聚焦汽车行业深度报告:AI系列深度07期,CNN与ViT两类视觉骨干有何差异?。CNN 与 ViT是过去十余年最重要的两代视觉骨干,分别代表“将图像先验写入结构”和“将关系学习交给数据与规模”两种设计哲学;二者之争本质上是先验、数据和算力如何分工。ViT 通过把图像切成 patch 并当作 token 输入 Transformer,使注意力机制进入视觉;2021 年后,Swin、CoAtNet、ConvNeXt 等推动 CNN 与 ViT相互吸收,进入融合时代。报告认为,数字 AI 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;报告认为物理 AI 将成为物理世界的AI 解决方案,从而在 AI 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,报告认为应重点关注。
聚焦汽车行业深度报告:AI系列深度07期,CNN与ViT两类视觉骨干有何差异?。CNN 与 ViT是过去十余年最重要的两代视觉骨干,分别代表“将图像先验写入结构”和“将关系学习交给数据与规模”两种设计哲学;二者之争本质上是先验、数据和算力如何分工。ViT 通过把图像切成 patch 并当作 token 输入 Transformer,使注意力机制进入视觉;2021 年后,Swin、CoAtNet、ConvNeXt 等推动 CNN 与 ViT相互吸收,进入融合时代。报告认为,数字 AI 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;报告认为物理 AI 将成为物理世界的AI 解决方案,从而在 AI 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,报告认为应重点关注。
聚焦汽车行业深度报告:AI系列深度07期,CNN与ViT两类视觉骨干有何差异?。CNN 与 ViT是过去十余年最重要的两代视觉骨干,分别代表“将图像先验写入结构”和“将关系学习交给数据与规模”两种设计哲学;二者之争本质上是先验、数据和算力如何分工。ViT 通过把图像切成 patch 并当作 token 输入 Transformer,使注意力机制进入视觉;2021 年后,Swin、CoAtNet、ConvNeXt 等推动 CNN 与 ViT相互吸收,进入融合时代。报告认为,数字 AI 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;报告认为物理 AI 将成为物理世界的AI 解决方案,从而在 AI 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,报告认为应重点关注。
本报告由东吴证券发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年。
本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。
重点分析了AI、汽车、汽车行业深度报告等议题。