[摘要] 　　報告要點： 　　契合智駕，無人駕駛是深度學(xué)習(xí)最佳落腳點深度學(xué)習(xí)可應(yīng)用無人駕駛環(huán)境感知和駕駛決策，能突破無人駕駛關(guān)鍵難題，同時無人駕駛也是深度學(xué)習(xí)最佳的應(yīng)用場景。1）可以精確識別傳感器所捕獲的環(huán)境信號，相比于傳統(tǒng)模式識別算法，深度學(xué)習(xí)算法具備精確度更高、環(huán)境適應(yīng)性更強等特點。2）能夠自如應(yīng)對復(fù)雜駕駛情景，為車輛執(zhí)行端提供駕駛方案，在大量行駛數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下，深度學(xué)習(xí)算法可以提升駕駛的安全性。傳統(tǒng)算法技術(shù)成熟、成本較低適用輔助駕駛，仍有極大需求。深度學(xué)習(xí)完成無人駕駛最后5%潛力巨大。 　　老樹逢春，計算能力升級+數(shù)據(jù)量提升促進深度學(xué)習(xí)重?zé)ㄉ鷻C深度學(xué)習(xí)起落三次，而目前三大瓶頸逐漸突破，深度學(xué)習(xí)迎來春天。1）算法瓶頸：Hinton所提出的“局部預(yù)訓(xùn)練+全局微調(diào)”模式，有效解決網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度擴散的難題，實現(xiàn)了算法突破；2）數(shù)據(jù)瓶頸：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息系統(tǒng)迅速發(fā)展，我們已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，利用更多的訓(xùn)練樣本，可以提升模型在復(fù)雜環(huán)境中的適用性，避免深度學(xué)習(xí)模型的過擬合；3）計算瓶頸：從GPU升級到FPGA、ASIC成熟，芯片計算能力的增強是深度學(xué)習(xí)商用的基礎(chǔ)。 　　動作頻出，各大巨頭攜深度學(xué)習(xí)搶占無人駕駛藍海深度學(xué)習(xí)算法潛力巨大，而無人駕駛又是深度學(xué)習(xí)極佳的落地場景，目前各大廠商積極布局。短期看好處理芯片提供商享受深度學(xué)習(xí)第一波紅利的機會；另外整車廠坐擁行駛數(shù)據(jù)黃金資源，具有向上整合深度學(xué)習(xí)技術(shù)的實力。從長期看，算法供應(yīng)商將受益于專用芯片推廣浪潮，釋放算法商用潛力。國內(nèi)廠商在基于深度學(xué)習(xí)的無人駕駛趨勢下，將不只是看客：1）關(guān)注智能駕駛傳統(tǒng)算法向深度學(xué)習(xí)升級潛力：建議關(guān)注：漢邦高科（minieye）；2）GPU+算法類上市公司在無人駕駛領(lǐng)域布局，建議關(guān)注：科達訊飛、海康威視(002415)等。3）關(guān)注國內(nèi)初創(chuàng)公司或存在參股收購機會，目前國內(nèi)深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司處于百花齊放，已經(jīng)成為一級市場寵兒，已涌現(xiàn)出諸如地平線機器人、寒武紀(jì)等優(yōu)質(zhì)公司。 　　風(fēng)險提示:無人駕駛行業(yè)發(fā)展不及預(yù)期,國內(nèi)深度學(xué)習(xí)突破不及預(yù)期。