汽车行业深度报告

AI 系列深度 23 期：智能驾驶的表征演进增持（维持）

投资要点

◼ 物理 AI 与数字 AI 的根本差异，首先体现在表征获取方式上。文本天然离散且带语义，数字 AI 输入具备较强可 token 化基础；物理世界的输入则由连续光子、点云、运动和空间关系构成，缺乏天然通用的物理世界 token 化方案。因此，物理 AI 需要先构建三维物理空间的可学习表征，再进入规划、控制和行动。

以智能驾驶为例，表征演进可概括为原始像素、BEV/VectorNet、Occupancy、多模态Token和潜在状态五个阶段。原始像素端到端简洁但缺少结构约束；BEV+Transformer 与矢量化 VectorNet 是同一层级的两条并行路线，分别以特斯拉和 Waymo 为代表，前者把多摄像头信息统一到鸟瞰三维空间，后者把道路和参与者抽象成数学对象；Occupancy从识别对象类别转向判断空间占据；多模态Token连接视觉、语言和动作；潜在状态则把世界压缩到可预测空间。

◼ 物理 AI 中的 token 化器本质上是重型编码网络。文本分词通常只是把离散符号映射为 token，而车端 BEV 编码器、占用网络、VAE、3D 编码器等承担了从连续物理输入到可学习表征的核心转换。离散化和嵌入不是预先给定的，而是由网络学习形成；这也是物理 AI 相较数字 AI多出的一道关键工程门槛。

◼ 从公司证据看，特斯拉、小鹏、华为、理想、Waymo、Wayve 等路线虽不同，但共同主线是从目标级识别走向空间级理解，再走向潜在状态预测。多种表征长期并存，并非简单替换：BEV与矢量、占用、3D高斯、世界模型潜空间，分别服务不同层次的感知、预测、仿真和规划需求。

◼ 世界模型可能成为表征训练的关键手段。标签稀缺使物理世界嵌入难以完全依赖人工监督， 、 、 系等世界模型通过自监督预测未来状态、生成场景或学习潜在动力学，帮助模型在无标注或弱标注条件下形成更统一的物理表征。竞争壁垒正从单点感知精度，前移到如何将物理世界嵌入可预测潜在空间。

◼ 我们认为数字A 底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性，但其难以实现物理世界的建模闭环；我们认为物理 将成为物理世界的A 解决方案，从而在A 的当前发展阶段成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，我们认为应重点关注。

◼ 风险提示：技术迭代不及预期的风险；大模型厂商 ARR 增速放缓的风险；云服务商资本开支不及预期的风险；智能驾驶及机器人商业化落地不及预期的风险。

2026 年 08 月 07 日

证券分析师 黄细里

执业证书：S0600520010001

021-60199793

huangxl@dwzq.com.cn

研究助理 童明祺

执业证书：S0600125080005

tongmq@dwzq.com.cn

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内容目录

1. 表征演进：物理世界如何进入模型 ....4

2. 物理 AI 表征：缺乏天然通用 token 化方案 ....4

2.1. 文本侧：离散 Token 降低输入表征成本 ....4

2.2. 物理世界侧：连续信号需要先构建可学习底座 ....5

3. 智能驾驶表征演进：从像素、BEV 到潜在状态 ....6

3.1. 原始像素端到端：起点与局限 ....7

3.2. BEV 加 Transformer：从 2D 像素到 3D 向量空间 ....7

3.3. Occupancy 占用：从“是什么”到“是否被占据” ....9

3.4. 矢量化：从栅格图像到数学矢量 ....10

3.5. 多模态 Token：走向视觉—语言—动作统一 ....11

3.6. 潜在状态：从观测编码走向可预测空间 ....12

4. 世界模型：标签稀缺下的自监督表征训练工具 ....14

5. 风险提示：....15

图表目录

图1：数字AI与物理AI输入处理链路对照....6

图2：智能驾驶表征演进主线示意....7

图3：ViT在大规模预训练后的迁移分类表现....8

图4：Occupancy Flow在D-FAUST上的4D点云补全表现....9

图5：VectorNet相对栅格化基线的计算量与参数对比....11

图6：GAIA-1到GAIA-2：从离散Token加自回归到连续潜在加潜在扩散....13

图7：物理AI的Token化器：BEV、占用、VAE与3D编码器等重型网络....13

表1: 张量与嵌入 Embedding 基础概念....4

表2: 数字 AI 与物理 AI 表征问题对照....5

表3: 占用网络与占用流学术指标....9

表4: 代表性中国大模型分词器与潜在表征要点....12

表5: 主要厂商车端感知表征路线....14

表6: 代表性驾驶世界模型对比....14

表7: 自监督潜在表征代表性工作....15

1. 表征演进：物理世界如何进入模型

表征决定物理世界以何种形式进入模型。连续光子、点云、运动与空间关系需要先被转换为可学习的数值表示，模型才能进一步完成识别、预测、规划与控制。嵌入embedding 是其中最常见的实现形式，通过将对象映射至连续向量空间，使语义、几何与关系信息由向量间的距离和方向承载；相似对象由此形成聚合，可区分属性沿不同方向展开，为下游判别、回归与规划提供统一输入。

