En los últimos años, con la profunda transformación de la industria automotriz global, la tecnología de conducción inteligente se ha convertido gradualmente en la principal fuerza impulsora para la innovación en la industria automotriz. La conducción autónoma se refiere a la capacidad de los vehículos para impulsar de forma autónoma sin intervención humana a través de sensores, inteligencia artificial y tecnología de big data. Con la mejora del poder informático, la madurez de la tecnología de sensores y el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial, la conducción inteligente se mueve gradualmente del laboratorio a las aplicaciones de mercado. Según un informe de investigación de Zhongtai Securities, 2024 será el primer año de conducción inteligente para vehículos. La madurez y la aplicación orientada al mercado de tecnología de conducción inteligente en este año marca una nueva etapa de desarrollo para toda la industria. Esta transformación no solo está impulsada por los avances tecnológicos, sino también por el apoyo político y la demanda del mercado. A nivel mundial, los principales fabricantes de automóviles y compañías de tecnología están acelerando su diseño en el campo de la conducción inteligente, para ocupar una posición favorable en este mercado emergente.
La experiencia exitosa de la electrificación: implicaciones para el desarrollo de la inteligencia
1.1 Ruta de desarrollo de la electrificación
La electrificación es una revolución en la industria automotriz, y compañías como Tesla y BYD han jugado un papel importante en la promoción de la popularización de la electrificación. Tesla ha introducido con éxito vehículos eléctricos desde el mercado de alta gama hasta el mercado principal a través de su excelente innovación tecnológica y estrategia de mercado. Tesla ha reducido el precio de venta del Modelo 3 en China de alrededor de 400000 yuanes a alrededor de 200000 yuanes a través de la producción de su fábrica de Shanghai. Al mismo tiempo, BYD ha establecido con éxito un punto de apoyo en el mercado al combinar un alto rendimiento con bajo costo a través del desarrollo de baterías de cuchillas y tecnología híbrida DM-I. La lógica central de la onda de electrificación se encuentra en el "progreso tecnológico+reducción de costos → efectividad del producto → expansión del volumen del mercado", que también se aplica al desarrollo de la inteligencia. En las primeras etapas de la electrificación, los avances tecnológicos y las economías de escala redujeron los costos de la batería. Con un desarrollo tecnológico adicional, el rendimiento y la gama de vehículos eléctricos continuaron mejorando, y la aceptación del consumidor aumentó significativamente, lo que en última instancia impulsó la adopción generalizada de vehículos eléctricos.
1.2 Lógica de desarrollo inteligente
Similar a la electrificación, el desarrollo de la tecnología de conducción inteligente también sigue el camino del "progreso tecnológico+reducción de costos → efectividad del producto → expansión del volumen del mercado". La tecnología central de la conducción inteligente incluye módulos como la percepción, la toma de decisiones y el control, y el efecto de colaboración de estos módulos es la clave para lograr la conducción autónoma. Con la madurez continua de la tecnología, la conducción inteligente se mueve gradualmente del nivel L2 al nivel L3 y por encima. La tecnología de conducción inteligente de nivel L3 permite que los vehículos logren una conducción totalmente autónoma en condiciones específicas, y los conductores solo necesitan hacerse cargo del vehículo cuando sea necesario. La madurez de esta tecnología allanará el camino para la popularización de la conducción inteligente. El desarrollo de la tecnología de conducción inteligente no solo se basa en un solo avance tecnológico, sino que también requiere el soporte de todo el ecosistema, incluidos los mapas de alta precisión, la tecnología de comunicación V2X (Internet de los vehículos) e infraestructura de transporte inteligente. Especialmente con la aplicación de modelos a gran escala de extremo a extremo, la arquitectura tecnológica de la conducción inteligente está pasando gradualmente de soluciones modulares tradicionales a modelos integrados, lo que mejora en gran medida la velocidad de respuesta del sistema y la precisión de la toma de decisiones.
2024 Año de conducción inteligente: progreso tecnológico y diseño del mercado
2.1 Desarrollos clave en tecnología de conducción inteligente
2024, como el primer año de conducción inteligente, marca la transición de la tecnología de conducción inteligente desde el mercado de alta gama hasta el mercado convencional. La implementación de esta transición se beneficia de varios avances tecnológicos clave, que incluyen:
2.1.1 Aplicación de modelos grandes de extremo a extremo
El desarrollo temprano de la tecnología de conducción inteligente se basó principalmente en la arquitectura modular, que separa los procesos de percepción, predicción, planificación y control. Aunque la arquitectura modular es técnicamente madura, sus limitaciones se están volviendo gradualmente evidentes. El módulo de percepción en soluciones modulares generalmente se basa en la tecnología de fusión de sensores múltiples, como el radar láser, el radar de onda milimétrica y las cámaras, que tienen sus propias ventajas y desventajas. La fusión puede mejorar la precisión y confiabilidad de la percepción. Sin embargo, la desventaja de las soluciones modulares es que existe un cierto retraso e pérdida de información en la transmisión de datos y el procesamiento entre módulos, lo que conduce a un rendimiento menos que el sistema del sistema en escenarios complejos. La introducción de grandes modelos de extremo a extremo ha cambiado esta situación. El modelo grande de extremo a extremo puede generar instrucciones de control directamente a partir de los datos del sensor a través del entrenamiento de datos a gran escala, evitando retrasos y acumulación de errores en etapas intermedias. Este método no solo mejora el rendimiento general del sistema, sino que también permite al sistema de conducción inteligente simular mejor el comportamiento de conducción de los conductores humanos, mejorando en gran medida la naturalidad y la comodidad de la experiencia de conducción.
