今天分享的是【智能驾驶行业深度报告系列之一：汽车行业：特斯拉FSD进化之路】 报告出品方：东兴证券

特斯拉在智能驾驶的布局在全球车企中处于领先地位，本文以特斯拉年报及 2019、2021、2022 年特斯拉举办 AI Day 为主 要信息来源，梳理特斯拉 FSD 进展情况，作为智能驾驶系列报告的第一篇，以挖掘智能驾驶领域的投资机会。

特斯拉 FSD 现状。全称为 Full Self-Driving（完全自动驾驶），1）累计行驶里程：截止 2024Q2 末，特斯拉 FSD 技术助力下 的汽车已经行驶了超过 16 亿英里，相当于 25.75 亿公里。基于“端到端”的 FSD 最新版本 V12 助力下的汽车已经行驶了超 过 6 亿英里，相当于 9.66 亿公里。2）最新版本及推广区域：目前最新的 FSD 版本为 9 月 23 日发布的 V12.5.4，特斯拉在 此版本上实现了智能召唤，允许用户使用手机将车辆召唤至身边或附近可选择区域。目前 FSD 系统仅在美国和加拿大可用， 特斯拉人工智能团队于社交平台发布消息称，预计在2025 年第一季度于中国和欧洲推出FSD 系统，不过仍需等待监管批准。 3）价格：2024 年 4 月，特斯拉官方宣布 FSD 购买价格由 12,000 美元降至 8,000 美元，同时特斯拉还首次对 FSD 全自动 驾驶月度订阅费价格进行调整，由订阅制发布时的每月 199 美元降低至 99 美元。

算法：端到端逐步成型。智能驾驶系统总体包括感知模块、规划模型和控制模块。特斯拉感知模块是通过神经网络实现的， 特斯拉较早就确立了纯视觉感知方案，尤其是 2021 年 7 月推出 FSD Beta 9.0 至今，特斯拉感知模块仅采用 8 个遍布车身周 围的摄像头。2021 年特斯拉的感知模块从基于单图分析的 HydraNet 网络架构到BEV+Transformer 架构。特斯拉在HydraNet 架构中引入 Transformer 构建 BEV。同时增加基于时间的序列（feature queue）和基于空间的序列（video Module）总成拼

接感知模块完整的架构。该架构很好应对了相对复杂非结构道路的识别问题。为了更好的识别遮挡物的识别远距离、边缘区 域等，2022 年引入 Occupancy 网络，很好实现了对 3D 空间的感知。2021 年 FSD 规划模块引入基于神经网络的规划模块 和蒙特卡洛树搜索，神经网络的引入可以实现规划模块端到端的优化。

数据：数据标注、数据引擎实现数据闭环。特斯拉数据标注从外包到自制、从人工到自动化。2021 年特斯拉就搭建了一条 自动标注流水线，大幅提升了数据标注效率。2022 年，特斯拉针对各种类型的神经网络提供了多种类型的自动标注框架。 2022 AI Day 重点介绍了车道网络的标注框架，这个框架最终实现了 30 分钟完成人工标注需要几个小时才能完成的工作。特

斯拉实现另外完整的数据闭环。特斯拉车队将报错数据上传至服务器，经过数据标注后进入数据训练集，对自动驾驶系统进 行再次训练，训练成熟后再推送给特斯拉车队。

算力：车端算力与超算中心。计算平台是自动驾驶系统关键硬件设施，主要包括车端算力和用于大规模数据训练的超算中心。 特斯拉经历了外购和自制两个阶段，到 2019 年 4 月推出完全自研的针对智能驾驶的车端芯片 HW3.0。今年 2 月份，特斯拉 Model Y 车型迎来 HW4.0 自动辅助驾驶硬件升级，据官方宣传，HW4.0 的芯片算力达到了 HW3.0 的五倍。自动驾驶算力的 瓶颈在于训练环节，训练环节需要较多的算力资源。Dojo 是由Tesla 开发的超级计算机系统，专门用于深度学习模型的训练， 尤其是为 FSD 提供支持。Dojo 已于 2023 年 7 月进入生产，到 2024 年底，特斯拉将投资超过 10 亿美元来构建其 Dojo 超级 计算机。

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