中小盘策略专题：智能汽车系列深度（九），ChatGPT横空出世，大模型全面赋能，自动驾驶渐行渐近-20230515-开源证券-31页.pdf-百度云盘下载

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ChatGPT 横空出世，OpenAI引领进入大模型时代
ChatGPT引发AI热潮，大模型赋能千行百业，人工智能迎来“iPhone”时刻。
2022 年底 ChatGPT 横空出世，其在理解人类意图、思维链推理、零样本下处理
问题的能力优异。2023 年 3 月大模型 GPT4 发布，性能进一步增强，并拥有多
模态能力可实现“看年说话”，大模叫能力来源于几个方面:大参数心带来能力
的“涌现”:海量的数据预训练带来模型基础能力:指令微调解锁的特定领域能
力:基于人类反馈的强化学习带来的与人类“对齐(沟通)”的能力。类似的范
式被广为传播，诸多科技巨头纷纷推出自己构建的大模型，并且将多模态作为目
标。大模型如火如荼发展，带来应用端的百花齐放，在传媒、游戏、电商、汽车
等诸多行业大模型广泛赋能，人工智能迎来“iPhone”时刻。
●大模型赋能自动驾驶，算法、数据闭环、仿真全面受益
算法迭代和数据驱动有待完善，长尾问题处理成为关键。驾驶环境纷繁复杂，罕
见的长尾场景识别和处理成为制约自动驾驶发展的主要瓶颈。行业致力于建立优
秀的算法框架和完善的数据闭环体系及仿真体系，让模型成为见多识广的“老司
机”。算法端逐步从基于规则逐步走向基于神经网络，从模块化部署走向端到端
感知决策一体化。数据端标注成本、仿真平台的可用性亦存在难点。
大模型有效赋能自动驾驶，数据闭环、仿真、算法全面受益。数据闭环方面，
大模型有助于玩家实现更好的数据挖掘和管理效果，提升数据利用效率，同时通
过自动标注大幅降低成本。仿真方面，生成式大模型可助力生成特定的场景，加
速算法成熟。在算法方面，感知算法中云端的大模型可作为车载端模型的“老师”
通过“蒸馆(教授)”帮助小模型实现更优性能。规控算法中玩家通过搭建行业
自动驾驶大模型，来实现城市导航辅助驾驶以及场景脱困等功能。在端到瑞的自
动驾驶算法方面，大模型可实现感知决策一体化集成，并助力端到端算法的训练。
。自动驾驶渐行渐近，行业玩家迎广阔发展空间
科技巨头有望构筑自动驾驶行业“安卓”，技术鸿沟快速缩小。特斯拉全栈自研
的自动驾驶闭环体系，构成自动驾驶行业的“IOS”，海量的车队建立数据壁垒，
其他玩家难以复制。而大模型时代，第三方科技巨头的加入有望通过提供强大工
具链形成自动驾驶行业的“安卓”，帮助整车厂构建自己的自动驾驶算法和数程
闭环系统，同时依靠大模刑的数据生成能力缩小与头部玩家在数据领域的差距。
此外产业链加速分工合作亦将带来自动驾驶成本下降，推动自动驾驶渗透率进一
步提升，产业链玩家均会充分受益。
重点关注:德赛西威、经纬恒涧、华阳集团、北京君正、晶晨股份、美格智
蛇、均胜电子、华测导航、瀚川智能、炬光科技、源杰科技、长光华芯

 

目 录
1、OpcnAI引领，人工智能进入大模型时代.....
.........5
1.1、ChatGPT 横空出世，引领人工智能新浪潮…….5
1.2、算法是人工智能的基石，Transformer 逐步成为主流….......8
1.2.1、始于 NLP，延伸至各领域，Transformer 在人工智能行业展现统治力........8
1.2.2、大语言模刑多基于 Transformer 构建，Decoder-Only系列占优.9
1.3、大模型+预训练+人类反馈微调，大模型蓄势待发10
1.3.1、探求ChatGPT的能力来源，寻找构建大模型的有效方法.............10
1.3.2、大参数+海量数据预训练+基于人类反馈的微调构成打造大语言模型的要素…....11
1.4、多模态成为趋势，应用端千帆竞渡，人工智能迎来 iPhone 时刻………14
2、大模型赋能自动驾驶，异法、数据闭环、仿真全面受益..........................
15
2.1、自动驾驶算法、数据不断迭代，长尾问题处理成为关键.........15
2.2、大模型全面赋能，自动驾驶各大环节全面受益….17
2.2.1、大模型助力数据挖掘和自动标注，数据飞轮飞驰推动自动驾驶落地……….........……18
2.2.2、大模型推动算法选代，感知规控全赋能…..............….20
2.2.3、生成海量数据，大模型助力仿真平台及端到端自动驾驶模型构建…..................................22
3、自动驾驶渐行渐近，行业玩家乘风起 ................................
..…23
3.1、科技巨头构筑自动驾驶行业“安卓”，技术鸿沟有望缩小…..….23
3.2、 行业分工加速，成本下降可期..25
3.3、大模型开发者、自动驾驶产业链玩家全面受益…6
3.3.1、百度Apollo:自动驾驶元老，文心大模型全面赋能.............……………………….……...........................................26
3.3.2、商汤科技:AI算法领军，布局大模型探索自动驾驶新机遇…..................................................27
3.3.3、地平线:智驾芯片新星，对算法的深入理解指引芯片架构迭代完美适配需求…...............................27
3.3.4、产业链玩家:自动驾驶落地加速，产业链各大环节全面受益….....28
4、 风险提示.........................
..29

