智能驾驶行业深度报告系列之一：汽车行业：特斯拉FSD进化之路

行业研究 东兴证券股份有限公司证券研究报告 2024年9月30日 行业报告 汽车 看好/维持 汽车行业：特斯拉FSD进化之路 ——智能驾驶行业深度报告系列之一 分析师 李金锦电话：010-66554142邮箱：lijj-yjs@dxzq.net.cn 执业证书编号：S1480521030003 投资摘要： 特斯拉在智能驾驶的布局在全球车企中处于领先地位，本文以特斯拉年报及2019、2021、2022年特斯拉举办AIDay为主要信息来源，梳理特斯拉FSD进展情况，作为智能驾驶系列报告的第一篇，以挖掘智能驾驶领域的投资机会。 特斯拉FSD现状。全称为FullSelf-Driving（完全自动驾驶），1）累计行驶里程：截止2024Q2末，特斯拉FSD技术助力下 的汽车已经行驶了超过16亿英里，相当于25.75亿公里。基于“端到端”的FSD最新版本V12助力下的汽车已经行驶了超过6亿英里，相当于9.66亿公里。2）最新版本及推广区域：目前最新的FSD版本为9月23日发布的V12.5.4，特斯拉在 此版本上实现了智能召唤，允许用户使用手机将车辆召唤至身边或附近可选择区域。目前FSD系统仅在美国和加拿大可用，特斯拉人工智能团队于社交平台发布消息称，预计在2025年第一季度于中国和欧洲推出FSD系统，不过仍需等待监管批准。 3）价格：2024年4月，特斯拉官方宣布FSD购买价格由12,000美元降至8,000美元，同时特斯拉还首次对FSD全自动 驾驶月度订阅费价格进行调整，由订阅制发布时的每月199美元降低至99美元。 算法：端到端逐步成型。智能驾驶系统总体包括感知模块、规划模型和控制模块。特斯拉感知模块是通过神经网络实现的，特斯拉较早就确立了纯视觉感知方案，尤其是2021年7月推出FSDBeta9.0至今，特斯拉感知模块仅采用8个遍布车身周围的摄像头。2021年特斯拉的感知模块从基于单图分析的HydraNet网络架构到BEV+Transformer架构。特斯拉在HydraNet 架构中引入Transformer构建BEV。同时增加基于时间的序列（featurequeue）和基于空间的序列（videoModule）总成拼接感知模块完整的架构。该架构很好应对了相对复杂非结构道路的识别问题。为了更好的识别遮挡物的识别远距离、边缘区域等，2022年引入Occupancy网络，很好实现了对3D空间的感知。2021年FSD规划模块引入基于神经网络的规划模块和蒙特卡洛树搜索，神经网络的引入可以实现规划模块端到端的优化。 数据：数据标注、数据引擎实现数据闭环。特斯拉数据标注从外包到自制、从人工到自动化。2021年特斯拉就搭建了一条自动标注流水线，大幅提升了数据标注效率。2022年，特斯拉针对各种类型的神经网络提供了多种类型的自动标注框架。 2022AIDay重点介绍了车道网络的标注框架，这个框架最终实现了30分钟完成人工标注需要几个小时才能完成的工作。特斯拉实现另外完整的数据闭环。特斯拉车队将报错数据上传至服务器，经过数据标注后进入数据训练集，对自动驾驶系统进行再次训练，训练成熟后再推送给特斯拉车队。 算力：车端算力与超算中心。计算平台是自动驾驶系统关键硬件设施，主要包括车端算力和用于大规模数据训练的超算中心。特斯拉经历了外购和自制两个阶段，到2019年4月推出完全自研的针对智能驾驶的车端芯片HW3.0。今年2月份，特斯拉 ModelY车型迎来HW4.0自动辅助驾驶硬件升级，据官方宣传，HW4.0的芯片算力达到了HW3.0的五倍。自动驾驶算力的瓶颈在于训练环节，训练环节需要较多的算力资源。Dojo是由Tesla开发的超级计算机系统，专门用于深度学习模型的训练，尤其是为FSD提供支持。Dojo已于2023年7月进入生产，到2024年底，特斯拉将投资超过10亿美元来构建其Dojo超级计算机。 投资策略：智能化是电动化的后半场，车企的智能驾驶的能力将决定其未来的市场竞争力。