中信证券:FSD V12大规模推送 智能驾驶的ChatGPT时刻渐行渐近

近日,特斯拉基于端到端的FSD V12逐步开始向北美用户大规模推送,并取消beta的名称。

智通财经APP获悉,中信证券发布研究报告称,近日,特斯拉基于端到端的FSD V12逐步开始向北美用户大规模推送,并取消beta的名称。新版本具备更高的性能上限、更拟人化的驾驶风格和更快的模型收敛速度,高阶自动驾驶的chatGPT时刻渐近,该行预计端到端模型将开启快速进化。该行认为端到端模型的应用推动智能驾驶性能持续提升,有望拉动消费者的付费意愿,同时增厚特斯拉的收入与利润。同时,国内智驾领先的主机厂、智能化产业链及特斯拉产业链标的也有望受益。

中信证券观点如下:

近期特斯拉的变化:FSD V12在北美开启大规模推送,场景适应性和规控拟人化为最大亮点。

特斯拉基于端到端的FSD V12于2022年12月立项,目前已历经多个版本迭代。根据IT之家,3月26日,马斯克在内部邮件中表示,北美所有适用车辆,都将获得一个月的FSD试用。根据Stats APP的统计数据,截至4月7日,FSD V12.3.3在各版本中的占比已提升至30.8%。性能方面,根据Tesla FSD Tracker 数据,FSD V12.3的每次关键接管行驶里程已提升至386.7英里,驾驶员的接管次数显著降低。

从社交媒体的试驾体验来看,FSD V12.3.3的用户反馈积极,具体体现于:1)更接近于全场景通用的业界目标:不依赖于车道线,能够在雪地、环岛等场景中稳健行驶;2)车辆控制的拟人化程度高:能够完成在停车期间主动前移,让后方车辆通过,也能够绕开路面上的积水,上述车辆控制行为很难通过人为编码的方式实现。根据公司官网,从3月12日至今,FSD已历经5个版本升级(由V12.3迭代至V12.3.4),产品加速迭代;公司的Robotaxi也将于今年8月8日发布,智能驾驶的ChatGPT时刻渐行渐近。

财务端的潜在影响:FSD性能提升与大规模推送,有望增强用户付费意愿,进而为特斯拉带来可观的收入及利润增量。

特斯拉持续进行FSD软件算法的迭代升级,其买断价格随着走高。根据公司官网,截至目前,FSD在北美地区的买断价格为12000美元。除买断模式外,特斯拉自2021年起也提供按月付费的订阅模式,一直以来的价格为99美元/月(已购买EAP)或199美元/月。4月13日,特斯拉在X平台宣布FSD的订阅价格统一调整为99美元/月。会计处理方面,特斯拉此前把FSD售价中的一部分确认为当期收入,其余部分将随软件更新陆续确认。

以2023年财报为例,当年特斯拉负债端有29.1亿美元的递延收入,当期递延收入的增加值为12.0亿美元,当期确认收入的值为5.95亿美元。盈利能力方面,根据特斯拉2022年业绩会数据,FSD所实现的递延收入,对应的毛利率可以达到90%。该行认为,随着FSD的性能提升,以及该功能在北美地区的大规模推送与试用,北美地区用户的付费意愿有望大幅提升,进而为特斯拉带来可观的收入及利润增量。

产业趋势确立:端到端模型的整体性更强,性能上限更高。

端到端模型将感知、规划、控制等模块合成为一个大的神经网络。在运行过程中,智能驾驶系统把传感器获取到的信号输入到神经网络,神经网络能够直接输出转向、加速、制动等车辆控制指令。端到端模型的优势在于:1)针对模型整体进行统一训练,更有利于寻找整体最优解;2)可以传递全量信息,消除模块间信息传递带来的累计误差;3)由人工编码转为数据驱动,通过参数调节的方式,增强对长尾问题的应对能力;同时,上述方式不依托于特定规则,能够提升智能驾驶系统的拟人化程度。以2023年CVPR最佳论文《Planning-oriented Autonomous Driving》(作者:Yihan Hu, Jiazhi Yang, Li Chen等)为例,文中提到端到端模型UniAD的多目标跟踪准确率较此前的最佳方案提升20%,车道线预测准确率提升30%,预测运动位移和规划的误差则分别降低了38%和28%。另一方面,UniAD的模块之间有明显的界限和区隔,并通过神经网络对各个模块进行连接,研发人员可以对模块输出的中间结果进行白盒化分析。因此,该模型仍具备相当的可解释性。

国内公司也有望积极推进数据收集与训练算力构建,将端到端模型的训练、量产推送提上日程。

在端到端模型中,数据的针对性弱,提升性能所需的数据量和训练算力更大。目前,特斯拉在上述方面大幅领先。数据储备方面,根据公司官网,截至今年4月6日,特斯拉FSD Beta的累计行驶里程达10亿英里,较今年1月公司业绩会披露的接近8亿英里累计里程,快速增长25%以上。训练算力方面,根据特斯拉官网,截至2023年8月,特斯拉已拥有10EFLOPS规模的算力;特斯拉计划,截至今年10月,训练算力将提升至100EFLOPS。

中国主机厂方面,小鹏汽车在2024年1月的全国智驾启动发布会上宣布,公司将致力于实现核心区域每千公里被动接管次数<1次的目标,端到端模型下一步将会全面上车。根据各公司官网,蔚来计划在今年上半年上线基于端到端的主动安全功能,理想汽车基于端到端的智能驾驶模型也将在2024年上线。第三方供应商方面,根据元戎启行官网,元戎启行已经成功将端到端模型适配到量产车上,该批量产车将于今年投入消费者市场。整体来看,中国企业也在持续跟进端到端模型,有机会追随特斯拉脚步,实现自动驾驶的能力跃升。

投资策略:

特斯拉基于端到端的FSD V12开始向北美用户大规模推送,该版本具备更高的性能上限、更拟人化的驾驶风格和更快的模型收敛速度,高阶自动驾驶的chatGPT时刻渐近,该行预计端到端模型将开启快速进化。小鹏、华为、理想等中国公司正积极跟进端到端模型,并致力于推进数据收集和训练算力构建。端到端模型的应用推动智能驾驶性能持续提升,有望拉动消费者的付费意愿,同时增厚特斯拉的收入与利润。同时,国内的智能化产业链及特斯拉产业链标的也有望受益。

智能化产业链方面,该行推荐:1)整车:高阶自动驾驶有望成为车企的额外收入来源;端到端大模型壁垒高,全栈自研的主机厂模型迭代快,有望在智能化上与竞争对手拉开差距;2)域控制器:算力是智能驾驶的核心基础,与头部芯片商紧密合作、产品配套领先的tier-1产业链卡位效应强;3)智能底盘:功能安全要求高、壁垒高。

风险因素:技术与产品迭代风险;产品推广速度低于预期;汽车行业销量下滑风险;智能驾驶行业政策收紧;出现智能驾驶的恶性事故。

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