智能汽车头部公司 NOA 系统发展概况 AI 大模型将从根本上改变自动驾驶产业的发展 资料来源：中信证券 硬件配置方面 ，需要车辆使用满足 L3 级自动驾驶功能的智能化传感器 ，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等， 能实时感知各类路面情况；还需要车辆的自动驾驶芯片有足够高的算力 ，能在毫秒之内识别信息 ，并提出应 对策略。 应用智能传感器是实现 NOA 辅之以摄 像头、 毫米波雷达等。 图片来源：特斯拉、毫末智行 特斯拉 FSD V12 利用 了 1.4 万个 GPU 训练 集群 支持 AI 大模型运 算， 特斯拉预期其算力规模 会在 2024 年 2 月进入 全 球前五。 AI 大模型可以大大降低自动驾驶成 本 特斯拉坚持走视觉路线 ， 其 Model 3 应用的是 8 个摄像头 + 1 个毫米波 雷达的配置方案。 自动驾驶能力的提 万个英伟达的 GPU 来训练 AI 模型，使用了 14 亿帧 画面 训练一个神经网络，对应的是 10 万个 GPU 工时。 数据驱动时代，对算力的要求更高 资料来源：蔚来汽车，新汽车研究所 4D 毫米波雷达可以提供高质量的点云数据， 前 向 4D 成像雷达角分辨率可达 1° 方位角和 2° 俯仰 角。这种特性使车、人的反射点将不再只 是一个 简单的点 ，而是成百上千的点组合的图 象 ，从而

智能汽车头部公司 NOA 系统发展概况 AI 大模型将从根本上改变自动驾驶产业的发 展 资料来源：中信证券 硬件配置方面 ，需要车辆使用满足 L3 级自动驾驶功能的智能化传感器 ，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等， 能实时感知各类路面情况；还需要车辆的自动驾驶芯片有足够高的算力 ，能在毫秒之内识别信息 ，并提出应 对策略。 应用智能传感器是实现 NOA 小鹏汽车： 2000 人年的 标注量， 可在 16.7 天完成， 效率提升 4.5 万倍。 大多数厂商选择多传感器融合路线， 以激光雷达为主传感器， 辅之以摄 像头、 毫米波雷达等。 图片来源：特斯拉、毫末智行 AI 大模型对自动驾驶成本的影响 车载感知硬件成本降低。 自动标注的效率提升， 带动成本大幅度下降。 算， 特斯拉预期其算力规模 会在 2024 年 2 月进入 全 球前五。 AI 大模型可以大大降低自动驾驶成 本 特斯拉坚持走视觉路线， 其 Model 3 应用的是 8 个摄像头 +1 个毫米波 雷达的配置方案。 自动驾驶能力的提 升需要大量算法训 练， 除真实场景外， 需模拟出大量仿真 场景做补充。如果 仅凭借工程师的理 解设计仿真场景， 能模拟的场景数量

，北京市平均降雨量达到 331 毫米 ， 83 小 时内降雨是常年年均降雨量的 60% 。 门头沟区平均 538. 1 毫米 ， 房山区平均 598.7 毫米 [170] 。 全市最大降雨量出现在昌平的王家园水库 ， 为 744.8 毫米， 为北京地区有仪器测量记录 140 年以来排位第一的降雨量 [48] ； 最大小时 降水强度丰台千灵山 111.8 毫米 / 小时（ 31 日 10

