<p><strong>特斯拉</strong>(TSLA 7.21%) 的股票在最近幾周反彈，因為投資者重新關注該公司在人工智能（AI）方面的雄心，以及其核心電動車（EV）業務。這家電動車製造商和能源公司正在推動商業化一個名為 Robotaxi 的自動駕駛叫車網絡，稱其將依賴於已經在其汽車中使用的相同視覺系統。</p>
<p>在這種背景下，股票的反彈重新引發了爭論：沒有 LIDAR（光探測與測距），一種使用激光測量距離並創建周圍環境 3D 地圖的傳感器系統，特斯拉真的能在大規模上實現自動駕駛嗎？</p>
<p>埃隆·馬斯克去年底和今年春天所説的話直接觸及了這個問題的核心。這也解釋了為什麼特斯拉繼續堅持僅依賴視覺的方法，儘管其他公司仍在追求更多傳感器的組合。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzM0NDQvdGVzbGEtc3RvY2stc2VsZi1kcml2aW5nLmpwZyZ3PTcwMA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="393" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzM0NDQvdGVzbGEtc3RvY2stc2VsZi1kcml2aW5nLmpwZyZ3PTcwMA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>投資論點依賴於自動駕駛</h2>
<p>投資者首先應關注當前的業務。在 2025 年第二季度，特斯拉的營業收入同比下降 42%，約為 9 億美元，營業利潤率為 4.1%，因為定價壓力和產品組合影響了汽車盈利能力。特斯拉在該季度生產了超過 41 萬輛汽車，交付了超過 38.4 萬輛汽車，而能源存儲部署達到了 9.6 吉瓦時（GWh）——這是一個新興但重要的領域，正在擴大。</p>
<p>第一季度的情況也顯示出核心汽車業務的短期壓力，收入同比下降，管理層強調成本控制和軟件進展作為補償。與此同時，股票從夏季低點反彈，最近交易價格約為 395 美元，使特斯拉的市值約為 1.3 萬億美元，因為投資者再次對自動駕駛和人工智能（AI）賦予了重要的期權價值。</p>
<p>這些基本面很重要，因為它們框定了為什麼自動駕駛在長期故事中如此核心。如果特斯拉能夠在龐大的車隊上疊加更高利潤率的軟件收入（全自動駕駛訂閲、叫車提成），那麼其盈利特徵將與純汽車製造商大相徑庭。</p>
<h2>為什麼特斯拉堅持僅依賴視覺——這對投資者意味着什麼</h2>
<p>在特斯拉 2024 年第四季度的財報電話會議上，首席執行官埃隆·馬斯克用簡單的語言闡述了公司對無 LIDAR 的視覺自動駕駛方法的論點：</p>
<blockquote>
<p>顯然，人類在駕駛時並不是用眼睛發射激光。... [人類] 是用眼睛和神經網絡駕駛的。... 眼睛和大腦的數字等價物是攝像頭和數字神經網絡或 AI。因此，整個道路系統是為被動光學神經網絡設計的。</p>
</blockquote>
<p>他在 2025 年第一季度的電話會議上重申了同樣的觀點：他説，汽車類似於人類——數字神經網絡加攝像頭與生物神經網絡加眼睛——暗示着相同的優缺點。</p>
<p>實際的結論很明確：特斯拉並不打算將 LIDAR 作為廣泛部署的前提條件。純視覺系統簡化了硬件，降低了材料成本，隨着已安裝基礎的擴大而擴展，並且如果有效，通過軟件槓桿擴大利潤——而無需增加 LIDAR 系統的成本。這也與公司訓練模型的方式相一致：通過從其車隊收集數十億英里的真實世界視頻，以改善僅依賴神經網絡的感知和規劃。</p>
<p>當然，純視覺系統必須在邊緣案例中證明其足夠性——例如惡劣天氣、異常道路幾何形狀和不可預測的人類行為——在這些情況下，LIDAR 和高清地圖的冗餘可能有助於競爭系統。但任何系統都會有弱點。因此，投資者必須希望這些弱點是微不足道的，並且該系統比人類駕駛更安全。</p>
<p>由於監管批准並非保證，即使是有限的駕駛員監控或操作領域限制也可能延緩機器人出租車的推出。而且雖然特斯拉強調軟件，但最近幾個季度顯示，如果定價保持競爭，且軟件（例如，付費全自動駕駛）的採用落後於預期，汽車利潤壓力可能會持續。</p>
<p>對於投資者來説，問題不是 LIDAR 是否在實驗室中 “獲勝”。問題是特斯拉能否在可接受的監管框架下，使用攝像頭和神經網絡實現安全、可擴展的自動駕駛，並在龐大的已安裝基礎上以有意義的速度進行貨幣化。如果可以，長期的盈利能力看起來更像是一個建立在製造之上的軟件和網絡業務。如果不行，這隻成長股的高估值已經隱含了可能難以僅憑汽車業務來支撐的樂觀預期。</p>
<p>因此，馬斯克的評論值得關注，因為它澄清了特斯拉多頭所做的賭注。特斯拉正在追求與人類實際駕駛方式相關的最具資本效率的自動駕駛路徑。如果僅依賴視覺的性能跨越監管和乘客所要求的安全門檻，這種方法可能會轉化為更快的部署和更好的單位經濟學。但這也提高了未來幾個季度軟件進展和真實世界驗證數據的門檻。</p>
<p>在未來的幾個季度中，特斯拉的投資者應密切關注軟件採用率趨勢、能源存儲擴展、營業利潤率以及 Robotaxi 的任何具體里程碑。這裏的回報特徵越來越依賴於軟件和自動駕駛的交付——而不僅僅是銷售更多汽車。</p>

