智能驾驶行业专题报告：特斯拉FSD，智驾全栈自研，开启宏图新篇.pdf

智能驾驶行业专题报告：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。

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。