智能駕駛行業(yè)研究報告：特斯拉FSD爆發(fā)前夜國內(nèi)智駕產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展

智能駕駛發(fā)展的必然性2資料來源：全球智能汽車產(chǎn)業(yè)大會

GIV

2023，國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心，美國《2016-2045年新興科技趨勢報告》，車百智庫，推特，浙商證券研究所14國家層面技術層面國家戰(zhàn)略智能汽車相關性汽車強國是我國實現(xiàn)從汽車大國走向汽車強國的重要路徑交通強國寫入交通強國綱要制造強國與汽車“智造”互為依托科技強國是工業(yè)化與信息化深度融合和制造業(yè)轉型升級的突破口網(wǎng)絡強國是網(wǎng)絡強國的重要抓手，是5G等先進網(wǎng)絡技術的應用載體“雙破”智能運行狀態(tài)下可實現(xiàn)油耗和排放減少10%表：智駕支持多個國家戰(zhàn)略車輛新增產(chǎn)值2.8萬億車輛協(xié)同產(chǎn)值近0.5萬億形成無人出租車、無人卡車2個萬億市場2 產(chǎn)業(yè)層面將對技術創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到強大的拉動作用。圖：智駕拉動相關產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟和技術創(chuàng)新至2030年將帶動數(shù)萬億經(jīng)濟增量2016-2035最值得關注的20項技術，智能汽車涵蓋其中11項是汽車強國的戰(zhàn)略選擇，也是實現(xiàn)交通強國、制造強國、科技強國、網(wǎng)絡強國等重要載體。3 社會層面賦能智慧出行和智慧城市，解決擁堵、交通事故、節(jié)能環(huán)保及城市管理問題。圖：智駕服務智慧出行和智慧城市體系最終減少90%以上人為原因的交通事故提升30%以上交通效率和3倍道路承載能力海外的特斯拉用戶數(shù)量和里程數(shù)高速增長，F(xiàn)SD降價+V12加速推出有望助力FSD迎來爆發(fā)時刻。同時，國內(nèi)的華為、蔚來、小鵬、理想等公司也在加速發(fā)展，軟硬件持續(xù)升級，智駕助力包括華為問界M7和小鵬G6等新車銷量大增。圖：馬斯克稱V12將會是“端到端”自動駕駛圖：馬斯克在推特直播FSD

V12行駛（左）、馬斯克回復“城市街道的自動駕駛”不在“即將推出清單”（右）特斯拉FSD爆發(fā)前夜，國內(nèi)智駕產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展31、特斯拉：特斯拉智駕全球領跑，F(xiàn)SD或將迎來爆發(fā)時刻特斯拉FSD全球領跑，打造算法+算力+數(shù)據(jù)閉環(huán)構筑護城河。1）算法方面，特斯拉于2021年提出BEV+Transformer算法，22年提出Occupancy

Network，算法領先國內(nèi)頭部玩家約2年。2）算力方面，2022年總算力約2

EFLOPS，特斯拉預期2024年10月將達到100

EFLOPS（約30萬張A100），算力高速增長。3）數(shù)據(jù)方面，行駛距離遠（截至23年6月，F(xiàn)SD

Beta超3億英里）+銷售車輛多（根據(jù)特斯拉2022年報，22年交付超過130萬臺，預計23年交付180萬臺）+影子模式，保持數(shù)據(jù)方面優(yōu)勢。FSD性能持續(xù)提升，用戶數(shù)和里程數(shù)高速增長。1）用戶數(shù)：從2021年10月的1000人增加至2023年1月的40萬人，其中從16→40萬人僅花了4個月（2022.09-2023.01）

。2）里程數(shù)：FSD

Beta里程數(shù)在23年6月超過3億英里，其中從1→3億英里僅花了不到半年（2023.01-2023.06）。降價+V12加速推出有望助力FSD迎來爆發(fā)時刻。

2023年9月FSD購買價格從15000美元降低至12000美元，有望刺激北美FSD滲透率提升。馬斯克于2023年5月在推特上稱FSD

V12將是“端到端”自動駕駛，同時“城市街道的自動駕駛”（autosteer

oncity

streets）不再被特斯拉列為“即將推出”的清單（過去4年一直都在“即將推出的清單上”），F(xiàn)SD

V12有望加速推出。2、國內(nèi)：國產(chǎn)廠商加速發(fā)展，國產(chǎn)智駕產(chǎn)業(yè)鏈深度受益國產(chǎn)廠商加速發(fā)展，智駕軟硬件持續(xù)升級。1）華為：智駕模型總算力達1.8

EFLOPS，每5天模型迭代一次，每日深度學習里程超過1000萬公里。2）小鵬：基于阿里云智能計算平臺算力已達600

PFLOPS，城市NGP效率接近人類司機。智駕助力造車新勢力銷量破紀錄大增，國產(chǎn)智駕產(chǎn)業(yè)鏈有望迎來爆發(fā)。1）華為：問界新M7（搭載華為ADS

2.0）于23年9月12日上線，上線不到30天累計大定超過50000臺（老問界M7在23年3月-8月總共銷售4976臺）。2）小鵬：2023年7月搭載XNGP的新車型G6啟動交付，銷量快速增長，9月G6銷量突破8000輛。3、投資推薦：積極關注國產(chǎn)智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈相關標的4、風險提示：FSD技術進展不及預期、FSD大幅降價擠壓國產(chǎn)車企空間、智能化滲透率不及預期、客戶拓展不及預期、翻譯偏差風險、第三方數(shù)據(jù)可靠性風險目錄C

