建筑业“营改增”需重视三个问题

正文 激光雷达，车企分手的决心有多大？ 激光雷达面临的是永久失去ADAS这个市场的风险，哪怕技术好，份额高，如果成为未来智驾方案标配无法证实，那么出货量长期看并不清晰，成长空间还是要打上个问号的。 今年新能源车企一直在做两件事，降价和智能化升级。从60万一吨到如今跌至9万成本线的碳酸锂，对上游矿企和锂盐厂是灾难，但给了明年车企继续降价充分的理由。与此同时，智能化进展加速，今明两年车企开启“卷地图”模式。按照理想CEO的说法，“到2024年，有无城市NOA，将会像买了20-30层高层，有电梯和没电梯的区别。”一方面，车企将城市NOA功能的范围拓宽到更多城市，另一方面越来越多的车型加配了高阶智驾功能的硬件配置，比如激光雷达，虽然饱受技术争议，还在大多数车企的智驾方案中夹缝生存?？梢栽ぜ?，明年L3级别的高阶智驾配置的性价比会随着材料端成本下降和需求扩容得到提升，甚至可能在20万以下的车型见到这种配置，激光雷达的出货量会有比较大的弹性。尽管在技术路线上仍有清晰的进步空间，成本昂贵的激光雷达过早地被拥立纯视觉方案，急于优化成本的特斯拉抹掉了。随着高精地图的出局，激光雷达面临着同样的窘境，不断成熟的自动驾驶算法和不断堆砌的算力最终能让一些车企有能力拆掉“辅助轮”，转向更经济实惠的方案。激光雷达企业，在快速降本、规模量产、替代技术路线堵截的三重压力下亏损经营，虽然出货量大幅增长，在资本市场里股价依然得不到反应。生存，还是死亡？激光雷达面临的是*失去ADAS这个市场的风险，哪怕技术好，份额高，如果成为未来智驾方案标配无法证实，那么出货量长期看并不清晰，成长空间还是要打上个问号的。01三宗“罪”感知层的路线之争最终还是要回归到数据和算法，成本、规模、以及精度间的取舍当前还是个“不可能三角”。在整车制造方面，只有控制硬件成本才能*化用户体验。抨击激光雷达的理由主要有三个，成本高，替代方案挤压，而且还不是非用不可。城市路况和高速千差万别，信号灯变化、潮汐车道变化、路面行人轨迹预测、非机动车轨迹预测……对于企业软硬件综合能力要求极高，算力要求，代码量都是指数级的增长。而高精地图的存在可以预知车道线、道路标识牌等交通要素的位置，为自动驾驶系统提供道路先验证信息，成为车企快速上马城市NOA的“捷径”。地图好用，但是很难做。地图的采集和维护成本相当高昂，测绘资质难以获取，后期随着城市扩展，采集成本也会相应增加，而且道路天天在改，长期覆盖不足必然导致系统鲁棒性差，依赖高精地图跑通城市NOA的前期工作是耗时耗精力的，车企可等不起。拿掉地图的底气，是算法层能够容纳巨大参数量的大模型给的。从下半年开始，车企齐喊出“无图化”的口号，小鹏计划将在年底拓展到50个城市，华为年底要跑通全国大多数城市，而3月份宣布All in 自动驾驶的理想，年底前就要拿出无图的城市NOA。感知层流行着两种技术路线，特斯拉为代表，只用摄像头的纯视觉方案，靠强大的算法和数据积累支撑；还有多种传感器融合的，利用每种传感器的优势互补，提高测量精度的同时减轻算法层的运算压力，国内车企更多选择了这种路线。单颗激光雷达售价4000-5000元，车企批量采购压价，单价相比过去几年已经大幅下滑，逼得激光雷达厂亏本倒贴，还要不断压缩成本。使用体验也有局限，用久了性能会下降，震动和不良驾驶习惯会加剧磨损程度，升级算法也只能缝缝补补，整体更换又会十分昂贵。这还不包括自动驾驶系统的隐形成本，车企要像互联网企业一样租服务器为智能终端提供算力支持，海量数据存储和处理本就是一个成本黑洞。