本文重点梳理了特斯拉FSD的进展。我国车企在智能化的布局同样走在全球前列。我们梳理国内主流车企在自动驾驶领域的布局（见表2），我们认为，自 动驾驶浪潮已经到来，国内受益标的包括华为智选模式下的赛力斯（601127）、江淮汽车（600418）和北汽蓝谷（600733），以及布局靠前的小鹏汽车、蔚来汽车等。超算中心是智能驾驶模型训练的关键，与超算中心相关设施也将受益，如冷却管路，对应标的川环科技（300547）。 风险提示：汽车行业景气度持续下行，汽车行业竞争持续加剧，智能驾驶行业进展不及预期，相关法规进展不及预期。 P2东兴证券深度报告 汽车行业：特斯拉FSD进化之路 目录 1.特斯拉FSD现状简介3 2.FSD的持续进化之路4 2.1算法：端到端逐步成型5 2.2数据：数据标注、数据引擎实现数据闭环9 2.3算力：车端算力与超算中心10 3.投资建议12 4.风险提示12 相关报告汇总13 插图目录 图1：FSD和V12累计行驶里程单位：十亿英里3 图2：特斯拉AI算力走势3 图3：FSD历史价格单位：美元3 图4：特斯拉感知模块5 图5：神经元与多层神经网络5 图6：BEV视野6 图7：HydraNet网络架构6 图8：2021年引入Transformer后感知模块架构6 图9：2021-2022年FSD的快速迭代7 图10：Occupancy网络识别效果图7 图11：Occupancy网络架构7 图12：针对规划的关键问题的解决方案-20218 图13：蒙特卡洛树搜索8 图14：2021年FSD感知规划的最终架构9 图15：特斯拉的DATAENGINE-数据闭环10 图16：H100GPU采购量排名-2023年11 图17：Dojo未来计划11 表格目录 表1：特斯拉主要自动驾驶发展历程4 表2：国内主要车企自动驾驶布局12 P3 东兴证券深度报告 汽车行业：特斯拉FSD进化之路 1.特斯拉FSD现状简介 FSD全称FullSelf-Driving（完全自动驾驶），是特斯拉研发的自动化辅助驾驶系统，目标是实现L5级别的自动驾驶。在特斯拉官方的2024年Q2报告中，特斯拉宣布其FSD技术助力下的汽车已经行驶了超过16亿英里，相当于25.75亿公里。基于“端到端”的FSD最新版本V12助力下的汽车已经行驶了超过6亿英里，相当于9.66亿公里。到2024年底，特斯拉训练FSD的AI训练能力也将大幅提高，公司计划将算力提升到约90,000个H100型号GPU所提供的等效算力。 图1：FSD和V12累计行驶里程单位：十亿英里图2：特斯拉AI算力走势 资料来源：特斯拉官网，东兴证券研究所资料来源：特斯拉官网，东兴证券研究所 目前最新的FSD版本为9月23日发布的V12.5.4，特斯拉在此版本上实现了智能召唤，允许用户使用手机将车辆召唤至身边或附近可选择区域。目前FSD系统仅在美国和加拿大可用，特斯拉人工智能团队于社交平台发布消息称，预计在2025年第一季度于中国和欧洲推出FSD系统，不过仍需等待监管批准。 在2019年之前，FSD作为附加选项，需在增强型自动驾驶系统（Autopilot）上额外购买。Autopilot的价格为5,000美元，如随车订购，FSD需在此基础上增加3,000美元选装。在单独推出之后，FSD的价格持续攀升，于2022年9月达到顶点15,000美元，随后便不断回落。2021年7月，特斯拉为FSD推出了订阅 制度，价格为每月199美元。2024年4月，特斯拉官方宣布FSD购买价格由12,000美元降至8,000美元， 同时特斯拉还首次对FSD全自动驾驶月度订阅费价格进行调整，由订阅制发布时的每月199美元降低至99 美元。降价前的买断价格约等于60个月的订阅价格，而降价后的买断价格约等于80个月。我们认为，价格机制的调整利于更多的用户选择订阅制，从而帮助公司优化利润结构 图3：FSD历史价格单位：美元 P4东兴证券深度报告 汽车行业：特斯拉FSD进化之路 20000 15000 10000 5000 订阅制推� 0 资料来源：NotaTeslaApp网站，东兴证券研究所 受益于数据量、算力方面的领先，特斯拉FSD带来了优秀的安全表现。