本次为大家解读的报告是《智能驾驶行业深度报告：从特斯拉视角，看智能驾驶研究框架》，更多重要内容、核心观点，请参考报告原文，文末有完整版获取方式。
报告核心内容
本报告从特斯拉的视角出发，深入探讨了智能驾驶行业的研究框架。报告首先回顾了智能驾驶算法的历史演进，并详细解析了特斯拉在感知侧和规控侧的技术发展。接着，报告展望了智能驾驶的未来趋势，并提出了一个由算法、数据闭环、硬件降本和政策法规构成的四维研究框架。此外，报告还分析了国内智能驾驶能力的区分维度，并预测了智能驾驶在城区NOA领域的发展拐点。
一、智能驾驶算法的历史演进与特斯拉的突破
智能驾驶算法的核心主线是算法的演进史。自2017年以来，特斯拉在感知侧和规控侧实现了算法从规则为主走向端到端的转变。在感知侧，特斯拉实现了BEV+Transformer+Occupancy的技术路线；在规控侧，特斯拉则从规则走向了端到端。此外，特斯拉在数据闭环方面也取得了重要突破，实现了模拟仿真数据、自动标注和云端算力的升级。
二、智能驾驶的未来趋势与研究框架
展望未来，智能驾驶的算法将走向收敛，核心主线将从算法转向数据闭环。报告提出了一个由算法、数据闭环、硬件降本和政策法规四个维度构成的研究框架。基于这一框架，报告提出了未来智能驾驶的三个核心趋势：数据竞赛、大模型和任务导向。
三、国内智能驾驶能力的区分维度
报告从数据积累能力、智驾好用能力、安全性和舒适性四个维度出发，对国内智能驾驶能力进行了区分。数据闭环成为未来智能驾驶发展的核心分水岭，意味着基于算法来判断各车企领先程度的意义将愈发有限。未来，对数据为主的跟踪将成为判断各车企竞争水平的重要指标。
四、智能驾驶在城区NOA领域的发展预测
城区NOA被视为智能驾驶的下一个重要战场。报告通过复盘高速NOA的发展历史，总结了高速NOA与城区NOA的不同之处，并提出了城区NOA发展的三个阶段。报告预测，到2025年上半年，城区NOA有望实现“好用拐点”，标志着智能驾驶技术进入新的发展阶段。
报告节选
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