睡眠监测 睡眠监测雷达通过毫米波雷达反射波及对 应算法，可实时监测以下指标状态：人体 存在（有人 / 无人）、在床状态（入床 / 离 床）、体动幅度、心率和呼吸率。 离床预警 睡眠预警系统可进行离床预警设置，在睡 眠时间段监测到离床时间超出设置时长， 系统会自动触发离床预警，将离床信息通 过短信、电话、公众号和后台的方式通知 到监护人。 人体检测 人体监测雷达通过毫米波雷达反射波及对 应算法，可实时检测是否有人存在。 护人。 睡眠监测雷达采用毫米波技术，可安装在卧室内，不涉及老人隐私， 无辐射，能耗低，使用安全电压。 智能居家设备——跌倒检测雷达 跌倒预警 跌倒检测雷达采用毫米波雷达发射波采样， 通过跌倒预警系统对人体动作及姿态感知 大数据算法分析，确认存在跌倒行为后系 统会自动触发跌倒预警，将预警信息通过 短信、电话、公众号和后台的方式通知到 监护人。 人体检测 人体监测雷达通过毫米波雷达反射波及对 应算法，可实时检测是否有人存在。 话、公众号和后台的方式通知到监护人。 跌倒监测雷达采用毫米波技术，可安装在卫生间等易跌倒区域，不涉 及老人隐私，无辐射，能耗低，使用安全电压。 智能居家设备——人体监测雷达 无人预警 平台预警系统可进行无人预警设置，当检 测到长时间连续无人状态，如连续 24 小时 无法检测到人体存在，系统会自动触发无 人预警，将预警信息通过短信、电话、公 众号和后台的方式通知到监护人。 人体检测 人体监测雷达通过毫米波雷达反射波及对 应算法，可实时检测是否有人存在。

延迟。 3 、路口交通问题 ■ 城市路口交通现状分 析 单一传感器能力瓶颈 · 现有电子警察系统主要 依赖视频检测，在雾霾 / 强光等恶劣天气下误 判率高达 35%, 且无法 实现毫米级精准测距 ( 误差 > 1 .5 米 ) 。 3 、路口交通问题 数据弧岛现象严重 · 不同系统采集的流量 统计、违法抓拍、信号 控制等数据分散存储， 缺乏统一时空基准，导 致协同优化响应延迟超 3 、智慧路口总体架构 路口终端 视频摄像机 激光雷达 毫米波雷达 交通信号机 端 厂 理服务 储服务 视化 法服务 是“多模态传感器 + Al 数据处理” 的深度融合。 口 智慧感知在结合现有的智能交通感知设备的基础上，增加了更加精密的路侧感知设备、车载感 知设备和 5G 移动大数据 , □ 路侧感知设备：激光雷达、毫米波雷达和带目标识别功能的视频摄像机； □ 车载感知设备：则是包括自动驾驶车辆能够感知到的数据，需要通过路侧单元 RSU 实时上传 到边缘计算节点。 1 、 Al 全域感知与数据采集系统 · 对目标进行连续跟踪

火点叠加降水 降水 + 台风模型：洪水淹没预警（风险预判、风险验证） 红色标示为淹没严重区域 城市洪涝致灾模型 预警 淹没 区域 重庆特大暴雨，丰都站点 8 月 23 日出现了 179.4 毫米的降水 量； 选择范围丰都县城周边（丰都 气象站点位于丰都县城的南 侧） 选择时间 8 月 20 日至 8 月 25 日 选择三个位置点： A ：崇兴乡，中峰乡和珍溪镇 位置：河道在暴雨前后变化 （颜色浑浊和水位上升，河床 的情况发生 823 重庆暴雨地质灾害高清卫星影像分析 2018 年 8 月 20 日卫星影像 2018 年 8 月 25 日卫星影像 重庆特大暴雨，丰都站点 8 月 23 日出现了 179.4 毫米的降水 量； 选择范围丰都县城周边（丰都 气象站点位于丰都县城的南 侧） 选择时间 8 月 20 日至 8 月 25 日 选择三个位置点： A ：崇兴乡，中峰乡和珍溪镇 位置：河道在暴雨前后变化 （颜色浑浊和水位上升，河床 的情况发生 823 重庆暴雨地质灾害高清卫星影像分析 2018 年 8 月 20 日卫星影像 2018 年 8 月 25 日卫星影像 重庆特大暴雨，丰都站点 8 月 23 日出现了 179.4 毫米的降水 量； 选择范围丰都县城周边（丰都 气象站点位于丰都县城的南 侧） 选择时间 8 月 20 日至 8 月 25 日 选择三个位置点： A ：崇兴乡，中峰乡和珍溪镇 位置：河道在暴雨前后变化 （颜色浑浊和水位上升，河床

