北京，2023年12月13日——Transformer算法在自然语言处理领域的巨大成功举世瞩目，导致其正逐渐成为人工智能领域新的算法范式。目前基于Transformer的大模型开始在各个应用场景落地生根，其中一个重要的应用方向就是自动驾驶领域。主机厂、自动驾驶软件提供商都开始尝试将大模型引入到自动驾驶研发工具链建设及算法开发中，以支持更高的迭代速度、更优的算法效果。大模型的引入已经在部分环节取得了突破性进展，能够显著提升自动驾驶软件的体验，因此有望为主机厂、自动驾驶软件提供商、工具链以及算力基础设施提供商带来新的发展机会。
《IDC Perspective: 大模型赋能的自动驾驶现状与机会分析》（Doc# CHC50353923） 报告对大模型在中国自动驾驶领域的探索及应用现状进行了调研，包括技术提供商的技术路线、大模型赋能产品的最新进展，以及自身的特色和优势，客观反映了大模型赋能的自动驾驶所面临的机遇和挑战，为技术买家提供了大模型方面的实践建议。IDC希望通过本次报告为广大企业级客户选择自动驾驶研发工具链以及自动驾驶软件提供依据，也为产业链上下游企业挖掘机会提供参考。
当前自动驾驶软件的效果还远不够理想，仍处于初级阶段(L2+)。然而近几年通过引入大模型，自动驾驶软件已经在一些关键技术环节取得了突破性进展：
- 2021年，特斯拉公开了其Transformer+BEV思想，首次将Transformer算法引入BEV生成过程，基本解决了自动驾驶感知环节多视觉信息融合的难题。同时，由于BEV空间的信息同时关联了感知、追踪和预测任务，这让开发端到端的自动驾驶算法成为了可能。目前，Transformer+BEV已经基本成为自动驾驶算法在感知环节的新范式，在各大自动驾驶软件提供商都有相应落地应用。
- 2023年，UniAD模型荣获CVPR最佳论文奖项，该模型通过Transformer算法实现了端到端的自动驾驶算法，在各单项任务的效果与传统多任务算法基本打平的情况下，最终规划效果取得了大幅提升。这表明端到端的算法架构相比以往的多环节或多任务架构具有明显增益，也证明了Transformer是实现端到端自动驾驶算法的有效途径。于此同时，UniAD在可解释性方面也取得了明显提升。
这些进展表明大模型能够为自动驾驶领域带来大量的技术突破，有望在各个环节大幅提升自动驾驶软件的效果。因此，IDC预测，未来几年大模型赋能自动驾驶具备充足的技术储备，将为多个应用场景带来新的增长空间，主要体现在两个方面：
一是自动驾驶研发工具链建设：基于大模型优化自动驾驶研发工具链，包括数据自动标注、数据检索挖掘、数据仿真等。
二是自动驾驶算法革新：通过大模型提升自动驾驶算法本身的效果，主要体现在追求更良好的多信息源整合能力、更优秀的端到端效果，以及更充分的可解释性。此外，随着大模型的良好效果不断被业界认可，其有望成为自动驾驶领域新的算法范式。届时，开发更适用于Transformer的硬件和软件，包括芯片、摄像头、模型训练工具链等，可能会成为一个新的市场机会。
下图系统总结展示了当前自动驾驶领域的大模型探索方向、技术路线上较为主流的大模型模态以及成熟度：
本次报告入选厂商：当前，市场上已有诸多自动驾驶企业、AI厂商、云厂商对上述大模型方向展开实践，《IDC Perspective: 大模型赋能的自动驾驶现状与机会分析》筛选并展示了百度、毫末智行、华为云、轻舟智航、商汤科技等代表性企业的探索方向与进展，期望为技术买家选择产业供应商与合作伙伴提供参考。
IDC中国高级分析师洪婉婷表示，在利好政策、攀升的市场需求推动下，自动驾驶行业持续发展，但与此同时行业也面临着巨大的同业竞争压力及资本寒冬，中国自动驾驶市场开始进入商业化的攻坚期。融入Transformer算法的自动驾驶软件逐渐发展出新的技术范式、效果逐步提升，整体自动驾驶软件有望迎接新的技术阶段以及新的发展进程。这也将为软件、硬件、商业场景运营服务市场带来新的发展机遇。
相关研究报告：
- IDC MarketShare: 中国行泊一体域控制器市场份额，2022（IDC#CHC50353223, 2023年7月）
- IDC Perspective: 中国车联网市场洞察，2023 （IDC #CHC50354123，2023年4月）
- IDC MarketShare:中国自动驾驶开发平台市场份额，2022（IDC #CHC50353123，2023年4月）
- IDC Perspective: 5G 加速未来出行，2023（IDC #CHC50353823，2023年3月）
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