2025年特斯拉研究报告：智驾赋能开启飞轮效应，储能、机器人多增长点驱动

1. 特斯拉：全球领先科技企业，车、机器人、储能全布局

特斯拉：车、储能、机器人全布局的科技企业。公司于 2003 年成立，初期从电动车起 步，到 2015 年发展储能，2021 年发布 Tesla Bot，历经二十多年发展，现已形成汽车、 能源、充电服务、机器人四大业务布局。目前，汽车销售是公司的核心业务，收入贡献 79%，车型矩阵丰富，涵盖轿车、SUV、皮卡等，所有车型均具备自动驾驶能力，2024 年主力产品 model3 和 model y 销量已突破 170 万辆。能源业务覆盖家储、工商储、太 阳能屋顶等产品，产品持续升级迭代，目前收入贡献 10%，受益储能市场高速增长收入 占比呈提升趋势。2024 年，机器人升级至第三代 Optimus，功能持续进化，可实现抓球、 蒙眼在崎岖道路行走等，自主运行与智能交互能力大幅提升。

马斯克为第一大股东，公司核心高管背景优秀。截至 2024 年 3 月 31 日，核心人物马斯 克是公司第一大股东，持股 12.89%。管理层由一批具有卓越专业背景的核心人物组成， 推动公司在技术与业务上的持续突破，联合创始人 JB Straubel、高级副总裁 Drew Baglino、 汽车业务总裁 Jerome Guillen 在电池、电机电驱技术、加速 Model 3 量产等方面作出重 要贡献，深远影响了公司的技术战略与产品开发，中华区总裁朱晓彤在特斯拉中国市场 扩展方面发挥了关键作用，推动上海超级工厂建设和充电网络布局；太阳能业务负责人 Lyndon Rive，作为 SolarCity 创始人，为特斯拉能源业务奠定基础；自动驾驶高管 Andrej Karpathy、阿肖克·埃鲁斯瓦米、郑高等均为 AI 技术大牛，曾任职于苹果、OpenAI 等， 产业背景丰富，推动特斯拉自动驾驶快速发展，创新开发 Hydranet 结构、坚持纯视觉路 线，并率先提出网络上车占用等创新方案。

初创期（（2003-2009 年）：以 Roadster 开创电动化时代。公司通过多轮融资解决财务 问题，并确立马斯克在特斯拉的主导地位。2008 年交付首款纯电轿跑 Roadster，凭借其 突破性的续航里程、快速加速及相对于燃油车的性价比，开创电动车新时代，引发全球 对电动车的广泛关注，并为后续车型奠定技术基础。但由于该车型定价高达 10.9 万美元， 2008-2012 年累计生产约 2450 辆，特斯拉的战略是逐步推动电动车市场的主流化，2009 年 Model S 正式发布，为了集中资源开发面向更广泛市场的 Model S，2012 年 Roadster 停产。 成长阶段（2010-2015 年）：交付 Model S/X，开始布局自动驾驶、储能业务。汽车 业务布局思路是价格逐步下探，这一阶段面向更广泛市场的 Model S/ModelX 交付，特斯 拉年销量进入万辆级别，2012-2015 年，特斯拉汽车销量从 0.27 万辆增长至 5.1 万辆， 复合增速 167%，营收复合增速 114%，毛利率从 7.3%增至 22.8%，提升 16pct，得益 于规模效应，盈利能力显著提升，但仍处于亏损状态，ModelS 销量超预期，2013 年单 季度首次实现扭亏为盈，带动股价 2013 年 6-9 月上涨约 100%。2015 年 Model S 首次 引入自动驾驶功能，智驾的提早布局奠定公司先发优势。此外，公司开始布局储能业务， 推出 Powewall 产品，从能源层面转变为可持续。

扩张阶段（（2016-2021 年）：汽车业务进入发展快车道，能源产品矩阵完善，智驾布局 持续推进。汽车业务，从高端走向大众市场，推出 Model3/Y，凭借高性能与高性价比成 为全球畅销电动车，上海、柏林、德州工厂的投产建设大幅提高产能上限，汽车业务发 展进入快车道，2016-2021 年，特斯拉汽车销量从 7.6 万辆增至 94 万辆，复合增速 65%。 能源业务，通过收购 Solarcity，推出产品 Solar Roof，并发布 Powewall+、Megapack 等， 完善产品布局。智能驾驶方面，公司从采用 Mobileye 方案转变为软硬件全自研，陆续推 出 Hydranet 结构、BEV+Transformer 算法等，确定了算法架构及纯视觉路线，FSD V9、 V10 落地。机器人业务也于 2021 年开始布局，构建视觉模型训练+算力底层。业绩端： 2016-2021 年，公司营收从 70 亿增长至 538 亿美元，复合增速 50%，受益规模效应及 供应链国产化的支持，毛利率从 22.9%提升至 25.3%。2019Q3 起，公司实现盈利转正， 股价 2019 年底-2021 年初上涨超 1100%，随着 2021 年电动车行业开启高增长，年内 特斯拉股价上涨 80%+，市值突破 1 万亿美元。 发展阶段（（2022-2024 年）：汽车销量增速放缓，智驾和机器人进展提速。受新车及改 款发布推迟、中国市场竞争加剧、降价促销、海外市场补贴调整等影响，特斯拉汽车销 售增长降速，2022/2023/2024 销量同比增速分别为 40%/38%/-1%，且盈利能力下滑， 2022 到 2024，毛利率从 25.6%降至 17.9%，期间公司股价波动较大。2022 年，特斯拉 股价下跌超 60%，2023.7-2024.3 股价下跌 34%。虽然汽车销售未达市场期望，但在自 动驾驶和新业务机器人方面，公司进展不断。自动驾驶方面，公司最新提出端到端大模 型，在算法层面从 rule-based 转化为 data-based，降低成本实现场景泛化，基于 databased 的神经网络自主学习的底层逻辑为特斯拉 FSD 功能的持续迭代奠定基础，现已更 至 V13.2，功能持续进化。后续在 Robotaxi 和机器人上都有望使用。机器人方面，自 2022 年 Optimus 亮相以来，模型优化、算力建设等层面均显著提升，逐步实现灵活行走、抓 取物体、按颜色分拣等动作，2023 年 12 月推出 Optimus Gen2，功能不断迭代，已具备 浇花、抓球、蒙眼步行等能力，现已升级至第三代，手部具备 22 个自由度。2024 年 5 月底至年底，股价已上涨 127%，期间市值最高突破 1.5 万亿美元，创历史新高。 展望未来，2025 年起，公司新车（新款 Model Y、semi、低价车等）、智驾（功能持续迭 代、应用区域及政策有机会放宽）、机器人（产品迭代及量产临近）三重共振，发展预计 进入新阶段。