多传感器方案对不同数据处理的要求，甚至比纯视觉路线还要复杂繁琐。不仅如此，激光雷达还面临着替代产品的围追堵截。但正如高精地图能够被更先进的神经网络算法替代，车企并未停止努力让激光雷达“光荣退休”。4D毫米波雷达除了提供速度、距离、方位等三维数据，还“进化”出了类似激光雷达的点云成像效果，同样能够弥补纯视觉算法偏弱无法覆盖全场景的问题，清晰度上，部分指标近似达到16线数的激光雷达，尽管目前*的激光雷达产品已经高达128线数。激光雷达由于精度、分辨率、获取数据量上出色的优势，也导致了相对更高的成本。单个激光雷达的成本要降到2000元以下尚有难度，而4D毫米波雷达的成本仅为其十分之一。从替代较低线数的激光雷达开始，理想、宝马等车企先后完成了毫米波雷达的布局，即便是原本坚持纯视觉路线的特斯拉也回归了毫米波雷达。比较“激进”的车企如百度和吉利合资成立的汽车品牌—极越，在10月份曾经发布了其国内*BEV+Transformer“纯视觉”高阶智驾技术方案，不过方案称不上真正的纯视觉，依旧需要在高精地图覆盖的场景才能开启，再逐渐往无图化的方向发展。前有性价比更高的4D成像毫米波雷达，后有BEV+Transformer方案的不断成熟?？杉幢闳绱?，高精地图和激光雷达这两根拐棍，车企目前还没有足够的勇气同时说再见。02尚有余热？无图模式下是否配置激光雷达，不仅取决于车企的预算和需求，还有安全冗余性。激光雷达可以部分弥补高精地图的空缺，每一束激光反射回来的都是三维坐标信息，能够实现即时定位和地图构建。从年初的理想系列，小鹏G6，上汽智己LS6，仰望U8，再到华为问界系列，长安阿维塔等等，激光雷达出货量迎来大幅增长。今年拿到大量整车厂商定点的速腾激创三季度的车载激光雷达销量高达9.3万台，甚至超过了过去三年的销量和。但是仔细想想，支持纯视觉路线的观点，其实并不一定都是反对激光雷达的理由。纯视觉路线需要大量数据积累和算力支撑，特斯拉通过影子模式建立数据收集和训练机制，每年有超过百万的车型销量，自建数据中心加上自研芯片，在自动驾驶上投入早就超过百亿，FSD beta累计的行驶里程超过5亿公里。在国内，目前几乎还没有车企的数据能达到这个临界量级。如何在自动驾驶上建立优势，特斯拉作了示范，但作业真的不好抄。智能化竞争同时也是算力竞争，小鹏、理想、吉利纷纷建立自己的智算中心。这是头部车企在自动驾驶上竞争必须付出的昂贵成本，需要卖出更多的车和订阅服务来摊平成本，正如移动应用需要更多的付费用户来摊平带宽费用。数据还存在重复收集和有效性的问题，单一场景重复模拟无数遍没有太大意义，因此像corner case这种长尾场景对有效数据的补充尤为关键，“不怕一万，就怕万一”。到了城市NOA阶段，纯视觉方案还是有很多复杂场景无法解决。激光雷达可以直接获取目标、角度，弥补摄像头在强光或黑夜等场景下性能劣化的缺陷，以及微波雷达对金属物体敏感在人车混杂场景中不易识别出行人的缺陷。在一些特定的场景下，精度优势会被放大。比如路面上有一个凸起的井盖，可能凸起高度只有3-5厘米左右，市面上波长905nm的激光雷达0-200米之间的精度在±5cm左右，1550nm的精度更高。如果算力相同，越是精准的数据能得到更准确的结果，相对于用摄像头二维图片算出来的立体信息，激光雷达的安全冗余度更大，尤其在L3立法之后对于责任方进行界定，车企在安全上更加不敢懈怠。