智能汽车视角下的TESLA BOT(一)：底层架构及系统组成

　　核心观点
　　人形机器人是科技内生及政策扶持的高成长赛道，智能驾驶及人形机器人是AI 主力应用场景，目前特斯拉分别推出的FSD 及Optimus 解决方案全球领先，并表态FSD 技术积淀可以加速Optimus 产品智能化迭代。Tesla Bot 在设计理念、系统架构、迭代及感知方式与智能驾驶具备较强关联性，算法框架与相关AI软硬件储备有望支撑产品快速迭代及功能实现。智能汽车和人形机器人在四方面存在异同。
　　事件：
　　工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》。
　　2023 年11 月2 日，工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，目标是到2027 年，人形机器人技术创新能力显著提升。智能驾驶和人形机器人技术具备较强关联性。
　　简评
　　从理念、架构、迭代、感知四方面对比智能汽车和机器人异同点：
　　（1）理念层面，智能汽车包含智能驾驶、智能座舱及网联汽车，强调给驾乘人员带来智能化便利；人形机器人强调在家庭、工商业等基础场景替代人工，通用宽泛应用场景要求具备更强AI 性能，功能要求更接近智能驾驶，软件、算法迭代要求高，Tesla FSD感知端与控制端算法可推动Bot 快速迭代，主要差异在运动控制。
　　（2）架构层面，汽车电子电气架构（EEA）经历了从分布式（ECU控制）到域集中式（域控制）的发展过程，未来走向中央集中式（中央计算平台统筹）；Tesla Bot 执行及动力系统（除感知及控制硬件外的基础结构件）更为简单，直接采用中央集中式（类人脑）架构，主控SOC 芯片及AI 训练芯片组成计算机控制硬件，FSD 及BOT 感知端占用网络模型等算法打通，训练端采用DOJO神经网络等模型处理。
　　（3）迭代层面，汽车OTA（远程升级）分为软件（SOTA）及固件（FOTA）在线升级两类，前者可更新中控信息娱乐APP 升级，后者可对转向、制动等执行系统进行控制器（ECU）升级；Tesla Bot 采用电机伺服来驱动执行，较工业机器人液压执行更具柔性及可控制性，更适用于FOTA；而SOTA 技术难度相对较低。
　　（4）感知层面，智能驾驶不同等级（L1-L5）所需的感知方案差异较大，当前特斯拉FSD（L2+）采取纯视觉感知方案（后续或引进4D 毫米波雷达），其他主机厂一般采用多传感器融合的感知系统（含超声波/毫米波/激光雷达等），涉及车辆高精定位采用GPS 及IMU（惯性导航）组合；当前Tesla Bot 面部采用3 个Autopilot 摄像头（鱼眼/左前/右前），整体仍偏向视觉方案，其他传感器或包含力/力矩/声学/触觉/温度等类型，雷达及IMU 等车用传感器或也在备选之列。
　　投资建议：Tesla Bot 在设计理念、系统架构、迭代及感知方式与智能驾驶具备较强关联性，算法框架与相关AI软硬件储备有望支撑产品快速迭代及功能实现，重点推荐三花智控、拓普集团、双环传动、绿的谐波、贝斯特、禾川科技等。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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