民生证券-智能驾驶系列报告二:特斯拉FSD:智驾全栈自研,开启宏图新篇-241010-55页

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证券研究报告
1
智能驾驶系列报告二:
特斯拉 FSD智驾全栈自研 开启宏图新篇
概述:FSD 软硬件全链路闭环 技术端快速进化。特斯拉 FSD 是一套包含感
知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构,在算法、算力、数据、芯片
等层面实现了高度集成FSD 技术端快速进化,V12 为首个端到端自动驾驶系
统,能够模拟人类驾驶行为,实现感知决策一体化。特斯拉 Robotaxi 即将正式
推出,有望成为特斯拉发展历程重要里程碑
实现高效神经网络推理。1采用
HydraNets 架构,整合多个视觉识别任务到单一网络,通过 BEV+Transformer
技术,实现对车辆周围环境的感知;2)规划模块,引入基于神经网络的规划模
块和蒙特卡洛树搜索提高自动驾驶决策质量。通过算法端全栈自研特斯拉以
低成本感知硬件实现高阶智驾能力,快速优化迭代自动驾驶算法。
算力端:布局 Dojo 超级算力 支撑远期算力需求。特斯拉从算力芯片开始
完整构建 Dojo 超级计算机系统,以处理自动驾驶所需海量数据,旨在摆脱对英
伟达 GPU 的依赖,为远期算力瓶颈进行前瞻布局。其中,自研 D1 芯片作为 Dojo
核心,采用存算一体架构,高效优化数据传输和处理效率,为 AI 训练提供强大
支持。
芯片端:自研 FSD 芯片 集成高效计算能力。特斯拉自动驾驶硬件平台
HW1.0HW2.0 分别与 Mobileye、英伟达合推出2019 年推出 HW3.0
统,正式转向硬件平台全面自研,下一代全自动驾驶硬AI 5 预计将于 2025
下半年投产。特斯拉自研 FSD 芯片采用异构设计,计算性能和高效的数据处理
能力卓越。通过芯片自研,特斯拉能够实现硬件方案的持续快速迭代,与软件算
法进行更好的整合,从而实现更优的系统性能。
数据端:自动化数据闭环 优化数据驱动训练。1自动标注,特斯拉开发自
动标注系统生成 4D 标签,实现人工与机器相结合的数据标注,大幅提高标注效
率;2)仿真模拟:建虚拟仿真空间,安全且高效地重现和构建极端及复杂场
景以进行算法训练,赋能模型迭代;3)数据引擎,特斯拉将采集的数据通过影
子模式筛选出具有语义信息的有效数据,回传至云端,实现数据和模型持续优化。
特斯拉形成综合训练数据集,用于训练车端的在线模型,形成闭环的数据流
现自动驾驶系统的持续优化。
FSD 技术端快速进化 实现感知决策一体化。2023 12 月,特斯拉正式推
FSD Beta V12是首个实现端到端 AI 自动驾驶的系统,采用单一深度学习模
型处理从原始输入到驾驶决策的全过程,提升自动驾驶的效率和适应性。斯拉
FSD 快速进化,V13 即将 10 月推出,有望2025Q1 进入中国和欧洲,智能驾
驶拐点已至。
投资建议:FSD 技术端快速进化,We, Robot发布会即将开幕,Robotaxi
即将推出,有望成为特斯拉发展历程重要里程碑并与 FSD V13 发布形成共振,
共同成为板块强劲催化智能驾驶奇点已至推荐 1智能驾驶-【伯特利、德赛
西威、经纬恒润-W科博达】+智能座-【上声电子(智能声学)、继峰股份
(智能座椅)、光峰科技(车载光学)】2T-【拓普集团、新泉股份、爱
柯迪、旭升集团、双环传动、岱美股份、银轮股份】
风险提示:智能化渗透率提升不及预期,智能驾驶技术发展不及预期,
Robotaxi 商业化进展不及预期。
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分析师
崔琰
执业证书:
S0100523110002
邮箱:
cuiyan@mszq.com
研究助理
完颜尚文
执业证书:
S0100124040021
邮箱:
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行业深度研究/汽车
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2
目录
1 引言 ........................................................................................................................................................................ 3
2 概览:软硬件全链路闭 全栈自研构筑强大技术基石 .............................................................................................. 5
2.1 发展历程:软硬件持续迭代 由外部合作到全栈自研 ................................................................................................................. 5
2.2 系统架构:软硬件全链路闭环 实现高度集.............................................................................................................................. 6
3 算法端:创新算法优化 实现高效神经网络推理 ........................................................................................................ 8
3.1 感知:先进感知技术,确保精准环境理解和物体识别 ............................................................................................................... 8
3.2 规划:采用交互搜索框架 快速选择最优方............................................................................................................................ 18
4 算力端:Dojo 超级算力支撑 保持能效比优势 ...................................................................................................... 21
4.1 Dojo 系统:特斯拉自研超算平台 研发进展迅猛 ...................................................................................................................... 21
4.2 D1 芯片:基于存算一体架构 实现高效数据传输 ...................................................................................................................... 24
4.3 瓦片集群:由基本单元出发 构成大规模算力集群 ................................................................................................................... 26
4.4 软件系统:采用高效同步机制 性能较 GPU 大幅提升............................................................................................................. 27
5 芯片端:自研 FSD 芯片 集成高效计算能 ........................................................................................................... 30
5.1 硬件架构:由合作迈向自研 运算性能强大 ................................................................................................................................ 30
