ijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved. 研究背景  智能驾驶技术正加速从早期“功能验证”向“全域场景”突破，头部整车厂与科技公司大规模投入车规 级大模型、“世界模型”等自动驾驶方案，智驾地图作为支撑自动驾驶决策与感知的关键底层能力，如 何成为实现自动驾驶落地和差异化体验的基础保障？  随着舱驾一体化架构成为主流，智驾地图成为连接座舱体验与驾驶功能的关键枢纽，如何实现从导航指 Co.， Ltd. All Rights Reserved.  智驾地图是支撑L2级及以上智能驾驶系统的关键数据基础设施，其核心价值在于补充车载实时感知、提 供超视距信息及优化路径规划。  智驾地图正从重几何精度的高精地图向更注重拓扑、语义与鲜度的轻量化地图演进，其具体形态随自动 驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。 5 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 SD Pro - 平衡成本与功能 - 支撑城市NOA落地 - 众源更新探索 轻地图成为主流 重语义/拓扑/规划 - 与端到端算法深度 融合 - 地图成为在线先验 与离线训练数据源 - 兼顾AP友好性 驱动: 感知算法进步 (Transformer, BEV等) 驱动: 成本压力/规模化 (数据闭环, 众源成熟) • 精度按需: 对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与

现，企业既要高度关注新的市场机会，也要在面对存量市场竞争时，不断提 升客户体验；同时，一些企业还坚定地贯彻“走出去”战略，向外追求增量 空间。未来，数字化创新业务和数字化商业模式将成为企业发展的新动力源 泉，让企业能够始终保持积极的竞争姿态，在数字化新环境中打造可持续发 展格局。IDC预测，到����年，已经建立数字业务平台的组织将拥有比竞争 对手高出��%的数字化市场份额，并拥有更强的追踪投资回报率和执行数字 ����年�月��日 网信办等七部委 联合公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》 ����年�月��日 �� 随着数字化进程的日益加快，企业管理者洞察到企业的发展正被一系列崭新的驱 动力所推动，这些动力源来自于三个方面的深刻变革：即新技术的进步、新环境 的重塑以及新业务模式的全面落地实践。 新技术 无处不在的AI：生成式人工智能无疑是近一 年来引领技术变革的一颗超级新星，正在引 发各行业领域的“智能革命”，并逐渐成为 自动化：更广泛的自动化用例已经无处不在。IT自动化、流程自动化和价 值流自动化，可以帮助企业实现自主运营、数字价值工程和创新速度。在 过去几年中，机器人和无人机等自动化技术正越来越多地应用于物流、能 源、医疗等诸多领域。在此背景下，数据也正在成为组织的核心战略能 力，由于自动化程度的提高，数据变得越来越重要，也越来越珍贵。释放 数据价值，并确保隐私和安全，成为企业关注的重点。 新环境 AI重

算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的 新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。算力基 础设施是新型信息基础设施的重要组成部分，呈现多元泛在、 智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升 级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高 效能治理具有重要意义。为加强计算、网络、存储和应用协同 创新，推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经 济的驱动作用，制定本行动计划。 高速光传输网络研发部署 和全光交叉、SRv6、网络切片、灵活以太网、光业务单元等技 术应用，实现网络传输智能高效、灵活敏捷、按需随选。 4. 探索算力协同调度机制。推动以云服务方式整合算力资 源，充分发挥云计算资源弹性调度优势。鼓励各方探索打造多 层次算力调度架构体系，建设可满足各类创新主体开展多元异 构算力调度、应用、研发、验证的平台环境。依托国家新型互 联网交换中心、骨干直联点等设施，促进多方算力互联互通。 系，满足不同类型工业企业在研发设计、生产制造、仓储物流、 营销服务等方面的算网存用需求，推动工业企业技术改造、降 本增效和绿色化转型，加快推进算力赋能新型工业化建设应用。 3.“算力+教育”。鼓励科研院所根据需求适度建设算力资 源，有效支撑面向重大项目或课题的开发与创新。推进公共算 力资源覆盖校园，鼓励各类高等院校、职业院校积极运用算力 8 平台为学校实习实验实训环境、平台和基地建设及转型发展提 供支撑，促进教育公平，全面提升教育体系内在质量水平。

