今天小編分享的科技經驗：一再延期的特斯拉FSD入華：中、美、特的三方博弈，歡迎閱讀。
本文來自微信公眾号：鑫椤智駕，作者：Alberta，題圖來源：視覺中國
2023 年 5 月 31 日，馬斯克來華訪問商務部，根據當時外媒的報道，他所乘坐的 Model X 在那次直接停到了商務部門口，而在此之前，特斯拉的車不被允許進入黨政機關。結合彼此半月前上海經信委領導在訪問特斯拉上海工廠提出的 " 進一步深化合作，推動自動駕駛功能板塊在滬布局 "，外界猜測是 FSD 将在華落地。
到今年 7 月，馬斯克在财報會議上提出會在今年年底前獲得歐洲和中國監管部門批準，以在本地推出 FSD 系統。但到了 9 月，這個預計時間延期，變成了 2025 年 1 季度。而實際業内的人評估，2025 年 Q1 落地，恐怕也很懸，有數據安全和芯片制裁兩方面的原因。更确切地說，是特斯拉工業化數據處理流程的完整性，與超算中心構建中的 GPU 從何而來的問題。而這二者分别對應特斯拉與中國的博弈，與中、美、特斯拉三方的博弈。
一、中、特博弈：工業化數據處理流程的完整性
數據安全是我國一直在提的基本安全之一，而關注特斯拉 FSD 的人也基本了解國家在數據安全對其的顧慮。但是，網絡上大多數的讨論，集中在卡點采集方面，和數據後續訓練不能出境的方面，對應的讨論方案則是對交給特斯拉的數據進行嚴格脫敏，以泛化能力補充其餘方面；以及在國内修建超算中心。超算中心涉及到被管制的英偉達 A100、H100 芯片，我們會在第二部分詳講。
四月份時，路 · 透社發布的新聞裡提到，據消息人士稱，百度會授權特斯拉使用在中國公共道路上收集數據的測繪許可證，以讓特斯拉的車隊具備收集道路布局、交通标志、附近建築物等環境信息。這應對的就是采集端的問題。官方其實還未發布準确的合作信息，但這種溝通一直在進行中。
道路原生數據的采集是國家非常關注和謹慎的事，但它在整個智駕的大規模數據工程化流程裡，只是最初的一部分，更為重要的是後續一整個工業化的數據處理流程。
原生數據在到超算中心（雲端）處理的過程中，一定要在車端進行結構化預處理，而這個預處理的轉換過程直接影響上傳數據的質量和後續數據的實用性。
以一輛 10V 配置的汽車為例，其每秒產生的數據量是 100M 左右，即一分鍾 5.86G 左右，這樣的數據量無法全部上傳雲端，必須在車端進行結構化的預處理。這種預處理，一方面要通過結構化縮小它的内存，一方面要确保在剪裁數據後，這些數據依然精準可用。對算法的要求很高。而特斯拉本身構建的那套完整的工業化數據訓練流程，包括數據收集、訓練、标準、黑白測試等流程閉環，甚至包括超算中心 dojo 等的基礎設施，比國内目前所在的 " 數據閉環 " 要先進 2～3 年。
因此，當數據收集并不由特斯拉掌握，後續這套原始數據，由哪一方（通常是我們的内資企業）以怎樣的數據精度交到特斯拉手中，依然會是一個需要仔細思考的問題。這尚且是在特斯拉解決了資質問題之後。因為告訴合作方需要哪些數據，有助于他們延申、嘗試、解決算法 gap；但如果是由合作方直接預處理數據再交由特斯拉直接進行雲端訓練，以現在國内落後 2～3 年的數據閉環狀态，這套數據的可用性大概率會下降。
時間，和時間節點，是特斯拉必須思考的事。
如果國内的智駕發展沒有這麼快，或許特斯拉還可以慢慢來。因為 FSD 入華，基于中美道路情況不同，必然要做本地化的優化，這就通常需要 2 年左右的時間将其迭代了較高水平。但國内頭部車企、智駕方案提供商目前就已經在提 VLM 方案了，中美的智駕發展從技術上差别不大，甚至因為中國的道路環境更復雜，（部分城鎮還依然有橫穿馬路情況出現），從算法設計上要考慮的東西更多，特斯拉于此不占優勢。特斯拉必須謹慎，在合規的情況下依然盡可能地保證自己在其它方面，比如數據處理的工業化流程、數據量上保持一定的優勢，否則他無法和國内的頭部車企競争。
