智能驾驶系列报告(二)：特斯拉智能驾驶方案简剖

　　不同于绝大多数国内车企在自动驾驶上采取多传感器融合方案，特斯拉FSD在发展初期就摒弃激光雷达、且不配备高清地图，成为在感知层以摄像头为核心的纯视觉解决方案代表；其依靠车身搭载的摄像头来捕捉周围的环境信息，并经过算法及神经网络模型处理，最终输出3D场景下的信息用于智能驾驶。
FSD智能驾驶的实现基于特斯拉独树一帜的软件算法，创新性的提出BEV+Transformer+Occupancy Network的感知范式，并成为全球首家“端到端”神经网络量产上车的企业，实现了从繁琐规则驱动到数据驱动的简化，小鹏、蔚来等多家国内车企纷纷追随；硬件端方面，特斯拉持续增加摄像头数量，对其他传感器则倾向于做“减法”，以更好地适配其纯视觉技术路线。
得益于数据量、算力投入、硬件适配度等方面的明显占优，特斯拉在依赖算力的纯视觉解决方案上遥遥领先国内厂商，FSD智驾拟人化程度高、安全性及可靠性更为凸显、且能有效节省运算空间及成本；但同时，FSD作为纯视觉方案在恶劣天气等场景下的性能较弱，其买断价也较国内市面上其他高阶辅助驾驶软件更高，或系特斯拉需改进的方面。
中国作为全球新能源汽车最大的市场，是各车企发展智驾的最优之选；然而，缺乏冗余设计或引发的驾驶安全问题、以及缺少测绘资质或带来的数据安全问题，均成为阻碍特斯拉入华的重要因素。硬件设计方面，特斯拉在HW4.0中重新加入高精度4D毫米波雷达，纯视觉方案的驾驶安全性问题或有望改善；数据安全方面，特斯拉则借力百度获得车道级导航地图，并拟在中国建立数据中心。截止2023年年底，特斯拉在中国市场的累计销量超过170万辆；假设FSD在现役中国特斯拉汽车中渗透率为5%-36%，预计新增收入54.4亿元-391.68亿元。
风险提示：智驾行业发展不达预期、核心零部件价格波动、技术迭代及产品研发滞后、上市公司业绩不达预期、政策风险、数据信息统计及模型测算偏差风险、过去经验不代表未来、系统性风险等。
【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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