AI行业专题：从特斯拉FSD看人工智能端到端模型赋能自动驾驶机器人引领具身智能-230803（58页）

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报告摘要

从特斯拉FSD看人工智能端到端模型赋能自动驾驶，机器人引领具身智能端到端模型赋能自动驾驶，机器人引领具身智能西南证券研究发展中心海外研究团队王湘杰2023年8月AI专题2核心观点从特斯拉FSD看AI对自动驾驶的赋能：技术端：特斯拉率先提出纯视觉方案，端到端自动驾驶成为新路径。特斯拉基于对第一性原理的坚持以及对成本的考量，率先实行纯视觉方案，认为自动驾驶可以依靠摄像头实现感知和目标识别，其成本优势也将推动自动驾驶汽车加速实现规模化量产。此外，特斯拉基于Transformer大模型推出端到端自动驾驶方案，构建多任务学习神经网络架构HydraNet，引入特征级融合、占用网络和BEVTransformer范式。其中，BEV算法有助于将摄像头的2D感知转化为3D视觉，占用网络有助于解决长尾问题，Transformer能够利用注意力机制实现更精准的目标识别，并通过添加时序和空间信息使自动驾驶更接近4D真实世界，推动智驾水平迈上新台阶。目前，以特斯拉FSD为代表的自动驾驶系统表明神经网络算法和AI大模型的赋能已经渗透至智能汽车领域。