來源：招商汽車研究

1. 核心觀點

特斯拉的在智能駕駛方面的種種優(yōu)勢，預(yù)測特斯拉本土化后的銷量仍將持續(xù)向好。特斯拉對于整個電動車市場的鯰魚效應(yīng)是巨大的。

2019年是電動車行業(yè)的轉(zhuǎn)折點，補貼大幅退坡帶動行業(yè)進(jìn)入微補貼時代，國內(nèi)新能源行業(yè)更大范圍的洗牌即將到來。國際巨頭特斯拉上海工廠正式量產(chǎn)，有望在2020年后，在國內(nèi)外眾多電動車品牌的競爭中坐穩(wěn)頭籌，逐步形成壟斷地位，形成規(guī)模效益，獲得穩(wěn)定的利潤，對國內(nèi)新能源市場產(chǎn)生一定壓力。

回顧特斯拉發(fā)展歷史，其通過先普及硬件，再通過OTA空中升級解鎖軟件的方式逐步實現(xiàn)自動駕駛具體功能。目前特斯拉已經(jīng)率先實現(xiàn)L3級別量產(chǎn)，硬件足以支撐L5級別全自動駕駛，軟件升級頻率高，功能從智能汽車向智能移動空間轉(zhuǎn)變。特斯拉對軟件、硬件兩方面都擁有絕對的把控權(quán)，實現(xiàn)功能完善和開拓新的功能。軟件硬件兩條腿交替向前走，推動整體功能平穩(wěn)提升。

特斯拉自動駕駛在硬件、軟件各層面技術(shù)優(yōu)勢突出。自主研發(fā)芯片F(xiàn)SD性能提高21倍；傳感器采用視覺主導(dǎo)方案，配合深度學(xué)習(xí)，多傳感器冗余，實現(xiàn)360°全天候監(jiān)測；自動駕駛功能在量產(chǎn)車型中最健全、實際應(yīng)用效果最佳，是為自動駕駛領(lǐng)域當(dāng)之無愧的先行者。我們認(rèn)為特斯拉將持續(xù)保持智能駕駛領(lǐng)域先行者的優(yōu)勢，加深護(hù)城河。

打破產(chǎn)量瓶頸后，特斯拉的技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化銷量優(yōu)勢。今年特斯拉實現(xiàn)本土化后，降本空間提高，原材料、人工、運費、關(guān)稅都有折價空間，毛利率有望進(jìn)一步提高。特別是本土零部件產(chǎn)業(yè)鏈將會充分受益，產(chǎn)業(yè)鏈迎來利好。伴隨著國內(nèi)技術(shù)迭代與推進(jìn)，自主新能源汽車在產(chǎn)品競爭力上有望明顯提升。

2. 前言

2019年是電動車行業(yè)的轉(zhuǎn)折點，新能源汽車國際領(lǐng)軍企業(yè)特斯拉加大本土化趨勢，進(jìn)入從追求市場份額到追求壟斷地位及穩(wěn)定利潤的過渡時期，對國產(chǎn)新能源汽車形成競爭壓力。特斯拉2019 年三季報顯示：汽車業(yè)務(wù)毛利 12.22 億美元，環(huán)比增長 20%。

10月25日，特斯拉公司宣布由上海超級工廠制造的標(biāo)配基礎(chǔ)版輔助駕駛功能的Model3標(biāo)準(zhǔn)續(xù)航升級版車型正式開放預(yù)訂，售價35.58萬元。國內(nèi)量產(chǎn)后，Model 3的銷量還有進(jìn)一步增長的空間，憑借中國廣闊的電動車市場，特斯拉的全球市場份額也有望短期內(nèi)快速增長。特斯拉通過產(chǎn)能有效擴(kuò)容，有望在2020年后，在國內(nèi)外眾多電動車品牌的競爭中坐穩(wěn)頭籌，逐步形成壟斷地位，形成規(guī)模效益，坐擁穩(wěn)定的利潤。

3. 特斯拉智能駕駛的發(fā)展歷程

特斯拉的核心優(yōu)勢之一是智能駕駛技術(shù)成熟。

智能輔助駕駛系統(tǒng)涵蓋三個方面，分別為1）感知層，通過傳感器（包括車載攝像頭/超聲波雷達(dá)/毫米波雷達(dá)/激光雷達(dá)等）感知車身周圍環(huán)境；2）決策層，通過感知層收集的信息作出相應(yīng)的決策（涉及芯片/算法）；3）執(zhí)行層，通過接收傳感器的實時信息、以及芯片/算法得出的決策信號從而采取包括剎車/警示等在內(nèi)的行車行動。其中硬件設(shè)備包括傳感器、芯片、高精地圖，軟件為ADAS自動駕駛輔助系統(tǒng)。

