来源：招商汽车研究
1. 核心观点
特斯拉的在智能驾驶方面的种种优势，预测特斯拉本土化后的销量仍将持续向好。特斯拉对于整个电动车市场的鲶鱼效应是巨大的。
2019年是电动车行业的转折点，补贴大幅退坡带动行业进入微补贴时代，国内新能源行业更大范围的洗牌即将到来。国际巨头特斯拉上海工厂正式量产，有望在2020年后，在国内外众多电动车品牌的竞争中坐稳头筹，逐步形成垄断地位，形成规模效益，获得稳定的利润，对国内新能源市场产生一定压力。
回顾特斯拉发展历史，其通过先普及硬件，再通过OTA空中升级解锁软件的方式逐步实现自动驾驶具体功能。目前特斯拉已经率先实现L3级别量产，硬件足以支撑L5级别全自动驾驶，软件升级频率高，功能从智能汽车向智能移动空间转变。特斯拉对软件、硬件两方面都拥有绝对的把控权，实现功能完善和开拓新的功能。软件硬件两条腿交替向前走，推动整体功能
平稳提升。
特斯拉自动驾驶在硬件、软件各层面技术优势突出。自主研发芯片FSD性能提高21倍；传感器采用视觉主导方案，配合深度学习，多传感器冗余，实现360°全天候监测；自动驾驶功能在量产车型中最健全、实际应用效果最佳，是为自动驾驶领域当之无愧的先行者。我们认为特斯拉将持续保持智能驾驶领域先行者的优势，加深护城河。
打破产量瓶颈后，特斯拉的技术优势转化销量优势。今年特斯拉实现本土化后，降本空间提高，原材料、人工、运费、关税都有折价空间，毛利率有望进一步提高。特别是本土零部件产业链将会充分受益，产业链迎来利好。伴随着国内技术迭代与推进，自主新能源汽车在产品竞争力上有望明显提升。
2. 前言
2019年是电动车行业的转折点，新能源汽车国际领军企业特斯拉加大本土化趋势，进入从追求市场份额到追求垄断地位及稳定利润的过渡时期，对国产新能源汽车形成竞争压力。特斯拉2019 年三季报显示：汽车业务毛利 12.22 亿美元，环比增长 20%。
特斯拉电动车
10月25日，特斯拉公司宣布由上海超级工厂制造的标配基础版辅助驾驶功能的Model3标准续航升级版车型正式开放预订，售价35.58万元。国内量产后，Model 3的销量还有进一步增长的空间，凭借中国广阔的电动车市场，特斯拉的全球市场份额也有望短期内快速增长。特斯拉通过产能有效扩容，有望在2020年后，在国内外众多电动车品牌的竞争中坐稳头筹，逐步形成垄断地位，形成规模效益，坐拥稳定的利润。
3. 特斯拉智能驾驶的发展历程
特斯拉的核心优势之一是智能驾驶技术成熟。
智能辅助驾驶系统涵盖三个方面，分别为1）感知层，通过传感器（包括车载摄像头/超声波雷达/毫米波雷达/激光雷达等）感知车身周围环境；2）决策层，通过感知层收集的信息作出相应的决策（涉及芯片/算法）；3）执行层，通过接收传感器的实时信息、以及芯片/算法得出的决策信号从而采取包括刹车/警示等在内的行车行动。其中硬件设备包括传感器、芯片、高精地图，软件为ADAS自动驾驶辅助系统。
特斯拉的自动辅助驾驶系统通过先普及硬件，配备L2以上级别的传感器、芯片算法及零配
件，再通过OTA利用移动通信空中接口对 SIM 卡数据及应用进行远程管理升级解锁软件，实现自动变道、自适应巡航等具体功能。特斯拉对软件、硬件两方面都拥有绝对的把控权，让其能够推动技术不断迭代，实现功能完善和开拓新的功能。软件硬件两条腿交替向前走，推动整体功能平稳提升。
特斯拉的硬件设备一共有三次升级，HW1.0到HW2.0主要通过增加传感器数量和深度学习功能使感知力大幅提升。HW2.0到HW3.0主要针对芯片进行了两次升级，基本实现了L5完全自动驾驶级别所需的计算能力。