张量是承载表征的统一数据形式。标量、向量、矩阵与更高阶数组统称张量，神经网络各层之间传递的数据本质上都是张量：文本经分词后查表映射为嵌入向量序列，形成序列长度×维度的张量；图像则天然对应高×宽×通道的像素张量。模型理解过程，可以视为不断将原始张量转换为信息更紧致、任务更可分的表征张量。

衡量表征质量，通常关注三点：1）是否保留任务相关信息，并使其尽量线性可分；2）是否压缩冗余与噪声；3）是否让相似对象在空间中聚合。上述标准将贯穿后续对各类物理 AI表征的比较。下表先汇总相关基础概念。

表1：张量与嵌入 Embedding 基础概念

数据来源：《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》，《Auto-Encoding Variational Bayes》等其他文献，东吴证券研究所

2. 物理 AI 表征：缺乏天然通用 token化方案

数字 AI 与物理 AI 的根本差异，首先在于表征获取方式不同。文本天然是离散且带语义的符号序列，语言本身已由人类对世界完成一轮编码；物理世界输入则是连续的原始光子与点云，缺乏天然、通用、可直接处理的物理世界 token 化方案。这意味着物理AI迭代中多出一段数字 AI无需经历的流程：先将三维物理空间构建为可学习底座。

2.1. 文本侧：离散 Token降低输入表征成本

在文本侧，将输入转为 Token通常是轻量且可学习的步骤。文本经子词分词，如字节级BPE，切分为 Token后查表得到嵌入；分词器训练成本低、词表规模可控，属于相对低成本的输入处理环节。

主流大模型的分词方案虽在算法与词表规模上存在差异，但整体仍建立在成熟的子词切分框架之上。（1）DeepSeek-V3采用字节级BPE，词表约12.8万；（2）阿里 Qwen系列在 tiktoken 的 cl100k\_base 基础上扩充中文，词表约 15.1 万；（3）智谱 GLM 系列采用字节级 BPE，词表约 15 万；（4）MiniMax-01 词表为 200,064。（5）月之暗面 Kimi、字节豆包 Seed、百度文心、腾讯混元等也主要沿文本或多模态文本接口展开。

整体来看，文本侧的世界编码主要由人类语言预先完成，模型接收的输入已经具有离散性、语义性和较强的结构化基础。文本分词环节集中解决符号颗粒度和词表效率问题，模型能力学习主要发生在分词之后；物理 AI 则需要在进入主体模型前，先完成连续信号到可学习表征的转换。

2.2. 物理世界侧：连续信号需要先构建可学习底座

物理 AI 输入没有天然离散语义单元，必须由网络学习如何切分与编码。其输入包括多相机连续像素、激光雷达点云等原始信号，无法像文本那样通过查表直接获得 Token。

即便是文本大模型，一旦转向多模态，也必须额外引入视觉编码器。这一视觉Token化过程正是物理世界表征问题的缩影。需要区分的是，图像 Patch 或视觉 Token 主要解决2D 视觉输入的模型化问题，智能驾驶还需要三维空间、动态交互与动作后果表征。

智能驾驶领域进一步形成了面向三维空间的可学习底座。BEV+Transformer与矢量化 VectorNet、Occupancy 占用网络、3D 高斯，可归纳为一条表征演进主线，并将在第三部分结合公司样本展开。下表与下图先对照数字AI与物理AI两类表征问题。

表2：数字 AI与物理 AI表征问题对照

数据来源：《BEVFormer: Learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers》， 《Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space》等其他文献，东吴证券研究所

3. 智能驾驶表征演进：从像素、BEV到潜在状态

我们将智能驾驶表征的演进归纳为一条主线：原始像素→BEV/VectorNet→Occupancy占用→多模态Token→潜在状态，各阶段在产业中长期并存、相互叠加。其中 BEV 与矢量化属于同一层级的两条并行路线，前者以特斯拉为代表，把多相机像素统一到鸟瞰三维空间；后者以 Waymo 为代表，把地图与轨迹抽象为矢量对象。贯穿演进过程的主线，是上一阶段的表征约束推动下一阶段表征形成。