5.2 编译推理:高效优 最大化计算资源利用 ................................................................................................................................ 34
6 数据端:自动化数据闭 优化数据驱动训练 ......................................................................................................... 36
6.1 自动标注:自动化 4D 标签生成 升标注效率 ........................................................................................................................ 36
6.2 仿真模拟:构建虚拟场景 优化算法表现 .................................................................................................................................... 39
6.3 数据引擎:集成多源数据 加速模型训练 .................................................................................................................................... 42
7 端到端架构:FSD V12 引领 实现感知决策一体化 ................................................................................................ 46
7.1 特斯拉的 AI 关键时刻FSD V12 首次实现端到端 V13 即将推出 ....................................................................................... 46
7.2 大模型成就端到端自动驾驶 推动感知决策一体化 ................................................................................................................... 48
7.3 端到端架构演进:感知端到端到 One Model 端到端 ............................................................................................................. 49
8 投资建议 .............................................................................................................................................................. 51
9 风险提示 .............................................................................................................................................................. 52
插图目录 .................................................................................................................................................................. 53
表格目录 .................................................................................................................................................................. 54
行业深度研究/汽车
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证券研究报告
3
1 引言
本报告为特斯拉 FSD 专题报告,从算法端、算力端、芯片端、数据端四个层
面出发,对 FSD 系统底层技术原理进行全面深度拆解,并结合端到端架构演进趋
势,对 FSD 系统的最新发展变化进行梳理,对板块后续核心催化进行展望。
FSD 是一套包含感知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构,在算
法、算力、数据、芯片等层面实现了高度集成:
1算法端:感知规划算法全栈自研,实现从纯视觉信息输入到规划方案输出。
1)感知。特斯拉采用 BEV+Transformer 架构,2D 图像转化为对周围环境的
准确 3D 感知。而后特斯拉将该架构升级为 Occupancy Network能够直接在
向量空间产生体积占用,精准识别物体运动状态差异;2规划。特斯拉采用交互
搜索框架,任务分解的方式对一系列可能的行驶轨迹进行研究,现对规划方案
的实时评估。通过算法端全栈自研特斯拉以低成本感知硬件进行高阶智驾能力输
出,快速实现自动驾驶算法优化迭代。
2算力端:01构建超级计算机系统,为远期算力提供强大支撑。特斯
拉从算力芯片开始,完整构Dojo 超级计算机系统,以处理自动驾驶所需海量数
据。2021 8月,Dojo 在特斯拉首届 AI Day 上正式亮相,定位为超高速训练计
算机,采用分布式计算架构设计算力分为内核级、芯片级格点级、集群级等四
个层级,实现从训练节点到训练集群的完整构建。特斯拉从 01构建超级计算
机系统,旨在摆脱对英伟达 GPU 的依赖,为远期算力瓶颈进行前瞻布局。
3芯片端:由合作迈向自研,实现高性能算力集成。特斯拉自动驾驶硬件平
台初期与 Mobileye英伟达等合作2019 年正式发布基于自研 FSD 芯片的 HW
3.0 系统,开始转向硬件平台全面自研,下一代全自动驾驶FSD硬件——AI 5
预计将于 2025 年下半年投产。FSD 硬件计算平台采用两颗 SoC 芯片,以双系
设计提升自动驾驶功能安全冗余。特斯拉构建了神经网络编译器与链接器,以最大
化计算资源利用率、吞吐量,并最小化延迟。通过芯片自研,特斯拉能够实现硬件
方案的持续快速迭代,与软件算法进行更好的整合,从而实现更优的系统性能
4数据端高效自动标+构建仿真场景,实现数据驱动训练。2020 年,
斯拉开始研发并使用数据自动标注系统能够12 小时内自动标注一万个驾驶旅
程,可抵充 500 万个小时的人工标注工作,极大提高了标注效率。仿真模拟则可
以提供现实世界中难以获得或是难以标记的数据,从而加速 FSD 能力的训练,
能模型迭代。结合真实数据和标签以及仿真和手动校准的数据,特斯拉形成综合
训练数据集,用于训练车端的在线模型,涉及网络占用、车道线和障碍物检测以及
规划算法,形成闭环的数据流,实现自动驾驶系统的持续优化。
FSD 技术端快速进化,V12 为首个端到端自动驾驶系统,能够模拟人类驾驶
行为,实现感知决策一体化。特斯拉 FSD v12 2023 年底推出,采用端到端大

标签: #特斯拉

摘要:

本公司具备证券投资咨询业务资格,请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告1智能驾驶系列报告二:特斯拉FSD:智驾全栈自研开启宏图新篇2024年10月10日➢概述:FSD软硬件全链路闭环技术端快速进化。特斯拉FSD是一套包含感知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构,在算法、算力、数据、芯片等层面实现了高度集成。FSD技术端快速进化,V12为首个端到端自动驾驶系统,能够模拟人类驾驶行为,实现感知决策一体化。特斯拉Robotaxi即将正式推出,有望成为特斯拉发展历程重要里程碑。➢算法端:创新算法优化实现高效神经网络推理。1)感知模块,采用HydraNets架构,整合多个视觉识别任务到单一网络,通...

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