汽车行业专题报告：大模型+政策+功能，三重共振开启L3智能化大行情！

特斯拉引领，基于大模型实现 2D->3D 环境建模，推动端到端感知方案落地，有效降低系统成本。

重视新一轮汽车智能化大周期向上行情！复盘 2010 年以来汽车智能化行情已经走完 2 波：1）2014-2016 年（mobileye/博世引领全球 L2 辅助驾驶，关键技术摄像头等视觉创新，代表性应用 AEB/LCC 等）；2）2020-2022 年（特斯拉引领全球准 L3 辅助驾驶，关键技术是大算力芯片+域控制器，代表性应用自动泊车+高速辅助驾驶）。我们预计 2023 年将酝酿开启第三波大行情！本轮全球引领者或是 TransFormer 架构的大模型助推下推出低成本 L3 自动驾驶方案的【特斯拉】，关键技术或是【TransFormer 架构的大模型+端到端感知方案（BEV+占用网络）】，代表性应用或是城市道路自动驾驶。区别于前 2 波，【政策法规】是 L3-L4落地的先行条件，对启动本轮行情具有更深远意义。基于目前产业链梳理核心受益标的：1）整车优选具备智能化先发优势【特斯拉/小鹏汽车/华为合作伙伴（赛力斯/江淮等）】；2）高算力域控制器，推荐【德赛西威】【经纬恒润】，关注【均胜电子】【科博达】；3）冗余底盘执行单元，推荐【伯特利】【拓普集团】【亚太股份】【耐世特】；4）AI 算法环节，推荐【中科创达】，关注【光庭信息】；智能化检测，推荐【中国汽研】。

特斯拉引领，基于大模型实现 2D->3D 环境建模，推动端到端感知方案落地，有效降低系统成本。TransFormer 模型作为最强的特征提取器，加速大模型行业的发展，在自然语言领域获得突破性的成功。特斯拉借鉴其强大的特征提取能力，对多摄像头进行视觉融合，提出 BEV（鸟瞰）算法，并通过占用网络算法实现 2D->3D 环境的实时建模以及路径矢量规划，全套模型参数量达到 7500 万，最终实现端到端的感知算法和环境搭建。借助大模型带来的感知算法效率提升，降低对于激光雷达等高成本传感器的依赖性，从而有效降低高级别自动驾驶系统成本。基于 TransFormer 大模型驱动的 BEV+占用网络算法成为主流车企下一代自动驾驶算法技术方向，高效率+成本下降有望推动渗透率进一步提升。

自动驾驶分级政策法规有望落地，推动智能化行业进程。近年来从国家部委到地方政府对高级别自动驾驶发布了一系列政策和法规，从基础建设、测试标准、数据安全、高精地图、商业运营等方面进行完善。但是，国内有条件（L3 级别）自动驾驶技术商业化落地的主要难点在于相关责任定义的缺失，在实际操作中较难界定驾驶员和车企的责任。2023 年，美国内华达州和加州先后批准了奔驰 L3 级别自动驾驶功能的上路运行，对于责任进行了清晰的划分，国内相关的政策法规也有望加速落地，明确 L3 级别自动驾驶功能的责任划分，在限定工况下责任由提供自动驾驶功能的车企或者第三方供应商承担。清晰的责任认定划分能够有效的区分车企在智能化维度的能力边界，有望推动智能化行业进程。

智能化产业趋势加速，本轮新车周期加速功能应用。2023H2-2024 年或是这轮智能化新车上市密集时间窗口。基于目前产业跟踪，我们预计这波新车特征或是：1）符合 L3 智能化法规标准；2）城市 NOA 落地使用；3）成本下行至 30 万元以下，激光雷达不是必要条件。车企进展初步排序：第一梯队领先（特斯拉/小鹏汽车/华为合作伙伴），第二梯队快速跟进（理想/蔚来/比亚迪/长城/吉利/长安/广汽/上汽等）