汽车智能化系列专题之决策篇（3）：特斯拉FSD持续升级，智能驾驶加速落地

证券研究报告|2024年05月23日 汽车智能化系列专题之决策篇（3）： 特斯拉FSD持续升级，智能驾驶加速落地 行业研究·行业专题 投资评级：买入（维持评级） 证券分析师：熊莉 021-61761067 xiongli1@guosen.com.cnS0980519030002 智能驾驶发展是必然趋势，特斯拉领衔行业加速落地。智驾行业是各国国家级战略发展方向，同时智驾行业的发展可以在社会、产业层面带来多维度的提升，智驾行业高速发展已然成为必然趋势。本期系列报告相较于前期发布时特斯拉、华为等各家厂商都有着较大的技术升级。目前，行业竞争格局较为激烈，特斯拉凭借其接近L4的性能领衔各路玩家，华为、小鹏目前已实现城区NOA相对领先，其他大多数厂商智驾发展处于L2+阶段。随着特斯拉FSD技术路线的逐渐清晰，有望引领智驾行业加速落地。 特斯拉FSD进展遥遥领先，渗透率有望快速提升。特斯拉更新FSDV12，实现端到端的全新架构性能全面升级，目前近180万用户中实现0事故。1）算法端：采用全新端到端架构，优化了30万行C++代码，实现了数据收集、处理、规划到反应的自动化，成功避免了数据损失等风险。2）硬件端：公司采用自研FSD2.0芯片构建HW4.0平台，实现纯视觉化解决方案。3)数据端：公司构建自动标注下的数据训练闭环，目前拥有超过180万辆车辆和13亿英里的驾驶数据，实现训练数据上的遥遥领先。4）算力端：公司采用自研Dojo集群，算力大幅提升，预计24年10月可达100EFLOPS。同时，随着北美地区全体用户免费试用一个月的优惠政策推行、欧洲DCAS新法案的实施、国内对特斯拉的部分放开，FSD渗透率有望快速提升。 华为国内领先，各厂商加速发展智驾。目前国内各玩家均大力发展智驾行业，华为在城市NOA中有明显突破，目前可实现城市覆盖率99.56%，大幅领先其他国内厂商。同时，24年4月华为发布ADS3.0实现基于GOD/PDP的端到端架构，算法能力进一步提升。算力方面，华为的昇腾芯片助力云端算力能力大幅增长，由23年9月的1.8EFLOPS到目前的3.3EFLOPS，进一步加速迭代模型能力。 建议关注：中科创达、经纬恒润、光庭信息、千方科技、万集科技 风险提示：技术研发不及预期、市场需求不及预期、政策不及预期。 01 智能化时代来临，高阶智驾已成必然趋势 02 特斯拉FSD进展遥遥领先，渗透率有望快速提升 03 华为国内领先，各厂商加速发展智驾产业 04 投资建议与风险提示 政策层面 •智驾是各国国家级战略研发方向，国内外均出台各项政策支持智驾发展 产业层面 •拉动汽车产业链升级：智驾技术的发展带动了上下游产业链的扩展，包括传感器、芯片、软件算法、高精度地图、车联网服务等相关产业的发展，促进了整个汽车产业链的深化和完善 •带来万亿级经济增量：智驾可孕育出Robotaxi、无人运输等新兴产业，并为汽车行业带来万亿级市场增量 社会层面 •减少安全事故：美国IIHS公路安全保险协会指出，自动驾驶可以减少34%的安全事故。 •提高道路承载能力，当自动驾驶汽车渗透率达到100%饱和时，路网可容纳多40%的车流量。 到2025年，汽车驾驶辅助、部分自动驾驶、有条件自动 2017.4《汽车产业中长期发展规划》驾驶新车装配率达80%。其中部分自动驾驶、有条件自动驾 驶级新车装配率达25%，高度和完全自动驾驶汽车开始进 入市场。 2022.1 《交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021—2035年）》 促进道路自动驾驶技术研发与应用，突破融合感知、车路信息交互、高精度时空服务、智能计算平台、感知—决策—控制功能在线进化等技术 2023.3 《智能汽车基础地图标准体系建设指南（2023版）》 到2025年初步构建能支撑汽车驾驶自动化应用的智能汽车基础地图标准体系。