贯穿智能驾驶表征演进的主线，是上一阶段表征约束推动下一阶段表征形成：原始像素将感知与决策耦合在隐式表征中，诊断和泛化难度较高，因此 BEV 将多相机图像统一到三维鸟瞰空间，同期矢量化将地图与轨迹表示为矢量并以图和注意力建模交互，二者分别从空间侧与关系侧摆脱原始像素；BEV与矢量表征仍以目标框、车道等结构化实体为中心，对不规则或未知障碍以及自由空间表达不足，因此Occupancy以体素占据描述空间；占用表征稠密但计算负担较高，且与矢量化一样仍偏任务专用，多模态 Token尝试将视觉、语言、动作统一到序列建模框架；而 Token 更多是对已观测信息的编码，面向长尾和安全约束，进一步走向可预测潜在状态。

3.1. 原始像素端到端：起点与局限

以原始像素直接回归控制量，是端到端驾驶最初的表征形态。ALVINN，Pomerleau，1989，用一个浅层全连接网络，把低分辨率前视图像直接映射到转向；英伟达PilotNet/DAVE-2 则用约 9 层卷积网络，仅以人类驾驶的前视像素与转向角做端到端模仿训练。网络在没有车道线显式标签的情况下，内部形成了对车道与道路边界敏感的特征，作者以显著性可视化加以佐证。这说明表征可以被隐式学习，但其形态不可控、难以检视。

纯像素模仿的脆弱性，推动业界转向显式、可检视的三维表征。纯模仿在开环评估中可能表现良好，却会在闭环中因协变量偏移与误差逐步累积而失效；改进路径包括显式合成扰动轨迹，加入碰撞、偏离车道等几何损失，并将输入从原始像素改为中层鸟瞰BEV表示，以降低感知噪声对规划的传导，构成BEV 阶段的直接动机。

3.2. BEV 加 Transformer：从 2D 像素到 3D 向量空间

特斯拉 2021 AI Day使用 Transformer，将多相机图像统一到三维向量空间。感知先以共享骨干RegNet逐相机提取多尺度图像特征，经BiFPN 做跨尺度融合，再以鸟瞰空间的位置编码作为查询 Query、各相机图像特征作为键值 Key/Value，由自注意力学习向量空间中每个位置应从各图像的哪些区域取信息，从而降低对逐相机标定固定投影的依赖。

直接在向量空间预测的原因在于，先在图像平面预测再投影会引入难以消除的误差。当一个目标横跨多个相机时，逐相机预测拼接到向量空间会出现错位与不一致，且每辆车的相机外参存在装配抖动；让网络直接在向量空间输出，可同时吸收这两类误差。时序上，特斯拉用基于时间和基于空间的双特征队列缓存历史特征，再由空间 RNN 视频模块融合，以处理遮挡与运动估计。

在国内量产侧，小鹏率先把动态 BEV 做进了量产车。小鹏 XNet 1.0，2022 年 10月24日发布，为国内首个量产的动态 BEV 感知架构，以View Transformer把多相机2D特征投影到统一 3D 坐标系，直接输出动态目标的3D边界框与速度。

BEV 所用的 Transformer 内核，与自然语言、视觉领域同出一脉。Transformer，Attention Is All You Need，2017，以自注意力替代 RNN 与卷积，在 WMT 2014 英德/英法翻译上分别取得 28.4/41.8 BLEU；ViT 把图像切成 16×16 的 Patch、线性投影后加位置编码当作 Token序列输入标准Transformer，但需在JFT-300M等超大规模数据上预训练才显著超越卷积网络；BEV的学术谱系亦可参考LSS 与BEVFormer，以BEV 查询做空间交叉注意、并辅以时序自注意。

BEV给出了度量一致的三维空间，却仍以预定义实体为中心。其输出多为目标框、车道线等结构化实体，对形状不规则、类别未知的障碍物，以及可通行自由空间本身的表达力不足，这推动了对空间占据本身建模的 Occupancy 路线。

3.3. Occupancy 占用：从“是什么”到“是否被占据”

占用网络把三维表面表示为连续空间中的占据概率边界，从而摆脱固定体素分辨率与内存约束。其机制是对空间中任意一点在给定条件下输出占据概率，概率等值面可被提取为物体表面；该表示可在推断时通过多分辨率等值面提取 MISE 和八叉树式细分生成网格。Occupancy Flow 进一步为空间叠加随时间演化的运动向量场，把静态三维重建扩展为四维。