尽管相比视觉+激光雷达，两套数据需要进行融合，一套硬件和一套算法在数据采集、标注、分布、训练上的效率显然更高，但车企在对激光雷达的信息进行不同程度的“提取”后，甚至可以当成“参考答案”，对视觉网络的训练起到校验作用。比如华为利用激光雷达数据在前后段融合中补充和校验视觉数据。而小鹏则将激光雷达数据剥离出来，作为后段融合的补充，用于检验前段视觉网络的准确性。两种方法各有优劣，华为方案在架构上则更加依赖激光雷达的数据。车企不只考虑以成本换时间，激光雷达目前的存在，作为一种安全兜底方案和辅导员模式，在预算，规模，数据精度约束下，还有一定的发挥空间。过去两三年，搭载激光雷达的车型普遍集中在 30 万甚至 40 万以上的中高端车型。随着睿蓝 L7、小鹏 G6、智己 LS6 等新车的上市，激光雷达也随之下探到了 20 万元区间。截止今年9月底，中国市场在售车型提供激光雷达配置（含选装）的数量占整体市场在售车型数量的比重，还不到5%。渗透率的提升刺激了激光雷达出货量的增长，但相比百元级别的摄像头，激光雷达用起来依然很贵。03倒计时在L2向L3逐渐过渡的阶段，车企预埋硬件进行高端智能驾驶布局，今年对于激光雷达企业来说是甜蜜的一年。国内车载激光雷达龙头禾赛科技三季度交付量翻了五倍，已经累计获得 50 余款车型的激光雷达量产定点，但绝大多数还是要靠大客户理想销量的增长。前三季度标配激光雷达交付超过30万辆，前三甲禾赛、图达通、速腾聚创合计占有85%的高集中度份额。出货量的增长也给公司造血能力带来提升，禾赛今年连续三季度现金流都为正数，但净亏损也持续扩大到1.42亿元，其中销售、管理以及研发费用几乎都在飙升。车载ADAS的激光雷达产品售价相比无人驾驶等级类产品售价低了快十倍，将公司毛利率从去年同期37.1%降低至30.6%。车企对降本的要求很明确，激光雷达企业想要招揽更多业务扩大出货量，降价是不可避免的，卖得更多，毛利更低，投入越来越多，盈利的不确定性依然很大。决定激光雷达渗透率的除了自动驾驶技术路线的变化，还有其自身的降本速度，要么通过技术降本，要么扩大规模量产。芯片集成化是激光雷达降本最关键的因素。主控芯片成本在激光雷达中仅次于光学元件，行业龙头公司在降本这件事情上借鉴了芯片厂利用先进封装集成芯片的思路，把激光雷达中数百个电子元器件集成到几枚芯片中。相比传统的分立式设计，芯片化能提升产品集成度、标准化程度，减少供应商数量，降低成本。芯片集成化意味着更小封装体积上能够容纳更多的晶体管数量，每单位性能的成本随着中物流和安装成本的降低而缩小。当产量提高一倍，允许以更低的价格刺激需求，才能消化更多的产量，这是个良性循环。龙头企业从L4/L5级别的无人驾驶领域转向目前市场需求更大的L3级别的自动驾驶时已经完成了平台化能力的改造，这允许厂商将激光雷达解构成能够迭代升级的独立功能?？?，再衍生出适应车企灵活配置需求的产品。智能驾驶等级渗透率提升是激光雷达出货量增长的驱动因素，L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台。根据Forst Sullivan研究估计，2026年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达12.9亿美元，其中中国、美国、其他地区分别为6.7/3.5/2.7亿美元。用2025年单价降至3500元，每辆车平均打造1.9颗雷达，渗透率7%，乘用车3500万辆的假设估计，激光雷达在中国的市场规模将达到113亿元。车企价格战对上游供应商的影响清晰可见，既要卷价格，又要卷性能，高端制造的用人成本还十分昂贵。