2023-2028 年AI手机市场份额

我们看好AI手机在未来几年内的高速增长态势：首先，AI手机下沉度更高，AI服务对于用户日常生活颠覆性强，更有利于实现AI大模型普及推广，便利用户生活的方方面面；其次，AI手机用AI将操作系统进行重构，在众多大模型的鼎力支持下，实现了跨应用整合，带给用户更加智能化、定制化的使用体验；最后， 中国市场对于AI手机具有良好的用户认知基础，中国消费者大多愿意为A I服务付费，AI手机新产品持续推出将带动新一轮换机潮。

特斯拉FSD Beta V12.3为第一个使用端到端神经网络的FSD版本，根据特斯拉公开的最新安全数据，特斯拉车辆在开启FSD功能后，每行驶539万英里才可能发生一起事故，远低于全美每行驶67万英里即有一起事故的平均水平。大模型相比过去的算法有四个重要特点及优势：1）数据驱动：过去是靠写规则去定义自动驾驶，现在是由数据驱动，每看100-150万个视频片段，效果会有明显提升；2）上限高：大模型的涌现能力目前看在自动驾驶中也有体现，意味着把参数量做大，能解决过去自动驾驶过程中一些难解决的驾驶行为；3）迭代速度加快：过去特斯拉接近每两周迭代一次FSD算法，大模型时代每2-3天就更新一下版本；4）驾驶体验逼近人类：过去规则定义下的自动驾驶很生硬，目前体验更加类似于人类驾驶的感受，从而降低了接管次数。特斯拉也公布了FSD12.3一系列数据，平均接管里程从116英里提升至286英里，用户完全无接管的行程次数占比从FSD V11.4的47%上升至72%，效果有明显提升，乘用车辅助驾驶能力进一步提高，重点关注德赛西威。

但是对于L4级无人驾驶来说，特斯拉的平均接管里程数相比于人类仍有较大差距，目前仅依靠单车智能尚无法完全实现自动驾驶，需要关注国内车路云建设。

人工智能是自动驾驶汽车的核心技术之一，它为自动驾驶提供了必要的算法和计算能力，使车辆能够模拟人实现从A地到B地的驾驶过程。逻辑上，自动驾驶系统需要完成感知、决策、执行3大任务，分别对应架构上的传感器、车载智能计算平台、执行系统三个部分。1）AI技术使得自动驾驶汽车能够通过摄像头、雷达和其他传感器收集环境数据，解决环境识别（周边环境如何）和自身定位（在哪里）问题。2）基于收集到的数据 ，AI需要预测接下来会发生的情境，决定下一步的行动，并对实施过程进行规划。3）AI最终需要控制实际的车辆操作，如转向、加速和制动，确保车辆按照预定的路线安全行驶。