供给端特斯拉 FSD Beta 北美渗透率超过 22%，商业化拐点将至。
供给端特斯拉 FSD Beta 北美渗透率超过 22%，商业化拐点将至。特斯拉 FSD 是在 Autopilot 基础上推出的高阶自动驾驶功能，2020 年 Q3 正式发布 FSD Beta，目前已推送至 V11.4.6 版本。随着软件端不断成熟，FSD 商业化进程提速：1）测试用户：截至 2023 年 3 月 FSD Beta 测试人数超过 40 万，在北美渗透率超过 22%。2）行驶里程：截至 2023 年 6月，FSD Beta 累计行驶里已超过 3 亿英里。自 2023 年 4 月开始 FSD Beta行程里程加速提升，仅 Q2 单季度提升约 1 亿英里。3）软件付费： 2019年以来经过多轮涨价，目前 FSD 买断价格高达 1.5 万美元。马斯克在推特上预告 FSD V12 将不再是 Beta 版本，并会在北美向所有用户免费试用一个月，我们认为届时 FSD 订阅率有望实现跃升，智能驾驶付费彻底跑通。
算法：从规则主导到神经网络主导，BEV+Transformer 确立行业通用感知范式，端到端大模型有望再次引领行业。2016 年之后特斯拉开始尝试自研算法，并在 2017 年 6 月 Andrej 加入特斯拉之后确立从传统视觉向神经 网 络 模 型 、 数 据 驱 动 方 向 发 展 的 技 术 路 线 ， 逐 步 构 建 了BEV+Transformer 感知范式。1）2018-2019 年特斯拉在停车场智能召唤场景下开始将不同视角下的车道线预测结果投射到 BEV 视角下拼接，采用基于规则的方式进行后融合；2）2020-2021 年特斯拉在 BEV 空间内做特征级融合取代基于规则的后融合，确立 BEV+Transformer 感知范式，自动驾驶进入大模型时代；3）2022 年从 BEV 升级至 Occupancy（相当于 4D BEV，增加高度信息），进一步提升对一般障碍物的识别能力。根据马斯克推特，FSD V12 将是“端到端”的自动驾驶模型，在规划决策端应用神经网络，将大幅提升自动驾驶车辆与交通参与者的交互能力。
数据：数据闭环+超算中心造就 FSD 极致的迭代速度，是特斯拉在自动驾驶上的核心竞争力。复盘特斯拉对数据闭环体系的构建可以分为以下两个阶段：1）2016-2019 年：特斯拉早在 2016 年首创影子模式，组建千人的标注团队，数据引擎初步构建。采购英伟达 GPU 自建数据中心，规模尚小，模型单次训练所需时间较长。2）2020 年至今：特斯拉升级版数据引擎在标注、仿真、云端计算资源三个方面大幅升级，数据闭环系统趋于完善。随着感知模型向 BEV 迭代，特斯拉数据标注也从 2D 人工标注发展至4D 自动标注，大幅提高标注效率。2019 年以来，特斯拉基于英伟达 GPU部署的数据中心算力持续提升，并同步自研 Dojo 超算中心。2023 年 7 月Dojo 超算中心正式投产，FSD 迭代速度有望进一步大幅提升。
硬件：HW4.0 版本发布，芯片性能、传感器配置全面升级。特斯拉自2019 年发布 HW3.0 起搭载自研的 FSD 芯片，2023 年 HW4.0 已开始量产，在芯片性能及传感器配置方面全面升级。1）传感器配置：摄像头精度提升并新增 4D 毫米波雷达；2）算力：自动驾驶大模型推动车端算力需求的提升，预计 HW4.0 总算力由 144Tops 提升至 400-500Tops；3）内存：Transformer 大模型对内存消耗大幅提升，为了解决“内存墙”问题，特斯拉从 HW3.0 的 8 颗 LPDDR4 升级至 16 颗 GDDR6，内存容量从 16GB 提升至 32GB，最大内存带宽从 68GB/s 大幅提升至 224GB/s。