O

N

T

E

N

T

S特斯拉：特斯拉智駕全球領跑，F(xiàn)SD或將迎來爆發(fā)時刻特斯拉FSD全球領跑，算法約領先國內(nèi)頭部玩家2年特斯拉HW3.0開始自研芯片，打造算法+算力+數(shù)據(jù)閉環(huán)構筑護城河FSD性能持續(xù)提升，用戶數(shù)和里程數(shù)高速增長，降價+V12加速推出有望助力FSD迎來爆發(fā)時刻0102國內(nèi)：國產(chǎn)廠商加速發(fā)展，國產(chǎn)智駕產(chǎn)業(yè)鏈深度受益國產(chǎn)廠商加速發(fā)展，智駕軟硬件持續(xù)升級智駕助力造車新勢力銷量破紀錄大增，國產(chǎn)智駕產(chǎn)業(yè)鏈有望迎來爆發(fā)投資建議40304風險提示FSD技術進展不及預期、FSD大幅降價擠壓國產(chǎn)車企空間、智能化滲透率不及預期、客戶拓展不及預期、翻譯偏差風險特斯拉01特斯拉FSD全球領跑，算法約領先國內(nèi)頭部玩家2年特斯拉HW

3.0開始自研芯片，打造算法+算力+數(shù)據(jù)閉環(huán)構筑護城河FSD性能持續(xù)提升，用戶數(shù)和里程數(shù)高速增長，降價+V12推出有望助力FSD迎來爆發(fā)時刻5特斯拉智能駕駛發(fā)展10年不斷升級0162013.092014.102016.072016.102017.082020.102022.112023馬斯克在推特披露特斯拉正在研發(fā)自動駕駛系統(tǒng)（autopilot

system）與mobileye結束合作關系

首次推出HW

1.0

推出HW

2.0（與mobileye合作）

推出HW

2.5，升級了車載處理器并增加了冗余系統(tǒng)搭2019.03

推出HW

3.0，載FSD芯片首次向美國一小部分用戶發(fā)布FSD軟件的測試版FSD

Beta向所有購買該選項的北美車主開放（2023.01用戶達到約40萬人）

推出HW

4.0，搭載FSD

2.02013年開始研發(fā)自動駕駛系統(tǒng)（Autopilot

system）。次年2014年推出HW1.0，后續(xù)約2-4年更新一次（14年HW

1.0，16年HW

2.0，19年HW

3.0，23年HW

4.0）。2022年11月，F(xiàn)SD

Beta已向所有購買該選項的北美車主開放。圖：特斯拉智能駕駛發(fā)展歷程開始自研芯片資料來源：not

a

tesla

app，維基百科，CleanTechnica，Wikichip，AUTOPILOTREVIEW，浙商證券研究所017資料來源：特斯拉官網(wǎng)，TroyTeslike，not

atesla

app，小鵬的自動駕駛中國實踐

|

CVPR23

E2EAD，焉知汽車，推特，環(huán)球網(wǎng)科技，浙商證券研究所圖：特斯拉FSD價格整體呈現(xiàn)上升趨勢（美元）02,0004,00012,00010,0008,0006,00014,00016,0002016

Q42017

Q22017

Q42018

Q22018

Q42019

Q22019

Q42020

Q22020

Q42021

Q22021

Q42022

Q22022

Q42023

Q2局部最優(yōu)全局最優(yōu)圖：“端到端”遠期正收益高1同時，特斯拉在21年7月推出訂閱服務，AP/EAP用戶分別每月199美元/99美元2 “端到端”有望實現(xiàn)系統(tǒng)的全局最優(yōu)重要區(qū)別在于各模塊都去除了基于規(guī)則的代碼，使得整個系統(tǒng)端到端可導，這使得整個系統(tǒng)作為一個整體直接對于駕駛動作進行訓練優(yōu)化成為可能。至今特斯拉FSD持續(xù)迭代，F(xiàn)SD價格持續(xù)攀升圖：FSD持續(xù)迭代FSD

Beta

V9 FSD

Beta

V10 FSDBeta

V112021.07 2021.08 2021.09 2022.11圖：馬斯克在23年5月披露V12將是“端到端”自動駕駛特斯拉硬件變化：Mobileye→英偉達芯片→自研FSD018資料來源：

AUTOPILOT

REVIEW，wikichip，WCCFTECH，維基百科，F(xiàn)abricated

Knowledge，浙商證券研究所HW

1.0HW

2.0HW

3.0HW

4.0推出時間2014年2016年2019年2023年（E）攝像頭1個8個9個12個毫米波雷達1個（160米，博世中距雷達傳感器）1個（160米，博世中距雷達傳感器）1個（170米）/超聲波雷達12個（5米）12個（8米）12個（8米）/計算平臺MobileyeEyeQ3NVIDIADRIVEPX

2FSD

1.0（12個2.6GHz

的CPU，一個

1

GHz

的MaliG71MP12

GPU，2個2

GHz

的神經(jīng)處理單元）FSD

2.0制程40

nm16

nm14

nm7

nm運算能力0.256

TOPS21

TOPS144

TOPS（雙芯片）/表：特斯拉硬件變化BEV：攝像頭圖像（2D）→BEV空間（3D）019資料來源：Tesla

AI

DAY2021，Zhijian

Liu《BEVFusion:

Multi-Task

Multi-Sensor

Fusion

with

Unified

Bird‘s-Eye

ViewRepresentation》，浙商證券研究所BEV：BEV為鳥瞰圖，是不同視角的攝像頭捕捉的圖像統(tǒng)一投射到同一個BEV空間，形成鳥瞰圖。為什么需要：和傳統(tǒng)的圖像空間感知相比，BEV感知可以將多個傳感器采集到的數(shù)據(jù)輸入到統(tǒng)一的空間進行處理，有效解決了2D圖像視角的遮擋問題、避免了誤差疊加，也使得時間融合更容易形成4D空間。同時，感知和預測在同一個空間進行，可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡快速迭代數(shù)據(jù)，實現(xiàn)端到端的優(yōu)化。圖：特斯拉BEV感知示意圖圖：攝像頭捕捉圖像+激光雷達點云數(shù)據(jù)向BEV