2. 特斯拉引领智驾发展，端到端+大模型加速出行革命

2.1 特斯拉引领智驾行业发展

2.1.1 复盘智驾行业发展，特斯拉起引领作用

回顾智驾发展历程，可分为三个阶段：第一阶段（2007-2016 年）由 Mobileye 主导，采 用纯视觉的黑盒方案，得益于方案成熟且成本低，快速推广，主导 L1、L2 级智驾市场， 但仍存在产品迭代周期长、算力有限、OEM 无自主权等问题；第二阶段（2017-2022 年） 由特斯拉引领 E/E 架构升级，从软硬件解耦、算力提升、通信效率提升等多个维度大幅 提升智能化上限，但该阶段算法仍为 rule based，无法解决 corner case；第三阶段（2023 年以来）特斯拉推出端到端大模型，实现场景泛化及降本，多家车企纷纷跟随。

第一阶段（2007-2016 年）：Mobileye 的纯视觉方案引领智驾 L0-L2 级。L2 级及以下（自 适应巡航、车道保持、制动刹车等功能）的自动驾驶市场主要由以色列 ADAS 芯片厂商 Mobileye 主导，巅峰时期 Mobileye 曾占据辅助驾驶市场 90%的份额。公司基于视觉感知算 法，利用摄像头和传感器组合来提供辅助驾驶功能，主要售卖“EyeQ 芯片+感知算法”打包 的黑盒方案，其软硬件耦合方案成本较低，对汽车架构变动有限，车企可短时间迅速部署上 车，备受市场青睐，其客户包含特斯拉、奥迪、宝马、蔚来等全球大型车企。公司 EyeQ 芯 片出货量屡创新高，2015-2021 年 Mobileye 的 ADAS 收入 CAGR 为 34%，是增长最强劲的 ADAS 供应商。但其仍存在局限性，黑盒方案使得车企无法掌握自主权；软硬件耦合使得产 品迭代周期长，无法适应市场快速变化；芯片算力相对有限。

第二阶段（2017-2022 年）：特斯拉引领整车 E/E 架构升级，确定行业算法层面技术 路线： E/E 架构从分布式到集中式，大幅提升智能化上限。汽车的电子电气架构决定智能化上 限，而此前分布式架构与 ECU 存在局限性，如 ECU 与线束数量提升成本和车重、无法满 足高算力需求、软硬件耦合掣肘车企且不便于 OTA 升级，因此更加集成化、智能化的域 集中式应运而生。特斯拉则是汽车 E/E 架构升级的引领者，2017 年量产上市的 Model3 便步入了域集中式 E/E 架构，全车“中央计算模块+3 个车身域控制器”。域集中式架构 大幅提升智能化上限：1）智能化升级边际成本降低：域控制器取代大量的 ECU，便于智 能化功能升级，显著降低线束成本；2）OTA 升级难度降低：软硬件解耦，便于 OTA 升 级，实现“软件定义汽车”；3）算力提升：算力向中央集中，统一处理数据，减少算力 冗余，可满足高阶智驾对于算力的高要求；4）通信效率提升：与传统 CAN 总线相比， 以太网有更高的带宽和交换网络，具备更强的通信能力。

特斯拉引领行业算法层面技术路线，车企纷纷跟随： 2021 年 特 斯 拉 推 出 BEV+Transformer（鸟瞰地图），BEV 是一种全新的 3D 坐标系，而 Transformer 则是一 种深度学习神经网络模型，Transformer 算法可以将鸟瞰图在 2D&3D 之间灵活转换，再 导入时间信息，形成基于时序融合的 4D 空间信息，从而使感知结果更加连续、稳定，并 可以解决传统方案的短板问题，例如：记住被汽车遮挡的行人。2022 年推出 Occupancy Network（（占用网络），有别于感知 2D-3D 转换，占用网络将世界划分为多个大小一致的 立方体，快速识别每个立方体是否被占用继而判断车辆是否要躲避。国内车企紧随特斯 拉智驾思路，小鹏、理想、蔚来等车企以及毫末智行、百度 Apollo、商汤、地平线等 Tier 1 纷纷跟进，提出自己的 BEV+Transformer 方案。

第三阶段（2023 年以来）：特斯拉推出基于端到端大模型的纯视觉方案，实现场景泛化： 2023 年底特斯拉推出端到端大模型。主流自动驾驶系统按照感知、规划、控制三个模块 划分，而特斯拉的端到端大模型将三大模块合为一体，形成大的神经网络，输入传感器 数据后，直接输出转向、制动和加速信号。端到端大模型相较于此前分模块方案的核心 优势在于：1）场景泛化：Rule based 是算法驱动、仍存在长尾问题，但大模型是数据驱 动，通过长尾场景下的训练数据更新模型参数，解决 corner case；2）降低成本：纯视 觉下，外围硬件主要依赖摄像头，激光雷达等传感器逐渐减少，降低硬件成本。国内主 流车企小鹏、理想、蔚来、零跑、小米、比亚迪等均跟随端到端大模型路线。