扩展性与兼容性 04 支持模块化扩展采集点数量（最大可增至 20 个），兼容 国际通用气象数据格式（如 BUFR 、 NetCDF ），便于与 全球气象系统对接。 低空微气象监测网 02 毫米波云雷达 采用高频毫米波技术实现 300 米以 下低空云层粒子分布监测，可识别 直径 0.1mm 以上的云雾粒子，分 辨率达 30 米，适用于机场、风电场 等场景的航危天气预警。 监测设备组成 激光测风雷达 米低空立体气象模型，实时渲染风速、湍流、能见度等 12 类 参数，支持无人机运营商通过 Web 端或移动端查看每 10 秒更新的气象热力图与风险 区域标记。 实时可视化系统 三维动态气象图谱 集成北斗卫星、毫米波雷达、地面气象站等 8 类数据源，通过 AI 算法生成分钟级更新 的综合气象仪表盘，可自定义显示飞行航线上的垂直风切变指数、积雨云移动轨迹等关 键指标。 多源数据融合驾驶舱 提供过去 72 小

客流统计摄 像机 公交车道占道 抓拍 公交公司监控中心 视频监控平台 电视墙 集中存储 工作站 公交调度平台 防火墙 解码设备 智能盒 疲劳检测相机 360环视 前视双目 毫米波雷达 手机app WIFI CAN RS485 HDCVI / CVBS HDCVI / CVBS 232 报警 HDCVI HDCVI 报警 HDCVI/CVBS 调度屏 Front Stereo Camera 毫米波雷达 Millimeter Wave Radar 手机 APP Mobile Phone APP WIFI CAN RS485 HDCVI / CVBS HDCVI / CVBS HDCVI / CVBS 针对危险等级进行报警 14 驾驶行为分析 前视双目 Front Stereo Camera 毫米波雷达 Millimeter Wave

净身（不加基座） 高 1650 、宽 900 、厚 130 （毫 米） iPhone 触控屏 屏高 1075 、宽 715 （毫米） 基座 基座长 850 、高 495 、宽 530 iPhone 触控屏 屏最高点 1855 、屏最低点 780 （毫米） iPhone 触控屏在项目内容展示方面与触控茶几类似，在操作性和外观方面更具吸引力，立式更容易照顾到更多的客户，进行一对多销讲会 客户的兴趣，增强客户对企业科技实力 的信任，通过客户的操作互动，将感性 的想象慢慢转化成内心对项目的肯定。 卫生间互动屏 - 示意图 互动屏下沿离台面 的高度 865 毫秒 互动屏例墙两侧的 距离 300 毫米 互动屏下沿离地面 的高度 1650 毫秒 备注：按照甲方提供的标书要求和参照所给的 CAD 图纸进行参照，得出使用两台卫生间互动屏（男卫、 女卫各一台）。 卫生间互动屏：显示目前所在位置

提取结构化道路及目标物状态信息 RSU ：负责接收感知设备，车辆上报的信息。经过融 合判断生成预警信息及 RSM 信息发送。同时负责向 平台上报或接收平台下发的广播信息。 摄像头：交通信息统计、车型，事件等检测 毫米波雷达：检测车速，位置信息，轨迹 情报板：供普通车辆司机查看事故预警信息 光交换设备：与 RSU 共站部署，提供数据交换功能， 连接 RSU 和其他外设如信号机，雷达，摄像头，气 象 站等。同时负责 高速行车速度快，一旦某一路段突发生事故或 拥堵情况，若不能及时告警后方车辆。  后车将没有足够时间反应，极易引起连环追尾 等严重的二次事故发生。 业务流程：  事件感知：路侧部署摄像机、毫米波雷达等， 实时感知公路上的车辆状态。  事件识别：识别出交通事故、交通拥堵等异常 交通事件时及时上报；  及时提醒：通过 V2I 通信向后方车辆的 T-BOX 发送异常交通事件信息并在情报板上显示预警， 边缘计算快 融合算法精准 大脑响应迅速 事故降低 50% 减少二次事故 风险管控自闭环 事故分析辅助闭环 激烈驾驶积分预警 分类 设备 功能 部署要求 部署方式 数量 主设备 毫米波雷达 检测车速，辅助摄像头做融合感知（危险事 件 检测、车辆轨迹 / 定位），连续覆盖 200m 一个，和 RSU 共杆部署，覆盖全车 道。 抱杆安装，高度 6 米 视频杆 385 智能摄像头