特斯拉的自動輔助駕駛系統(tǒng)通過先普及硬件，配備L2以上級別的傳感器、芯片算法及零配件，再通過OTA利用移動通信空中接口對 SIM 卡數(shù)據(jù)及應(yīng)用進(jìn)行遠(yuǎn)程管理升級解鎖軟件，實現(xiàn)自動變道、自適應(yīng)巡航等具體功能。特斯拉對軟件、硬件兩方面都擁有絕對的把控權(quán)，讓其能夠推動技術(shù)不斷迭代，實現(xiàn)功能完善和開拓新的功能。軟件硬件兩條腿交替向前走，推動整體功能平穩(wěn)提升。

特斯拉的硬件設(shè)備一共有三次升級，HW1.0到HW2.0主要通過增加傳感器數(shù)量和深度學(xué)習(xí)功能使感知力大幅提升。HW2.0到HW3.0主要針對芯片進(jìn)行了兩次升級，基本實現(xiàn)了L5完全自動駕駛級別所需的計算能力。

1、HW 1.0到HW 2.0：傳感器冗余設(shè)計，增加深度學(xué)習(xí)功能

特斯拉在第一代硬件HW1.0時采用Mobileye視覺識別芯片，信息收集階段主要依靠Mobileye的圖像識別技術(shù)，數(shù)據(jù)來自于車頂?shù)腗obileye攝像頭，車首的雷達(dá)和周邊雷達(dá)只是提供輔助信息。Mobile EyeQ3可識別障礙物位置、可用空間、車輛形狀位置前后、行人、路牌、紅黃綠燈， 但由于特斯拉使用自己的ADAS軟件，EyeQ3的部分功能如紅綠燈識別，無中間黃線的雙行道識別等功能未得到完全釋放。

HW2.0增加了側(cè)前側(cè)后方攝像頭，前置攝像頭由單目進(jìn)化為三目攝像頭，周邊車輛的感知能力提升了6倍，前方障礙物識別也得到了極大更新。輔助數(shù)據(jù)除雷達(dá)、超聲波傳感器之外還包括深度學(xué)習(xí)構(gòu)建的高精度地圖和白名單。

2、HW 2.0到HW 3.0：芯片算力飛躍，自主研發(fā)掌控硬件

HW2.0使用NVIDIA的Drive PX 2芯片，主板的整體集成度并不高，有大片留白。所有芯片加起來理論算力僅有NVIDIA的Drive PX 2的一半。HW2.5芯片整體集成度空前提高，在之前主板構(gòu)造的基礎(chǔ)上增加了4塊CPU，集成度上的飛躍帶來算力的躍升，基本達(dá)到了Drive PX 2的理論算力水平。

在HW3.0時特斯拉使用自主研發(fā)芯片F(xiàn)SD，在計算層擁有了完全掌控力。FSD采用雙芯片設(shè)計，算力達(dá)到了144TOPS，對比HW2.5性能提高了21倍，而功耗僅提高了25％。同時在安全性則在系統(tǒng)層面也有很多考慮，比如大量的冗余設(shè)計。

同一塊板卡上配備兩顆芯片，同時都對同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后對比分析結(jié)果（或者相互驗證），再得出最終結(jié)論。目前，HW3.0已經(jīng)完全能夠應(yīng)對L5級別自動駕駛所需的感知層數(shù)據(jù)量和計算能力，成為特斯拉智能駕駛技術(shù)的核心競爭力。

3、OTA軟件升級之路：從智能汽車到智能移動空間

特斯拉的軟件迭代通過OTA空中升級實現(xiàn)，主要經(jīng)歷三個階段。

第一階段：創(chuàng)新、探索：4.0版本—6.0版本。本階段內(nèi)特斯拉受產(chǎn)能和技術(shù)限制，尚未加入真正意義上的自動輔助駕駛功能，升級領(lǐng)域聚焦于智能網(wǎng)聯(lián)、語音交互、實時導(dǎo)航服務(wù)等功能，創(chuàng)造了人車交互的雛形。特斯拉早期的版本平均更新速度是34天發(fā)布一次，更細(xì)微的維護(hù)版本更新速度則為平均每60天更新一次，保持高頻率迭代升級。平均每60天更新一次，保持高頻率迭代升級。

第二階段：重大突破：6.1版本—7.1版本。特斯拉首次加入了自動車道保持、自動變道和自動泊車三大輔助駕駛功能。只要向內(nèi)側(cè)撥動兩次定速巡航桿，就能開啟輔助駕駛。打開轉(zhuǎn)向燈，汽車會在安全的情況下自動變道，全程無需司機(jī)駕駛。特斯拉正式落地實現(xiàn)自動駕駛功能。