图表目录
图1:达特茅斯会议开启人工智能发展之路…..-.
图2:视觉识别领域 AI在 2015 年超越人类 ....
图3:ChatGPT引领人工智能新范式...----
图4:ChatGPT 可完美实现用户的需求甚至可输出代码.…...………
..6
图5:ChatGPT 用户数2个月过亿起越 Tik.
图6:GPT4的性能显著强于上个版本.......
图7:GPT4在推理和逻辑能力上大幅提升…
图8:GPT-4可理解部分图片笑话.
图9:GPT4准确度相比之前的版本大幅提升…
图10:对不被允许和敏感的内容的错误响应显著下降…..
图11:
GPT4的多项能力超越人类平均水平
图12:循环神经网络适合处理序列信息......................................................
图13:卷积神经网络可实现图像处理等任务..................................
图14:Transformer 采用编码器和解码器的组合，有优异全局信息感知能力…..
8
图15:Transformer在计算机视觉领域形成诸多路线…---...….….......9

图16:Transformer应用领域迅速泛化.….
9
图17:GPT模式采用 Decoder-Only的算法.…
图18:Bert模式采用 Encoder-Only 算法….
图19:
大语言模型拥有三大技术方向，类 GPT 模式的技术路线近年成为主流……10
图20:GPT 版本和能力演进路径--各类训练、微调方法下形成最终Chat11
图21:模型规模到达一定程度会出现“涌现”现象.12
图 22:通用化的大模型通常会采用内容丰富的海量数据进行预训练12
图23:ChatGPT 通过多个步骤训练而来14
图24:
参数超过100亿的大语言模型不断出现…....……………14
图25:大模型的应用将不断延伸.…….15
图26:基础大模型将能完成诸多任务有望赋能千行百业5
图27:广汽研究院认为人工智能将在算法中更多渗透…...16
图28:端到端自动驾驶算法逐步映入眼帘…6
图29:
长尾场景稀缺而不常见16
图30:路标多种多样，考验算法的泛化能力16
图31:自动驾驶长尾问题出现概率较低16
图 32:
毫末智行认为自动驾驶能力与数据量直接相关…....................16
图33:软件升级速率滞后于硬件1
图34:
自动驾驶算法、数据闭环、仿真工具仍待完善…..........17
图35:蒸馏、量化、剪枝是三大模型压缩的方式17
图36:大模型从多个维度全面推动自动驾驶前行.......18
图37:
百度采用大模型实现长尾数据的挖掘18
图38:大模型助力完美实现儿童、异型车等场景的实时挖据……19
图39:
商汤推动标注 2.0时代演进，自动标注成为主流...19
图40:商汤明眸提供强大的自动标注能力..20
图41:毫末智行DriveGPT大幅降低标注成本0
图42:
感知大模型依靠半监督的方式迭代..21
图43:通过感知大模型的蒸馏，实现车端远距离3D视觉感知性能提升……………21
图44:大模型可赋能车端多模态模型.2
图 45:大模型赋能下，车端多模态模型感知能力提升…2
图46:毫末智行DriveGPT 大模型将助力自动驾驶落地...22
图47:
云骥智行认为端到端的自动驾驶算法优势显著......23
图48:自动驾驶端到端大模型构建需要海量资源.…3
图49:商汤自动驾驶多模态大模型有望实现传统自动驾驶算法无法实现的功能…...23
图 50:特斯拉自动驾驶解决方案堪称自动驾驶界“OS”......24
图51:第三方巨头凭工具链有望构筑自驾领域“安卓”......................
.....….24
图52:微软云可提供OpenAI接口服务…...............
...24

图53:微软AirSim是强大的虚拟场景仿真平台….................
图54:英伟达DriveSim可完关生成自动驾驶仿真场景..............................................
图55:英伟达拥有整套端到端自动驾驶解决方案............………
图 56:VidcoLDM 可合成视频实理多模式驾驶场景预测..
图57:NeuralField-LDM 可实现高质量的 3D 场景生成.….…………………….…
图 58:
英伟达推出Thor产品面向舱驾融合场景
26
图59:高通推出 Snapdragon Ride Flex实现舱驾融合................
26
图60: 百度致力千利用文心大模型实现自动驾驶感知模刑增强和长尾数据挖播..26