作,未來將成為全球自動駕駛產業的關鍵推動者。

地平線機器人 ( 9660-HK ),地平線機器人(Horizon Robotics)致力於提供端到端的自動駕駛解决方案,涵蓋從高性能 AI 處理器到完整的軟硬體協同平台,滿足不同層級的自動駕駛需求,征程5(Journey 5)作為第三代車規級 AI 處理器,算力高達 128 TOPS,支持高階自動駕駛功能,最新一代處理器 征程6(Journey 6)將進一步提升算力和能效比,滿足全場景智能駕駛的量產需求,計劃於 2025 年開始交付。

重要結論

自動駕駛技術正快速向端到端 AI 驅動的方向發展,取代傳統模組化架構,以提升智能化與決策能力。生成式 AI 大模型讓 AI 不只是學習數據,更能推理、預測、模擬,加速 L3/L4/L5 自駕技術落地。Tesla、NVIDIA、Mobileye、地平線機器人等企業,已建立完整的端到端自駕解決方案,涵蓋 AI 晶片、感測器、高精地圖及整車系統。隨著 BEV + OCC + Transformer 技術成熟,未來自駕車將擁有更強環境理解能力。

整體來看,端到端自駕技術即將引爆產業革命,不僅改變了汽車產業,也會對多個關鍵產業帶來深遠影響,包括運輸、物流、智慧城市、人工智慧運算、能源產業等,其中蘊含的投資價值與機會,可說是相當大。

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