3D空間融合轉化流程圖Transformer：將圖像數(shù)據(jù)轉化到矢量空間0110資料來源：Tesla

AI

Day

2021，浙商證券研究所Transformer是一種基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以更好地實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)至BEV視角的轉化。特斯拉先在BEV空間層中初始化特征，再通過多層的Transformer和2D圖像特征進行交互融合，迭代處理后最終得到BEV特征。圖：特斯拉Transformer將圖像數(shù)據(jù)轉化到矢量空間Occupancy

Network：估計位置占據(jù)情況，提高行駛準確度01Occupancy

Network：占用網(wǎng)絡是一種不同的算法，基于機器人思想，稱為占用網(wǎng)格映射。它將世界劃分為一個網(wǎng)格單元，然后定義哪個單元被占用，哪個是空閑的。占用網(wǎng)絡的理念是獲得體積占用，它是3D的。為什么需要：更好的表達來描述長尾障礙物，完整估計3D空間里每一個位置的占據(jù)情況（occupancy）、語義（semantic）和運動情況（flow）。圖：Occupancy

Network技術框架1.

利用RegNet和BiFPN從多相機獲取特征。2.模型通過帶3D空間位置的SpatialQuery對2D圖像特征進行基于attention的多相機融合。3.模型根據(jù)已知的自車位置和姿態(tài)變化進行時序融合，將3D特征空間進行拼接。4.

基于Deconvolution的解碼器解碼出每個3D空間位置的占據(jù)情況（occupancy）、語義（semantic）和運動情況（flow）。11資料來源：Tesla

AIDay

2022，車東西，浙商證券研究所Occupancy

Network

提高特斯拉行駛準確度0112資料來源：Tesla

AI

DAY

2022

，浙商證券研究所圖：

OccupancyNetwork

改進視覺識別問題解決2D圖像視角的遮擋問題 預測非矩形物體，避免碰撞 解決未在數(shù)據(jù)集中標注過的物體問題減少長尾情況，提高行駛準確度特斯拉算法有多領先？——約領先國內(nèi)頭部玩家2年。0113資料來源：Tesla

AI

Day

2021，Tesla

AI

Day

2022，蔚來公眾號，小鵬汽車官網(wǎng)，小鵬汽車公眾號，小鵬1024科技日，理想汽車公眾號，華為官網(wǎng)，華為智能汽車解決方案公眾號，浙商證券研究所2021年特斯拉FSD

Beta于2021年采用BEV+Transformer。特斯拉于2022年AI

Day展示了Occupancy

Network。蔚來：基于BEV與占位柵格感知模型的NOP+在2023年7月上線；小鵬：2022年10月在1024科技日上發(fā)布新一代感知架構“XNet深度視覺感知神經(jīng)網(wǎng)絡”，引入了BEV和Transformer網(wǎng)絡，

2023年3月開始向G9和P7i高配版用戶推送基于Xnet打造的XNGP功能。理想：基于BEV的AD

Max

3.0在2023年Q2推出。華為：2022年5月極狐阿爾法S

HI版上市（首款HuaweiInside豪華智能純電轎車，搭載ADS

1.0），2023年4月上海車展，余承東表示ADS

1.0已實現(xiàn)基于Transformer的BEV架構。2023年特斯拉算法有多領先？約領先國內(nèi)頭部玩家2年。圖：特斯拉算法約領先國內(nèi)頭部玩家2年特斯拉國內(nèi)玩家特斯拉打造高效數(shù)據(jù)訓練閉環(huán)0114資料來源：TeslaAI

DAY

2022，特斯拉官網(wǎng)，特斯拉2023年Q2財報，特斯拉2022年報，浙商證券研究所圖：特斯拉打造高效數(shù)據(jù)訓練閉環(huán)百萬車隊特斯拉2022年交付超過130萬輛，預計2023年交付約180萬輛。影子模式，大型自動標記數(shù)據(jù)集進行訓練訓練在線模型訓練集合訓練離線模型模擬自動標注人工標注糾正錯誤評估集合截至23年6月，F(xiàn)SD

Beta行駛距離超過3億英

里數(shù)據(jù)標注：人機結合，效率持續(xù)攀升0115資料來源：Tesla

AI

DAY

2021，Tesla

AI

DAY

2022，浙商證券研究所圖：特斯拉對4D對象標注，最小標注單位為1個Clip數(shù)據(jù)量大幅增長和視覺神經(jīng)網(wǎng)絡更加復雜，特斯拉的標注對象從2D圖像轉變?yōu)?D對象

（3D空間+時間），特斯拉為此開發(fā)了自動標注系統(tǒng)，進行人機結合標注，數(shù)據(jù)標

注效率持續(xù)攀升。圖：特斯拉數(shù)據(jù)標注效率持續(xù)攀升01資料來源：Tesla

AI

DAY

2021，浙商證券研究所仿真訓練：加強對長尾問題的處理能力圖：特斯拉仿真技術對真實世界場景重建仿真訓練在軟件環(huán)境中設計模擬不同的駕駛場景，提供更豐富的路面情形供自動駕駛模型學習，加強對長尾問題的處理能力。2021年AI

Day上，特斯拉披露已繪制2000+公里的道路環(huán)境，通過仿真獲得3.71億張圖片及4.8億個標注，且已實際應用在車端模型中。16特斯拉D1與英偉達GPU性能對比0117資料來源：Tesla

AI

DAY

2022，Tesla

AI

DAY

2021，英偉達官網(wǎng)，浙商證券研究所表：特斯拉D1和英偉達GPU性能對比圖：Dojo和A100運行自動標注、占用網(wǎng)絡模型的速度對比特斯拉英偉達D1V100