La diferencia entre la arquitectura modular y la arquitectura de extremo a extremo
Tesla ha adoptado una arquitectura de modelo grande de extremo a extremo en su versión FSD V12, mejorando significativamente la velocidad de respuesta del sistema y la precisión de la decisión al reducir significativamente el código escrito a mano en las soluciones modulares tradicionales. Por el contrario, los sistemas modulares tradicionales, aunque funcionan bien en escenarios específicos, a menudo exhiben una toma de decisiones lenta o inestable cuando se enfrentan a entornos de tráfico urbano complejos.
2.1.2 Solución del sensor liviano
En términos de hardware, el progreso de la tecnología de conducción inteligente también es significativo. Los sensores son los "ojos" de los sistemas de conducción inteligentes, y su rendimiento afecta directamente la capacidad de percepción del sistema. Los primeros sistemas de conducción inteligente dependían de la tecnología de fusión multisensor. Aunque este método está técnicamente avanzado, el alto costo de los sensores se ha convertido en el principal obstáculo para su aplicación a gran escala. Lidar, como uno de los sensores centrales, aunque tiene una alta precisión de rango y una fuerte capacidad anti-interferencia, su costo es demasiado alto para ser promovido a modelos de automóviles asequibles. Tesla anunció en 2021 la adopción de una solución visual pura, reduciendo gradualmente su dependencia de sensores caros como el radar LiDAR y la onda milimétrica. Esta estrategia no solo reduce los costos de hardware, sino que también sienta las bases para la aplicación a gran escala de tecnología de conducción inteligente. La solución visual pura se basa en cámaras de alta resolución y potentes plataformas informáticas. A través de algoritmos avanzados de visión por computadora, el sistema puede lograr la percepción de alta precisión del entorno circundante. Huawei, Xiaopeng y otras compañías también están promoviendo activamente soluciones de sensores livianos, reduciendo el número y los tipos de sensores para lograr una tecnología de conducción inteligente asequible. Otra ventaja de las soluciones de sensores livianos es su escalabilidad y costos de mantenimiento reducidos. En comparación con los sensores complejos como LiDAR, las cámaras tienen costos más bajos, una instalación más fácil y un rendimiento más estable en entornos duros. Estos factores hacen que las soluciones de sensores livianos sean una dirección importante para el desarrollo futuro de la tecnología de conducción inteligente.
2.1.3 Mejora de los datos y algoritmos
El núcleo de la tecnología de conducción inteligente se encuentra en la continua iteración de datos y algoritmos. El desarrollo de Big Data y la tecnología de inteligencia artificial proporciona un fuerte apoyo para la conducción inteligente. A través de la recopilación y la capacitación de datos a gran escala, los sistemas de conducción inteligentes pueden optimizar continuamente su percepción, toma de decisiones y capacidades de control. La posición de los datos en tecnología de conducción inteligente es inquebrantable. No es solo la base para el entrenamiento de algoritmos, sino también la clave para lograr una mejora continua en el rendimiento del sistema. Tesla se ha convertido en un líder en el campo de la conducción inteligente con sus vastos datos de flota. A través de la recopilación y el análisis en tiempo real de los datos de la flota, Tesla puede iterar rápidamente sus algoritmos y impulsar las actualizaciones a nivel mundial. Este modelo iterativo basado en datos ha permitido a Tesla mantener una posición de liderazgo en tecnología de conducción inteligente. Otros fabricantes, como Ideal y XiaOpeng, también están acelerando la construcción de sus propias capacidades de recopilación de datos y procesamiento, mejorando continuamente el rendimiento y la confiabilidad de los sistemas de conducción inteligentes a través de la iteración de algoritmos basados en datos.