先行制定急用先行的10项以上智能汽车基础地图重点标准，涵盖技术要求和规范，解决智能汽车基础地图深度应用的迫切需求 2023.7 《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车） （2023版）》 到2025年形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系，修订100项以上智能网联汽车相关标准。 2024.1 《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》 建立城市级服务管理平台，建设边缘云、区域云两级云控基础平台，向车辆提供融合感知、协同决策规划。探索高精度地图安全应用，构建地理信息安全防控技术体系。 美国 2022.3 NHTSA《无人驾驶汽车乘客保护规定》 明确了全自动驾驶汽车不再需要配备传统的方向盘、制动或油门踏板等手动控制装置来满足碰撞中的乘员安全保护标准。 2017.7 《自动驾驶法案》 将首次对自动驾驶汽车的生产、测试和发布进行管理 2021.5 《自动驾驶法》制定自动驾驶车辆上路的法规保障 《机动车强制保险法》 《自动驾驶车辆批准和运营条例》细化L4级自动驾驶车辆认证，规定在公共道路上运行的技术和程序要求。 德国 2022.2 英国 2022.8 《互联与自动驾驶2025：实现自动驾驶汽车的优势》 瞄准2025年实现自动驾驶汽车商用 日本 2020.4 《道路交通法》 允许高度自动驾驶车辆上路，明确L4级自动驾驶车辆在特定条件下提供出行服务或递送业务的实施方式与要求 韩国 2022.9 《第三期汽车政策基本规划案（2022-2026年）》 提出到2027年实现自动驾驶汽车的商业落地，到2030年普及450万辆电动汽车、氢燃料电池汽车的目标 表1：国内智能驾驶政策表2：海外智能驾驶政策 资料来源：《汽车产业中长期发展规划》、《交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021—2035年）》、《智能汽车基础地图标准体系建设指南（2023版）》、国信证券研究所整理 当前发展阶段 图1：L1-L5具象分级 L1 L2 L3 L4 L5 系统只起到辅助作用驾驶员负责危机应对 驾驶状态 无需驾驶员 乘坐状态 系统只起到辅助作用驾驶员负责危机应对 驾驶状态 乘坐状态 功能请求时 驾驶员接管风险应对 驾驶员 风险应对 不再需要驾驶员接管驾驶 对驾驶员手动应急的需求越来越小 车道线良好的封闭道路 系统作用启动条件 辅助作用 辅助作用 主要作用主导作用主导作用 任何条件下自动驾驶 自动驾驶车辆 但功能作用限制条件较多 自动驾驶车辆 但功能作用限制条件较多 制动、加速与转向 制动、加速或转辅助 任何道路 特定道路 特定道路 特定道路 具体功能 基础算力 算力要求 功能越来越齐全 2TOPS24TOPS320TOPS4000+TOPS 10X10X10X 资料来源：GB/T40429-2021《汽车驾驶自动化分级》、国信证券研究所整理 智能驾驶核心模块：感知、决策、规划、控制 •感知模块主要负责车周信息感知和目标检测。感知模块输入各类传感器的数据，输出车道线，行人，车辆等的位置和轨迹等信息。主流的感知方式包含激光雷达和摄像头视觉两种。 •决策模块主要负责预测车周物体的运动，评估障碍物下一时刻可能的动作，输出物体运动轨迹的预测。 •规划模块主要负责计算车辆下一时刻的运动路径，规划与决策在开发环节往往结合在一起，基于感知模块输出的车周信息在神经网络训练融合，输出行动路线。 •控制模块主要负责精准控制车辆按规划轨迹行驶。控制模块根据决策规划输出的路线，生成具体的加速、转向和制动指令，控制驱动系统，转向系统，制动系统和悬架系统。 图2：自动驾驶系统结构图 硬件 自动驾驶系统 软件 资料来源：高工智能汽车研究院、国信证券研究所整理 传感器计算芯片 感知 算法定位 数据规划 决策 摄像头激光雷达毫米波雷达超声波雷达 高精度地图高精度定位 •上游：目前参与智能驾驶探索的企业主要有传统车企、初创车企和互联网造车企业。 •中游：1）智能部分包含感知层、决策层和执行层，智能驾驶汽车需安装如激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GNSS定位和接受系统、IMU惯性传感器、高精地图、ADAS系统、车载芯片、车载存储器等，以实现智能化。2)网联部分:包含网络层、平台层、终端，智能驾驶汽车还需移动网络、大数据平台和终端的支持，实现网联。 •下游：智能驾驶汽车下游应用场景广阔，可覆盖共享汽车、无人驾驶巴士、通勤车等多类应用场景。 图3：自动驾驶产业链 资料来源：中商产业研究院、《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》、国信证券研究所整理 图4：智能驾驶各车厂竞争格局 •实现高速NOA是区分普通玩家和卓越玩家的分界线，绝大多数玩家处于实现L2的阶段 •特斯拉遥遥领先，FSDV12的推出性能接近L4 •城区NOA相较于高速NOA场景更多、路况更复杂，目前国内玩家中仅华为、 Tesla 华为、小鹏 蔚来、理想、极氪、小米等 接近L4 城区NOA 高速NOA 小鹏实现落地 •其他传统车厂还未完全实现L2，在智驾领先落后一代以上 smart、埃安、红旗、领跑等L2 落后玩家 资料来源：2021小鹏汽车1024科技大会、华为官网、国信证券研究所整理 01 智能化时代来临，高阶智驾已成必然趋势 02 特斯拉FSD进展遥遥领先，渗透率有望快速提升 03 华为国内领先，各厂商加速发展智驾产业 04 投资建议与风险提示 图5：特斯拉智能驾驶发展历程 2013-2016 2019-至今 2016-2019 基础建设期自研过渡期全面自研期 2014年10 月 2016年10 月 2019年04 月 2021年07 月 2021年09 月 2022年11 月 2023年11 月 2024年05 月 Tesla预期发布完全自动驾驶软件FSD12.4. Tesla发布完全自动驾驶软件FSD11.0. Tesla发布完全自动驾驶软件FullSelfDrivingBeta9.0. Tesla发布第二代自动驾驶硬件Hardware2.0. Tesla发布完全自动驾驶软件FSD12.0与硬件Hardware4.0(次年2月) Tesla发布完全自动驾驶软件FSD10.0. Tesla发布自动驾驶软件AutoPilot1.0与第一代自动驾驶硬件Hardware1.0. Tesla发布第三代自动驾驶硬件Hardware3.0，采用自主研发芯片. 表3：FSD版本迭代 FSD版本 发布日期 升级内容 Autopilot1.0(Hardware1.0) 2014.10 Tesla宣布进入自动驾驶领域后发布的第一代自动驾驶产品，定位为辅助自动驾驶. Autopilot7.0(Hardware1.0) 2015.10 Tesla发布的完整版AutopilotHW1.0，具备TACC、紧集避撞、自动泊车、车道保持与车道规避等功能. Autopilot(Hardware2.0) 2016.10 增加了智能召唤与自动巡航(NOA)功能. Autopilot(Hardware3.0) 2019.04 采用第一代自主研发的FSD芯片，增加了影子模式功能，有助于Tesla大量收集自动驾驶数据，为后续纯视觉驾驶模型训练奠定基础. FSDV9 2021.07 Tesla发布的第一版完全自动驾驶软件，此后将迈入L3及以上级别的自动驾驶. FSDV10 2021.09 2021.10(FSDBeta10.3) 采用了新的视觉处理和神经网络模型，并优化了城市NOA功能. FSDV11 2022.11 2023.03(FSDBeta11.3) 优化了高速NOA功能，实现了FSD在城市和高速NOA功能底层技术开发栈的统一. FSDV12 2023.112024.03(FSDBeta12.3) 采用端到端的神经网络模型，优化了30万行C++代码，实现了数据收集、处理、规划到反应的自动化. FSDV12.4 2024.05(E) 重新训练了自动驾驶学习模型，并优化了车辆在狭窄单行车道、封闭道路等特殊路况的行驶能力. 模型逐步由“后融合模式”走向“端到端