2.1.2 类比电动化，特斯拉或带动智驾渗透率快速提升

特斯拉将带动智驾迎来“chatgpt”时刻，L3 及以上渗透率有望迅速提升： 以电动化进程为例，特斯拉兼具产品力与性价比的 Model3 与 ModelY 的上市及其国产化 带动全球电动化浪潮开启，2021-2024，电动车在全球/中国的渗透率分别从 8%/14%到 20%/41%，销量复合增速分别为 40%/54%。 同样的角度来展望智能化历程，特斯拉可实现场景泛化及降本大模型视觉方案具备类似 电动化中“产品力与性价比”的属性，2024 年采用端到端大模型的 FSDV12.3 在美推送；2025 年，特斯拉希望 FSD 能在美国以外市场得到应用许可，扩大消费者使用范围；2026 年 Robotaxi 计划量产。节奏上，我们判断 2024 年为 L3 落地元年，2025 年逐步起量， 2026 年 L3 及以上智驾进入发展快车道，考虑法规层面尚有限制，相较于电动化，智能 化渗透率增长斜率相对更缓。基于弗若斯特沙利文预测，2024-2026 年全球 L4-L5 级渗 透率分别为 0.1%/0.4%/0.9%，2027 年有望提至 2.3%。

2.2 特斯拉智能化进展领先，大模型技术是核心竞争力

2.2.1 复盘特斯拉智能化历程：4 代硬件平台+12 代软件算法

特斯拉的智能驾驶系统推进大致分为四大阶段： 1）2016 年之前：发布 HW1.0，采用 Mobileye 打包软硬件全套方案的“黑盒模式”。 2）2016-2017：发布 HW2.0，切换为英伟达，允许自行开发软件系统。 3）2018-2020：FSD 正式开始软硬件全栈自研，推出 HydraNet 感知架构，自研芯片 算力高于同期市面上的其他芯片，停止使用成本较高的毫米波雷达，凭借强算法+高算 力达到毫米波雷达同样的感知效果。 4）2021 年至今：各方面迅速发展。算法方面，2021 年推出 BEV+Transformer（鸟瞰 地图），2022 年推出 Occupancy Network（占用网络），2024 年推出 FSD 正式版；硬件 方面，23Q4 发布 HW4.0；基础设施方面，超算 Dojo 已于 2023 年 7 月投入使用，可以 在无人监管的情况下对大量视频数据进行标注和训练，不断强化特斯拉自动驾驶水平。

从硬件迭代来看，摄像头依赖度提升&其他传感器减配、芯片自研且算力大幅提升领先 行业。HW1.0 主要采用 Mobileye 黑盒方案，2016 年由于事故原因与 Mobileye 终止合作 转向英伟达，算力由 0.256tops 提升至 21tops，摄像头数量增至 8 个；2016 年特斯拉开 始自研芯片，2019 年发布的 HW3.0 搭载双 FSD1.0 芯片，算力提升至 144tops，领先英 伟达；2024Q1，HW4.0 落地，算力大幅提升至 720tops，摄像头数量为 7 个，其画质、 分辨率、视野范围均有提升，减掉超声波雷达；下一代硬件平台 AI5 预计 2025H2 推出， 算力将达到 HW4.0 的 10 倍，或搭载 Robotaxi、人形机器人 Optimus 以及未来支持 L4、 L5 的特斯拉车型。

特斯拉算法迭代思路：图像升维、数据标注自动化、规则驱动转为数据驱动。2016 年特 斯拉开始自研算法，2016-2018 年使用常规骨干网结构，2D 检测器特征提取，数据采用 人工标注，算法相对原始传统；2018-2019 年，引入 Hydranet，实现 Multi-Task learning， 提高效率；2020 年，引入 BEV+Transformer，将图像空间检测目标“Transform”成向量空间，主张去掉雷达，使用纯视觉方案，同时实现自动标注，该阶段主要提高精度； 2021 年，引入 Lanes network，增加了时空序列与时序信息融合等能力，FSD V9、V10 落地；2022 年，引入占用网络，由 2D 图像升维至 3D 立体空间，FSD Beta V10.11 落 地；2024 年，基于端到端大模型的 FSDV12 上车，消除手动规则和代码，运行模型在未 知场景中更好泛化。

2.2.2 硬件&软件算法奠定智驾能力，工程化落地能力强巩固竞争优势

特斯拉智驾模式流畅丝滑、更类人。FSD 启用场景不设限、FSD 功能全驾驶过程可闭环、 驾驶区域全覆盖、行驶过程基本无断点，使用流畅、体验更类人。 特斯拉智驾领先的核心竞争力在于技术——硬件、软件算法两个维度，均具有极高的技 术壁垒与不可复制性：基于 Transformer 算法的端到端 AI 大模型是核心，高算力芯片及 Dojo 超算中心作为硬件端予以支持辅助。 软件算法层面，Transformer 算法是大模型的底座，其具备可处理长距离依赖关系、计算 效率高、适应性强等优势，因此取代 CNN（（积积神经网络）和 RNN（（环环神经网络）成 为 NLP（自然语言处理）中的特征提取器。特斯拉及比亚迪、长城、“蔚小理”、塞力斯 等国内主流车企均已采用 Transformer 架构。2022 年底，特斯拉 Autopilot 部门的一位 工程师提议，要借鉴 ChatGPT，让神经网络通过学习人类驾驶员的训练素材，来实现路 径规划，该方案意味着放弃 rule-based，全面转向神经网络，让机器像人一样学习。是 AI 赋能的端到端大模型通过解决长尾问题实现了场景泛化与降本，使 L3 及以上级别智 驾的落地成为可能。

大模型的技术壁垒，体现在模型编写、算力支持、海量数据需求等方面。端到端 AI 大模 型要靠代码实现，模型编写本身难度极高，对研发人员要求高；作为数据驱动的新型自 动驾驶方案，数据采集和标注的体量一定要达到相当的规模才能实施，需要海量的高质 量数据喂养和极高的算力支持。截至 2024 年 12 月，特斯拉 FSD 累计行驶里程突破 25 亿英里（40 亿公里），其中 FSDV12 2024Q1 上线后，累计行驶里程已超 15 亿英里（24 亿公里），相较其他车企智驾行驶里程显著领先，2024 年第四季度，使用 Autopilot 技术 的特斯拉车辆事故间行驶里程 594 万英里，创下第四季度最佳纪录，而美国平均水平为 70 万英里。目前，特斯拉 FSD 部分区域获得许可，后边将进一步扩大地域范围。

