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汽车行业深度研究:智能驾驶系列报告二:特斯拉FSD:智驾全栈自研开启宏图新篇

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概述:FSD 软硬件全链路闭环 技术端快速进化。特斯拉FSD 是一套包含感知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构,在算法、算力、数据、芯片等层面实现了高度集成。FSD 技术端快速进化,V12 为首个端到端自动驾驶系统,能够模拟人类驾驶行为,实现感知决策一体化。特斯拉Robotaxi 即将正式推出,有望成为特斯拉发展历程重要里程碑。

算法端:创新算法优化 实现高效神经网络推理。1)感知模块,采用HydraNets 架构,整合多个视觉识别任务到单一网络,通过BEV+Transformer技术,实现对车辆周围环境的感知;2)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,提高自动驾驶决策质量。通过算法端全栈自研,特斯拉以低成本感知硬件实现高阶智驾能力,快速优化迭代自动驾驶算法。

算力端:布局Dojo 超级算力 支撑远期算力需求。特斯拉从算力芯片开始,完整构建Dojo 超级计算机系统,以处理自动驾驶所需海量数据,旨在摆脱对英伟达GPU 的依赖,为远期算力瓶颈进行前瞻布局。其中,自研D1 芯片作为Dojo核心,采用存算一体架构,高效优化数据传输和处理效率,为AI 训练提供强大支持。

芯片端:自研FSD 芯片 集成高效计算能力。特斯拉自动驾驶硬件平台HW1.0、HW2.0 分别与Mobileye、英伟达合作推出,2019 年推出HW3.0 系统,正式转向硬件平台全面自研,下一代全自动驾驶硬件AI 5 预计将于2025 年下半年投产。特斯拉自研FSD 芯片采用异构设计,计算性能和高效的数据处理能力卓越。通过芯片自研,特斯拉能够实现硬件方案的持续快速迭代,与软件算法进行更好的整合,从而实现更优的系统性能。

数据端:自动化数据闭环 优化数据驱动训练。1)自动标注,特斯拉开发自动标注系统生成4D 标签,实现人工与机器相结合的数据标注,大幅提高标注效率;2)仿真模拟:构建虚拟仿真空间,安全且高效地重现和构建极端及复杂场景以进行算法训练,赋能模型迭代;3)数据引擎,特斯拉将采集的数据通过影子模式筛选出具有语义信息的有效数据,回传至云端,实现数据和模型持续优化。

特斯拉形成综合训练数据集,用于训练车端的在线模型,形成闭环的数据流,实现自动驾驶系统的持续优化。

FSD 技术端快速进化 实现感知决策一体化。2023 年12 月,特斯拉正式推出FSD Beta V12,是首个实现端到端AI 自动驾驶的系统,采用单一深度学习模型处理从原始输入到驾驶决策的全过程,提升自动驾驶的效率和适应性。特斯拉FSD 快速进化,V13 即将10 月推出,有望于2025Q1 进入中国和欧洲,智能驾驶拐点已至。

投资建议:FSD 技术端快速进化,“We, Robot”发布会即将开幕,Robotaxi即将推出,有望成为特斯拉发展历程重要里程碑,并与FSD V13 发布形成共振,共同成为板块强劲催化,智能驾驶奇点已至:推荐1)智能驾驶-【伯特利、德赛西威、经纬恒润-W、科博达】+智能座舱-【上声电子(智能声学)、继峰股份(智能座椅)、光峰科技(车载光学)】;2)T 链-【拓普集团、新泉股份、爱柯迪、旭升集团、双环传动、岱美股份、银轮股份】。

风险提示:智能化渗透率提升不及预期,智能驾驶技术发展不及预期,Robotaxi 商业化进展不及预期。

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