第三階段：完善、開拓：8.0版本—10.0版本。特斯拉持續(xù)優(yōu)化現(xiàn)有的自動輔助駕駛功能。8.0版本當(dāng)中，對 Autopilot 就有200項的改進(jìn)，除了對體驗流暢度和響應(yīng)速度要求更高以外，在安全性方面也得到增強。另外，特斯拉開始拓展在舒適度和娛樂功能上的拓展，8.0版本加入愛寵模式：當(dāng)車主暫時離開，車內(nèi)會自動給貓狗等寵物調(diào)節(jié)到舒適的溫度，保持車內(nèi)透氣恒溫。10.0版本加入第三方應(yīng)用，可在線看 YouTube、Netflix 流媒體，加入在線卡拉 OK 等新功能。特斯拉從“智能駕駛汽車”逐漸向“移動智能空間”轉(zhuǎn)變。

4. 特斯拉在智能駕駛領(lǐng)域具有核心優(yōu)勢

智能輔助駕駛技術(shù)的核心在于計算層的芯片和算法，特斯拉在這兩個領(lǐng)域有一定的先發(fā)優(yōu)勢、且已逐步切換至自主研發(fā)芯片、算法的階段。在感知層打破了視覺傳感器流派的瓶頸，執(zhí)行層則做到了目前最為完善的自動駕駛功能。鑒于其在自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)研發(fā)積累、硬件軟件基本自主可控以及成本優(yōu)勢，預(yù)計智能輔助駕駛技術(shù)也將成為特斯拉的長期核心競爭力。

1、計算層優(yōu)勢——雙芯片算力領(lǐng)航，ECU設(shè)計重新定義汽車

1.1 自主研發(fā)芯片：算力安全雙保險

特斯拉目前使用完全自主研發(fā)的FSD全自動駕駛芯片，算力單芯片72TOPS，板卡144TOPS。

FSD主板設(shè)計的最大特點是雙芯片設(shè)計形成冗余，減少了功能區(qū)故障隱患，同時提高了圖像處理的安全與精準(zhǔn)性。根據(jù)馬斯克的說法，F(xiàn)SD芯片主板做了完整的冗余，也就是說HW3.0 的每一個功能區(qū)都可以損壞，而整套硬件依然可以保持正常工作。

同時，主板內(nèi)部設(shè)置了兩個處理器，同一塊板卡上的兩顆芯片的供電和數(shù)據(jù)通道都是獨立且互為備份的。兩顆芯片對同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，相互驗證、比對分析，再得出最終結(jié)論，極大地提高了圖像處理的安全和準(zhǔn)確性。

從單個處理器來看，F(xiàn)SD處理器由一塊負(fù)責(zé)通用數(shù)據(jù)處理的中央處理器CPU、一塊負(fù)責(zé)圖形處理的GPU、兩塊負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)和預(yù)測的神經(jīng)處理單元NPU和一塊內(nèi)置圖像處理器ISP組成。

FSD的核心優(yōu)勢在于強大的圖像處理和高速傳輸數(shù)據(jù)能力。GPU單元為圖形處理單元，工作是協(xié)助核心處理器完成圖形和動畫的渲染，讓用戶能在屏幕上獲取有效信息。圖像處理器 ISP 的作用主要是將攝像頭產(chǎn)生的原始 RGB 三原色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成復(fù)雜的圖像信息。GPU和ISP構(gòu)成了智能駕駛AI芯片的主角。

FSD內(nèi)置了主頻為 1GHZ 的 GPU，擁有 600TOPS 的超強運算力，同時圖像處理器ISP最高可以25 億像素/秒的高速處理 10 億像素的數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)。大概是往21塊1080P的全高清屏幕塞60幀畫面的程度，這已經(jīng)追上現(xiàn)在世界上最快的消費級圖像傳輸標(biāo)準(zhǔn) DisplayPort 1.4 了，而車載芯片“傳統(tǒng)上”要落后消費級起碼一個時代的。

FSD的數(shù)據(jù)傳輸速度也遠(yuǎn)超過現(xiàn)在特斯拉配備的8攝像頭傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，為之后的特斯拉向L5級別自動駕駛升級預(yù)留了足夠的數(shù)據(jù)傳輸空間。

FSD的優(yōu)勢之二在于神經(jīng)處理單元NPU儲存芯片容量巨大、帶寬速度極快。NPU負(fù)責(zé)根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型對ISP產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)作出處理——但在此之前，這些數(shù)據(jù)將會存儲在SRAM內(nèi)。

SRAM可以簡單地將它理解為比運行內(nèi)存速度快很多，同時成本也高很多的存儲芯片，一般被應(yīng)用在處理芯片的1-3級緩存上。FSD現(xiàn)在擁有32MB 的緩存，對比來看，零售價16999元的英特爾酷睿i9-9980XE，SRAM緩存總量也僅為33.75MB，2010年英特爾CPU的最大SRAM僅為16MB，2014年也只是增長到了24MB。