硬件层面，特斯拉云端超算平台为大模型提供高算力支持，边缘端 FSD 芯片算力行业领 先： 云端来看，特斯拉算力及资金投入均远高于其他车企。2024 年特斯拉投资约 100 亿美 元，用于训练和推理结合的人工智能，该投资水平远超其他车企。据特斯拉财报，2024Q4 特斯拉在德州工厂完成了约 5 万块 H100 训练集群 Cortex 的部署。特斯拉目前拥有算力 为 100EFLOPS，国内车企现有的算力都在 10 EFLOPS 以下，有些甚至低于 1EFLOPS， 1EFLOPS 是完成端到端智能驾驶的研发和训练的起步算力。 Dojo 超算中心采用自研芯片，预计 24 年底实现 8000 块 H100 等效算力。除了英伟 达 GPU，德州超算集群中还配备了特斯拉 AI4、AI5、Dojo 系统，24 年底 AI4 计算机约 4 万个（与英伟达芯片比为 1：2）。Dojo 超级计算机，搭载自研 AI 芯片 D1，该计算机 于 2023 年 7 月投入生产；到 2024 年 10 月，Dojo1 总算力规模将达到 100Exa-Flops， 到 24 年底上线算力等效 8000 块英伟达 H100。Dojo 有望成为特斯拉的 AI 基础设施， 为特斯拉的自动驾驶、人形机器人、X、SpaceX 等领域提供全方位支持。

边缘端来看，特斯拉自研 FSD 芯片性能行业领先、算力持续提升。2019 年起采用自研 芯片，HW3.0 搭载双 FSD1.0 芯片，使用三星 14nm 工艺，面积仅 260 平方毫米，可实 现 144Tops 算力，而英伟达 Xavier 使用台积电 12nm 工艺，面积 350 平方毫米，算力 仅 30TOPS，特斯拉自研芯片性能行业领先。目前，HW4.0 平台搭载双 FSD2.0 芯片，算 力达 720Tops，单颗芯片算力 360Tops，高于英伟达 Orin-x（254Tops）；AI5 硬件平台 下，算力 10 倍于 HW4.0，预计芯片算力将有大幅提升。

除软件算法及硬件外，特斯拉工程化落地能力强。在后续技术路线、算法等逐步趋同的 情况下，考验的将是车企工程化落地能力，包括功能安全设计、人机交互设计，以及算 法如何解决漏检误检、控制顿挫，如何避免规划失败、决策错误等。特斯拉工程化落地 能力强，各场景下表现持续优化，其中安全转弯、交叉路口、停靠校车等场景下驾驶流 畅度提升显著。

2.2.3 特斯拉智能化进展领先，Robotaxi、FSD 值得期待

特斯拉 FSD 有望逐步扩展到世界其他地区，相较国内车企布局领先。特斯拉的自动驾驶 产品主要有三个类别：AP（（自动辅助驾驶）、EAP（（增强辅助驾驶）、FSD（（全自动驾驶）。 其中，AP 是自动辅助驾驶，是特斯拉的免费标配；EAP 为增强辅助驾驶，在 AP 基础上， 增加了智能机召唤，自动泊车、高速 NOA 等功能，目前在中国地区售价为 3.2 万元；而 FSD 主要功能包括导航辅助驾驶（（NOA）、自动变道、自动泊车、智能召唤、交通信号识 别、（基于导航路线的）城市道路自动转向等，目前美国全域可实现，25 年有望拓展至 全球更大范围应用。国内车企蔚小理、小米及搭载华为 ADS 系统的车企均已实现全国高 速 NOA，城市 NOA 落地速度有差异，小鹏、华为、理想已实现全国全量推送城市 NOA， 其他车企城市 NOA 进度相对较缓。此外，特斯拉 Robotaxi 有望 2026 年实现量产，预计 2025 年在德州和加州向公众提供广泛服务。

2.3 Robotaxi：FSD 技术赋能，盈利弹性显著

2.3.1 Cybercab 亮相发布会，拥有 FSD 技术赋能

特斯拉 Robotaxi 酝酿 8 年，10 月 11 日重磅发布：特斯拉要打造 Robotaxi 的想法始 于 2016 年——「你只需点击特斯拉手机 App 上的一个按钮，就可以将你的汽车添加到 特斯拉共享车队中，让它在你工作或度假时为你创造收入」。2024 年 10 月 11 日，特斯 拉推出无人驾驶 Robotaxi-Cybercab 和无人驾驶 Model Y。 Cybercab 或极具性价比，预计 2026 年规模化生产。Cybercab 不配备方向盘和踏板， 将引入感应充电，完全依赖特斯拉的全自动驾驶（FSD）软件；预计成本低于 3 万美元， 出行成本每英里 0.2 美元，考虑税费等因素，每英里可达 0.3-0.4 美元，低于现在的出租 车运营成本，普遍为每英里 1 美元。将在 2025 年于德克萨斯州和加利福尼亚州启动无 人监督的完全自动驾驶（FSD）功能，预计 2026 年投入生产，年产 200 万辆，远期目标 400 万辆。

特斯拉 Robotaxi 的技术核心在于不断进化的 FSD 系统。软件层面，采用基于视觉的架 构和端到端神经网络，不断通过车队学习和大数据分析来提升其软件的精度和可靠性。 硬件层面，采用 HW4.0 硬件平台，包含多个摄像头、雷达、超声波传感器以及自研的 AI 芯片，能够实时感知周围环境。 特斯拉 Robotaxi 的商业模式为自运营模式，具备数据闭环优势。可以理解为 Airbnb 和 Uber 的结合，特斯拉将拥有一定数量的汽车，并运营这个车队，一些汽车则为用户所有，用户可以决定加入或退出车队，通过软件更新实现完全自动驾驶，从而在全球范围内推 广。该模式下可实现数据闭环，通过大规模车队数据和用户反馈，持续改进自动驾驶算 法，提高系统的智能化水平，且自有硬件架构与数据匹配度高。 重磅产品 Robovan 同步亮相，运输成本有望将至 5-10 美分/公里。Robovan（（无人驾 驶货运车），展现了特斯拉对于未来公共交通的革命性构想。在外形上，Robovan 虽然类 似于传统的厢式货车，但特斯拉对其的定位却是一款无人驾驶多功能车。Robovan 是一 辆比 Model Y 更大的车，不仅一次能够容纳 20 人，它还具备一定的货运能力，未来可能 在商业运输和共享出行领域发挥重要作用。马斯克称，预期将把运输成本降到 5-10 美分 /英里（约合人民币 0.2 元-0.4 元/公里）。

