华为又出了口气！

来源：行业研究报告（ID：report88）

作者：行研君诺诺

这段时间家事，得处理奔波，所以不太会频繁更新，有更新的一般都是重要的大概率走趋势性的内容。

继文章：中药之大趋势方向  10.3 的内容聊了中药，维持今年的原判接下来市场的主线大概率是：防御性的医药（中药），进攻型的结合华为概念的算力，数字经济，汽车细分。

数字经济本质是什么？是通过数据高效率的管理，对人的行为高质量管理，来提升生产力。

数据要素变成了重要的生产资料，生产要素之一。

对于盘古模型的应用就是数字经济，用AI提高国家政务效率，提高经济生产力。 

我们需要关注的是核心是算力和算法，跟盘古模型紧密挂钩的公司。

问界新M7的表现也绝对称得上“惊艳”——仅仅在9月12日到9月30日这半个多月的时间里，该款车型累计大定量已经突破了3万台。

在问界新M7的新增订单中，有一项数据格外值得关注，那就是智驾版的订单总量占据了60%，比例高的可怕。

随着新能源汽车竞争进入下半场，智能化成为构建差异化的关键，如今这个数字成为该结论的最好印证。

据传，奥迪公司的高层集体到访华为总部洽谈合作，那具体谈了什么，我们不得而知，但估计跟华为全链接大会里面发布的华为盘古汽车大模型脱不开关系。

华为可以通过一次一辆车的实地视频拍摄，就生成无数的虚拟自动驾驶训练地图和场景，而这个虚拟场景可以做到几乎100%还原真实场景，可以根据需求啊，随便创造不同的驾驶环境，包括天气、行人、光线等等，那通过这个模拟场景的训练，可以极大的降低自动驾驶解决方案的开发成本和开发周期。

盘古汽车大模型还可以在虚拟训练当中啊，同时训练小轿车、SUV、大卡车，一次训练就能得出多种车型的仿真结果，还可以应用各种特殊场景，例如，华为已经在新疆的一个露天煤矿做了全矿场的重卡自动驾驶。

矿场行驶很难，首先数据量特别少，所以需要模拟场景，第二，矿场根本就没有路，而且矿场的环境一般都是尘土飞扬，视觉识别甚至激光雷达识别都有很大的障碍。

矿场的交通没有交通规则，里面穿插各种小车，还有工人，而重型卡车想要制动提前，量又要远远大于普通轿车。而华为这个项目从立项到落地，一共就花了四个月的时间。最后的结果是，整个矿场的重型卡车全部实现自动驾驶，横向误差不超过20厘米，纵向误差不超过十厘米。

有人拿华为跟特斯拉比，特斯拉算法是视像运算 ，全球铺货量那么大，算法升级很快。 

华为用激光雷达，在天气不好视觉情况下判断力强些，激光雷达依然是自动驾驶方案不可或缺的传感器。

毫米波雷达+摄像头融合成为ADAS系统的主流感知配置。毫米波雷达能够实时感知周围环境，并实现障碍物检测，为智能驾驶车辆提供必要的感知和决策依据，提高驾驶的安全性和舒适性，是智能驾驶不可或缺的传感器。

华为配置的毫米波雷达，激光雷达，外加摄像头，作为眼睛，输入盘古大模型区运算。盘古大模型还没全面启动，盘古大模型收集多的数据，计算方法就会升级。

汽车操作系统的应用需求主要有四个方向：

一是分层解耦，二是互联通信，三是安全融合，四是AI大模型会融入到自动驾驶体系，把各种小模型整合起来，形成端到端的一套方法，促进整个智能化的发展。

问界在智驾乡村的道路视频是在网上被刷爆了，毕竟高精地图还比较好做点，做无高精地图（例如乡村道路）的无人驾驶是很难的，玩这个，需要数据，需要算法，需要超级计算机，这类是有背靠巨大资本和国力支持，类似华为，特斯拉这样的互联网大厂的车企才搞得起来，想理想蔚来这种公司是很难有实力去和华为竞争无人驾驶，做无高精地图这块的。

具体华为智能驾驶可以参考以下分支需找核心对应的公司：

投资有风险，独立判断很重要

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