2023特斯拉FSD产业链市场空间商业模式及未来发展趋势分析报告

2023年深度行业分析研究报告 目录 一、特斯拉FSD发展历程1 二、特斯拉FSD产业链及商业模式5 三、特斯拉FSD优势8 四、特斯拉FSD未来发展趋势及市场空间11 五、对我国自动驾驶及机器人产业影响13 六、FSD相关公司18 一、特斯拉FSD发展历程 1.特斯拉自动驾驶及FSD （1）特斯拉自动驾驶方案 特斯拉的自动驾驶方案包括基础版自动驾驶功能（EP）、增强版自动驾驶功能（AEP）和完全自动驾驶能力（FSD），智能驾驶软件方案实现差异化配置。 功能上来看，特斯拉AEP可以实现：1）自动辅助导航驾驶，包括自动驶入和驶出高速公路匝道或立交桥岔路口，超过行驶缓慢的车辆。2）自动辅助变道，高速公路上自动辅助变换车道。3）自动泊车，平行泊车与垂直泊车。4）智能召唤，在合适的场景下，停在车位的车辆会响应您的召唤，驶出车位并前往您所在的位置。 FSD在AEP基础上，后续通过OTA推出识别交通信号灯和停车标志并做出反应、在城市街道中自动辅助驾驶等功能。 （2）受地区法规的影响，特斯拉FSD功能迭代存在地域性差别 特斯拉FSDBeta是特斯拉完全驾驶能力的测试版，通过OTA方式目前已经迭代到11.4版本。从适用地区来看，FSD功能升级集中在北美地区，超700项功能均可以在北美地区使用。中国和欧洲受政策的影响，有部分功能无法使用。以中国市场为例，特斯拉FSDBeta的升级过程中，372项升级可以在中国市场使用，仍有超过300项的功能无法在中国市场使用。 2.特斯拉自动驾驶迭代发展历程 （1）硬件 特斯拉从2013年开始研发自动驾驶系统（Autopilotsystem）。次年2014年推出HW1.0，后续约2-4年更新一次（14年HW1.0，16年HW2.0，19年HW3.0，23年HW4.0）。2022年11月，FSDBeta已向所有购买该选项的北美车主开放。 2014年特斯拉推出第一版Autopilot，主要针对自动辅助驾驶。 HW1.0采用了与博世合作的毫米波雷达、与Mobileye合作的EyeQ3芯片和NVIDIATegra3，其中算法主要由Mobileye提供。HW2.0时代，特斯拉与英伟达合作，采用其DrivePX2芯片，传感器和摄像头数量大幅提升。2017年特斯拉发布增强型Autopilot，并增加了更多辅助驾驶功能。 2019年特斯拉步入自研时代，首次推出自研自动驾驶芯片HW3。 同年9月，特斯拉启动FSD早期访问项目，部分车主可试用初始版本的FSD。2020年特斯拉获得加州自动驾驶试点测试许可，能够实现在公路上进行无人监管的自动驾驶测试。2021年7月，特斯拉在美国开始FSD预订，Autopilot订阅FSD199美金/月，增强版Autopilot(EAP)订阅FSD99美金/月。2022年，特斯拉推出FSDBeta的增强版本，大大提高自动驾驶的安全性和舒适性，4月特斯拉CEO埃隆-马斯克表示，已向美国10万多用户推出了其全自动驾驶（FSD）软件的测试版本。2023年，HW4.0将迎来全新升级，公司有望在年底推出FSD完整版本，实现L4-L5级别自动驾驶。 目前，特斯拉正处于由HW3.0向HW4.0更高级别硬件的迭代阶段，未来有望支持4D毫米波雷达等更多传感器和摄像头的接入，使GPU集成化更高、模块更轻薄，FSD芯片内核数量有望持续增多，进一步提升性能等。 （2）算法 2016-2018：特斯拉延用了业内常规的骨干网结构；使用2D检测器进行特征提取；以人工对数据进行 标注。整体来看，这一套自动驾驶算法还比较原始，相对传统。在这一时期，特斯拉自动驾驶算法仍处于技术追赶阶段。 2018-2019：在这次算法革新中，特斯拉构建了多任务学习神经网络架构HydraNet，并使用了特征提取网络BiFPN。相较于此前算法，HydraNet能够减少重复的卷积计算，减少主干网络计算数量，还能够将特定任务从主干中解耦出来，进行单独微调。 