通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力 政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用  很多公司参与开源，帮助改进产品，众人拾柴火焰高， 反哺开源产品，形成正循环 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小 认知决定行动，这场全民AI科普对推动中国AI发展功不可没 政企、创业者必读 开源改变行业格局，建立强大生态  开源战胜闭源，促使全球公司、开发者等转到开源  建立强大生态，成为全球人工智能根技术，无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入，获得全球最大影响力  改变中美竞争格局：美国是闭源封闭垄断思路，中国领导开源 文化，加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国，普及率超过美国， 政企、创业者必读 如何解决 DeepSeek在政府、企业的应用问题？ 49 政企、创业者必读 闭源云端通用大模型功能强大 但在政府企业场景中使用存在若干问题  训练知识为网上通用，缺少政府和企业内部知识，不懂业务，无 法解决实际问题  闭源模型云端部署，使用过程中数据外传上网，存在泄密风险  闭源模型规模庞大，无法为企业进行定制，无法本地部署  成本高昂，一般企业难以负担 50 政企、创业者必读

而是技术、 产品与生态的协同共进。在技术层面,深度学习、 机器学习、自然语言处理等前 沿技术不断迭代创新, 为 AI 应用提供了坚实的基础; 在产品方面, 从智能硬件 到软件应用, 从消费级产品到企业级解决方案, AI 元素无处不在, 极大地丰富 了产品的功能与价值; 在生态体系上, 科研机构、科技企业、行业用户等各方力 量紧密合作, 形成了一个相互促进、共同发展的有机生态。与此同时, 客户对于 随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,全球科技创新空前密集活跃, 特别是以人工智能为代表的新技术快速发展,正在深刻改变经济社会运行模 式, 创造新的生产方式、生活方式, 成为推动经济发展的重要方向和关键动 力源。 《数字中国发展报告 (2023 年) 》指出, 我国基础数字技术创新能 力持续增强, 在信息技术管理方法、计算机技术和基础通信程序领域, 国内 有效发明专利同比分别增长 59.4%、39.3%和 智能化转型已成为各行 业顺应数字经济发展的必由之路。在这一转型过程中,新兴科技与各产业场景的 深度融合逐渐加速, 与企业的创新和变革目标相互契合, 为提升运营效率和变革 - 业供给侧结构性改革的核心动力源。 企业实现智能化转型之路并非平坦,必然要经历规划、 实践、再迭代的循环 上升阶段。这需要一套经过验证的、系统化的智能化转型框架, 以及能够帮助企 业清晰识别现状、科学指导转型路径的方法论。企业基于自身的转型经验和众多

数学、代码⽣成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异 更低的研发成本* 更⾼效资源利⽤ $5.5M%vs.%OpenAI’s%$100M+ 使⽤~2,000%GPUs,%竞品使⽤% 10,000+%GPUs 开源模型⽐肩头部闭源 60%+%指标优于 Llama3.1 Claude-3.5%GPT-4o% 打破⼤模型技术壁垒 重挫美国科技公司股价，英伟达 市值下跌5,900亿 AI的斯普特尼克时刻 被美国及其盟友列⼊各种限制 ⼤道⾄简，⽤强化学习跳出题海和⼩测 让模型⾃⼰学会思考 GRPO(群体相对策略优化) 效果体验惊艳，成本极致压缩 8 为什么⼈⼈都爱DeepSeek? 成本优势 • 550万美元预训练成 本达到GPT-4级别性 能，打破“算⼒军备 竞赛”魔咒 • 技术成本的下降，为 ⾏业上下游带来更多 创新的可能 技术震撼 • 算法、训练范式、推理、 算⼒利⽤全⽅⾯创新 • DeepSeek&V3&通过快速 迭代新技术，⼤幅降低 DeepSeek创新技术引发新变化 医疗⾏业独特优势 10 DeepSeek虽好，但也不是“六边形战⼠” 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（RAG、⼯作流、Agent等）和⼯程优化 来保障⼤模型应⽤企业级端到端效果 • DS幻觉率更⾼，另外实际测试应⽤中有指令遵循较弱、 拒答率⾼等问题 • 医疗领域幻觉⽐例甚⾄⾼达20-30%2 幻觉⾼=“创造⼒税“ 底层⼤模型各有所长 幻觉情况1 11 数据来源：1

端到端发展进入加速期，基于规则长期护航 1.1 端到端的定义、发展历程、实现方法及挑战 1.2 自动驾驶产业支持充足，标志性政策落地 1.3 车企抢滩DeepSeek，AI行业与智能驾驶共振 1.4 10万级别智驾落地推动行业进入智驾平权 1.5 汽车行业加速迈向智能驾驶全面普及时代 2.关注自研核心算法的整车企业 2.1 特斯拉：纯视觉方案+一体化端到端先驱 2.2 华为鸿蒙智行：模块化端到端，聚焦生态整合与全域协同 4.5 线控制动发展历程 3.4.6 线控制动：EHB One-Box当前是主流方案 3.4.7 伯特利：线控制动持续攀升，全面打造XYZ三轴汽车底盘 控制系统供应商 3.4.8 线控转向：L4级及以上自动驾驶必备，尚处市场导入期 4.投资建议 5.风险提示 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 端到端发展进入加速期，基于 规则长期护航 1 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图1：端到端与模块化自动驾驶 一天时间训练即可应对复杂城市驾驶场景，展示了端到端技 术在快速学习和适应能力上的潜力。 2017 年 ： Comma.ai 推 出 OpenPilot 。 Comma.ai 发 布 了 OpenPilot软件，最初为L2级辅助驾驶系统，后逐步转向端 到端神经网络模型，成为首个商业化端到端自动驾驶产品。 • 技术突破与现实应用阶段（2019年-） 2021年：特斯拉发布BEV（Bird Eye View）技术。特斯拉在