特斯拉

2 倍做空特斯拉 ETF - GraniteShares

2 倍做多特斯拉 ETF - Direxion

2 倍做空特斯拉 ETF - Tradr

XI二南特斯-U

南方兩倍做多特斯拉

南方兩倍做空特斯拉

2 倍做多 TSLA ETF - GraniteShares

<p>特斯拉的股票已經反彈，因為投資者關注其人工智能雄心和自動駕駛出租車網絡 Robotaxi 的計劃。首席執行官埃隆·馬斯克強調了一種僅依賴視覺的自動駕駛方法，認為人類駕駛不需要激光雷達，而是依靠攝像頭和人工智能。儘管最近運營收入和汽車盈利能力有所下降，特斯拉的市值仍約為 1.3 萬億美元，這得益於對自動駕駛和軟件收入潛力的樂觀預期。投資者必須考慮特斯拉是否能夠在沒有激光雷達的情況下實現安全、可擴展的自動駕駛，因為這將對其長期收益和估值產生重大影響</p>

<p><strong>Tesla</strong>(TSLA 7.21%) shares have bounced in recent weeks as investors refocus on the company's artificial intelligence (AI) ambitions alongside its core electric vehicle (EV) business. The EV maker and energy company is pushing to commercialize an autonomous ride-hailing network, dubbed Robotaxi, that it says will lean on the same vision system already shipping in its cars.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>特斯拉</strong>(TSLA 7.21%) 的股票在最近幾周反彈，因為投資者重新關注該公司在人工智能（AI）方面的雄心，以及其核心電動車（EV）業務。這家電動車製造商和能源公司正在推動商業化一個名為 Robotaxi 的自動駕駛叫車網絡，稱其將依賴於已經在其汽車中使用的相同視覺系統。</p>
</div><p>Against that backdrop, the stock's rebound has reopened the debate: Without LIDAR (Light Detection and Ranging), a sensor system that uses lasers to measure distances and create 3D maps of surroundings, can Tesla really make self-driving work at scale?</p>
<div class="lb-trans"><p>在這種背景下，股票的反彈重新引發了爭論：沒有 LIDAR（光探測與測距），一種使用激光測量距離並創建周圍環境 3D 地圖的傳感器系統，特斯拉真的能在大規模上實現自動駕駛嗎？</p>
</div><p>What Elon Musk said late last year and then again this spring goes straight to the heart of that question. It also explains why Tesla continues to double down on a vision-only approach despite others continuing to pursue more sensor-heavy stacks.</p>
<div class="lb-trans"><p>埃隆·馬斯克去年底和今年春天所説的話直接觸及了這個問題的核心。這也解釋了為什麼特斯拉繼續堅持僅依賴視覺的方法，儘管其他公司仍在追求更多傳感器的組合。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzM0NDQvdGVzbGEtc3RvY2stc2VsZi1kcml2aW5nLmpwZyZ3PTcwMA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F833444%2Ftesla-stock-self-driving.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>The investment thesis hinges on autonomy</h2>
<div class="lb-trans"><h2>投資論點依賴於自動駕駛</h2>
</div><p>Investors should first anchor on the business today. In the second quarter of 2025, Tesla's operating income fell 42% year over year to about $0.9 billion, producing a 4.1% operating margin, as pricing pressure and mix weighed on automotive profitability. Tesla produced over 410,000 vehicles and delivered more than 384,000 vehicles in the quarter, while energy storage deployments hit 9.6 gigawatt-hours (GWh) -- a bright spot as the nascent but important segment scales.</p>
<div class="lb-trans"><p>投資者首先應關注當前的業務。在 2025 年第二季度，特斯拉的營業收入同比下降 42%，約為 9 億美元，營業利潤率為 4.1%，因為定價壓力和產品組合影響了汽車盈利能力。特斯拉在該季度生產了超過 41 萬輛汽車，交付了超過 38.4 萬輛汽車，而能源存儲部署達到了 9.6 吉瓦時（GWh）——這是一個新興但重要的領域，正在擴大。</p>