2.3.2 空间：2026 年大规模商业化可期，Robotaxi 需求可观

考虑成本、技术进步、政策支持，我们预计 2026 年 Robotaxi 实现大规模商业化：1） 综合成本：当前 Robotaxi 综合成本高于网约车、出租车，主要由于昂贵的硬件、软件、 安全员、安全冗余等，激光雷达占硬件成本超 50%，受益于半固态或固态激光雷达技术 及规模效应，激光雷达成本有望持续下降。根据弗若斯特沙利文预测，2026 年 Robotaxi 每公里成本与有人驾驶网约车/出租车打平，约 2 元/公里，成本构成来看，营运开支、 固定费用较 2023 年有望下降 1~1.5 元/公里，2030 年有望降至 1 元/公司，相较于同期 有人驾驶的出租车 2.4 元/公里，节省约 58%。主要靠硬件降本及规模效应摊薄成本费 用。在北上广深一线城市中，单一城市 Robotaxi 投放量达到 1000 台，可以达到盈亏 平衡点。2）技术进步：自动驾驶技术层面仍存在提升空间，技术进步后可提高运营效率， 加快商业化进程。3）政府支持：法规制定、权责划分等方面仍需完善，后续相关优惠政 策的出台、运营示范区的创建等将更有利于 Robotaxi 广泛使用。综上，我们预计 2026 年 Robotaix 有望大规模商业化。

Robotaxi 远期空间广阔，2030 年有望达近万亿级市场规模。据弗若斯特沙利文预测， 按交易额计，预计 Robotaxi 全球市场总规模将于 2030 年达到人民币 8349 亿元，2024- 2030 年 CAGR 为 239%，2030-2035 年 CAGR 为 31%；国内市场 2030 年市场规模有望 达 4888 亿元，2024-2030 年 CAGR 为 248%，2030-2035 年 CAGR 为 27%。

2.3.3 盈利：Tesla Robotaxi 盈利弹性显著，潜在单车毛利 3 万美元

Robotaxi 盈利弹性显著，预计潜在单车盈利约 3 万美元。我们对特斯拉单车盈利进行 测算：从 1 年内的行驶里程来看，使用 98 辆自动驾驶汽车进行测试的 Waymo 以约 202 万公里位居首位，折合单车年均行驶里程约 2 万公里（1.3 万英里），假设载客率 80%。 假设特斯拉成熟期年均行驶里程 9 万英里，载客率 85%；据盖世汽车，Waymo 无人驾 驶出租车服务的价格约 2.3 美元左右每英里，考虑特斯拉 Robotaxi 定位或更具性价比， 预计单英里 0.5 美元，因此年均收入约 4.1 万美元。成熟期，特斯拉单车成本低于 3 万美元，我们假设为 2.9 万美金，折旧/能源/保险/维护成本分别为 0.26/0.41/0.2/0.03 万 美元。综上，我们预计特斯拉 Robotaxi 单车毛利约 3 万美元，若采取 Uber 模式，特 斯拉与车主共享利润。我们按照特斯拉抽取 25%的利润测算，则单辆 Robotaxi 一年 可为特斯拉贡献 0.8 万美元，24Q2 特斯拉单车毛利约 0.6 万美元，Robotaxi 盈利弹 性显著。

2.4 FSD：渗透率持续提升，贡献收入提升产品力

2.4.1 免费试用+区域拓展将持续提升 FSD 渗透率

2024 年 3 月底 FSD 向北美用户推送，2025 年有望拓宽至全球更大范围。特斯拉的三 个等级智驾产品，由低到高分别为基础版（Basic），增强版（Enhanced，EAP）和 FSD， 其中基础版（免费）和增强版（现已取消）在国内销售的车型已经落地。自 2020 年 10 月 FSD Beta 版本首次内测以来，经过多次升级，已在美国、加拿大等市场上市。其 2024 年 1 月推出的 FSD Beta V12 版本首次用上「端到端神经网络」，24 年 3 月底已向北美用 户推送，但尚未引入国内，国内车主可以在购车时进行付费选装，根据特斯拉规划，FSD 有望 2025 年在全球更大范围应用。

FSD 可一次性购买/月度订阅，价格大幅下探，FSD 使用率显著提升。FSD 收费方式有 两种：1）一次性购买：美国 8000 美元、中国 6.4 万元人民币。2）订阅模式：美国 99 美元/月、中国预计 98 美元。2024 年 4 月，特斯拉美国将 FSD 价格由 12000 美元下调 至 8000 美元、加拿大地区从 1.6 万加元降至 1.1 万加元，降幅超 30%，且月度订阅费 价格同步调整，北美由之前每个月 199 美元降低至 99 美元，价格大幅下探，FSD 搭载 率逐步提升。特斯拉已在北美推出 30 天试用，鼓励人们试用 FSD，将进一步提升 FSD 的渗透率。

2.4.2 法规：全球部分地区法规逐步放开，为 FSD 应用范围拓展奠定基础

美国有望放宽自动驾驶汽车规定，特斯拉核心受益。美国各州自动驾驶法规存在差异， 特斯拉需要逐州推行无人驾驶。美国当选总统特朗普的团队计划将“构建完全自动驾驶 汽车的联邦框架”作为美国运输部的优先事项之一，这将有望有一个全国性的自动驾驶 审批程序，使得特斯拉全自动驾驶更加快速地拓展至美国更大范围，而非目前向逐州获 取审批。 各地区自动驾驶法规逐步完善，FSD 有望拓展至全球更大范围应用。各国加速自动驾驶 相关法规制定，全球已有 17 个国家制定或修订自动驾驶汽车相关的法律法规，典型国家 如德国、日本和美国。国内正逐步完善智能网联汽车法规，明确支持 L3 商业化应用，特 斯拉也已通过国家汽车数据安全要求检测。