SXM2A10080GB

SXMH100

SXM晶體管數(shù)量500億211億542億800億制程7nm12nm7nm4nmDie

Size（mm2）645815826814算力（FP32）22.6

TFLOPS15.7

TFLOPS19.5

TFLOPS67

TFLOPSTDP（熱設計功耗）400W300W400W700W圖：特斯拉D1芯片特斯拉于2021年AI

Day公布超級計算機Dojo計劃，并為Dojo打造自研AI訓練芯片D1。特斯拉D1芯片算力優(yōu)于英偉達V100、A100芯片，弱于H100芯片。0118資料來源：特斯拉官網(wǎng)，特斯拉2023年Q2財報，蔚來2023創(chuàng)新科技日，小鵬汽車官網(wǎng)，理想汽車公眾號，問界新M7發(fā)布會，推特，英偉達官網(wǎng)，浙商證券研究所圖：特斯拉算力預期圖特斯拉訓練平臺算力持續(xù)領先國內(nèi)頭部玩家圖：特斯拉與國內(nèi)廠商訓練平臺算力對比特斯拉國內(nèi)玩家特斯拉2022年訓練平臺算力約為2

EFLOPS。特斯拉于2023年7月開始投產(chǎn)Dojo，目標在2024

年初成為全球規(guī)模最大的5臺超級計算機之一，并在2024年10月總算力達到100

EFLOPS（約30萬個A100的算力）。華為：2023年9月問界新M7發(fā)布會上披露ADS

2.0訓練平臺算力為1.8

EFLOPS。蔚來：2023年9月蔚來創(chuàng)新科技日披露蔚來智算集群總算力規(guī)模為1.4

EFLOPS。小鵬：2022年8月基于阿里云建立自動駕駛智算中心“扶搖”，算力為0.6

EFLOPS。理想：截至2023年6月，理想的訓練平臺算力為1.2

EFLOPS。華為（2023）1.8圖：特斯拉和國內(nèi)頭部玩家訓練平臺算力比較特斯拉（2022） 特斯拉（2024，特斯拉預計）2 100 （EFLOPS）小鵬（2022） 理想（2023）

蔚來（2023）0.6 1.2 1.401特斯拉核心優(yōu)勢數(shù)據(jù)算法算力1）技術推出早：BEV+Transformer領先國內(nèi)頭部玩家約2年時間。2）行駛準確度提升：從2021年低于90%提升至2022年高于95%。特斯拉優(yōu)勢從何而來？——數(shù)據(jù)、算法、算力全面領先構筑優(yōu)勢行駛距離遠：截至23年6月，F(xiàn)SD

Beta行駛距離超過3億英里。銷售車輛多：

2022年交付超過130萬輛，預計2023年交付約180萬輛。影子模式增加數(shù)據(jù)：影子模式支持量產(chǎn)車上運行并采集數(shù)據(jù)，等同于將賣出的每一輛車都化身為“數(shù)采車”，充分發(fā)揮量產(chǎn)車覆蓋場景廣、成本低的優(yōu)勢。1）自研D1芯片性能強大：7nm制程，算力達到22.6TFLOPS，高于英偉達A100。2）平臺訓練算力領先國內(nèi)頭部玩家：特斯拉2022年平臺訓練算力為2

EFLOPS。華為是1.8

EFLOPS（2023），蔚來為1.4

EFLOPS（2023），理想為1.2

EFLOPS（2023），小鵬為0.6

EPFLOPS（2022）。19資料來源：Tesla

AI

DAY

2021，Tesla

AI

DAY

2022，特斯拉官網(wǎng)，特斯拉2023年Q2財報，特斯拉2022年報，英偉達官網(wǎng)，蔚來公眾號，蔚來2023創(chuàng)新科技日，小鵬汽車官網(wǎng)，小鵬汽車公眾號，小鵬1024科技日，理想汽車公眾號，華為官網(wǎng)，華為智能汽車解決方案公眾號，問界新M7發(fā)布會，推特，智協(xié)慧同EXCEEDDATA，路咖汽車，浙商證券研究所全棧自研加速迭代特斯拉自動駕駛性能體現(xiàn)：駕駛準確度高且持續(xù)提升0120資料來源：Silicon

ValleyBusiness

Journal，Tesla

AI

DAY

2022，浙商證券研究所圖：特斯拉Autopilot對比人工駕駛可以更長時間保持在道路中心特斯拉自動駕駛行駛準確度高：1）特斯拉Autopilot對比人工駕駛可以更長時間保持在道路中心；2）行駛準確度從2021年的不到90%提升至2022年的超過95%（2022

Tesla

AI

Day數(shù)據(jù)）。圖：特斯拉行駛準確度持續(xù)提升特斯拉自動駕駛系統(tǒng)安全性較高01圖：特斯拉ModelY、S車型在歐洲NCAP安全性輔助評級中得分最高特斯拉安全性高：1）特斯拉ModelY、S車型在歐洲NCAP安全性輔助評級得分最高；2）根據(jù)特斯拉2023年投資者日數(shù)據(jù)，特斯拉（FSD

Beta版）每行駛3.2百萬英里發(fā)生一例撞擊，美國平均水平為每0.5百萬英里發(fā)生一例撞擊；3）使用Autopilot的特斯拉車輛發(fā)生一起碰撞事故的行駛距離比沒使用Autopilot的特斯拉車輛和美國平均水平都高，且差距在持續(xù)拉大。80060040020002018Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q4

21資料來源：特斯拉官網(wǎng)，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA），Tesla

2023

Investor

Day，Tesla

2023

Annual

Shareholder

Meeting，浙商證券研究所0.50 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5美國平均水平圖：特斯拉(FSD

beta)安全性高（百萬英里/一例撞擊）使用FSD

Beta的特斯拉車輛 3.2圖：使用Autopilot的特斯拉車輛安全性表現(xiàn)更優(yōu)（萬英里/一例撞擊）使用Autopilot的特斯拉車輛 未使用Autopilot的特斯拉車輛 美國平均水平FSD

Beta系統(tǒng)安全性約為美國平

均駕駛安全性的6倍(特斯拉2023年投資者日數(shù)據(jù))。特斯拉FSD

Beta用戶數(shù)量和行駛歷程數(shù)高速增長0122資料來源：特斯拉官網(wǎng)，not

a

tesla

app，浙商證券研究所特斯拉FSD

Beta用戶數(shù)量：從2021年10月的1000人增加至2023年1月的40萬人，從0→16萬人花了近1年（2021.10-2022.09），從16→40萬人僅花了4個月（2022.09-2023.01）。特斯拉FSD

