特斯拉跟踪报告：自动驾驶，特斯拉“汽车+软件”飞轮基础性支撑，“芯片+算法+数据”实现持续领先

特斯拉“汽车+软件”组合带来的业务飞轮效应正不断凸显，而特斯拉自动驾驶技术是否能持续领先，以及商业化可行性&可拓展性等，亦将是市场评估公司中长期价值的核心基础。

特斯拉“汽车+软件”组合带来的业务飞轮效应正不断凸显，而特斯拉自动驾驶技术是否能持续领先，以及商业化可行性&可拓展性等，亦将是市场评估公司中长期价值的核心基础。我们判断，芯片+算法+数据一体化融合带来的系统性优势以及纯视觉方案的成本优势、稳定性&可扩展性等，有望使得特斯拉自动驾驶技术在全球市场保持持续领先。从车端到云端，特斯拉芯片设计注重系统思维，在平台灵活性、局部运算效率方面实现有效平衡；同时基于第一性原理，借助 BEV 视觉算法实现三维空间鸟瞰视图构建，并融入时间序列特征；借助庞大的现役车辆，特斯拉亦通过影子模式、无标注数据技术等，驱动自身感知、决策、规划算法的不断优化&迭代。我们测算特斯拉 FSD（自动驾驶软件订阅）在 2019-2021 年营业收入为 8.3/8.7/9.4 亿美元，持续增长可期。当前特斯拉正将自动驾驶领域技术积累拓展至人形机器人领域，并计划在今年推出原型机产品，有望打开更大的市场空间。我们预计公司 2022-2024 年营业收入分别为 844/1289/1629 亿美元，Non-GAAP 净利润分别为 121.3/201.5/279.5亿美元，我们持续看好公司短期、中长期投资价值。

▍报告缘起：自动驾驶作为特斯拉实现“汽车+软件”飞轮效应的基础性支撑，市场关注其技术领先性，以及商业变现落地&空间等。自动驾驶作为特斯拉电动车产品竞争力的重要来源，其自身的发展路径、演进速度、商业化进度&可扩展性，以及在全球市场的竞争力等，是我们分析、判断特斯拉中长期企业价值的核心基础：1）汽车业务飞轮效应不断强化。目前特斯拉电动车在全球市场累计销量已经超过 300 万辆，同时借助产品设计&研发、生产（全球四大整车工厂）、销售、充电网络、售后服务等环节的完备能力，在汽车制造业务领域，初步实现了可和全球顶尖整车厂相比肩的飞轮效应。2）自动驾驶支撑软件业务飞轮效应不断凸显。作为科技驱动的整车厂，特斯拉正在通过自动驾驶、在线服务等软件端的综合优势，实现核心用户群的不断沉淀和稳定变现，围绕自身核心业务不断构筑和增强另一个飞轮。目前在自动驾驶领域，特斯拉在芯片、算法、数据等核心环节均有布局，在实现技术端垂直整合的同时，亦持续坚持技术路线最为简洁、系统稳定性&可扩展性相对最优的纯视觉路线。

▍芯片：从车端 FSD 到云端 Dojo。1）车端芯片：由早期外采转向自研 FSD 芯 片。经过近 7 年的时间，特斯拉在车端自动驾驶领域中的芯片布局，实现了由早期采购“Mobileye&NVIDIA”向自研 FSD 芯片的转换，公司预计 2022 年将推出新一款 HW4.0 芯片。我们认为：特斯拉通过自研自动驾驶芯片，一方面能在很大程度上减少对芯片供应商的依赖，且能增加公司的盈利能力；另一方面对于公司进行后续定制化智能驾驶软件的研发或改进有很大的优势。2）云端D1 芯片：可实现后端算法训练、模拟仿真等功能。2021 年特斯拉发布 D1 芯片和 Dojo 超级计算机，针对特定算法实现高计算密度，并融入 CPU 分支代码处理能力，可实现海量数据的训练、模拟机仿真等功能。3）总结而言，特斯拉在芯片领域中的竞争优势在于系统级工程的理解。FSD 芯片&D1 芯片，无论是在算力、架构、带宽&缓存等方面，公司均是采用了自研的方式，后续无论是对于软硬件的解耦、OTA 的升级、算力效率的提升，均有较好的帮助。对于后续自动驾驶性能的开发&提升，有着较好的可扩展性&灵活性。

▍算法：遵从第一性原理，构建鸟瞰空间视图、融入时间序列特征等。1）2020年 7 月，Elon Musk 发布推特，透露公司 Autopilot 团队正在从底层重新改写 AP软件算法，以期更好地开发自动驾驶功能。目前，公司的算法覆盖了从感知到规划、决策、仿真等。2）视觉感知算法：依托 Transformer 实现数据由 2D 向3D 的转换，通过在网络结构图中加入 BEV 空间转换技术，获得鸟瞰视图。可以帮助车辆实现目标检测、道路分割、边缘检测等功能的输出。3）决策算法：该算法是基于感知算法构建的向量空间，借助神经网络快速寻找最优轨迹，并指令车辆按轨迹行驶。同时，在复杂场景下，特斯拉使用强化学习来提高决策速度。4）模拟仿真算法：截至目前，公司的模拟仿真算法，可提供准确的传感器感知数据、提供逼真的渲染环境、提供不同的环境&位置、提供可扩展的应用场景、提供场景重建总计 5 个功能。

▍数据：庞大车辆保有量+影子模式等实现有效闭环。1）截至 2021 年底，特斯拉在全球汽车保有量超过 300 万辆，显著高于行业平均水平。截至 2021 年，特斯拉通过 Autopilot 的影子模式直接采集用户的行驶数据，采集里程已达 22 亿英里；其他自动驾驶企业中采集里程数最多的 Waymo，仅有 1000 万英里数据。 2）特斯拉影子模式：实现极端场景的数据收集，使系统决策更贴进人类驾驶行为，并推动感知、规划&决策环节算法能力不断提升。3）我们认为特斯拉在自动驾驶领域中的优势在于庞大的车辆保有量和数据闭环。借助芯片、算法、数据的不断进步和融合，特斯拉实现了自动驾驶落地功能的不断丰富。目前 FSD Beta 正在北美进行测试，当前版本能够实现效果较好的市区 NOA。 

▍商业化：FSD 订阅收入稳步提升，并向机器人等领域扩展。1）Troy Teslike 数据显示，22Q1 特斯拉 FSD 全球渗透率约 7.3%，较 2019Q4 高峰时期 35.7%的渗透率，降低约 28.4%。主要原因是 Model 3/Model Y 等价格较低车型的销量占比持续提升。依据特斯拉历年的销量数据、FSD 渗透率、FSD 价格情况，我们测算特斯拉 FSD 在 2019-2021 年的营业收入分别为 8.3/8.7/9.4 亿美元，其中营收占比分别为 3.4%、2.8%、1.7%。2）展望未来，我们认为特斯拉 Semi、Tesla Bot 的推出，将在很大程度上加快公司自动驾驶软件领域中的商业化变现。其中，Semi 依托三队编排、自动驾驶技术向 Tesla Bot（人形机器人）领域扩展，在很大程度上能够加速公司在自动驾驶领域中的商业化进展。