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

VIP专享

3.0 阿珠 2024-10-10 35 5.68MB 55 页免费

侵权投诉

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

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

HW1.0、HW2.0 分别与 Mobileye、英伟达合作推出，2019 年推出 HW3.0 系

统，正式转向硬件平台全面自研，下一代全自动驾驶硬件 AI 5 预计将于 2025 年

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：构建虚拟仿真空间，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，实

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 年12 月，特斯拉正式推

出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。特斯拉

FSD 快速进化，V13 即将 10 月推出，有望于 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】+智能座舱-【上声电子（智能声学）、继峰股份

（智能座椅）、光峰科技（车载光学）】；2）T链-【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。

相关研究

1.汽车和汽车零部件行业周报 20241007：假

期港股汽车走强看多强势车企+智驾-2024/

10/07

2.新势力系列点评十一：新势力销量新高供

给驱动加速-2024/10/03

3.汽车和汽车零部件行业周报 20240929：汽

车板块投资思考：看多强势车企+智驾-2024

/09/29

4.汽车和汽车零部件行业周报 20240922：2

024Q3 前瞻：自主崛起提速规模效应加强-

2024/09/22

5.摩托车行业系列点评八：中大排增势强劲

出口加速恢复-2024/09/20

行业深度研究/汽车

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 引言 ........................................................................................................................................................................ 3

2 概览：软硬件全链路闭环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成.............................................................................................................................. 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案............................................................................................................................ 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力 ........................................................................................................... 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：高效优化最大化计算资源利用 ................................................................................................................................ 34

6 数据端：自动化数据闭环优化数据驱动训练 ......................................................................................................... 36

6.1 自动标注：自动化 4D 标签生成提升标注效率 ........................................................................................................................ 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

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 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，将 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，以任务分解的方式对一系列可能的行驶轨迹进行研究，实现对规划方案

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：从0到1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，完整构建 Dojo 超级计算机系统，以处理自动驾驶所需海量数

据。2021 年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 0到1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，以双系统

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：高效自动标注+构建仿真场景，实现数据驱动训练。2020 年，特

斯拉开始研发并使用数据自动标注系统，能够在 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，赋

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 于2023 年底推出，采用端到端大

研报加载中……请稍候！
如果长时间未打开，您也可以点击刷新试试。

下载研报到电脑，查找使用更方便

立即下载

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...

展开>> 收起<<

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.pdf

共55页,预览10页

还剩页未读，继续阅读