2.4.3 影响：软件定义汽车提供新增长来源，提升车型产品力提振销量

软件定义汽车，FSD 付费提供利润增长来源。类比苹果，2016 年开始，软件服务业务成 为苹果的第二大收入来源，仅次于 iPhone，实现硬件失速后仍可通过软件赚钱。特斯拉 提前预埋具有足够感知能力的硬件，后期通过 OTA 对软件能力进行远程管理和升级， FSD V12 推送以来，特斯拉 FSD 搭载率有所提升，推动汽车业务利润率提升，软件服务 FSD 有望成为特斯拉的新增长极。 FSD 功能提升现有车型产品力，有望提振全球市场销量：2024 年 Q3 特斯拉自动驾驶行 车安全超过普通车辆的 10.5 倍，FSD V12.5 支持佩戴太阳镜时进行眼动跟踪、智能召唤 等功能；V13 可实现启动、倒车、泊车等功能，在避免碰撞、遵环交通管制等方面的处 理大幅改进，自动驾驶功能随版本迭代显著提升。特斯拉智能驾驶较海外车企已大幅领 先，国内车企积极布局智能驾驶，我们预计在驾驶体验方面特斯拉仍处于领先水平。自 动驾驶功能的附加将增强特斯拉车型的吸引力，尤其是对追求先进技术和高智能化体验 的用户，有望提振其全球市场销量。

仅考虑当前保有量，当 FSD 渗透率达 50%时，FSD 买断式一次性收入约 124 亿美元， 订阅式贡献年收入近 22 亿美元。根据 Marklines 计算保有量，截至 2024 年底，北美/欧 洲特斯拉保有量分别约 300/140 万辆，国内保有量约 230 万辆。由于 FSD 买断价格过 高，而订阅模式门槛更低、更加灵活，我们判断当前订阅比例将高于买断比例，假设初 期订阅占比 75%，当 FSD 渗透率突破 30%，代表消费者教育基本完成，买断比例预计 逐步提升至接近 50%。在 FSD 渗透率达到 50%时，我们测算 FSD 可为特斯拉贡献一次 性买断收入约 886 亿元（折合 127 亿美元），通过订阅式贡献的每年收入约 156 亿元（折 合 22 亿美元）。

3. 汽车：新产品周期奠定销量基础，技术供应链共筑护城河

3.1 产品：从高端走向大众，新一轮产品周期即将来临

产品从高端走向大众，打造爆款车型。特斯拉在售车型价格带覆盖 20-70 万元人民币。 第一款车 Roadster 成本、定价百万级别，属于小众车型；后续推出的 Model S/X 定位中 大型豪华车市场，客户群体仍较为有限；2017 年后推出的 Model 3/Y 为面向大众市场的 中型轿车/SUV，凭借高性价比、高性能，大获成功，成为爆款车型。

新一轮产品周期即将来临，产品品类逐步拓宽。即将上市的新车型覆盖 20 万元到百万 级别的价格，类型包括轿车、跑车、重卡、SUV、大型车等，丰富产品矩阵。节奏来看， 25 年 1 月上市 Model Y 新款，新车大灯、内饰、电池将有所改变，国内或将推出 6 座/7 座版本；低于 3 万美元的经济车型计划于 25H1 上市；25 年底重卡 Semi 预计面市，2026 年开始量产；Roadster 量产延期。此外，特斯拉正开发一款全新的更大车型，用于满足 家庭大空间需求。同时，特斯拉开发无人驾驶出租车，预计 2026 年实现量产，多款新车 型及无人驾驶出租车将为汽车业务带来持续性增长。

3.2 全球化：突破产能瓶颈，扩大需求范围

超级工厂全球布局，突破产能瓶颈。初期特斯拉仅在福利蒙特工厂生产电动车，随着 Model3 的推出，产能瓶颈凸显，其第二大电动车超级工厂落座于上海，2019 年底投产， 平均每 45 秒下线一台车，大幅提高产能上限，当前年产能超过 95 万辆，成为全球产能 最高的特斯拉超级工厂，2022 年首座欧洲工厂-柏林超级工厂投产，年产能超 37.5 万辆， 同年投产德州超级工厂。通过全球化布局，特斯拉已实现北美、中国、欧洲三大区域的 生产本土化，缩短产品运输距离，降低运输成本，同时提高交付速度，解决此前的产能 问题。

中美欧为特斯拉三大主要销售市场，政策刺激下特斯拉受益：根据车主之家及 Marklines 数 据 ， 2024 年 特 斯 拉 三 大 主 要 市 场 中 国 / 美 国 / 欧 洲 特 斯 拉 销 量 占 比 分 别 为 38%/35%/20%，其中国内市场销售占比同比提升 3.7pct，美国、欧洲市场销售占比均 有所下降，中国市场为特斯拉销量贡献主力军。 国内：国产 Model3/Y 均被纳入《新能源汽车推广应用推荐车型目录》，均可享受国家补 贴及税收优惠政策；2022 年对 30 万元的 2.0 升及以下排量乘用车，减半征收车辆购置 税，2024-2027 年实行“两征两减半”，特斯拉的车型均符合购置税减免要求，各地区还 为新能源汽车提供了一系列的优惠政策。2021-2023，特斯拉在国内销售从 31 万辆增长 至超过 60 万辆，接近翻倍增长。2024 年，特斯拉在国内激烈的竞争环境下，销量同比 增长 9%。 美国：在美国电动车扶持政策下，2021 年美国电动车销量高增；2022 年美国推出《通 胀削减法案》，每辆特斯拉可享受最多 7500 美元的电动汽车消费税收抵免，2021-2022 年特斯拉销量分别为 35/52 万辆，同比增长 71%/48%，2023 年起美国电动车市场整体 增速放缓。 欧洲：欧洲多个国家，如德国、法国和荷兰，为电动车提供高额补贴，鼓励消费者购买。 随着欧盟加强对碳排放的管控，特斯拉将在未来几年继续受益于政策支持。2021-2024 年特斯拉欧洲市场销量分别为 17/23/37/34 万辆，同比增长 71%/38%/62%/-10%，销 量下滑因素包括欧洲电动车市场竞争愈发激烈、特斯拉产品阵容老化等。