2020：BEV+Transformer，自动驾驶进入大模型时代。在这一方式中，特斯拉先在BEV空间层中初始化特征，再通过多层的Transformer和2D图像特征进行交互融合，最终得到BEV特征，也就是先3D再2D，反向开发，实现BEV的转换。Transformer是一种基于注意力机制（Attention）的神经网络模型。Transformer的引入，使得BEV视角在自动驾驶领域得以实现。而3D空间的引入，使得自动 驾驶的思维方式，更接近于真实世界。 2021-2022：特斯拉感知网络架构引入了时空序列特征层，特斯拉对BEV进行了升级——引入占用网络。这使得特斯拉自动驾驶算法的泛化能力得到了提升。而借助于算法提升，特斯拉FSD更能刻画真实的物理世界，进而才有可能实现端到端模型。 二、特斯拉FSD产业链及商业模式 1.特斯拉FSD产业链梳理 自动驾驶的核心在于硬件平台与车控操作系统。硬件平台层主要包括AI计算单元、通用计算单元以及控制单元。系统软件运行于车载智能计算基础平台硬件及汽车电子控制单元硬件之上，是针对汽车场景 定制的复杂大规模嵌入式系统运行环境，主要包括操作系统内核、虚拟化管理（Hypervisor）、POSIX、系统中间件及服务等。功能软件运行于系统软件之上，通过提取智能驾驶核心共性需求，形成智能驾驶各共性服务功能模块，由应用软件接口、智能驾驶通用模型、功能软件通用框架以及数据抽象组成。车辆应用建立在功能软件基础上，功能软件通过统一应用软件接口为应用软件提供调用和服务。 特斯拉FSD产业链分为感知、决策和执行三大模块，主要涉及芯片、服务器和数据中心、传感器、高清地图以及自动驾驶操作系统等环节。 （1）感知系统 感知模块主要利用车载摄像头和激光雷达等传感器，结合GPS、IMU、北斗等导航模块，实时收集车辆周围的各类数据信息。特斯拉摄像头供应商主要为恩智浦，毫米波雷达包括博世和Arbe等，原先超声波雷达供应商为博世等（modelY移除超声波雷达）。 （2）决策系统 在将感知系统收集到的数据传输到决策模块后，决策系统通过芯片、AI算法以及高精度地图等，对传输的数据进行处理和分析，从而生成相应的路径规划和决策信号。特斯拉决策芯片为自研设计，采用纯视觉路线，通过AI模型完成目标检测和路线规划等相关决策。 （3）执行系统 在执行模块接收到来自感知和决策的数据和信号后，根据相应信息执行各项行车决策，如刹车、警示等操作。特斯拉执行模块主要包括方向盘执行机构、人车交互系统等，供应商包括均胜电子，福田机电等。 2.商业模式 特斯拉FSD的商业模式是“硬件预埋＋软件付费”相结合，实现量价齐升。 “硬件预埋＋软件付费”模式带动收入快速增长。传统OEM通常以销售新车获取盈利，车企发展受到销 售汽车数量的制约。而特斯拉采用“硬件预埋＋软件付费”的方式，以售出的硬件为基础，在平台加成下， 推出软件包、软件订阅服务等功能，将商业模式拓展到汽车全生命周期，实现销售数量与价格的双重提升： （1）FSD订阅模式下，特斯拉销量增长率远超采用一次性销售模式的车企 在全球ADAS市场，多数车企仍采取随车售卖、一次性付费的销售模式。丰田、奔驰、大众等主流品牌的ADAS系统均未开启订阅模式。2022年特斯拉汽车销量增长率达40.3%，而奔驰、丰田等品牌销量增长率分别为-15.0%和0.0%。 （2）FSD更新迭代，定价稳步提升 特斯拉通过OTA对FSD进行不断升级，售价持续增长，从2015年的2500美元提升到2022年的 15000美元，7年内定价提升了12500美元。同样采用订阅模式的车企中，小鹏推出了XNGP，定价为 9800元/年或39800元/永久；蔚来推出订阅模式的NOP+一次性选装的NIOPilot，定价分别为380 元/月和39000元/永久。特斯拉在定价方面显著高于同类车企。 三、特斯拉FSD优势 特斯拉自动驾驶优势都有哪些呢？