特斯拉低調 10 連漲，背後自動駕駛催化不斷，華為餘承東也有表態

隔夜，美股特斯拉再度大漲 4.6%，創下 5 月 26 日以來最大日漲幅，刷新去年 10 月以來高位，值得一提的是，這是特斯拉連續十個交易日收漲，創下 2021 年 1 月 8 日以來最長連漲日。

分析認為，此次 “十連漲”，一方面或許與 “Cybertruck” 小作文有關。

據 Electrek 週四報道，特斯拉計劃每年生產 37.5 萬輛 Cybertruck，這一數量遠超華爾街預期，分析師此前預計 2024 年的產量不到 10 萬輛，到 2027 年約 24 萬輛。

此外，據澎湃新聞報道，5 月 12 日，上海市經信委領導在參觀特斯拉上海工廠時表示，上海將進一步深化與特斯拉的合作，推動自動駕駛等功能板塊在滬佈局，中信證券表示是釋放 “願意接納 FSD” 的信號。

6 月 9 日，華為餘承東表示，中國 L3 級自動駕駛標準預計在 6 月底出爐，而對於特斯拉 FSD 進入中國，“我們也不怕，依然可以遙遙領先。”

什麼是 FSD?

FSD 全稱為 Full Self-Driving Computer，中文為全自動駕駛計算機。

據國泰君安研報，特斯拉的智能駕駛包分三個類別，AP 是特斯拉車型標配，FSD 是頂配，FSD 主要功能包括導航輔助駕駛（NOA）、自動變道、自動泊車、智能召喚、交通信號識別、（基於導航路線的）城市道路自動轉向等。

國泰君安表示，FSD 是特斯拉智能駕駛的關鍵一躍，特斯拉智能駕駛系統最早可追溯至 2013 年，通過全棧自研，特斯拉在智能駕駛域已經構建起了核心壁壘。

第一，以數據為中心，在多個感知、規控、標註等部分之間共享數據格式和特徵空間，減少了重複勞動的時間和人力浪費。

第二，以 AI 為驅動，在算法設計上的歷次底層創新鑄牢了公司的護城河。

第三，全棧自研，從算法、車端硬件到離線數據中心的計算芯片，特斯拉在關鍵環節逐步實現完全自主，將核心能力握在手中。

中信建投研報提到，近期特斯拉更新其 FSD 算法至 v11.4，此次升級實現 FSD 端到端的能力，即包含高速領航、城市道路領航和泊車三個域的智駕功能。特斯拉將改進車輛性能置於引入新功能之上，可以更快地針對環境做出反應，並在必要時調整車速，確保所有相關人員都能獲得更安全的體驗。

其認為，AI 對整個汽車產業生態變革將產生重大影響，特斯拉作為整個自動駕駛領域開拓者，正引領相關技術應用落地。映射到國內，以蔚小理為代表的車廠以特斯拉為錨，在自動駕駛領域持續發力，可像人類司機那樣實時地感知、決策、規劃，蔚來 NAD、小鵬 XNGP 等逐步實現 L4 駕駛水平。

FSD 入華漸行漸近？

此前，因地圖測繪等問題，特斯拉未能在中國獲取數據採集資質，FSD 也因此遲遲未能落地。

而據澎湃新聞報道，5 月 12 日，上海市經信委領導在參觀特斯拉上海工廠時表示，上海將進一步深化與特斯拉的合作，推動自動駕駛等功能板塊在滬佈局，被認為是國內相關部門首次釋放 “願意接納 FSD” 的信號。

據第一財經報道，百度智能汽車事業部總經理在上海車展期間曾表示，FSD 很可能在 2024 年進入中國市場，並在 2025、2026 年迭代至較高水平。

中信證券認為，“FSD 入華” 是整體趨勢，但距離真正落地還有兩道門檻：

1）數據採集資質：2022 年 9 月，自然資源部下發的《關於促進智能網聯汽車發展維護測繪地理信息安全的通知》明確規定，高精地圖測繪（對地理信息數據進行採集、存儲、傳輸和處理），只能由具備導航電子地圖製作甲級資質的單位進行（目前僅 19 家）；且導航電子地圖編制只向內資企業開放，向境外傳輸相關測繪數據也必須提前進行審批。

2）超算中心：純視覺路線對於圖像的處理更依賴大量的數據採集和模型訓練，因此特斯拉在美國自建超算中心 Dojo 並自研 D1 芯片，以大幅提升 FSD 的訓練效率。而在中國，即使特斯拉獲取了數據採集資質，也大概率只能在中國本地進行模型訓練，數據不得傳回美國。這意味着想要達到與美國同等的訓練效率，特斯拉需要在中國建立類似於 Dojo 的超算中心，同樣需要一定的開發週期和成本。

不過中信證券表示，特斯拉 FSD 進入中國雖時間未定，但趨勢愈發明確。

其認為，FSD 入華後，有望整體加速中國電動汽車的智能化進程，在強化消費者教育和認知、擴大市場的同時促進車企優勝劣汰。而若特斯拉 “極致性價比硬件 + 高毛利 FSD 軟件” 的模式在國內得以規模化落地，可能類似於智能汽車的 “ChatGPT 時刻”，不論在增量需求還是商業模式層面，對於當下國內車企和供應鏈而言都意味着新的可能性。

其表示，深耕高階智駕功能並以此為差異化賣點的車企或有望受益，而自年初特斯拉發動汽車價格戰後，行業進入一輪洗牌和出清週期，缺乏自研能力的中低端車企在 FSD 入華後或面臨更大壓力。

AI 賦能自動駕駛

國盛證券指出，智能駕駛是天然多模態場景，大模型可以同時處理來自攝像頭、激光雷達和毫米波雷達等多個傳感器的數據，以更全面地理解當前交通環境，並做出更準確的決策。

其認為，未來 AI 助理將進入智能駕駛和智能座艙領域，引發全新體驗革命的同時加速自動駕駛的落地進程，AI 助理將化身為 “AI 老司機”，實現障礙物識別、變道、自助泊車等操作，讓用户在眾多城市道路場景和泊車場景實現駕駛自由。

國泰君安提到，自動駕駛需要大量的數據處理和分析，同時自動駕駛的應用也需要長期仿真測試以及道路測試，AIGC 的發展將縮短自動駕駛開發進程，高精地圖、算法以及相關硬件會相對更加受益。

此外，近日大熱的英偉達也在自動駕駛方面有新動作。

據彭博社 5 月 31 日消息，鴻海集團董事長劉揚偉在一次媒體採訪中透露，鴻海正在與英偉達（NVIDIA）展開合作，共同開展自動駕駛技術的研發與創新。