Xavier系列模组具有高达32 TOPS的AI性能，适用于自主机器的视觉测距、传感器融合、 定位和地图构建等应用。 2024年GTC大会上，英伟达还发布了一款基于 NVIDIA Thor 系统级芯片（SoC）的新型人形 机器人计算机 Jetson Thor。Jetson Thor 是一个全新的计算平台，能够执行复杂的任务并安全、 自然地与人和机器交互，具有针对性能、功耗和尺寸优化的模块化架构。 远少于互联网规模的数据集。智元采用Latent Actions（隐 式动作）来建模当前帧和历史帧之间的隐式变化，然后通 过Latent Planner，预测这些Latent Actions，从而将异构 数据源中真实世界的动作知识转移到通用操作任务中。 采用Diffusion Model作为目标函数来建模低层级动作的连 续分布。 Action Expert结构设计上与Latent Planner类似， 资料来源：英伟达官网、CSDN，浙商证券产业研究院 与自动驾驶的训练获取较为简单相比，通用机器人模型数据规模少且存在“数据孤岛” 问题，因此无法建立互联网级统一数据集。对此，英 伟达将视觉语言动作（VLA）训练语料库构建成一个数据金字塔，整合异构数据源，构建覆盖不同抽象层次的训练数据体系。这个数据金字 塔共分为三层：（1）大量网络数据和人类视频构成金字塔的底层；（2）通过物理模拟生成和 / 或借助现成神经模型增强得到的合成数据形

................................................................................... 5 图表 3： 国家&地方级绿电算力政策一览 ........................................................................................... 不依赖高性能 GPU 的特性，使其在计算效率上实现了显著提升，且降低对供给紧张的外部 GPU 资源依 赖，为中国 AI 大模型开发提供了更可行和更经济的解决方案；另一方面，Deepseek 的开 源模式使其可以本地部署，且有利于提升数据安全性和处理速度，这将加速国内 AI 应用的 开发进程。随着 DeepSeek 的成功面市，我们看好国内 AI 大模型和 AI 应用投资的加速， 带动中国主权 AI 53GW 装机容量的新能源电站，共分为 13 个新能源发电项目，年新增新能源发电量达 130 亿千瓦 时，满足其怀来科技产业园算力集群超 1GW 负荷规模。为稳定供电，新能源也计划配置储 能系统，合盈数据“源网荷储”一体化示范项目首期 540MW 风电光伏已于 2023 年并网发 电。项目通过电力市场化交易打通源网荷储的落地路径，达到了确保电能量与绿色环境权 益的转移、绿电消纳、显著降低能耗、提升能源利用效率的效果。

模型出现以后，不同模块的功能融合到一个统一的框架下，机器人能 够通过与物理环境的实时交互，对语言、视觉、触觉等多种感官信息 进行统一处理，利用大模型对语言和物理世界的理解开展自主决策， 1来源：中国信息通信研究院、北京人形机器人创新中心有限公司《具身智能发展报告（2024 年》 9 并生成编程指令执行具体操作。但是，当前较为成熟的大语言模型对 三维物理世界的理解不足，因此，融合两种或多种输入输出模式的多 种复杂的行走功能 和人类肢体动作；Figure 在 OPEN AI 提供的大脑功能以外，打造了 完全端到端的运动控制系统；智元机器人采用云端超脑、大脑、小脑 等多层次架构，分别负责任务级、技能级和指令级的操作任务。 部分人形机器人头部厂商开展了端到端架构的探索。端到端架构 融合“大脑”和“小脑”功能，通过统一的神经网络，直接将任务目 10 标转化为控制信号。比如特斯拉的 Optimus 流场景中。比如优艾智合开发的 FusionSLAM（融合激光导航）算法， 不再以特定次序逐级提升最终精度，而是以高度融合、实时补偿的方 式在大范围移动过程中做到平稳避障，具备 0 延时条件下的亚毫米级 操作精度；捷螺智能 AMR 基于激光 SLAM 导航标准化移动机器人，通 过集成整合万向轮、AI 导航定位模组、六轴人机协作手臂、弹性化 高效率派车软体。 20 进口设备数据开放权限限制了“多智能体+协同优化模型”在产