价格上，如果能把激光雷达的BOM减下来，车企做智驾的利润空间更大，更多的预算能够投入到算力上；性能上，等到激光雷达的作用不明显了，或者替代方案足够用，车企自然会像淘汰高精地图一样，跟激光雷达说再见。如同《创新者的窘境》中描述的，企业在面对永无止境的科技变革时，就像在泥流上求生，必须永远保持在泥流之上移动，稍一停顿下来，就会遭遇灭顶的命运。在自动驾驶市场，激光雷达尚有余热，却也已经在倒计时了。 【本文由投资界合作伙伴格隆汇APP授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】投资界处理。OpenAI内斗第二季

正文 理想汽车发布OTA 5.0，智能驾驶和智能空间全面进化 OTA 5.0是理想L系列车型的一次大迭代，AD Max 3.0带来的技术能力和产品体验将产生质的飞跃。 2023年12月10日，理想汽车正式发布OTA 5.0，并宣布计划于12月19日开启全量用户推送。通过智能驾驶（AD Max 3.0）、智能空间（SS 3.0）和智能增程（REV 3.0）三大软件升级，OTA 5.0为理想L系列车型带来产品力全面进化，成为理想汽车史上最 强OTA。智能驾驶平台，理想L系列的Max车型升级为AD Max 3.0，全场景智能驾驶（NOA）、全场景辅助驾驶（LCC）、智能泊车和主动安全能力全面升级。智能空间平台，Mind GPT大模型在SS 3.0中开启内测，让理想同学成为全家人的用车助手、出行助手、娱乐助手和“百科老师”。同时，智能增程平台的感知和控制算法迎来关键优化，REV 3.0帮助理想L系列冬季纯电续航里程提升15%-20%，全家人在寒冷冬季也能里程无忧。同时，理想ONE的OTA 3.4也计划于12月26日开启推送，新增高德地图红绿灯倒计时、手机版任务大师、副驾屏保、驻车拍照俯视图和能耗分布统计等功能。“每一次的OTA，都是我们带给用户的体验革新。过去14个月，理想汽车共经历20次OTA版本升级，上线了任务大师、调音大师、声纹识别和小主人模式等重磅功能，为用户带来一次又一次惊喜。”理想汽车董事长兼CEO李想表示，“OTA 5.0是理想L系列车型的一次大迭代，AD Max 3.0带来的技术能力和产品体验将产生质的飞跃，为一家人带来更安全、更舒适和更便捷的智能驾驶体验。SS 3.0新增的Mind GPT赋能理想同学，和车辆深度融合，真正成为家庭的一员，让每位家庭成员都能在车内轻松享受AI。2023年底，OTA 5.0是我们带给用户最棒的新年礼物。新的一年，我们还会带来更多OTA升级，致力于成为家庭的*，与用户共同成长。”智能驾驶打破全场景天花板AD Max 3.0化繁为简，将功能整合为全场景智能驾驶、全场景辅助驾驶、智能泊车和主动安全四项，开放地域更广，适用场景更多，为用户提供打破智能驾驶行业天花板的产品体验。依靠性能*的智能驾驶硬件和更大规模的累积训练里程，理想汽车智能驾驶平台开始向大模型为主的端到端算法架构切换。视觉领域*的BEV大模型和Occupancy占用网络让感知更精准；规划算法逐步切换为时空联合规划算法，在毫秒间规划出*驾驶轨迹；MPC模型预测控制算法带来低时延、高精度的转向和加减速，出色地平衡了安全、舒适度和通行效率。全场景智能驾驶，全国都能开升级OTA 5.0后，全场景智能驾驶将覆盖全国所有高速公路和城市环路，以及110个城市的城区道路。无论是在市区还是高速道路，全场景智能驾驶的表现都更接近“老司机”。