小鵬：端到端大模型量產落地，體驗升級成下階段主線

算法端，小鵬已量產國內首個端到端大模型，其模型采用分段式結構，分為神經網絡XNet、規控大模型XPlanner 以及大語言模型XBrain 三部分。數據閉環方面，小鵬的全棧數據閉環能夠實現對數據的清晰處理以及高效的挖掘和解讀，測試階段實車測試與仿真測試并重，加快迭代節奏。云端算力方面，小鵬云端算力儲備已達到2.51EFlops。投入端，小鵬每年將投入35 億元用于智駕，其中7 億元用于算力訓練。端到端架構下，小鵬2024 年7 月實現無限XNGP 的全量推送，同時實現第一階段的“全國都好用”，在2024Q4 計劃實現能夠“門到門”的第二階段“全國都好用”，最終在2025 年實現用戶“愛用”的升級。小鵬較早實現由提升覆蓋度到優化體驗的轉變，XNGP 功能贏得用戶的認可，面向用戶體驗的XNGP 有望滲透率進一步提高，或將加速銷量拐點到來。

理想：探索雙系統架構，自動駕駛鎖定第一梯隊

算法端，理想目前采用分段式端到端，支撐理想無圖NOA 的快速上線，同時理想正在測試端到端+VLM 的快慢系統，最早或在2024 年底正式推出。數據閉環方面，理想搭建了有效的驗證方式，云端的世界模型與超過87 萬臺車的車端影子模式相結合，幫助其無圖NOA 快速鋪開。云端算力方面，理想已擁有4.5EFlops的云端算力規模，還將加大投入以支撐端到端的訓練。團隊方面，理想組織效率突出，研發與量產雙線并行，滾動開發架構下，理想只用一年多的時間便完成了NPN、無圖、端到端+VLM 的三代迭代。硬件方面，理想在積極推進自研智駕芯片的進展，預計將在2024 年內完成流片。理想以自動駕駛重構核心競爭力，正逐步贏得用戶認可，城市NOA 車型滲透率快速攀升，隨著智駕功能在用戶購車需求中的權重不斷上升，理想有望在智能化的競爭中繼續維持領先。

蔚來：NWM 推動架構迭代，有芯有魂構筑智駕長期主義

算法端，蔚來目前采用分段式端到端，感知規劃全棧網絡模型為NOP+提供了強大的通用泛化能力；同時能夠進行想象重建與想象推演的世界模型有望在2024Q4 進行車端部署。數據閉環方面，蔚來的群體智能配合生成式仿真能夠滿足世界模型訓練的數據需求，還能夠輔助快速驗證推動迭代。云端算力方面，截至2023 年9 月，蔚來智能計算集群總算力規模為1.4EFlops，預計目前算力規模更高，而截至2024 年7 月蔚來基于群體智能的整體端云算力已超過306.9EOPS。

蔚來在硬件架構與軟件架構上進行長期主義布局，統一架構延長車輛的生命力，支持車輛的長生命周期迭代。蔚來NOP+用戶數量持續擴大，使用里程也在快速增長，反映出蔚來用戶對其自動駕駛的認可程度不斷提高。

受益標的：小鵬汽車-W、理想汽車-W、蔚來-SW。

風險提示：技術發展進度不及預期、市場需求不及預期、政策推進不及預期。

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轉自開源證券股份有限公司 研究員：任浪/趙旭楊