与国内头部玩家比较有哪些方面的优势呢？下面我们从数据、算法、算力这三方面论述特斯拉在自动驾驶方面的优势。 1.数据方面 （1）行驶距离远 截至23年6月，FSDBeta行驶距离超过3亿英里。 （2）销售车辆多 2022年交付超过130万辆，预计2023年交付约180万辆。 （3）影子模式增加数据 影子模式支持量产车上运行并采集数据，等同于将卖出的每一辆车都化身为“数采车”，充分发挥量产车覆盖场景广、成本低的优势。 影子模式加速数据采集，训练质量有望大幅提升。 特斯拉影子模式的运作方式是在有人驾驶状态下，运行自动驾驶系统和传感器，系统虽不参与车辆控制，但仍持续进行模拟决策，并把决策与驾驶员行为进行对比。两者不一致时，系统将场景判定为“极端工 况”，进而触发数据回传。因而特斯拉的使用用户越多，收集的数据就越多。大模型的训练依赖海量数据的提供，提供的数据越多，训练质量就越优异。根据特斯拉官方数据，截止至2023年特斯拉股东大会，FSDBeta的累计行驶里程已接近2亿英里，呈加速增长态势。据LexFriedman发布的数据显示， 截至2020年1月16日，特斯拉的所有汽车行驶里程达到191亿英里，其中自动驾驶里程为22亿英里。相比之下，同时期waymo路测里程约为2000万英里，特斯拉于数据储备方面具明显优势。 2.算法方面 特斯拉在2021年采用了BEV+Transformer路径，成功将多个2D图像和传感器信息转化为一个3D的向量空间，为更全面的感知提供了新的途径。在BEV大范围应用前，业内常采用“2D直视图+CNN”方案，即通过相机收集到2D图像，由雷达收集到3D图像，感知数据基于每个传感器的位置形成放射图像，不同感知结果通过CNN（卷积神经网络）进行后融合，通过大量计算统一升维到3D，形成符合3D状态下车机行驶的坐标系，但这种方法缺少时间信息，并且感知与预测的连续性也难以确认。 而BEV（Bird'sEyeView）通过鸟瞰式视角或坐标系，将视觉信息由图像空间端到端地转换到BEV空间下。Transformer采用交叉注意力机制，相比传统神经网络（如CNN），可以直接进行2D、3D不同序列之间的转换，能够更加全面地在空间时序上建模，形成时序融合下的4D空间信息，从而使感知结果更加连续、稳定。 3.算力方面 （1）自研D1芯片性能强大 7nm制程，算力达到22.6TFLOPS，高于英伟达A100。 （2）平台训练算力领先国内头部玩家 特斯拉2022年平台训练算力为2EFLOPS。华为是1.8EFLOPS（2023），蔚来为1.4EFLOPS （2023），理想为1.2EFLOPS（2023），小鹏为0.6EPFLOPS（2022）。 4.性能方面 （1）特斯拉自动驾驶行驶准确度高 特斯拉Autopilot对比人工驾驶可以更长时间保持在道路中心；行驶准确度从2021年的不到90%提升至2022年的超过95%（2022TeslaAIDay数据）。 （2）特斯拉自动驾驶系统安全性较高 安全性高体现在：1）特斯拉ModelY、S车型在欧洲NCAP安全性辅助评级得分最高；2）根据特斯拉 2023年投资者日数据，特斯拉（FSDBeta版）每行驶3.2百万英里发生一例撞击，美国平均水平为每 0.5百万英里发生一例撞击；3）使用Autopilot的特斯拉车辆发生一起碰撞事故的行驶距离比没使用 Autopilot的特斯拉车辆和美国平均水平都高，且差距在持续拉大。 四、特斯拉FSD未来发展趋势及市场空间 1.FSD降价有望刺激北美FSD渗透率提升 降价→刺激北美FSD渗透率提升：随着FSD购买价格增加，北美FSD渗透率逐步回落，2023年9月 FSD购买价格从15000美元降低至12000美元，有望刺激北美FSD渗透率提升。 2.FSDV12加速推出→FSD有望迎来爆发时刻 FSDV12版本有望实现“端到端”自动驾驶：2023年5月马斯克在推特上表示FSDV12将会是