根据FOREXBNB的报道，国泰君安在其研究报告中指出，自动驾驶技术在感知层面正逐渐以视觉为核心，而在决策层面则确立了一种融合多种数据模式后，模仿人类驾驶员思考方式进行决策输出的端到端模型。BEV+Transformer架构正逐渐成为行业的标杆，这将推动车载摄像头和智能驾驶计算芯片等组件的需求增长。随着BEV+Transformer架构成为主流，对自动驾驶的软硬件提出了更高的要求。在感知层面，行业趋向于减少对地图的依赖，增强感知能力，车载摄像头成为智能驾驶感知系统的主要传感器，其像素水平也在不断提高；在决策层面，自动驾驶的计算需求增加，对智能驾驶芯片和相关数据中心提出了新的要求。
国泰君安的主要观点包括：
特斯拉：FSD V12引领了端到端AI自动驾驶系统的新潮流。作为全球自动驾驶行业的先锋，特斯拉通过持续优化算法和升级配套设施，已经建立了完善的算法训练体系。在算法方面，特斯拉在感知层面引入了占用网络的概念，进一步升级了BEV系统；在决策层面引入了Interactive Planning概念，以高效应对复杂的自动驾驶场景。在配套设施方面，特斯拉构建了一个完整高效的仿真系统和自主研发的超级计算中心，能够高效处理自动驾驶数据流，为其自动驾驶的发展提供了充足的数据和计算支持。
小鹏：推出了最新的XNGP自动驾驶系统。作为国内自动驾驶的领先企业，小鹏的新一代XNGP能够实现全场景的智能辅助驾驶功能。在感知层面，小鹏引入了XNet2.0架构，成为行业内首个应用大模型并具备时空理解能力的感知架构。在决策层面，小鹏引入了XPlanner架构，实现了基于神经网络的精确规划和控制。
华为：基于MDC平台的ADS算法持续创新和迭代。华为ADS 2.0进行了更新。在硬件方面，实现了成本效益的提升，多传感器协同工作以实现精确感知。在算法方面，检测算法引入了GOD，以精确识别障碍物；在路径规划方面引入了RCR 2.0，无论是否使用高精度地图，都能完成自动驾驶任务。
风险提示：BEV+Transformer架构的推广可能不如预期。自动驾驶汽车的销量可能低于预期。