</div><p>The first quarter painted a similar picture of near-term pressure in the core auto business, with revenue down year over year and management emphasizing cost work and software progress as offsets. Shares, meanwhile, have rallied from summer lows and recently traded at around $395, putting Tesla's market capitalization at around the $1.3 trillion mark, as investors again assign significant optionality to autonomy and artificial intelligence (AI).</p>
<div class="lb-trans"><p>第一季度的情況也顯示出核心汽車業務的短期壓力，收入同比下降，管理層強調成本控制和軟件進展作為補償。與此同時，股票從夏季低點反彈，最近交易價格約為 395 美元，使特斯拉的市值約為 1.3 萬億美元，因為投資者再次對自動駕駛和人工智能（AI）賦予了重要的期權價值。</p>
</div><p>Those fundamentals matter because they frame why autonomy is so central to the long-term story. If Tesla can layer higher-margin software revenue (Full Self-Driving subscriptions, ride-hailing take rates) on top of a large fleet, the earnings profile looks very different from that of a pure automaker.</p>
<div class="lb-trans"><p>這些基本面很重要，因為它們框定了為什麼自動駕駛在長期故事中如此核心。如果特斯拉能夠在龐大的車隊上疊加更高利潤率的軟件收入（全自動駕駛訂閲、叫車提成），那麼其盈利特徵將與純汽車製造商大相徑庭。</p>
</div><h2>Why Tesla is staying vision-only -- and what that means for investors</h2>
<div class="lb-trans"><h2>為什麼特斯拉堅持僅依賴視覺——這對投資者意味着什麼</h2>
</div><p>On Tesla's fourth-quarter 2024 earnings call, CEO Elon Musk distilled the company's thesis for a vision approach to autonomy -- without LIDAR -- in plain language:</p>
<div class="lb-trans"><p>在特斯拉 2024 年第四季度的財報電話會議上，首席執行官埃隆·馬斯克用簡單的語言闡述了公司對無 LIDAR 的視覺自動駕駛方法的論點：</p>
</div><blockquote>
<p>Obviously, humans drive without shooting lasers out of their eyes. ... [H] umans drive with eyes and a neural net. ... The digital equivalent of eyes and a brain are cameras and digital neural nets or AI. So, the entire road system was designed for passive optical neural nets.</p>
</blockquote>
<div class="lb-trans"><blockquote>
<p>顯然，人類在駕駛時並不是用眼睛發射激光。... [人類] 是用眼睛和神經網絡駕駛的。... 眼睛和大腦的數字等價物是攝像頭和數字神經網絡或 AI。因此，整個道路系統是為被動光學神經網絡設計的。</p>
</blockquote>
</div><p>He reiterated the same idea on the first-quarter 2025 call: The car, he said, is analogous to a human -- digital neural nets plus cameras versus biological neural nets plus eyes -- implying the same strengths and weaknesses.</p>
<div class="lb-trans"><p>他在 2025 年第一季度的電話會議上重申了同樣的觀點：他説，汽車類似於人類——數字神經網絡加攝像頭與生物神經網絡加眼睛——暗示着相同的優缺點。</p>
</div><p>The practical takeaway is clear: Tesla does not intend to add LIDAR as a prerequisite for wide deployment. A pure vision stack simplifies hardware, lowers bill-of-materials costs, scales with the installed base, and, if it works, expands margins through software leverage -- without the added cost of LIDAR systems. It also aligns with how the company trains its models: by harvesting billions of miles of real-world video from its fleet to improve neural-net-only perception and planning.</p>
<div class="lb-trans"><p>實際的結論很明確：特斯拉並不打算將 LIDAR 作為廣泛部署的前提條件。純視覺系統簡化了硬件，降低了材料成本，隨着已安裝基礎的擴大而擴展，並且如果有效，通過軟件槓桿擴大利潤——而無需增加 LIDAR 系統的成本。這也與公司訓練模型的方式相一致：通過從其車隊收集數十億英里的真實世界視頻，以改善僅依賴神經網絡的感知和規劃。</p>