2.2 Estrategias de diseño de mercado y fabricantes de vehículos
2.2.1 Lanzamiento de modelos de conducción inteligente asequibles
2024 será un hito clave para la popularización de la tecnología de conducción inteligente desde el mercado de alta gama hasta el mercado convencional. Este año, múltiples modelos de conducción inteligente asequible ingresarán al mercado, con precios concentrados por debajo de 200000 yuanes, lo que cumple con las expectativas de la mayoría de los consumidores. Se espera que XiaOpeng G6 y algunos modelos de BYD logren la producción en masa en 2024 y lleven tecnología de conducción inteligente al mercado convencional. El lanzamiento de estos modelos de automóviles asequibles no es solo la popularización de la tecnología de conducción inteligente, sino también una manifestación importante de la estrategia de mercado de los fabricantes de vehículos. El lanzamiento de modelos de conducción inteligente asequible marca una nueva etapa de desarrollo para la tecnología de conducción inteligente. En los primeros días, la tecnología de conducción inteligente se aplicó principalmente a los modelos de automóviles de alta gama, que eran caros y tenían una base de consumidores relativamente limitada. Sin embargo, con el avance de la tecnología y la reducción de los costos, los modelos de automóviles cada vez más asequibles están equipados con sistemas de conducción inteligentes, y la tecnología de conducción inteligente está penetrando gradualmente desde el mercado de alta gama hasta el mercado masivo. A través de esta estrategia, los fabricantes de vehículos no solo pueden ampliar su participación en el mercado, sino también optimizar aún más sus sistemas de conducción inteligentes a través de la recopilación de datos a gran escala y los comentarios de los usuarios.
2.2.2 Diseño técnico de fabricantes de vehículos
Con la madurez continua de la tecnología de conducción inteligente, los fabricantes de vehículos han aumentado gradualmente su inversión en el campo de la conducción inteligente. Tesla, Nio, Xiaopeng, Ideal y otros fabricantes han formado sus propias rutas tecnológicas en la investigación y el desarrollo de la tecnología de conducción inteligente. Por ejemplo, NIO y XiaOpeng están promoviendo la aplicación de modelos a gran escala de extremo a extremo y planean lanzar completamente la función de la ciudad noa (navegue en piloto automático) sin mapas de alta precisión para 2024. Huawei ha promovido la aplicación generalizada de Su sistema ADS a través de la cooperación con múltiples fabricantes de vehículos. El diseño estratégico de los principales fabricantes de vehículos determinará el panorama competitivo del mercado en los próximos años.
3.1 Mayor apoyo de políticas
El gobierno chino otorga gran importancia al desarrollo de la tecnología de conducción inteligente. De 2023 a 2024, múltiples departamentos gubernamentales, incluido el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, han emitido sucesivamente documentos de política para apoyar el desarrollo de tecnología de conducción inteligente, alentando a los fabricantes de vehículos a acelerar la aplicación comercial de modelos de conducción inteligentes L3 y por encima de nivel. La introducción de estas políticas no solo proporciona un fuerte apoyo para la popularización de la tecnología de conducción inteligente, sino que también brinda nuevas oportunidades de desarrollo para las empresas en la cadena de la industria relacionada.
3.2 Nueva lógica de inversión inteligente
Con el desarrollo de tecnología de conducción inteligente, la lógica de inversión del mercado también está cambiando. En la era de la electrificación, los inversores prestan más atención a las empresas centrales en la cadena de suministro, como proveedores de baterías y proveedores de sistemas de energía. Sin embargo, en la era de la conducción inteligente, los proveedores de sistemas de manejo inteligente comprenderán gradualmente el poder del discurso del mercado, y los datos y los algoritmos se convertirán en los elementos centrales de la competencia. Los proveedores de sistemas de manejo inteligente con fuertes capacidades de adquisición de datos y procesamiento ocuparán una posición favorable en la competencia del mercado. Los inversores deben centrarse en proveedores de sistemas de conducción inteligente con ventajas tecnológicas y perspectivas de mercado, así como a proveedores de tecnología con posiciones líderes en el campo de la conducción inteligente. Por ejemplo, empresas como Tesla, Huawei y Xiaopeng tienen ventajas significativas en la investigación y la aplicación de la tecnología de conducción inteligente, y se espera que continúen liderando el mercado en los próximos años. Además, con la popularización de la tecnología de conducción inteligente, la construcción de infraestructura relacionada también traerá grandes oportunidades de inversión. Los campos relacionados, como los sistemas de transporte inteligente, la tecnología de comunicación V2X y los servicios de mapas de alta precisión, experimentarán un rápido desarrollo con la promoción de la tecnología de conducción inteligente. Para los inversores, también vale la pena prestar atención a estas áreas.
Las perspectivas y desafíos de la conducción inteligente
4.1 Desafíos técnicos y desarrollo futuro
A pesar del progreso significativo en la tecnología de conducción inteligente, todavía hay muchos desafíos que enfrentar antes de lograr una adopción generalizada. En primer lugar, la confiabilidad y seguridad de los algoritmos aún deben mejorarse aún más, especialmente cuando se trata de entornos de tráfico urbano complejos, donde los sistemas de conducción inteligentes deben poder manejar diversas situaciones inesperadas y condiciones extremas. En segundo lugar, los problemas de privacidad de datos y seguridad de red también deben recibir suficiente atención. Con la popularización de los sistemas de conducción inteligentes, cómo proteger los datos del usuario de la infracción ilegal se convertirá en un problema importante.