表3：占用网络与占用流学术指标

数据来源：《Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space》，《Occupancy Flow: 4D Reconstruction by Learning Particle Dynamics》，东吴证券研究所

特斯拉 2022 AI Day把占用网络落到车端，按体素直接预测空间占据及其速度。占用网络把车身周围空间划分为体素，重点预测每个体素的占据状态与占用流，即速度信息，可在任意点查询；该方法对未知形状的一般障碍物同样有效，并在车端以较高分辨率近实时运行，从而在无激光雷达的纯视觉条件下输出三维占据。

国内头部厂商在 2023年前后相继把占用纳入量产感知栈。1）小鹏XNet 2.0，2023年 10 月 24 日，在动、静态 BEV 之外引入 Occupancy 实现三网合一。2）华为 ADS 2.0，2023 年 4 月，在 BEV 底座上引入 GOD 通用障碍物检测，对未在白名单内的异形障碍亦可识别，支撑无图道路理解。3）理想 AD Max 3.0，2023 年，OTA 5.0 于 2023 年 12月落地，采用静态 BEV、动态 BEV 与 Occupancy 三类网络，并以 NeRF 增强静态几何还原。

占用提供了稠密的自由空间，却偏重且不显式编码实体之间的关系。而预测与规划恰恰需要结构化、关系化的场景表征。在特斯拉沿BEV与占用推进的同时，Waymo从关系侧给出了另一条并行答案：把地图与轨迹直接矢量化，并以图与注意力建模交互。

3.4. 矢量化：从栅格图像到数学矢量

VectorNet 不再把场景渲染成图像，而是把地图与轨迹表示成矢量并以分层图网络建模。它把高精地图与运动物体表示为带方向与属性的矢量折线序列，先在每条折线内部用类 PointNet的局部子图聚合得到折线级节点特征，再在所有折线节点之间用自注意力构成全局交互图，建模高阶关系；训练时还设有自监督的节点补全辅助任务，随机遮蔽部分地图或轨迹节点并根据上下文重建。

矢量化在大幅降本的同时，把模型重心从生成轨迹转向学习场景表征。相比渲染成栅格再用卷积网络处理的基线，VectorNet将计算量降低约一个数量级、参数量节省70%以上，并在 Argoverse 预测基准上取得更优结果，K=1 时 DE@3s 约 4.01；Wayformer进一步把地图、历史轨迹、交互等多模态场景统一为 Token，用注意力完成跨模态与时空融合，并研究早、中、晚不同融合方式，以隐查询注意力降本，更接近 Transformer范式。

占用与矢量化分别兼顾空间覆盖与关系建模，但仍是面向感知与预测的任务专用表征。数字 AI 的大序列模型范式提示，驾驶模型也可以将多相机视频、地图、动作乃至语言统一为一条 Token流。

3.5. 多模态 Token：走向视觉—语言—动作统一

特斯拉 FSD v12用单一神经网络实现像素输入到控制输出，把大量规则代码纳入端到端模型。FSD v12 以单一神经网络替代此前超过 30 万行的 C++规则代码；FSD V14进一步扩大模型规模并强化多模态端到端闭环，输入覆盖视频、导航、自车状态与音频，并把语言与三维重建用作中间监督，路径已接近视觉—语言—动作 VLA 的统一建模。

把语言纳入驾驶、把视觉编码为 Token，正成为中外厂商共同方向。1）Wayve 的LINGO/LINGO-2 把自然语言纳入驾驶模型，可解释、可闭环，属 VLA 方向。2）中国厂商的多模态模型，如 Qwen3-VL、MiniMax-VL-01，则在文本 Token 之外，额外引入学习得到的视觉 Token，这正是物理世界表征问题在大模型侧的映射。

表4：代表性中国大模型分词器与潜在表征要点

数据来源：《DeepSeek-V3 Technical Report》，《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》等其他文献，东吴证券研究所

多模态 Token 让驾驶模型可以沿大语言模型的序列建模范式扩展，但 Token 仍主要是对已观测信息的编码。面向长尾场景与安全验证，模型需要进一步预测尚未发生的未来状态，这推动了可预测潜在空间的世界模型路线。

3.6. 潜在状态：从观测编码走向可预测空间

GAIA-1 把视频压缩为离散 Token，再用自回归 Transformer 以预测下一个 Token的方式建模世界。其用矢量量化 VQ 图像Token化器把视频帧压缩为离散Token，码本约8192，世界模型是约65亿参数的自回归 Transformer，在历史图像、文本与动作 Token条件下预测下一 Token以建模场景动态，并用视频扩散解码器把Token 渲染回像素，约4 倍时序上采样；其训练还借 DINO 特征蒸馏向Token 注入语义，并表现出与大语言模型类似的规模化规律。