巨大的 SRAM 容量總結(jié)為 FSD 芯片對比市場上同類芯片的最大的優(yōu)勢。另外，特斯拉芯片總工程師Pete Bannon 表示，處理全自動駕駛的緩存帶寬至少要達(dá)到1TB/秒，而 FSD 芯片的 SRAM 實際上能提供 2TB/秒的帶寬。

FSD的優(yōu)勢之三在于CPU架構(gòu)的優(yōu)化。特斯拉采用的是三個四核CPU的并聯(lián)架構(gòu)，運行頻率為 2.2GHZ。多個核心疊加的方式保證了多線程總性能不比如今頂級的 4 核心移動端CPU弱，甚至更勝一籌。與上一代HW2.5相比，HW 3.0的CPU性能提升到了上一代的2.5 倍。

1.2顛覆EEA構(gòu)架,集中化打破自動駕駛硬件瓶頸

汽車電子電氣架構(gòu)（EEA）是指以劃分不同功能域的方式來集中控制不同ECU（電子控制單元），包括車身與便利系統(tǒng)、車用資訊娛樂系統(tǒng)、底盤與安全系統(tǒng)、動力系統(tǒng)，以及高級輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)等五個大域。這其中，每個域或子域都有對應(yīng)的域控制器DCU和各種ECU，共同構(gòu)成汽車電子電氣架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/p>

自動駕駛對于EEA架構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。自動駕駛要求更高的算力和更多傳感器件，分布式的ECU架構(gòu)如果無限制擴(kuò)張，勢必面臨著巨大挑戰(zhàn)：

（1）ECU的算力不能協(xié)同，并相互冗余，產(chǎn)生極大浪費。

（2）大量分離的嵌入式OS和應(yīng)用程序Firmware，由不同Tier1提供，語言和編程風(fēng)格迥異，導(dǎo)致統(tǒng)一維護(hù)和OTA升級困難。

（3）分布式的架構(gòu)需要大量的內(nèi)部通信，客觀上導(dǎo)致線束成本大幅增加，加大裝配難度。

（4）第三方應(yīng)用開發(fā)者無法與這些硬件進(jìn)行便捷的編程，軟件開發(fā)低效。

特斯拉的Model 3對EEA架構(gòu)進(jìn)行了垂直整合，算力向中央集中、向云端集中。壓縮自動駕駛硬件成本，減少成本。特斯拉的中央計算模塊(CCM)直接整合了駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和信息娛樂系統(tǒng)(IVI)兩大域，以及外部連接和車內(nèi)通信系統(tǒng)域功能；左車身控制模塊(BCM_LH)和右車身控制模塊(BCM_RH)分別負(fù)責(zé)剩下的車身與便利系統(tǒng)、底盤與安全系統(tǒng)和部分動力系統(tǒng)的功能。EEA（電子電氣架構(gòu)）架構(gòu)只有三大部分：CCM(中央計算模塊)、BCM LH(左車身控制模塊)、BCM RH(右車身控制模塊)。

類比于計算機(jī)硬件架構(gòu)，英特爾的x86通過垂直整合把之前的運算器、控制器、存儲器、輸入設(shè)備和輸出設(shè)備五大部分整合為CPU、南北橋芯片三大部分，計算機(jī)朝集中化，輕量化方向發(fā)展，才使計算機(jī)正式進(jìn)入尋常百姓家。特斯拉類似于X86的整合方式重新定義了智能駕駛硬件架構(gòu)，通用性、標(biāo)準(zhǔn)化的硬件架構(gòu)設(shè)計壓縮了不同軟硬件融合、協(xié)同算力造成的成本浪費，使智能汽車行業(yè)的進(jìn)化變得更加高效。

2、感知層優(yōu)勢——視覺為主+深度學(xué)習(xí)

2.1傳感器方案：攝像頭為主，多傳感器融合

目前智能駕駛感知層解決方案分為兩種流派：以特斯拉為代表的視覺主導(dǎo)方案和以WAYMO為代表的激光雷達(dá)主導(dǎo)方案。視覺主導(dǎo)方案以攝像頭為主導(dǎo)，配合毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、低成本激光雷達(dá)；激光雷達(dá)主導(dǎo)方案以激光雷達(dá)為主導(dǎo)，配合毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器、攝像頭。

激光雷達(dá)最重要的兩個屬性是測距和精度。激光雷達(dá)可以主動探測周圍環(huán)境，屬于“主動視覺”，即使在夜間仍能準(zhǔn)確地檢測障礙物。因為激光光束更加聚攏，所以比毫米波雷達(dá)擁有更高的探測精度。缺點在于成本高昂、技術(shù)不成熟、影響車輛整體外觀。激光雷達(dá)成本高于2萬元，而攝像頭最多僅2000元，雷達(dá)則更便宜，激光雷達(dá)主導(dǎo)的解決方案為主機(jī)廠帶來成本壓力。

