教育点点谈2024年10月12日发布:终于来了，特斯拉成精，慌不慌

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唯物的中国芯片产业深度观察

9月5日，特斯拉宣布明年第一季度在欧洲和中国推出FSD软件服务，正待监管部门批准。当日股票大涨5%。

同时，FSD从测试版本的“FSD Beta”更名为“FSD Supervised”，正式面世。

FSD入华不再仅有雷声。倘若进展顺利，中国特斯拉车主半年内即可付费使用。

FSD（Full Self Driving）意为全自动驾驶，在美国和加拿大已有付费版本。小鹏汽车董事长何小鹏6月赴美体验，给出“表现极好”的评价。

何小鹏在美国体验特斯拉FSD / 图源：微博@XP-何小鹏

特斯拉是中国新能源汽车的样板，也是最大的对手。

简化来说，新能源汽车智能方案的核心区别，是摄像头与雷达之争，背后则是人工智能模型和数字模型之争。

特斯拉携摄像头加大模型方案，表面看是成本优势，实质则是人工智能的优势——一个普普通通的摄像头具有人眼（与大脑）一样的智能水平，仅仅用来开车，就太没想象力了。

新能源汽车终究“成精”，这是人们对科技的普遍预期，特斯拉领先一步，还是让中国市场颇感震撼。这个时候的新能源车企，有没有一丝慌张，是否有了更新的紧迫感？

特斯拉承压

本来，特斯拉上半年的日子不好过，股价下跌超8%。

第二季度财报显示，特斯拉该季度总营收增长2%，但去除碳积分后，实际销售收入同比下滑7%；净利润同比跌45%。

特斯拉整体毛利率为18%，汽车销售业务毛利率下滑至13.9%，意味着卖一辆车的利润为5784美元。两年前，这个数字是13809美元。

增收不增利，特斯拉股价应声而下。

不过，7月以来，特斯拉一转颓势，股价累计上涨超25%。9月5日宣布FSD进入欧洲和中国市场，一天之内股价上涨5%，连带着A股无人驾驶概念走强，多家相关企业涨停。

9月5日，特斯拉在X平台上发布路线图，预计2025年第一季度在中国和欧洲推出全自动驾驶（FSD）系统，但仍有待监管批准

促进其“利好”的原因，一是讲好了人工智能故事。4月，马斯克宣布下半年发布自动驾驶汽车Robotaxi；7月，“小批量生产”的人形机器人有望明年问世。

二是虽然二季度增收不增利，但也有4月裁员10%、人工智能投入加大的影响；而且汽车交付量环比增长14.7%。放在全球电动汽车疲软的大环境下，这一数字还是好过华尔街的预期。

三是去年年底发布的FSD V12，令业界看到特斯拉在人工智能方向上的突破。据研究机构分析，特斯拉算是美股市场上最被低估的“AI投资标的”，该业务估值或高达1万亿美元，已经超过特斯拉8000亿美元的市值。

2024年上半年，特斯拉约一半的收入来自美国以外，仅中国就占销售额的20%。但相较2023年同期的22.7%，略有下滑。FSD加速进入欧洲和中国市场，也是为了提振销量。

4月28日，马斯克“突击”访华。

4月28日下午，国务院总理李强在北京钓鱼台国宾馆会见美国特斯拉公司首席执行官马斯克 / 新华社记者 王晔 摄

随后，FDS入华进程按下快进键：先是马斯克访华期间，特斯拉进入中汽协数据合规名单；此后，百度向特斯拉授予地图测绘资质，并提供车道级导航系统；6月，特斯拉中国上线百度地图V20；6月底，特斯拉副总朱晓彤在上海巡店时被问到FSD何时落地，他的回应是“快了”。

迟迟没有掉下来的靴子，终于在9月5日“落地”。

端到端风潮

FSD V12是全球第一个端到端驾驶软件。

端到端自动驾驶，是系统可以处理传感器输入的信息，输出控制命令。放在汽车上，就是处理器从摄像头、雷达里读取核心信息，经过分析，让汽车做出相应的驾驶操作。

FSD采用纯视觉方案，依赖摄像头进行环境感知，摒弃激光雷达，V12版本开始采用端到端架构，希望最终实现没有人类干预、车辆自行驾驶的目标。

FSD感知-规划-控制架构 / 图源：特斯拉官网

2021年开始，特斯拉开始重构底层系统代码。2021年“人工智能日”上，特斯拉就将Transformer大模型技术架构引入了感知领域。

最新的方案是Transformer+BEV（鸟瞰视角）+占用网络算法（三维场景），让车辆能够更精准地理解复杂的交通环境，其99%的决策都由神经网络输出。

简单而言，马斯克的野心，就是把普通摄像头训练成和人眼一样识别物体、感知距离/尺寸/体积，再把拍摄的图片瞬间转化成数字模型，再利用大模型对数字模型展开计算，发布命令。