Beta里程數(shù)：根據(jù)特斯拉23Q2財報電話會，F(xiàn)SD

Beta里程數(shù)在23年6月超過3億英里，里程數(shù)從0→1億英里花了近2年(2021.03-2023.01），從1→3億英里僅花了不到半年（2023.01-2023.06）。圖：特斯拉FSD

Beta用戶數(shù)量和行駛距離加速增加（23年6月超過3億英里）2020年10月推出FSD

Beta2022年1月增加至：2022年9

月增加至：2022年12月增加至：2023年1月增加至：2021年10月向美國1千名司機發(fā)布FSDBeta1千6萬人16萬人28.5萬人40萬人FSD降價有望刺激北美FSD滲透率提升0123資料來源：Troy

Teslike，not

a

tesla

app，浙商證券研究所02,0004,0006,0008,00010,00012,00014,0000%10%20%30%40%50%降價→刺激北美FSD滲透率提升：隨著FSD購買價格增加，北美FSD滲透率逐步回落，2023年9月FSD購買價格從15000美元

降低至12000美元，有望刺激北美FSD滲透率提升。圖：FSD降價有望刺激北美FSD滲透率提升北美FSD滲透率（%） FSD購買價格（美元，右軸）60% 16,000FSD

V12加速推出→FSD有望迎來爆發(fā)時刻0124資料來源：Pedro

J.Navarro《End-to-End

Deep

Neural

Network

Architectures

for

Speed

andSteering

Wheel

AnglePrediction

in

Autonomous

Driving》，推特，浙商證券研究所FSD

V12版本有望實現(xiàn)“端到端”自動駕駛：2023年5月馬斯克在推特上表示FSD

V12將會是“端到端”（end-to-end）自動駕駛?！岸说蕉恕奔軜嬍窃谝粋€AI大模型實現(xiàn)多個任務，在模型中輸入圖像后，直接輸出轉向、剎車、加速等控制指令。FSD

V12加速推出：2023年8月馬斯克在推特上發(fā)布了直播駕駛FSDV12的視頻，同時“城市街道的自動駕駛”（autosteeroncitystreets）不再被特斯拉列為“即將推出”的清單（過去4年一直都在“即將推出的清單上”），F(xiàn)SD

V12有望加速推出。圖：馬斯克在推特直播FSD

V12行駛（左）、馬斯克稱V12將是“端到端”自動駕駛（中）、馬斯克回復“城市街道的自動駕駛”不在“即將推出”清單（右）圖：“端到端”系統(tǒng)原理傳感器執(zhí)行器傳統(tǒng)模塊化自動駕駛“端到端”自動駕駛特斯拉銷量和市占率持續(xù)提升，23年目標交付180萬輛（+50%）0125資料來源：特斯拉官網(wǎng)，特斯拉2023年Q2財報，特斯拉2022年報，浙商證券研究所銷量持續(xù)增加：根據(jù)特斯拉2022年報，特斯拉2022年交付超過130萬輛，2023年目標保持50%增速（約交付180萬輛）。市占率持續(xù)提升：特斯拉在北美、歐洲、中國的市占率持續(xù)提升。圖：特斯拉銷量持續(xù)提升 圖：特斯拉在北美、歐洲、中國的市占率持續(xù)提升圖：特斯拉預計2023年將保持50%銷量增速（約交付180萬輛）歐盟法規(guī)加速推進，F(xiàn)SD有望在2024年落地歐洲0126資料來源：特斯拉官網(wǎng)，autoevolution，not

a

teslaapp，浙商證券研究所圖：特斯拉在歐洲招募ADAS測試員FSDBeta目前僅北美開放，歐盟法規(guī)加速推進：根據(jù)not

a

tesla

app消息，F(xiàn)SD進入歐洲需要歐盟通過《聯(lián)合國歐洲經(jīng)濟委員會(UNECE)關于駕駛員控制輔助系統(tǒng)(DCAS)的規(guī)定》，目前該草案正加速推進，這將有助于加快特斯拉FSD

Beta在歐洲的上市。根據(jù)not

a

tesla

app報道，F(xiàn)SD

Beta最早將于2024年1月在歐洲上線。圖：特斯拉ADAS測試員招聘要求國內(nèi)（2.1：華為）華為智能駕駛軟硬件持續(xù)升級迭代，ADS

2.0擺脫高精地圖依賴華為自動駕駛性能卓越，2023年底全國通行智駕助力問界M7銷量大增，華為智駕產(chǎn)業(yè)鏈有望迎來爆發(fā)2702華為智能汽車一圖總結0228資料來源：華為9月12日發(fā)布會，懂車帝，42號車庫，浙商證券研究所0229資料來源：華為官網(wǎng)，華為智能汽車解決方案發(fā)布會，華為智能汽車解決方案公眾號，極狐官網(wǎng)，阿維塔官網(wǎng)，AITO汽車官網(wǎng)，問界M5發(fā)布會，問界新M7發(fā)布會，浙商證券研究所極狐α

S

HI（32.98萬元）功能代表車型智駕系統(tǒng)及發(fā)布日期阿維塔

11（30-39萬問界M5 問界M7(27.98-29.98萬元）（26.98-32.98萬元）主要新增與變化：主動安全:GOD網(wǎng)絡，異性障礙物檢測（不需要訓練）無地圖:不依賴高精度地圖，2023年底問界M7全國都能開智能駕駛輔助:1）增加城區(qū)LCC巡航輔助高速優(yōu)化匝道、避障、施工等場景城區(qū)場景覆蓋提升到90%高速跨城平均人工接管里程：100km→200km泊車:1）360°車位識別，可見即可泊車2）業(yè)界首個支持機械車位（華為計劃2023年底實現(xiàn)）3）業(yè)內(nèi)首個地下停車場代客泊車輔助AVP（計劃2023年底實現(xiàn)）10款……價格2022ADS