3.3 从第一性原理出发，技术构建底层壁垒

从第一性原理出发去考虑特斯拉发展的底层逻辑。第一性原理——把一切都归结于事物 的基本本质，并由此开始推理，而不是采用类比推理。第一性原理在特斯拉上的应用包 括原料级透视——自研电池技术、一体化压铸、E/E 架构升级、电驱技术迭代、端到端大 模型等，均从源头根本性解决问题，做出创造性的改变，引领行业变革。基于第一性原 理的持续的技术革新是特斯拉发展的源动力。

基于端到端的智驾：提振产品力，保障特斯拉在智能化竞争中的绝对优势。特斯拉创新 性地提出纯视觉、端到端等技术路径，以摄像头代替人眼，运用基于高质量数据的自我 迭代学习取代超 30 万行的代码，从 rule based 转为 data based，大幅降低硬件成本， 解决 corner case，实现场景泛化。其算法路线的选择体现了第一性原理在智驾领域的应 用，像人眼一样感知、像大脑一样决策。特斯拉 FSD 功能可应用于现有所有车型上，其 技术能力行业领先，国内车企属于跟随状态，强大的 FSD 有望保障特斯拉在下一波智能 化竞争中的绝对优势，包括即将推出的新车型、Robotaxi 等。 4680 电池：极具成本优势，已实现规模化量产。2020 年电池日正式推出 4680 电池， 技术创新在于大电芯、全极耳、干电极工艺。目标单体容量提高 5 倍、功率提升 6 倍、 续航里程增加 16%，每 KWh 电芯成本下降 14%，考虑激励措施及关税后单 wh 成本最 低，但不完全依赖内部生产。当前进度来看，德州工厂已实现 4680 电池规模化量产，24 年 9 月下线第 1 亿颗 4680 电池，3 个月实现产量翻倍，据 24Q4 财报，已达到支持每周 生产超过 2500 辆 Cybertruck 的水平；内华达工厂正进行扩建，规划产能 100gwh。

一体化压铸：提高车身集成化程度，实现效率提升与成本降低。2019 年特斯拉提出“一 体化压铸”概念并布局专利，2020 年实现量产，首次在 Model Y 上应用，该技术取代传 统的“冲压+焊接”工艺，利用超大吨位压铸机一次压铸成形。根据特斯拉数据显示，可 减少 370 个零部件，整车减重 10%，成本降低 40%。一体化压铸本质是车身集成化程 度的提高，进而带来生产效率提升、生产成本降低。蔚来、高合、小鹏、沃尔沃、丰田、 极氪等多家车企跟随采用该技术。目前特斯拉 Model Y 与 Cybertruck 均采用前机舱+后 车身地板的一体化方案（三段式），下一代一体式压铸技术——Unboxed 方案停止。

电驱技术迭代：特斯拉的电驱系统历经四次技术迭代，不断提升电驱动技术的性能、效 率、成本和可靠性：1）第一代电驱系统（Roadster）：得到 AC Propulsion 授权使用异 步感应电机作为驱动电机，控制器应用 IGBT 单管并联技术，瞬时扭矩非常高，允许车 辆快速加速，最早开发且交付量少。2）第二代电驱动系统（Model S 和 Model X）： 控制器改为立体构造，类似叠层三明治结构，异步电机和控制器左右对称布置。3）第三 代电驱动系统（Model 3 和 Model Y）：首次搭载了永磁同步电机，控制器中应用了碳 化硅功率器件，并改变了控制器的结构设计，整体更加紧凑。4）第四代电驱动系统 （Cybertruck）：优化了输出三相电气连接的保护，增加了红外温度传感器；控制器上 以前用螺丝固定的接插件位置，现在改用了搅拌焊接的一体成型工艺，进一步降低了成 本；电机油滤外壳整体铸造，滤芯内置，不再可更换。Cybertruck 分为三个版本电驱动方案。包括单电机后驱，双电机四驱以及三电机四驱。双电机四驱中，前桥采用的是交 流异步电机，后桥采用永磁同步。三电机版本中后驱则采用了两台交流异步电机，前桥 采用的是永磁同步。

综上，特斯拉持续进行从电池技术、汽车架构、软件算法等多个维度的技术迭代，智驾 技术、制造端工艺构建底层竞争壁垒。

3.4 供应链管理能力强，实现高质量与低成本的平衡

特斯拉具备强大的供应链管理能力：1）SIE（（供应商工业化工程师）赋能供应链：打造 全球数字化供应链。2）产业链布局：核心部件制造内部化，成熟部件外采于优质供应商。 SIE 赋能供应链：结合机器学习等大数据处理方法管理供应链。特斯拉供应链管理不仅 局限于保障供应链稳健供给，还要提升供应链能级，创新赋能供应链。1）优化产品设计： 各生产基地的后台数据实时传递到海外总部并受总部大数据信息库监督，数据用于指导 新产品研发，特斯拉 SIE 部门不断去优化产品设计，并且保证新设计是能使用现有技术 来制造。2）与供应商数据共享：SIE 应用数字化管理，定制网站和数据库对接，结合机 器学习等大数据处理方法做到万物互通，提高供应商产品与企业流水线之间的产品匹配 度，减少产品次品率，降低生产成本，提高生产效率。3）库存管理：使用大数据来优化 其库存管理，通过分析其车辆的数据，特斯拉可以确定哪些零件需求量很大，并相应地 调整其库存。 产业链布局：关键部件制造内部化，外部供应链精选优质供应商，保障高质量、低成本。 特斯拉持续推进关键零部件制造内部化，包括电池、芯片、电机、充电桩等，如 Dojo 超 算中心自研 D1 芯片代替英伟达高价芯片。外部供应链中，特斯拉全球范围精选优质供 应商，包括博世电子、宁德时代、拓普集团等全球领先的汽车零部件/动力系统供应商， 保障质量稳定，且国产供应链充分发挥成本优势，零部件厂商价格年降，整车制造成本 下降。