攝像頭測距能力相對較弱，且受環(huán)境光照的影響大，但攝像頭的核心優(yōu)勢在于非常適用于物體識別、數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超其他傳感器。攝像頭成像原理與人眼類似，都是物體反射的光通過鏡片在傳感器上成像，人眼就能看懂?dāng)z像頭拍攝的內(nèi)容，攝像頭可以完成物體分類。同時攝像頭擁有最豐富的線性密度，其數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超其他類型的傳感器?；趫D像信息密度最高的優(yōu)勢，使得它處于整個感知融合的中心地位。

特斯拉通過傳感器融合輔助規(guī)避了攝像頭受天氣影響的弊端，在功能上取代了激光雷達(dá)傳感器；通過提高攝像頭監(jiān)測距離、利用FSD的高速數(shù)據(jù)傳輸、GPU強大算力極大地提高了成像的精度，基本打破了視覺方案的瓶頸，同時降低了自動化系統(tǒng)的成本。這意味著特斯拉純視覺方案也可更進(jìn)一步，甚至有可能率先達(dá)到“機(jī)器開車人輔助”甚至“機(jī)器開車”的L4、L5級別自動駕駛。

特斯拉Autopilot的感知工作主要依賴3個前置攝像頭、2個側(cè)方前視攝像頭、2個側(cè)方后視攝像頭、1個后視攝像頭、12個超聲波傳感器、1個毫米波前置雷達(dá)，實現(xiàn)了多傳感器融合冗余。特斯拉通過8個攝像頭完成360度全方位檢測周圍環(huán)境，雷達(dá)則負(fù)責(zé)探測前方障礙物的距離及行進(jìn)速度，且不受天氣影響?；咎娲思す饫走_(dá)的功能。

其中側(cè)視攝像頭已經(jīng)保證了左右兩車道無盲區(qū)。側(cè)后視裝在翼子板上，位置靠前；側(cè)前視裝在 B 柱，位置在側(cè)后視的安裝位置之后 1m。側(cè)前視和側(cè)后視相互重疊，這4個攝像頭完全覆蓋了左右車道，為特斯拉的L3級別的功能：變道、合流、出高速提供全方位成像。前視攝像頭是一個三目攝像頭的總成件，配合雷達(dá)解決了特斯拉前向測距的問題，可探測車前250m的路況，為ADAS功能中的自適應(yīng)巡航ACC、交通擁堵輔助TJA等功能提供成像。

2.2深度學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法提高精度

深度學(xué)習(xí)搭建時空結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)機(jī)器不干預(yù)的自我學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)能夠在圖像識別能力上顯著超越傳統(tǒng)算法。Clarif AI 針對行人等復(fù)雜物體識別實驗數(shù)據(jù)顯示，2010年誤檢率（Error Rate）在30%-80%之間，兩年傳統(tǒng)算法優(yōu)化將誤檢率降低至20-30%左右，陷入瓶頸。深度學(xué)習(xí)算法則進(jìn)一步降低誤檢率，接近至10%以下。ImageNet數(shù)據(jù)同樣顯示，深度學(xué)習(xí)算法可將行人的識別率提升至90%以上。

特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別算法，是基于其自研的計算機(jī)芯片以及大量配套的軟件算法。特斯拉稱之為車隊學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（fleet learning network），特斯拉的每一位司機(jī)其實都參與到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，共同組成車隊為特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)喂入新的數(shù)據(jù)，搜集自動駕駛所需的高精度地圖。

特斯拉的 AI 軟件能夠處理來自視覺傳感器收集到的車道線、交通、行人等信息，將這些信號與已知的物體進(jìn)行匹配再最終作出決策。

特斯拉通過車隊學(xué)習(xí)獲得大量駕駛數(shù)據(jù)，再輔以快速進(jìn)步的算法使得駕駛質(zhì)量進(jìn)一步提升。若出現(xiàn)攝像頭完全無法理解或引起混亂的圖像，工程師會上傳到云端，由工程師進(jìn)行標(biāo)注導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掌握對該場景的識別。

此外，全球各地不同國家有著完全不同的路況、交規(guī)、暴雨、冰雹、大霧、甚至洪水、火災(zāi)、火山等罕見的長尾場景。每一次AP啟用狀態(tài)下的人為介入接管，系統(tǒng)都會記錄下該場景的信息和數(shù)據(jù)，并自行學(xué)習(xí)人類的決策和駕駛行為。

目前特斯拉已積累了海量駕駛數(shù)據(jù)。MIT 按照特斯拉公布的交付量、特斯拉汽車平均行駛里程和 AP 啟動狀態(tài)下行駛里程計算，到2019年，特斯拉累計路測數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到4.8億英里，估測到2020年將突破 15 億英里。按照特斯拉官方說法，特斯拉路測數(shù)據(jù)占全行業(yè)總路測數(shù)據(jù)的99%，可以處理99.999%的場景。