</div><p>Of course, a vision-only system must prove sufficient across edge cases -- such as adverse weather, unusual road geometry, and unpredictable human behavior -- where redundancy from LIDAR and high-definition mapping can potentially help competing stacks. But there will be weaknesses to any system. Investors, therefore, will have to hope those weaknesses are minor and that the system is far safer than human driving.</p>
<div class="lb-trans"><p>當然，純視覺系統必須在邊緣案例中證明其足夠性——例如惡劣天氣、異常道路幾何形狀和不可預測的人類行為——在這些情況下，LIDAR 和高清地圖的冗餘可能有助於競爭系統。但任何系統都會有弱點。因此，投資者必須希望這些弱點是微不足道的，並且該系統比人類駕駛更安全。</p>
</div><p>Because regulatory approvals are not guaranteed, even limited driver-monitoring or operating-domain constraints could slow a robotaxi launch. And while Tesla emphasizes software, recent quarters show that automotive margin pressure can persist if pricing remains competitive and software (e.g., paid Full Self-Driving) adoption lags expectations.</p>
<div class="lb-trans"><p>由於監管批准並非保證，即使是有限的駕駛員監控或操作領域限制也可能延緩機器人出租車的推出。而且雖然特斯拉強調軟件，但最近幾個季度顯示，如果定價保持競爭，且軟件（例如，付費全自動駕駛）的採用落後於預期，汽車利潤壓力可能會持續。</p>
</div><p>For investors, the question is not whether LIDAR &#34;wins&#34; in a lab. The question is whether Tesla can achieve safe, scalable autonomy -- with acceptable regulatory guardrails -- using cameras and neural nets, and then monetize it at meaningful rates on a massive installed base. If it does, the long-term earnings power looks far more like a software and network business layered on top of manufacturing. If it does not, the growth stock's rich valuation already embeds optimism that could be hard to defend on vehicles alone.</p>
<div class="lb-trans"><p>對於投資者來説，問題不是 LIDAR 是否在實驗室中 “獲勝”。問題是特斯拉能否在可接受的監管框架下，使用攝像頭和神經網絡實現安全、可擴展的自動駕駛，並在龐大的已安裝基礎上以有意義的速度進行貨幣化。如果可以，長期的盈利能力看起來更像是一個建立在製造之上的軟件和網絡業務。如果不行，這隻成長股的高估值已經隱含了可能難以僅憑汽車業務來支撐的樂觀預期。</p>
</div><p>Therefore, Musk's comment is worth hearing because it clarifies the bet that Tesla bulls are making. Tesla is pursuing the most capital-efficient autonomy path tied to how humans actually drive. That approach could translate into faster deployment and better unit economics if vision-only performance crosses the safety threshold that regulators and riders demand. But it also raises the bar on software progress and real-world validation data in the coming quarters.</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，馬斯克的評論值得關注，因為它澄清了特斯拉多頭所做的賭注。特斯拉正在追求與人類實際駕駛方式相關的最具資本效率的自動駕駛路徑。如果僅依賴視覺的性能跨越監管和乘客所要求的安全門檻，這種方法可能會轉化為更快的部署和更好的單位經濟學。但這也提高了未來幾個季度軟件進展和真實世界驗證數據的門檻。</p>
</div><p>In the quarters to come, Tesla investors should closely watch software take-rate trends, energy storage scaling, operating margins, and any concrete milestones on Robotaxi. The return profile here increasingly hinges on software and autonomy delivering -- not merely on selling more cars.</p>
<div class="lb-trans"><p>在未來的幾個季度中，特斯拉的投資者應密切關注軟件採用率趨勢、能源存儲擴展、營業利潤率以及 Robotaxi 的任何具體里程碑。這裏的回報特徵越來越依賴於軟件和自動駕駛的交付——而不僅僅是銷售更多汽車。</p>
</div>

1 Thing Elon Musk Said About Self-Driving Cars Every Tesla Investor Should Hear

- 特斯拉股價因人工智能和電動車業務復甦而反彈。  
- 公司計劃推出基於視覺的自動駕駛出租車網絡，未使用 LIDAR。  
- 投資者需關注軟件進展、能源存儲擴展及運營利潤。  

埃隆·馬斯克關於自動駕駛汽車的一句話，每位特斯拉投資者都應該聽到