强供应链管理降低单车成本，对冲价格影响。2019 年起 Model3 逐渐上量，产品结构发 生变化，ASP 呈下降趋势，但 2019 年底上海超级工厂投产大幅提效降本，95%零部件 本土化供应，带动单车成本持续下降，汽车毛利率呈提升趋势，2019Q1 毛利率 17%， 2022Q1 毛利率高达 30%。22 年受上海工厂停产影响，单车成本有所提升。23 年起特 斯拉降价促销，毛利率呈下降趋势。24Q3 毛利率 16%，环增 3pct，得益于成本控制， 单车成本创新低仅 3.51 万美元，得益于原材料成本、运费、关税和其他一次性费用降低 以及公司降本增效举措的推行。

4. 储能：第二增长引擎，增速超汽车业务

特斯拉储能业务布局早，市占率行业领先。2015 年 4 月，特斯拉推出第一代储能产品家 用产品 Powerwall 和工商储产品 Powerpack，能够储存太阳能板产生的电力，用于夜间 或停电时供电。2019 年，特斯拉推出了公用事业级储能产品 Megapack，其是目前市场 上容量最大的储能系统之一，每个单元最大储存 3MWH，足以满足 3600 户家庭 1 小时 的用电需求。根据 Wood Mackenzie 的数据，从全球看，特斯拉占据储能行业 14%的市 场份额，次于阳光电源（16%份额），与 Fluence（（14%份额）并列第二。其中，特斯拉 在北美市场份额 25%，排名第一。

上海储能超级工厂投产在即，Megapack 总产能规划 80gwh。目前 Megapack 的主产 地在美国内华达州的拉斯洛普（Lathrop）超级储能工厂，年产能 40gwh。此外，上海储 能工厂 Megapack 规划产能 40gwh，25 年初已投产，Megapack 总产能规划达 80gwh。 近年来特斯拉储能装机快速增长，2023 年装机量 14.7gwh，同比增长 125%，2024 储 能装机 31.4gwh，同增 114%，其中 Q4 实现储能电池装机 11.0gwh，同比高增 244%， 环增 59%。

储能市场快速发展，特斯拉签下史上最大储能订单，长期增长确定性强。根据彭博社预 测，2024 年全球储能新增容量将首次超过 100 吉瓦时，到 2030 年全球储能市场将以 21%的年增长率增长，达到 137GW/442GWh。届时，全球储能电池的市场需求将达到 1000GWh，市场规模高达 1.2 万亿美元。储能市场空间广阔奠定特斯拉储能业务高增基础。同时，特斯拉和 Intersect Power 达成合作协议，为 Intersect Power 提供 15.3GWh 的 Megapack 电池储能系统，以支持其到 2030 年的太阳能+储能项目组合，订单金额超 30 亿美元，刷新特斯拉储能单笔合同记录。

储能系统价格下降，成本快速下降，盈利逐步提升。据北极星储能网统计，2023 年 6 月， 中国 2h 百兆瓦级别储能电站 EPC 开标价格约 1.5 元/Wh 左右，近期国内的储能 EPC 报 价约 1.2 元/Wh，较去年下降约 20%；而特斯拉当前 100 套以上 2h 储能系统 Megapack 的售价约人民币 1.80 元/Wh，较去年同期的 3.71 元/Wh 下降了 51.4%；当前每套 4h 版 本的储能系统 Megapack 售价约人民币 1.81 元/Wh，较去年同期下降超 60%。得益于大 型储能系统 Megapack 成本快速下降，储能业务的盈利能力持续提升，2024 年储能毛利 率 26%，远超 18%的汽车业务和公司综合毛利率。

5. 人形机器人：押注万亿级赛道，打开后续成长空间

特斯拉机器人进展迅速，计划 2026 年规模量产并对外出售。2021 年 8 月的 AI Day， 特斯拉首次展示人形机器人概念，2023 年 2 月，启动了首个人形机器人项目，即大黄蜂 Bumblebee。2022 年 9 月，在 AI Day 上正式亮相，2022 年 10 月，擎天柱第一代登场。 2023 年 12 月，擎天柱第二代震撼亮相。目前第二代 Optimus 已在工厂中工作处理电池 相关任务。特斯拉第三代灵巧手的单手自由度（DOF）由第二代的 11 个提升至 22 个。 计划 2026 年规模量产并对外出售，总产能规划庞大。根据特斯拉量产计划，预计 2025 年底生产数千个机器人用于特斯拉工厂，2026 年规模量产并对外出售，初期月产能 1000 台，目标提升至 1w 台，最终扩至 10 万台。长期在每年 100 万台的情况下，生产成本将 低于 2 万美元。

FSD、Dojo 等底层技术基础共同赋能人形机器人。特斯拉人形机器人集成了其在自动驾 驶、电池等方面的先进技术，FSD、神经网络训练、超级计算机等为人形机器人的采集训 练所需要的各种模型参数和提供强大的算力基础设施。 特斯拉 Optimus 迭代升级，灵巧手自由度大幅提升。2022 年 9 月，特斯拉推出人形机 器人原型机 Bumblebee（（大黄蜂），并在同年 10 月发布了第一代 Optimus 产品。经过两 年的迭代，特斯拉在灵巧手的自由度上取得了显著提升。第三代 Optimus 的主要更新包 括将执行器外置在前臂，采用空心杯电机、行星减速器、丝杠及腱绳驱动系统，并加强 了触觉传感器方案。这些改进使得 Optimus 的整体能力得到了大幅增强，其最新一代灵 巧手具备 22 个自由度，手腕和前臂有 3 个自由度，接近人类的灵活度。

机器人产业空间广阔，远期对应空间百万亿美元级别。从机器换人的角度来看，由于人 口老龄化、劳动力人口下降和人力成本上升等问题，人形机器人的应用前景广阔。根据 《人形机器人产业研究报告》预测，2029 年中国人形机器人市场规模将达到 750 亿元， 将占世界总量的 32.7%，比例位居世界第一，到 2035 年有望达到 3000 亿元规模。马斯 克预测最终机器人：人的比例是 1：1 甚至 2：1，未来人形机器人需求量可达 100 亿台 甚至以上，远期对应空间百万亿美元级别。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）