1、HW 1.0到HW 2.0：传感器冗余设计，增加深度学习功能
特斯拉在第一代硬件HW1.0时采用Mobileye视觉识别芯片，信息收集阶段主要依靠Mobileye的图像识别技术，数据来自于车顶的Mobileye摄像头，车首的雷达和周边雷达只是提供辅助信息。Mobile EyeQ3可识别障碍物位置、可用空间、车辆形状位置前后、行人、路牌、红黄绿灯， 但由于特斯拉使用自己的ADAS软件，EyeQ3的部分功能如红绿灯识别，无中间黄线的双行道识别等功能未得到完全释放。
HW2.0增加了侧前侧后方摄像头，前置摄像头由单目进化为三目摄像头，周边车辆的感知能力提升了6倍，前方障碍物识别也得到了极大更新。辅助数据除雷达、超声波传感器之外还包括深度学习构建的高精度地图和白名单。
2、HW 2.0到HW 3.0：芯片算力飞跃，自主研发掌控硬件
HW2.0使用NVIDIA的Drive PX 2芯片，主板的整体集成度并不高，有大片留白。所有芯片加起来理论算力仅有NVIDIA的Drive PX 2的一半。HW2.5芯片整体集成度空前提高，在之前主板构造的基础上增加了4块CPU，集成度上的飞跃带来算力的跃升，基本达到了Drive PX 2的理论算力水平。
在HW3.0时特斯拉使用自主研发芯片FSD，在计算层拥有了完全掌控力。FSD采用双芯片设计，算力达到了144TOPS，对比HW2.5性能提高了21倍，而功耗仅提高了25％。同时在安全性则在系统层面也有很多考虑，比如大量的冗余设计。
同一块板卡上配备两颗芯片，同时都对同样的数据进行分析，然后对比分析结果（或者相互验证），再得出最终结论。目前，HW3.0已经完全能够应对L5级别自动驾驶所需的感知层数据量和计算能力，成为特斯拉智能驾驶技术的核心竞争力。
3、OTA软件升级之路：从智能汽车到智能移动空间
特斯拉的软件迭代通过OTA空中升级实现，主要经历三个阶段。
第一阶段：创新、探索：4.0版本—6.0版本。本阶段内特斯拉受产能和技术限制，尚未加入真正意义上的自动辅助驾驶功能，升级领域聚焦于智能网联、语音交互、实时导航服务等功能，创造了人车交互的雏形。特斯拉早期的版本平均更新速度是34天发布一次，更细微的维护版本更新速度则为平均每60天更新一次，保持高频率迭代升级。平均每60天更新一次，保持高频率迭代升级。
第二阶段：重大突破：6.1版本—7.1版本。特斯拉首次加入了自动车道保持、自动变道和自动泊车三大辅助驾驶功能。只要向内侧拨动两次定速巡航杆，就能开启辅助驾驶。打开转向灯，汽车会在安全的情况下自动变道，全程无需司机驾驶。特斯拉正式落地实现自动驾驶功能。
第三阶段：完善、开拓：8.0版本—10.0版本。特斯拉持续优化现有的自动辅助驾驶功能。8.0版本当中，对 Autopilot 就有200项的改进，除了对体验流畅度和响应速度要求更高以外，
在安全性方面也得到增强。另外，特斯拉开始拓展在舒适度和娱乐功能上的拓展，8.0版本加入爱宠模式：当车主暂时离开，车内会自动给猫狗等宠物调节到舒适的温度，保持车内透气恒温。10.0版本加入第三方应用，可在线看 YouTube、Netflix 流媒体，加入在线卡拉 OK 等新功能。特斯拉从“智能驾驶汽车”逐渐向“移动智能空间”转变。
4. 特斯拉在智能驾驶领域具有核心优势