同時，特斯拉不斷增長的銷售量使數(shù)據(jù)搜集速度超過其他深度學(xué)習(xí)智能駕駛項目一個維度。Google的自動駕駛汽車用4年一共積累了不到250萬公里的數(shù)據(jù)，特斯拉只需要15個小時便達(dá)到了。

3、執(zhí)行層優(yōu)勢——ADAS功能齊全，率先量產(chǎn)L3級別

特斯拉的ADAS系統(tǒng)是迄今為止已量產(chǎn)的自動駕駛車型中完成功能最健全、使用場景最廣的。特斯拉可以使車輛在從匝道到匝道的整個高速公路上執(zhí)行完整的高速公路操縱,同時能夠在擁堵路段完成自動駕駛操控，未來即將實現(xiàn)在城區(qū)街道級別的自動輔助駕駛功能。

根據(jù)自動駕駛L1-L5級別對應(yīng)的ADAS功能，特斯拉已經(jīng)率先達(dá)到L3級別自動駕駛，成為自動駕駛領(lǐng)域當(dāng)之無愧的先行者。

對比國內(nèi)造車新勢力與傳統(tǒng)車企推出的智能駕駛代表車型，特斯拉ADAS功能最齊全、融合效果最好。特斯拉獨有的ADAS功能包括自動駛?cè)腭偝龈咚俟吩训揽?、遠(yuǎn)程召喚功能。

主動控制類功能中，特斯拉已經(jīng)實現(xiàn)完整的橫向控制（轉(zhuǎn)向、變道、并線、車道保持）和縱向控制（加速制動、緊急剎車），保證在高速公路路況下不同功能的完整融合，基本無需人工干預(yù)。

特斯拉在識別方面也具有明顯優(yōu)勢：能夠精確識別車輛類型、非機(jī)動車、行人、交通標(biāo)志，適應(yīng)更加復(fù)雜的路況，在城市道路中減少人工干預(yù)次數(shù)。另外，針對城市交通擁堵問題，特斯拉實現(xiàn)了交通擁堵時自主跟車、啟動、制動功能。

5. 導(dǎo)競品分析：特斯拉智能駕駛水平遠(yuǎn)超同行

1、芯片對比——算力性能領(lǐng)先國際巨頭

當(dāng)前世界芯片巨頭為英偉達(dá)和Mobileye。對比Mobileye的EyeQ系列，特斯拉的芯片算力遠(yuǎn)高出不止一個維度。英偉達(dá)的AGX Xavier，是 FSD 之前算力最強的車載計算芯片——能提供 30TOPS 的算力，也是眾多主流車型使用的自動駕駛芯片。特斯拉在性能上完勝AGX Xavier。

與同是雙芯片的英偉達(dá) AGX Pegasus 比較，英偉達(dá)可實現(xiàn) 320TOPS 的總算力，但功耗高達(dá)500w，對于對續(xù)航里程有者強烈偏好的新能源汽車來說是難以克服的瓶頸，并且320TOPS的算力并不完全用于自動駕駛。

FSD達(dá)到144TOPS，功耗250w，單位功耗提供算力為0.58TOPS/w，實際芯片本身的效率并不遜色于英偉達(dá)，在能耗上擁有優(yōu)勢。同時，英偉達(dá)數(shù)據(jù)傳輸標(biāo)準(zhǔn)卻只能提供 100GB/s 的帶寬。FSD數(shù)據(jù)傳輸標(biāo)準(zhǔn)為 2TB，特斯拉明顯更勝一籌。

2、傳感器對比——計算層護(hù)航，以質(zhì)取勝

特斯拉的傳感器識別方案屬于視覺流派，傳感器總數(shù)處于平均水平，但特斯拉的攝像頭數(shù)量多于競爭對手，實現(xiàn)360°環(huán)視監(jiān)測，同時依靠強大的GPU圖像處理功能和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建地圖白名單，視覺傳感質(zhì)量高于同類產(chǎn)品。

與傳感器數(shù)量最多的奔馳相比，特斯拉證明了把最好的硬件拼湊起來并不一定是最好的整車自動駕駛，算法的優(yōu)化可以為傳感器識別提供百倍的性能提升。對特斯拉和奔馳進(jìn)行過彎測試：

1、通過大彎：奔馳在自動輔助駕駛中越過了道路中央的黃線，并且行駛到了逆行車道，且并未識別錯誤。特斯拉始終保持在黃線內(nèi)側(cè)，無需人工干預(yù)。

2、小彎道：奔馳在行駛中滑出了道路白線，并且完全沒有修正企圖。特斯拉始終保持在道路中心。

3、高速通過彎道：奔馳繼續(xù)滑出了黃線，奔向了逆行車道。特斯拉雖然有點擦線，但是它依然保持在道內(nèi)并且減速后順利通過了彎道，無人工干預(yù)。

全程總結(jié)：奔馳在三次測試中車輛發(fā)出的掌握方向盤預(yù)警32次，手工干預(yù)次數(shù)31次；特斯拉車輛發(fā)出的掌握方向盤預(yù)警16次，手工干預(yù)次數(shù)3次。

