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汽车零部件行业：从特斯拉迭代历程看智能驾驶算法升级趋势（32页）.pdf
举报与投诉【报告导读】供给端特斯拉 FSD Beta 北美渗透率超过 22%，商业化拐点将至。特斯 拉 FSD 是在 Autopilot 基础上推出的高阶自动驾驶功能，2020 年 Q3 正式 发布 FSD Beta，目前已推送至 V11.4.6 版本。随着软件端不断成熟， FSD 商业化进程提速：1）测试用户：截至 2023 年 3 月 FSD Beta 测试人 数超过 40 万，在北美渗透率超过 22%。2）行驶里程：截至 2023 年 6 月，FSD Beta 累计行驶里已超过 3 亿英里。自 2023 年 4 月开始 FSD Beta 行程里程加速提升，仅 Q2 单季度提升约 1 亿英里。3）软件付费： 2019 年以来经过多轮涨价，目前 FSD 买断价格高达 1.5 万美元。马斯克在推特 上预告 FSD V12 将不再是 Beta 版本，并会在北美向所有用户免费试用一 个月，我们认为届时 FSD 订阅率有望实现跃升，智能驾驶付费彻底跑通。
算法：从规则主导到神经网络主导，BEV+Transformer 确立行业通用感 知范式，端到端大模型有望再次引领行业。2016 年之后特斯拉开始尝试 自研算法，并在 2017 年 6 月 Andrej 加入特斯拉之后确立从传统视觉向神 经 网 络 模 型 、 数 据 驱 动 方 向 发 展 的 技 术 路 线 ， 逐 步 构 建 了 BEV+Transformer 感知范式。1）2018-2019 年特斯拉在停车场智能召唤场 景下开始将不同视角下的车道线预测结果投射到 BEV 视角下拼接，采用基 于规则的方式进行后融合；2）2020-2021 年特斯拉在 BEV 空间内做特征 级融合取代基于规则的后融合，确立 BEV+Transformer 感知范式，自动驾 驶进入大模型时代；3）2022 年从 BEV 升级至 Occupancy（相当于 4D BEV，增加高度信息），进一步提升对一般障碍物的识别能力。根据马斯克 推特，FSD V12 将是“端到端”的自动驾驶模型，在规划决策端应用神经 网络，将大幅提升自动驾驶车辆与交通参与者的交互能力。
数据：数据闭环+超算中心造就 FSD 极致的迭代速度，是特斯拉在自动 驾驶上的核心竞争力。复盘特斯拉对数据闭环体系的构建可以分为以下两 个阶段：1）2016-2019 年：特斯拉早在 2016 年首创影子模式，组建千人 的标注团队，数据引擎初步构建。采购英伟达 GPU 自建数据中心，规模尚 小，模型单次训练所需时间较长。2）2020 年至今：特斯拉升级版数据引 擎在标注、仿真、云端计算资源三个方面大幅升级，数据闭环系统趋于完 善。随着感知模型向 BEV 迭代，特斯拉数据标注也从 2D 人工标注发展至 4D 自动标注，大幅提高标注效率。2019 年以来，特斯拉基于英伟达 GPU 部署的数据中心算力持续提升，并同步自研 Dojo 超算中心。2023 年 7 月 Dojo 超算中心正式投产，FSD 迭代速度有望进一步大幅提升。
硬件：HW4.0 版本发布，芯片性能、传感器配置全面升级。特斯拉自 2019 年发布 HW3.0 起搭载自研的 FSD 芯片，2023 年 HW4.0 已开始量产， 在芯片性能及传感器配置方面全面升级。1）传感器配置：摄像头精度提 升并新增 4D 毫米波雷达；2）算力：自动驾驶大模型推动车端算力需求的 提升，预计 HW4.0 总算力由 144Tops 提升至 400-500Tops；3）内存： Transformer 大模型对内存消耗大幅提升，为了解决“内存墙”问题，特 斯拉从 HW3.0 的 8 颗 LPDDR4 升级至 16 颗 GDDR6，内存容量从 16GB 提升 至 32GB，最大内存带宽从 68GB/s 大幅提升至 224GB/s。
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