智能辅助驾驶技术的核心在于计算层的芯片和算法，特斯拉在这两个领域有一定的先发优势、且已逐步切换至自主研发芯片、算法的阶段。在感知层打破了视觉传感器流派的瓶颈，执行层则做到了目前最为完善的自动驾驶功能。鉴于其在自动驾驶领域技术研发积累、硬件软件基本自主可控以及成本优势，预计智能辅助驾驶技术也将成为特斯拉的长期核心竞争力。
1、计算层优势——双芯片算力领航，ECU设计重新定义汽车
1.1 自主研发芯片：算力安全双保险
特斯拉目前使用完全自主研发的FSD全自动驾驶芯片，算力单芯片72TOPS，板卡144TOP
S。
FSD主板设计的最大特点是双芯片设计形成冗余，减少了功能区故障隐患，同时提高了图像处理的安全与精准性。根据马斯克的说法，FSD芯片主板做了完整的冗余，也就是说HW3.0 的每一个功能区都可以损坏，而整套硬件依然可以保持正常工作。
同时，主板内部设置了两个处理器，同一块板卡上的两颗芯片的供电和数据通道都是独立且互为备份的。两颗芯片对同样的数据进行分析，相互验证、比对分析，再得出最终结论，极大地提高了图像处理的安全和准确性。
从单个处理器来看，FSD处理器由一块负责通用数据处理的中央处理器CPU、一块负责图形处理的GPU、两块负责深度学习和预测的神经处理单元NPU和一块内置图像处理器ISP组成。
FSD的核心优势在于强大的图像处理和高速传输数据能力。GPU单元为图形处理单元，工作是协助核心处理器完成图形和动画的渲染，让用户能在屏幕上获取有效信息。图像处理器 ISP 的作用主要是将摄像头产生的原始 RGB 三原数据转化成复杂的图像信息。GPU和ISP构成了智能驾驶AI芯片的主角。
FSD内置了主频为 1GHZ 的 GPU，拥有 600TOPS 的超强运算力，同时图像处理器ISP最高可以25 亿像素/秒的高速处理 10 亿像素的数据量数据。大概是往21块1080P的全高清屏幕塞60帧画面的程度，这已经追上现在世界上最快的消费级图像传输标准 DisplayPort 1.4 了，而车载芯片“传统上”要落后消费级起码一个时代的。
FSD的数据传输速度也远超过现在特斯拉配备的8摄像头传感器所产生的数据，为之后的特斯拉向L5级别自动驾驶升级预留了足够的数据传输空间。
FSD的优势之二在于神经处理单元NPU储存芯片容量巨大、带宽速度极快。NPU负责根据深度学习模型对ISP产生的图像数据作出处理——但在此之前，这些数据将会存储在SRAM内。
SRAM可以简单地将它理解为比运行内存速度快很多，同时成本也高很多的存储芯片，一般被应用在处理芯片的1-3级缓存上。FSD现在拥有32MB 的缓存，对比来看，零售价16999元的英特尔酷睿i9-9980XE，SRAM缓存总量也仅为33.75MB，2010年英特尔CPU的最大SRAM仅为16MB，2014年也只是增长到了24MB。
巨大的 SRAM 容量总结为 FSD 芯片对比市场上同类芯片的最大的优势。另外，特斯拉芯片总工程师Pete Bannon 表示，处理全自动驾驶的缓存带宽至少要达到1TB/秒，而 FSD 芯片的 SRAM 实际上能提供 2TB/秒的带宽。
FSD的优势之三在于CPU架构的优化。特斯拉采用的是三个四核CPU的并联架构，运行频率为 2.2GHZ。多个核心叠加的方式保证了多线程总性能不比如今顶级的 4 核心移动端CPU弱，甚至更胜一筹。与上一代HW2.5相比，HW 3.0的CPU性能提升到了上一代的2.5 倍。
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