在拥堵的市区道路，面对加塞变道、路口人车混行等复杂博弈场景，车辆均能充分感知、精准预测并熟练应对。同时，全场景智能驾驶在高速场景的安全性也得到升级，面对危险的施工场景、异形作业车或极限加塞可以及时绕行或避让，保障行车安全。全场景辅助驾驶，全球都能开AD Max 3.0的全场景辅助驾驶功能具备在全球范围应对各类复杂交通状况的能力，为用户带来更大惊喜。不需要设置导航，全场景辅助驾驶就可以凭借TIN端到端信号灯网络，识别上百种不同样式的红绿灯，实现在路口的起步和刹停，即使在复杂、长距离的路口也能顺利直行通过。此外，大模型为全场景辅助驾驶功能带来强大的“脑补”能力，即使在车道线?：踔撩挥谐档老叩牡缆?，仍然可以依据道路边沿和前车轨迹形成稳定的虚拟车道线，顺利完成通行。面对难度更大的弯道和分流、合流车道，以及城市和乡间道路上的各类障碍物，全场景辅助驾驶的强大能力都能有效应对。智能泊车比人停得好AD Max 3.0也为用户带来了智能泊车的全面升级，让家庭出行不再为停车而烦恼。在将BEV大模型和Occupancy占用网络算法引入环视鱼眼相机后，车辆周围环境得到精准识别，实现低速行驶时的全车无盲区。启发式的规划搜索算法和MPC控制算法则让泊车效率也得到显著提升。使用新增的离车泊入功能，用户可以在下车后通过手机操作车辆自行完成泊车，即使泊入极窄车位也不用担心上下车不便。更强大的代客泊车功能，可以帮助用户在多层地下停车场记忆指定车位，并自动泊入，支持的跨度上限达到10层。在驶往车位时，应对狭窄的直角弯、盘旋通道等高难度场景，车辆具备灵活选择路线的能力，甚至可以通过倒车让出空间，顺利通行。主动安全规避高频高危交通事故在家庭用户最重视的安全领域，理想汽车将规避高频高危交通事故做为主动安全的研发目标，全栈自研行业*的AEB功能，打造全家人的保护伞。理想汽车已经基于中国本土路况建立了完善的驾驶风险库，并按照频率和风险高低进行分级，着重解决用户真实遇到的高频高危风险。在BEV大模型算法加持下，AD Max 3.0的AEB能力实现飞跃，远距离感知精准度显著增强，工作速度覆盖4-135公里每小时，为驾驶安全提供全速域保障。面对行人和静止车，AD Max 3.0分别可以在时速110和120公里下实现刹停。即使是被行业忽视的低速三轮车场景，AD Max 3.0依然可以在时速80公里下实现刹停。不仅如此，AD Max 3.0的AEB误触发率已降低至每30万公里1次以下，超越行业标准，在守护全家人安全的同时兼顾通行效率和舒适性。智能空间全面重塑交互体验在全新升级的SS 3.0，多模态认知大模型Mind GPT开启内测，真正围绕车载场景量身定制，并且实时联网，赋予理想同学用车助手、出行助手、娱乐助手和百科老师等更多新角色。结合理想同学新增的全时全车免唤醒能力、指令自由说、简洁模式和再度进化的方言自由说，SS 3.0将智能空间的交互体验全面重塑，让AI走进更多家庭。理想汽车从0到1构建了Mind GPT的原始基座模型，其结构采用了自研的TaskFormer神经网络架构，基于用车、娱乐和出行等场景使用SFT、RLHF等技术进行训练，让Mind GPT拥有了理解、生成、知识记忆及推理三大能力。在中文大语言模型权威评测榜单C- EVAL和CMMLU中，实力强劲的Mind GPT均斩获*名。基于家庭用户在车内的重点场景，理想汽车还为Mind GPT定制了超过1000种专属能力，覆盖111个领域，是大模型能力对传统车载语音助手的降维打击。