2.0（無限接近L3的高階智能駕駛）2023阿維塔

11全系列極狐α

S

HI智能駕駛輔助：高速LCC車道巡航：√高速NCA智駕領航：√城區(qū)LCC車道巡航：×城區(qū)NCA智駕領航：×32000元（一次性購買），6400元/640元（包年/包月）36000元（一次性購買），7200元/720元（包年/包月）感知系統(tǒng)配置個數(shù)激光雷達1個毫米波雷達3個超聲波雷達12個高清攝像頭共11個（2個前視+1個后視+4個側視+4個全景）自動駕駛配置 ADS

1元）感知系統(tǒng)配置個數(shù)激光雷達3個.0 毫米波雷達6個超聲波雷達12個高清攝像頭13個ADS

2.0智能泊車：APA智能泊車：√RPA遙控泊車：√AVP代客泊車：×HUAWEI

智能駕駛方案持續(xù)升級圖：華為智能駕駛方案演變ADS

1.00230資料來源：華為云官網(wǎng)，AITO汽車公眾號，2021年華為HI新品發(fā)布會，浙商證券研究所產(chǎn)品MDC

300FMDC

210MDC610MDC

810圖例算力64

TOPS48

TOPS200+

TOPS400+

TOPS場景商用車/作業(yè)車：港、礦、園等場景乘用車：≥L2+場景乘用車：≥L4場景乘用車：L4-L5場景表：華為智能駕駛計算平臺的算力和場景表：華為ADS

2.0感知系統(tǒng)配置感知系統(tǒng)配置個數(shù)激光雷達1個毫米波雷達3個超聲波雷達12個高清攝像頭共11個（2個前視+1個后視+4個側視+4個全景）HUAWEI

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2.0硬件性能強大圖：華為基于自研芯片的異構計算平臺CPU AICPU核數(shù)：16核

架構：達芬奇算力：200K

DMIPS

算力：200

TOPS@INT8100

TFLOPS@FP16MDC

610包括液冷和風冷版本圖：華為基于自研芯片的智能駕駛計算平臺昇騰

610 MDC

610CPU

處理器 MDC

300F AI處理器性能最強ARM-based處理器 智能駕駛計算平臺

極致高效能AI

SoC鯤鵬920s核數(shù)：12核主頻：2.0

GHz最大功耗：55W昇騰310架構：達芬奇算力：16

TOPS@INT8最大功耗：8WHUAWEI

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2.0算法升級：擺脫高精地圖依賴0231BEVFeatureLidar“看得融合感知清”BEV架構Camera RadarBEVMulti-modalMulti-frameEncoder道路要素視覺+激光+毫米波融合感知ADS

1.0“看得道路拓撲懂推”理網(wǎng)絡Online

TrafficFlowStaticOccupancySDMapNavigationInfo道路拓撲和導航引導“開得好”聯(lián)合規(guī)劃控制Road/Lane

TopologyNetwork道路結構拓撲推理導航地圖和現(xiàn)實世界匹配ADS

2.0

增強Planning

&Control無圖不確定性決策規(guī)劃ADS

2.0算法升級：ADS

1.0

通過融合感知BEV架構實現(xiàn)“看得清”，ADS

2.0

最重大的變化是“有圖無圖都能開”，擺脫

高精地圖的依賴，通過推理實現(xiàn)像真正司機一樣看路識路。為什么要擺脫高精地圖的依賴？——1）成本非常高；2）高精地圖更新慢，幾個月才更新一次。圖：華為ADS

2.0算法升級資料來源：華為官網(wǎng)，2023華為智能駕駛解決方案發(fā)布會，浙商證券研究所HUAWEI

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2.0算法升級：GOD網(wǎng)絡識別“白名單”外障礙物0232真實世界白名單障礙物“世界”普通車廠異形障礙物“世界”VSVS華為GOD網(wǎng)絡GOD網(wǎng)絡可以識別白名單外障礙物：除了打過標簽和訓練過的“白名單”障礙物，對于沒有訓練過（不在白名單之內(nèi)）的異形障礙物，GOD網(wǎng)絡也可以做到有效識別，減少了長尾風險。資料來源：華為官網(wǎng)，2023華為智能駕駛解決方案發(fā)布會，浙商證券研究所圖：華為

GOD網(wǎng)絡可以識別“白名單”外障礙物華為云助力智駕模型快速迭代0233資料來源：華為云官網(wǎng)，華為云智能駕駛創(chuàng)新峰會，問界新M7發(fā)布會，浙商證券研究所自動駕駛模型不斷迭代澎湃算力：昇騰AI云服務，單集群6000卡，達到2000

PFLOPS算力。訓練長穩(wěn)：大模型訓練30天的長穩(wěn)率高達90%，斷點恢復時長＜10分

鐘。性能卓越：大模型訓練效能調(diào)優(yōu)到業(yè)界主流GPU的1.1倍?？焖偃朐疲涸獢?shù)據(jù)預熱速度提升20

倍，從100小時→5小時。完成路采數(shù)據(jù)入云僅需24小時。精細存儲：數(shù)據(jù)存儲成本下降20%，冷數(shù)據(jù)下沉率80%→96%。圖：華為云智能駕駛創(chuàng)新峰會總算力：總訓練算力達1.8