随后的 GAIA-2与英伟达Cosmos，把表征从离散Token进一步推进到连续潜在。GAIA-2 改用连续潜在表示，约 32 倍空间压缩、64 通道，并以潜在扩散世界模型在动作、自车与文本条件下直接预测未来潜在状态；Cosmos 的 Token 化器同样是学习得到的编码器，可输出连续或离散 FSQ 两类 Token，并以潜在扩散构建世界基础模型，公开信息显示小鹏为首批采用方之一。这说明，物理 AI 中的 Token 化器本身就是一类重型可学习网络。

同一种潜在化思路，在文本侧也有对应。DeepSeek-V3 的 MLA 以低秩潜在向量压缩注意力的键值，是这一思路在语言模型中的体现。下两图分别给出GAIA潜在表征演进与物理AI Token化器的本质。

表5：主要厂商车端感知表征路线

数据来源：《VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation》，《GAIA-2: A Controllable Multi-ViewGenerative World Model for Autonomous Driving》等其他文献，特斯拉、华为等公司公开资料，东吴证券研究所

4. 世界模型：标签稀缺下的自监督表征训练工具

物理世界标注昂贵且难以覆盖长尾，面向物理世界的嵌入更多需要依靠自监督学习形成。这使得如何在缺少人工标签的情况下学到高质量表征，成为物理 AI 区别于文本大模型的关键问题。

世界模型通过预测未来，为表征学习提供海量自监督信号。无论预测对象是像素还是潜在状态，模型都可在无需人工标注的情况下学习动态内部表征。需说明的是，本节讨论世界模型对自监督表征学习的作用；系列四将讨论其作为数据生成、仿真和评估基础设施的作用。Yann LeCun 自 2022 年起倡导的 JEPA 路线，Meta 的 I-JEPA、V-JEPA、V-JEPA 2，以及面向点云的Point-JEPA，均主张在潜在/嵌入空间而非像素空间做预测，从而学习更抽象、更稳健的表征。

在驾驶场景，世界模型已分化出数据生成、场景重建与仿真预测等不同分工。GAIA-2 与 Cosmos 代表潜在空间世界模型方向；DriveDreamer4D、ReconDreamer 与GeoDrive则在 4D重建与仿真中分别侧重数据生成、在线修复与动作可控。

表6：代表性驾驶世界模型对比

数据来源：《GAIA-2: A Controllable Multi-View Generative World Model for Autonomous Driving》，《GeoDrive: 3D Geometry-InformedDriving World Model with Precise Action Control》等其他文献，东吴证券研究所

物理 此前的演进更多集中在表征探索，且这一探索仍在继续。竞争壁垒正从单个感知模块精度，前移到如何把物理世界嵌入统一、可预测的潜在空间；在该方向上，已出现把推理过程放到潜在空间而非文本空间的尝试。

表7：自监督潜在表征代表性工作

数据来源：《Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive Architecture》，《Point-JEPA: A Joint Embedding Predictive Architecture for Self-Supervised Learning on Point Cloud》等其他文献，东吴证券研究所

5. 风险提示：

技术迭代不及预期的风险：数字 AI、物理 AI 技术进展低于预期，任务或应用场景拓宽速度低于预期。

大模型厂商 ARR 增速放缓的风险：若客户增长、续费率或客单价不及预期，模型厂商 ARR 增速可能放缓。

云服务商资本开支不及预期的风险：若自由现金流承压，或 AI 算力需求及投资回报低于预期，云服务商可能下调资本开支。

智能驾驶及机器人商业化落地不及预期的风险：若产品可靠性、成本下降或用户需求低于预期，相关产品商业化进程可能放缓。

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公司投资评级：

买入：预期未来 6个月个股涨跌幅相对基准在15%以上；

增持：预期未来 6个月个股涨跌幅相对基准介于5%与 15%之间；

中性：预期未来 6个月个股涨跌幅相对基准介于-5%与 5%之间；

减持：预期未来 6个月个股涨跌幅相对基准介于-15%与-5%之间；

卖出：预期未来 6个月个股涨跌幅相对基准在-15%以下。

行业投资评级：

增持： 预期未来 6个月内，行业指数相对强于基准5%以上；

中性： 预期未来 6个月内，行业指数相对基准-5%与5%；

减持： 预期未来 6个月内，行业指数相对弱于基准5%以上。

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