3、ADAS 功能對比——處理復(fù)雜路況，保障安全底線

具備同樣ADAS功能的情況下，特斯拉處理復(fù)雜路況的能力更強并且處理方式更符合人類駕駛習(xí)慣。ADAS理論功能和實際應(yīng)用水平之間會有一定差距，面對同行車輛駕駛習(xí)慣不規(guī)范、雨雪天氣、道路劃線不明顯等復(fù)雜情況時，自動駕駛功能可能會失效。

若ADAS只能在理想的單一路況下行駛，無法處理實際突發(fā)情況，人工干預(yù)次數(shù)增加、安全性難以保證，落實自動駕駛在真實道路上的應(yīng)用就只能是紙上談兵。

對比國內(nèi)自動駕駛功能走在前列的蔚來NIOPilot系統(tǒng)，特斯拉明顯對復(fù)雜路況的適應(yīng)能力更強，處理加塞、雨天行駛和大角度彎道時都不需要人工干預(yù)。并且在自適應(yīng)巡航、變道時會自主選擇時機(jī)、微調(diào)車速與方向。

在細(xì)節(jié)上的精細(xì)化處理讓特斯拉的自動駕駛減少了機(jī)器操作造成的生硬感，更符合人類駕駛規(guī)律，給予駕駛者更流暢度的操作體驗。

ADAS功能落實的底線是保證安全。根據(jù)E-NCAP關(guān)于安全性的測試結(jié)果可以看出特斯拉的駕駛安全輔助方面的得分遠(yuǎn)高于其他主機(jī)廠，安全輔助項目中特斯拉創(chuàng)造了近兩年來的最高得分記錄，證明特斯拉在ADAS功能的開發(fā)方面雖然步伐大但從未忽視安全。

特斯拉Model 3在成人乘員、兒童乘員、弱勢道路使用者和安全輔助四個項目上的得分率分別為96%、86%、74%和94%，遠(yuǎn)高于5星級標(biāo)準(zhǔn)，顯示出均衡的被動安全性能。特別是在主動安全方面，無論是AEB系統(tǒng)，還是車道保持、速度輔助，都可以體現(xiàn)出Model 3在價格親民的同時對于安全的保證。

（以下項目依次為成人乘員保護(hù)，兒童乘員保護(hù)、行人保護(hù)和安全輔助。測評功能包括自動緊急剎車、車道保持、速度輔助。）

6. 毛利銷量預(yù)期向好，未來仍將穩(wěn)坐龍頭

1、核心原材料成本把控能力強，毛利穩(wěn)定

根據(jù)Munro & Associates的拆解，Model 3長距后驅(qū)版的總成本在2.2萬美元左右，加上物流和勞動力，毛利率約30%，在汽車整車行業(yè)盈利水平占優(yōu)。

從EBIT層面來看，特斯拉汽車經(jīng)營成本主要分為三個部分，分別為：1） 營業(yè)成本（包括原材料、制造成本、人工成本、折舊攤銷等）；2）研發(fā)費用；3）SG&A 營銷與管理費用（不包括財務(wù)費用）。

成本占比最高的是原材料成本，據(jù)Morgan Stanley測算，目前原材料約占營業(yè)成本的50%以上，未來隨著特斯拉的生產(chǎn)重心向中國轉(zhuǎn)移，人力運輸成本壓縮，原材料占比將進(jìn)一步提高到70%以上。

特斯拉在核心原材料上有較強的議價能力，智能芯片依靠自主研發(fā)，擺脫了依靠英偉達(dá)、Mobileye等國際巨頭的以來，其他核心原材料電芯、傳感器也都具有一定折價空間。

新能源車型零配件的核心來自于動力電池組（原材料成本占比約 40%）。在動力電池組的單體電芯方面，由于特斯拉采用的圓柱電芯技術(shù)工藝相對成熟 （良率較高/一致性較好），對應(yīng)的電芯以及電池組 PACK 成本也相對較低 （預(yù)計相對軟包/方形或存在約 15%-20%的成本折價）。

特斯拉利用計算層優(yōu)勢，打破了視覺傳感器的瓶頸，有效壓縮傳感器成本。毫米波 雷達(dá)/車載攝像頭/超聲波雷達(dá)的合計功能可達(dá)到等同于或高于激光雷達(dá)的水平。而從價格比較方面來看，毫米波雷達(dá)/車載攝像頭/超聲波雷達(dá)相較激光雷達(dá)存在明顯折價。

2、本土化降本空間大，毛利率水平有望再創(chuàng)新高

目前國產(chǎn)Model3標(biāo)準(zhǔn)續(xù)航升級版車型售價35.58萬元。中國工廠無論原材料、供應(yīng)鏈物流成本、土地、建廠成本，以及人工等制造成本都會顯著降低，另外特斯拉本土化降低運輸與關(guān)稅成本，未來價格預(yù)期逐漸探底。