EFLOPS。模型更新速度：每5天迭代一次。每日深度學習里程：超過1000萬公里。華為云保障長穩(wěn)高性能模型訓練華為自動駕駛性能卓越，2023年底全國通行0234資料來源：問界M5發(fā)布會，問界新M7發(fā)布會，車家號，浙商證券研究所測試場景測試項目問界M5智駕版小鵬G6理想L7Max城市地面道路（總里程121km）領航輔助駕駛覆蓋里程占比93.86%82.86%/每兩次變道之間的公里數(shù)（km）0.940.88/平均路段耗時/導航預估耗時1.161.11/MPI（km）5.263.06/緊急接管MPI（km）17.6715.67/路口通過成功率98.86%96.43%/領航輔助駕駛覆蓋里程占比98.87%100%79.64%城市高架路（總里程119.8km，22個匝道）每兩次變道之間的公里數(shù)（km）1.361.622.8平均路段耗時/導航預估耗時1.041.041.05MPI（km）59.2339.935.18緊急接管MPI（km）118.45119.833.65匝道匯入、匯出成功率100%100%35.71%城際高速公路（總里程812km，24個匝道）領航輔助駕駛覆蓋里程占比100%100%91.58%每兩次變道之間的公里數(shù)（km）3.363.894.56平均路段耗時/導航預估耗時1.010.981.06MPI（km）270.67270.6741.31緊急接管MPI（km）812812185.9匝道匯入、匯出成功率100%100%77.08%表：問界M5智駕版NCA駕駛性能表現(xiàn)優(yōu)秀圖：AITO在新能源品牌中故障數(shù)最少圖：華為ADS

2.0安全性高圖：問界新M7將在年底實現(xiàn)全國通行智能駕駛助力問界新M7銷量大增0235資料來源：AITO汽車公眾號，懂車帝，浙商證券研究所圖：智能駕駛助力問界新M7大定增長（輛）圖：問界新M7大定增長且在加速中18天（9.12-9.30）累計大定30000臺。6天（9.30-10.6）累計大定20000臺。其中10月6日單日大定突破7000臺。問界新M7銷售加速注：2023年9月12日，問界新M7上線133382862643276998850000050,00040,00030,00020,00010,00060,000國內(nèi)（2.2:小鵬）從高速NGP到XNGP，智駕功能覆蓋范圍逐漸擴大城市NGP效率接近人類司機，三大硬實力夯實性能智駕功能用戶接受度較高，2023年新車型銷量亮眼36020237資料來源：小鵬官網(wǎng)，小鵬P7發(fā)布會，小鵬P5發(fā)布會，小鵬G9發(fā)布會，小鵬1024科技日，車友頭條，汽車之家，易車，新生代增長策略研究院，浙商證券研究所G3i（14-18萬元）功能代表車型智駕系統(tǒng)迭代時間軸P7（14.89萬元）P5（15-18萬元）價格從高速NGP到XNGP，智駕功能覆蓋范圍逐漸擴大圖：小鵬智能駕駛方案演變G9（32-35萬元）輔助泊車:超級智能輔助泊車智能泊出輔助車輛召喚（RVS）手機泊車輔助遙控鑰匙泊車輔助360°全景可視泊車輔助系統(tǒng)輔助駕駛:ACC/LCC/ALC/SAS/ATC被動安全:ESP9.3車身穩(wěn)定系統(tǒng)EPB

電子駐車制動系統(tǒng)AVH駐車輔助低速行人提示音等主動安全：AEB/FCW/LKA/ELK/CIW/FDM/BSD/LDW/SAS/RCTA/LCA/DOW/透明底盤何小鵬：預計達到完全級智能階段XPILOT

2.52019XPILOT

3.0202036000元（標準價格）20000元（隨車購買）XPILOT

3.5202145000元（標準價格）25000元（交付前訂閱）XPILOT

4.02022XPILOT

5.0202528000元（標準價格）/XPILOT

2.02018//主要新增與變化：*高速NGP—出入匝道、自動開車超車并線切換線路、根據(jù)限速調(diào)節(jié)速度、自動避讓等SR環(huán)境模擬顯示、停車場記憶泊車、IHB智能遠光燈、輔助駕駛模擬顯示系統(tǒng)、交通標志識別等主要新增與變化：*城市NGP—環(huán)島智能通行輔助、Y型交匯路口輔助、多重高架高精定位、大貨車識別避讓輔助等高速NGP-L、跨樓層停車場記憶泊車主要新增與變化：*XNGP—覆蓋所有范圍，應用全新視覺神經(jīng)網(wǎng)絡，感知融合技術和空間感知決策系統(tǒng)?？梢月?lián)結高速NGP、城市NGP、VPA記憶泊車等ACC\LCC\VPA\NGP等得到提升調(diào)整精進感知設備，攜手本土強勢供應商0238資料來源：

小鵬G3發(fā)布會，小鵬P5發(fā)布會，小鵬P7發(fā)布會，小鵬2022年報，小鵬官網(wǎng)，Gizmochina，businesswire，technode，速騰聚創(chuàng)官網(wǎng)，豪恩汽電公告，丘鈦微公告，舜宇智領官網(wǎng)，浙商證券研究所交付年份車型超聲波雷達毫米波雷達攝像頭激光雷達2018G3緊湊型SUV1238（4*環(huán)視+2*前視+1*360°車頂攝像頭+1*車內(nèi)攝像頭）-2020P7運動型轎車12514-2021P5家庭型轎車1251322022G9旗艦SUV1251222023P7i運動型轎車12512（4*環(huán)視+4*側視+1*雙目+1*后視+1*車內(nèi)攝像頭）2硬件主要供應商主要應用車型激光雷達速騰聚創(chuàng)G6、G9、P7i覽沃P5攝像頭豪恩汽電、丘鈦微、舜宇智領等系列車型表：小鵬硬件變化及主要供應商智駕系統(tǒng)迭代時間軸XPILOT

2.0 XPILOT

2.52018 2019XPILOT

3.0 XPILOT

3.52020 2021XPILOT

4.02022主控芯片Mobileye

EyeQ4英偉達Xavier英偉達Orin*2算力2.5

TOPS30

TOPS254*2=508

TOPS工藝28nm12nm7nm域控制器主要供應商/德賽西威德賽西威新時代開發(fā)模式追求迭代靈活性及高算力0239資料來源：新生代增長策略研究院，英偉達官網(wǎng)，TechInsights，businesswire，ECOTRON，電子發(fā)燒友，小鵬社區(qū)，德賽西威公告，德賽西威官網(wǎng)，浙商證券研究所圖：小鵬算法迭代靈活性及算力持續(xù)提升0217天內(nèi)完成需要2000個人1年才能完成的注釋任務（截至2023年6月19日）借助XNet架構和數(shù)據(jù)引擎，創(chuàng)建了一個可擴展且自我進化的感知系統(tǒng)資料來源：

