🧭 先看这份研报的核心结论

汽车零部件中的智能驾驶视觉方案正从单一路线转向混合架构，量产端更看重算力、时延与部署效率的平衡。

📌 核心要点

CNN在中小数据和端侧部署中更高效，车端量产适配性更强。

ViT在大规模预训练下上限更高，研究前沿与多模态模型更偏向采用。

行业路线已从CNN或ViT二选一，转向融合骨干的现实分工。

💡 为什么值得看

智能驾驶进入物理AI验证阶段，视觉骨干选择正影响量产方案与产业链分工。

当前市场更关心车端落地，研报给出了研究前沿与量产现实之间的技术边界。

⚠️ 风险提示

若智能驾驶商业化推进偏慢，视觉架构迭代节奏可能放缓。

若云厂商压缩AI资本开支，ViT相关训练与应用扩张或受限。

# 关键词

汽车零部件 智能驾驶 视觉骨干 CNN ViT 混合架构

📊 关键数据

图像输入尺寸

224×224

ViT示例输入尺寸，用于说明patch切分方式

Patch数量

196个

按16×16切分224×224图像时形成的token数量

预训练数据集

JFT-300M

ViT在超大规模预训练数据下优势更明显

架构演进阶段

4个时代

从手工特征、CNN、ViT到当前融合时代

📌 接下来重点跟踪什么

跟踪车端量产方案中CNN与Transformer混合架构渗透变化。

跟踪智能驾驶场景的数据规模提升能否推动ViT优势兑现。

跟踪车载SoC算力、时延和工具链成熟度的改进节奏。

📄 原文要点摘录

汽车零部件中的智能驾驶视觉方案正从单一路线转向混合架构，量产端更看重算力、时延与部署效率的平衡。；CNN在中小数据和端侧部署中更高效，车端量产适配性更强。