用车助手、出行助手和娱乐助手陪伴全家人理想同学首先是一位专业的用车助手，对于有关车辆操作、状态查询或故障诊断的任何问题，都可以提供专业解答。新增的AI任务大师功能，让理想同学还可以听懂复杂的功能组合，自动创建任务。无论长辈还是孩子，每位家人都可以零门槛使用任务大师，成为理想汽车的产品经理。家庭出游时，理想同学会是一位得力的出行助手，为家人提供出游灵感，规划行程，在新增的美团应用中搜寻吃喝玩乐好去处，其推荐地点和路线还可以在导航中直接调用，让自驾出行更加随心所欲。出游途中，理想同学还是一位风趣的讲解员，可以为家人耐心讲解沿途景点的历史文化故事。同时，理想同学也是一位有趣的娱乐助手，可以联网查询家人想了解的时事新闻、明星动态、热门影视和歌曲，提供最新资讯。理想同学回答中提到的影视和音乐作品，还可以调用车端相关应用直接进行播放。百科老师和绘画大师实用又有趣此外，博学的理想同学还是一位知识渊博的百科老师。从孩子千奇百怪的十万个为什么，到大人更关注的最新科技数码产品，Mind GPT的知识储备涵盖自然科学和历史文化全领域，并且还在不断成长。更令人惊喜的是，Mind GPT不仅可以答疑解惑，还具备丰富创造力。写一首诗，讲一个故事，再将描述的场景画出来，这些孩子们提出的要求，全能的理想同学都能满足。理想同学对话效率再升级除了得到大模型赋能后新增更多角色，理想同学的底层素质也再次得到提升，听感和执行能力全面进化。SS 3.0为理想同学带来了全时全车免唤醒能力，不用说出唤醒词，就可以直接向理想同学发出常用的语音指令。理想同学也新增了指令自由说功能，一句话中如果包含多项指令，理想同学可以逐一识别，并陆续执行。升级SS 3.0后，理想同学的语音回应还将支持“话更少”的简洁模式，方言自由说支持的范围也再度扩充，多项新功能结合，显著提升用户和理想同学间的对话效率。车载浏览器开放更多可能此外，SS 3.0还带来了车载浏览器应用，让更丰富的音乐、视频和云游戏为车内娱乐体验创造更多可能。得益于浏览器和车机系统的深度整合，全局媒体播放器、理想同学语音交互、蓝牙游戏手柄均能和浏览器适配，让强大的浏览器功能无缝融入智能空间。智能增程惊喜升级冬季续航进入冬季，理想汽车通过算法不断迭代，从OTA 4.6.2开始为理想L系列车型持续带来续航能力提升。升级OTA 5.0后，REV 3.0已为L系列车型带来了15%-20%的冬季纯电续航里程提升，让一家人的冬季出行告别里程焦虑。理想L系列搭载了全栈自研的XCU整车中央域控制器，在车控领域*采用A核智能芯片，用强大算力为REV 3.0的算法迭代提供坚实基础。创新的智能功率预测算法，毫秒级精准预测电池和电机的放电功率，实现更精准的放电控制，既能保证用车安全，又能充分释放电池潜力，将*放电能力提升4.1%。对于空调、座椅加热等高电耗的车载用电器，新算法通过更智能的检测和控制手段优化使用功率，在保证舒适的同时大幅提升用电效率。OTA 5.0推送计划OTA 5.0计划于2023年12月19日起向理想L系列车型进行全量推送。智能驾驶方面，Max车型将率先升级AD Max 3.0，Pro和Air车型计划于2024年6月升级AD Pro 3.0，实现BEV架构下的高速智能驾驶（NOA）、全场景辅助驾驶（LCC）及更强能力的智能泊车和主动安全。智能空间和智能增程方面，Max、Pro和Air车型将同步升级SS 3.0和REV 3.0。即日起，理想汽车全国405家零售中心的展车及试驾车已全部全面升级至OTA 5.0内测版，迎接用户到店体验。 《广州市荔湾区产业投资基金管理办法》