賽博汽車，太平洋汽車，浙商證券研究所小鵬的BEV感知架構代號為XNet：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主干來生成圖像特征，同時通過交叉注意模塊將多攝像頭特征轉置到BEV空間中。過去幾幀的BEV特征與自我姿勢在空間和時間上融合，以從融合特征中解碼動態(tài)和靜態(tài)元素。準確的3D檢測和速度展現(xiàn)了冗余的新維度，并減少了對LiDAR和雷達的依賴實時3D感性環(huán)境感知減少了對高清地圖的依賴數(shù)據(jù)來源實車數(shù)據(jù)車端觸發(fā)器定向采集數(shù)據(jù)并上傳云端仿真數(shù)據(jù)unreal5引擎產(chǎn)生上萬類似case訓練效率提升602倍①定制混合精度訓練 ↑1.8x②網(wǎng)絡結構與算子優(yōu)化 ↑1.6x③優(yōu)化訓練scheme減少epoch ↑3x④智算中心“扶搖”： ↑70x基于阿里云智能計算平臺算力已達600PFLOPS擴展為80臺機器訓練XNet高效部署①重新設計Transformer模塊和注意力機制 GPU利用率122%→9%②網(wǎng)絡骨干剪枝 Transformer③GPU和DLA之間采用工 運算時間減少到原來的5%作負載平衡（截至2023年6月19日） 40XNet架構及其性能、標注、訓練、部署優(yōu)化路徑圖：小鵬XNet架構圖：數(shù)據(jù)引擎幫助提高XNet性能圖：自動標注系統(tǒng)提高注釋效率0241資料來源：小鵬P5發(fā)布會，小鵬G9發(fā)布會，小鵬2024款G9發(fā)布會，中關村在線，浙商證券研究所截至2021年7月31日：高速NGP累計安全行駛838萬公里智能泊車累計使用238萬次截至2022年8月底：高速NGP累計里程達到3690萬公里截至2023年9月19日：G9單輛最長累計智駕里程15092公里累計里程及使用次數(shù)①XNet深度視覺感知系統(tǒng)實時生成高精地圖360°感知更精準識別動態(tài)物體速度和意圖運動感知冗余②SR

2.0實時構建3D地圖360°的環(huán)境感知能力可覆蓋8條車道以上道路標線&標識識別動態(tài)元素識別③全閉環(huán)、自成長的AI及數(shù)據(jù)體系強大的數(shù)據(jù)采集能力定向采集和仿真結合大規(guī)模仿真驗證和持續(xù)集成能力三大硬實力助力夯實小鵬智駕性能（截至2023年9月19日）節(jié)省精力80%減少重復動作95%每千公里接管次數(shù)<1高速NGP效率接近人類司機90%水平每百公里被動接管次數(shù)0.65次城市NGP城市NGP效率接近人類司機，三大硬實力夯實性能圖：城市NGP效率接近人類司機，三大硬實力夯實性能智駕功能用戶接受度較高，2023年新車型銷量亮眼0242資料來源：小鵬官網(wǎng)，小鵬P5發(fā)布會，小鵬G9發(fā)布會，小鵬2024款G9發(fā)布會，小鵬汽車公眾號，車主之家，浙商證券研究所小鵬汽車中國市場年度銷量持續(xù)提升，2020年銷量突破10萬。截至2021年7月31日，P7的xpilot2.5、xpilot3.0累計交付占比為97%。截至2022年8月底，高速NGP里程滲透率62.5%。根據(jù)2024款G9發(fā)布會上數(shù)據(jù)，城市NGP周度使用率82%，XNGP周用戶使用率94.6%，城市NGP里程滲透率62%。配備XPILOT3.0的P7擁有高速NGP等智駕功能，一經(jīng)推出便大受歡迎，是首個突破十萬量產(chǎn)的純電新勢力車型。此后小鵬又推出多款新車型，并不斷調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)品戰(zhàn)略。2023年7月新車型G6啟動交付，搭載XNGP，參考售價區(qū)間為20-28萬，銷量提升較快。根據(jù)小鵬官網(wǎng)數(shù)據(jù)，2023年9月G6銷量達8132輛，銷量占比從7月的35%快速提升至53%。圖：小鵬汽車中國市場年度銷量（輛）銷量提升，智駕功能用戶接受度較高9月G6銷量突破8000輛10,0009,0008,0007,0006,0005,0004,0003,0002,0001,0000圖：小鵬汽車分車型月度銷量（輛）P7 P5 G9 G660,00040,00020,0000100,00080,000140,000120,0002019202020212022持續(xù)完善技術、應用等標準：《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標準體系建設指南（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）（2022年版）》(征求意見稿

)增強自動駕駛運營管理以促進規(guī)模應用：《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》(征求意見稿

)2023年2022年0243資料來源：

《全球自動駕駛戰(zhàn)略與政策觀察》，浙商證券研究所推進自動駕駛車輛生產(chǎn)與上路通行：《關于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入和上路通行試點工作的通知》(征求意見稿

)各地方政策法規(guī)創(chuàng)新迭代促進自動駕駛應用落地百度Apollo

與小馬智行獲準在京開啟全車無人的Robotaxi出行服務：

“無人化車外遠程階段”示范應用許可明確將支持自動駕駛應用的車路協(xié)同基礎設施納入道路建設工程：《無錫市車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展促進條例》智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新應用企業(yè)應配備遠程監(jiān)控系統(tǒng)和緊急接管人員，支持無安全員的智能網(wǎng)聯(lián)汽車邁向應用落地：《上海市浦東新區(qū)促進無駕駛人智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新應用規(guī)定》明確了智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試、示范應用和運營實行申報管理制度：