2.1零配件國產(chǎn)化壓縮原材料成本

成本壓縮空間最大的是原材料成本，美國工廠車型對應(yīng)的核心零配件，除電池PACK/BMS系統(tǒng)、以及電控等由特斯拉自主生產(chǎn)以外，其他均來自于全球頂級零配件供應(yīng)商，原材料成本相對較高。

Model 3零配件國產(chǎn)化，疊加供應(yīng)商配套物流圈優(yōu)化，預(yù)計上海工廠與美國Model 3 的生產(chǎn)系統(tǒng)相比，平均每輛車的生產(chǎn)過程成本預(yù)計將會比現(xiàn)階段美國境內(nèi)生產(chǎn)線低30%以上，原材料成本壓縮也將對應(yīng)的改善毛利率空間。

長遠(yuǎn)來看，隨著特斯拉產(chǎn)能的擴(kuò)張，如果2021年上海工廠產(chǎn)能達(dá)到20萬輛，產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模有望達(dá)到1500億元，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈會明顯受益。

由于本土產(chǎn)業(yè)鏈具有低成本、高效率等優(yōu)勢，因而國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈在一定程度上不易替代，產(chǎn)品粘性較高，特斯拉供應(yīng)鏈本土化對各供應(yīng)廠商長期來看都是重大利好。

2.2資本開支壓縮，關(guān)稅運費降低

上海工廠的資本開支也具有很大壓縮空間。根據(jù)公司披露，上海工廠的資本開支約為美國工廠低約一半。目前公司單車資本投入穩(wěn)定在0.6萬美元/輛，預(yù)計國產(chǎn)化后可降低單車資本投入 2萬元（3000美元）。

國產(chǎn)化之后可以大幅度減少運輸費、關(guān)稅、折舊費，相應(yīng),改善國產(chǎn)車型的毛利率。如果只考慮成本節(jié)約，國產(chǎn)化未來標(biāo)準(zhǔn)續(xù)航升級版價格有望下降近12萬元（1.42萬美元關(guān)稅、運輸費+3000美元資本投入），預(yù)計售價可降至28萬元。

2.3研發(fā)費用壓縮

國產(chǎn)導(dǎo)入的合資車型，在供應(yīng)商切換/零配件國產(chǎn)化（部分車型減配）、以及其他相關(guān)成本/費用控制的情況下，具有相比于海外車型更高的利潤率；其中，合資公司仍需支付國產(chǎn)導(dǎo)入車型對應(yīng)的技術(shù)轉(zhuǎn)讓費用 （預(yù)計收入占比約 5%，與海外車型研發(fā)費用的收入占比基本持平）。

然而對于國內(nèi)首家外商獨資的車企而言，特斯拉有望直接通過 Model 3 國產(chǎn)導(dǎo)入投產(chǎn)，在研發(fā)領(lǐng)域或僅產(chǎn)生相關(guān)零部件測試與新車道路測試等費用，研發(fā)費用（或合資公司對應(yīng)的技術(shù)轉(zhuǎn)讓費用）方面也有明顯的壓縮空間。

3、市占率有望進(jìn)一步提高，在中國市場大有可為

特斯拉為目前全球銷量最大的電動車企。2018年特斯拉共交付電動車24.5萬輛，占2018年全球電動車總銷量12.3%，高于比亞迪/北汽新能源等傳統(tǒng)車企。

回溯歷史產(chǎn)能與銷量增速，特斯拉銷量主要受制于產(chǎn)能。2018年隨著Model 3產(chǎn)能釋放，銷售量同比增長137.9%。隨著未來上海超級工廠釋放更多產(chǎn)能，預(yù)計2020年產(chǎn)量超過10萬輛，2021年產(chǎn)量超過25萬輛，特斯拉受到拉動效應(yīng)，銷量還有進(jìn)一步增長的空間。2020年之后特斯拉新車型Model Y、Semi也將進(jìn)一步增長產(chǎn)能。

憑借中國廣闊的電動車市場，特斯拉的全球市場份額也有望短期內(nèi)快速增長。2019年Model 3在中國銷售之后，親民的價格迅速打開銷路，在華銷量同比增長超過200%，未來隨著國產(chǎn)版Model 3繼續(xù)降低價格，特斯拉在中國銷量依然長期向好。

有望在2020年后，在國內(nèi)外眾多電動車品牌的競爭中坐穩(wěn)頭籌，逐步形成壟斷地位。當(dāng)然，我們認(rèn)為中國品牌電動車應(yīng)該更多的像特斯拉學(xué)習(xí)，加快智能化產(chǎn)品投入，提高產(chǎn)品溢價。

來源：招商汽車研究