特斯拉汽车的视觉组件 / 图源：特斯拉官网

这个路线和ChatGPT、Sora一模一样，都是靠数据喂出一个大模型，不断调试，完成场景适配。其区别不过是AI作文、AI制图、AI开车。

马斯克认为，摄像头方案是更接近人类驾驶的模式，“人类就是这么做的，图像输入，控制输出”。而雷达靠的是无线电波的发射、反射和接收，和人类行为相差甚远，达不到模拟人类智能的标准。

这也是马斯克说特斯拉是人工智能公司的根本原因。

过去，中国新能源汽车的路线和Waymo接近：靠的是感知、预测、规划和控制等多个独立模块的相互配合，方案是工程师们一行行代码敲出来的。

Waymo自动驾驶汽车 / 图源：Waymo官网

这一技术路线过于依靠激光雷达以及精确测量技术——大量激光束快速照射目标物体，通过反射波立刻生成物体的数字模型。

它和最新一代人工智能没有关系，无需大型神经网络和大模型，实质是军事上早已成熟的雷达探测技术。好处就是很成熟，靠算法加代码实现，不联网也能运作，但缺点是：不智能，没有学习迭代能力；需要的代码量极大，随着智能化需求的提升，代码量可能越来越庞大，搞不好要给世间万物都编出代码。

这一技术路线还有一个最大劣势：成本。

汽车AI化

技术路线，影响的是生死存亡。

从成本上看，一颗激光雷达至少要六七千元人民币，一个摄像头才几百元。如果从所有硬件成本估算，特斯拉的优势还是比较明显。

特斯拉、问界、蔚来、小鹏、理想等车型主要硬件对比 / 作者制图

比如特斯拉有两颗自研芯片，7个摄像头，1个毫米波雷达。相比之下，小鹏、理想、蔚来的激光雷达都有1到2个，毫米波雷达3至5个不等，摄像头都有11个，芯片还要买英伟达的Orin。

据业内人士表示，特斯拉芯片加算法的软硬件“强绑定”，成本只是同行的三分之一。

更值得注意的是，从前景上看，特斯拉的核心优势是通过深度学习技术，FSD系统自我进化，不断适应新的驾驶场景。当普通摄像头成为“人眼”，不可能仅仅用来开汽车，放在人形机器人上、甚至开飞机开火箭，都顺理成章。

马斯克布局人形机器人，正是为了“这一步”。这种世界上还没人做到、短期内也不可能做到的事情，是马斯克喜欢的“风格”。

人形机器人Optimus / 图源：微博@特斯拉

也不是说激光雷达路线就没有“想象空间”，只是受到技术本身的较大限制，无法像摄像头那样直接采集信息。它可以准确感知周边环境的三维信息，但只能提供稀疏特征数据，行业里称之为“点云信息”。

而摄像头能直接采集图像信息，提供给系统算法，自动分析图像并识别出其中的各种物体，做出驾驶决策。

激光雷达（上）与摄像头（下）采集信息对比 / 图源：网络

因此，去年年底以来，中国新能源汽车，已经开始大幅度减配硬件，减少激光雷达，进行雷达与摄像头融合，模仿特斯拉的Transformer+BEV（鸟瞰视角），再加上自己的三维场景计算方案，走端到端的路径。

可以说，走到这一步，才是全球电动汽车产业乃至人工智能产业竞争的核心环节。

仅从汽车产业中横向比较，特斯拉FSD有其明显优势，主要体现在感知、算法和算力上——听起来确实是人工智能公司的优势。

在感知方面，它能依据实时路况而不是路线规划来完成驾驶动作；在算法上，实现了机器学习在整个自动驾驶流程中的深度整合；在算力上，已经使用上万张英伟达A100GPU，而GPU数量还将增加两到三倍，高强度提升数据训练能力。

FSD V12.5（内测版）

而且特斯拉还不需要克服激光雷达和摄像头数据难以融合的难题。

所以FSD入华，不仅仅牵涉的是“中国路况复杂特斯拉水土不服”，或者“激光雷达价格下调特斯拉失去价格优势”，或者“特斯拉车主FSD付费意愿低”等议题。

关键是，在已经相对成熟、具有一定竞争优势的产业上，卷价格只是权宜之计，中国车企更应该把握住人工智能的机遇，走难走的路，打开新的发展空间。

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