第二季度，根据特斯拉官方记录，在驾驶中使用Autopilot自动辅助驾驶功能时平均每688万英里（约合1,107万公里）行驶里程发生一起碰撞事故。驾驶中未使用Autopilot自动辅助驾驶功能的，根据特斯拉官方记录，平均每145万英里（约合233万公里）行驶里程发生一起碰撞事故。相比之下，据美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）和联邦公路管理局（FHWA）公布的自2022年以来的数据显示，美国境内大约每67万英里（约合108万公里）行驶里程即发生一起车辆碰撞事故。 2.FSD的持续进化之路 特斯拉是全球领先的纯电动汽车制造商，同时致力于实现汽车的完全自动驾驶。如上文所述，公司的FSD系统正通过不断的迭代升级，朝着这一方向迈进。我们梳理了特斯拉公司在自动驾驶领域布局的大事记。大致上，特斯拉的自动驾驶布局经历了外部合作，部分自研到完全自研的过程。 表1：特斯拉主要自动驾驶发展历程 时间 软硬件版本 主要硬件及事件 2014年10月 Autopilot1.0 与Mobileye合作，采用EyeQ3芯片 Hardware1.0 1个前置单目摄像头、1个毫米波雷达、12个超声波雷达 2015年4月 成立软件算法小组Vision，开始自研算法 2015年10月 V7.0版本更新 激活自动车道保持、自动变道和自动泊车等功能 2016年7月 与Mobileye终止合作 2016年10月 Hardware2.0Autopilot2.0 采用英伟达DRIVEPX2AI计算平台、8个摄像头、12个超声波雷达及1个前置毫米波雷达 2019年3月 Hardware3.0 采用自研芯片、8个摄像头、1个毫米波雷达、12个超声波雷达 2021年7月 FSDBeta(测试版)9.0 确定纯视觉方案，取消毫米波雷达及超声波雷达，仅保留8个摄像头 2021年9月 FSDBeta10.0 未披露传感器方案变动 2022年11月 FSDBeta11.0 未披露传感器方案变动 2024年2月 Hardware4.0 搭载ModelY算力提升5倍 2024年3月 FSD12.0（Supervised） 未披露传感器方案变动 P5 东兴证券深度报告 汽车行业：特斯拉FSD进化之路 时间软硬件版本主要硬件及事件 2024年7月FSD12.5未披露传感器方案变动 资料来源：Aifighting、高工智能汽车、电动邦、汽车财经、IT之家、易车网、中国新闻周刊、新浪网、东兴证券研究所 感知-规划-控制：汽车自动驾驶系统大致涵盖感知模块、规划模块和控制模块。其中，感知模块通过传感器、算法等收集和提取环境信息，规划模块则利用感知模块输入的信息输出相应的操控指令，控制模块则通过规划模块的操控指令完成驾驶动作。特斯拉自动驾驶系统从诞生到FSDV12.0在上述各个模块均发生了大幅度及深刻的变化。我们依据特斯拉2019年自动驾驶日，2021年、2022年AIDay及主要负责人公开交流内容来梳理其在算法、算力和数据三个领域的进展情况。 2.1算法：端到端逐步成型 特斯拉感知模块是通过神经网络实现的。特斯拉较早就确立了纯视觉感知方案，尤其是2021年7月推出FSD Beta9.0至今，特斯拉感知模块仅采用8个遍布车身周围的摄像头。因此，特斯拉自动驾驶系统的数据输入即为8个摄像头提供给的图片流，对应参数为分辨率1280X960，每通道12位整数，以大约36HZ的速度流入。 神经网络（NeuralNetwork）是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，是一种运算模型，广泛应用于机器学习。神经网络由大量的节点（或神经元）相互联接构成。每个神经元都会接受若干的输入值，每个输入值对应不同的权重值，神经元通过一定