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&amp;lt;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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智能驾驶的 ChatGPT 时刻渐行渐近！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。

理解市场 | 特斯拉 FSD V12 大规模推送意味着什么？