从特斯拉迭代历程看智能驾驶算法升级趋势

本报告重点分析了智能驾驶算法的升级趋势，从特斯拉的迭代历程出发，探讨了自动驾驶算法的发展方向和潜在机会。在报告中，着重关注了FSD（自动驾驶功能）的商业模式、算法和技术，以及其与特斯拉在整个自动驾驶生态系统中的布局和潜在影响。

报告首先介绍了FSD商业模式，包括测试用户数量、行驶里程和软件付费等信息。然后详细分析了FSD算法的发展历程，从规则主导到神经网络主导，并着重强调了BEV（电动汽车）和Transformer（神经网络）在公司感知范式中的地位。接着，报告中提到了FSD在BEV空间内做特征级融合、从BEV升级至Occupancy以及FSD V12端到端自动驾驶模型等关键点。

在数据方面，详细介绍了特斯拉在自动驾驶上的核心竞争力——数据闭环和超算中心。报告中指出，特斯拉通过数据闭环和超算中心系统实现了FSD极致的迭代速度。此外，报告中还提到了特斯拉为FSD芯片自研的硬件技术升级。

最后，报告中还探讨了智能驾驶算法升级趋势的潜在机会，以及与特斯拉在整个自动驾驶生态系统中的布局和潜在影响。报告指出，特斯拉的FSD算法在自动驾驶领域具有引领行业的地位，而其在电动汽车和自动驾驶生态系统中的发展也具有广泛的应用前景。

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