說到底，在中國這一特斯拉全球第二大單一市場，且消費者對電車和智駕有比世界其它國家和區網域更高接受度的國家，特斯拉要考慮的就不僅僅是 "FSD 來到中國 "，而是 "FSD 來到中國後，依然可以占有優勢 "。
但這正是中國和特斯拉博弈的焦點，因為我們同樣想争奪接下來 2～3 年電車及智駕的市場，希望能在全球讓中國品牌站穩腳跟。
二、中、美、特三方博弈：超算中心的 GPU 從何而來
難以盡快落地的另一個原因是，國内數據不能出去，特斯拉得在國内建超算中心，先不說這本身需要時間，更核心的問題是：芯片管制之下，GPU 從哪兒來？
目前美國的特斯拉超算中心涉及到的芯片有 3 中，英偉達 A100、H100，以及特斯拉自研的 D1 芯片，因為特斯拉是純視覺方案，GPU 是主要芯片，但美國政府制裁的主要也就是 GPU，以抑制我國人工智能大模型的發展。A100，H100 都在制裁名單裡。國内買 A100、H100 的主要是要訓練大模型的互聯網玩家，在禁令生效前，除了阿裡攢了大概 1 萬枚 A100，其它幾家，騰訊、字節、百度的 A100 儲量不超過 2000。
但馬斯克最初在美國建超算中心 Dojo，最早就用了 5760 個 A100，在 2021 年測試時就已處理了 1.5PB 的數據量。包括從特斯拉車隊上 8 個攝像頭各 100 萬個 10 秒的視頻，美國視頻以每秒 36 幀的速度運行，包括 60 億個對象标籤（甚至包括準确的深度和速度數據）。國内要建立超算中心，這些數值可能是一個最基本的參考。
但 A100、H100 進不來的情況下，最多只能特斯拉自研的 D1 芯片進來，但随之而來的問題就是：D1 的性能怎麼樣？產能夠用嗎？D1 出口中國受到的限制嚴格嗎？
性能
D1 是台積電代工，用 7nm 制程，有 500 億個晶體管，面積為 645 平方毫米，能在 BF16 / CFP8 中提供 362 TFLOPs 的算力。它的體積比 A100 略小，但可能是自制的原因，它對智駕訓練的能力比 A100 更強一點。馬斯克希望 Dojo 總算力達到 100 exaflops。1 exaflops 相當于每秒 1 萬億次計算機運算，此前據外媒的計算，這需要超過 27.6 萬個 D1，或約 32.05 萬個 A100。D1 的所需數量更少，效能更好。此前，也有美國研究機構表示：D1 處理視頻數據的速度也比英偉達芯片更快。
產能
根據外媒報道，馬斯克曾預期 2024 年向台積電向台積電訂購翻倍的 D1 訂單，達到 1 萬片。可估算其 2023 年 D1 為 5000 片，2024 年為 1 萬片。以馬斯克最早在美國修建的 Dojo 超算中心為例，最初是配備了 5760 片 A100，如果中國的超算中心要建設，按 D1 與 A100 的算力做等比例換算，也需要至少 4960 片 D1。但對比台積電其它的大額訂單量，特斯拉 D1 的訂單量不算太多，台積電制造的優先級相對會沒有那麼高，需要提前預定，預留生產時間。這也會影響 FSD 最終落地的時間。
美國出口管制
D1 屬于 CPU，相對 A100 這樣的 GPU 來說，限制沒有那麼嚴格，但美國商務部工業與安全局後來發布的檔案擴大了出口管制，對支持人工智能的 CPU 也做了相應限制。D1 的限制級别是 regular license，美國政府于此通常會考慮以下幾個方面：
1）最終用途與最終用戶：技術預期用途和最終用戶的身份。許可申請要明确該技術屬于軍用還是民用，并提供關于最終用戶的信息，以确保他們未參與可能構成安全風險的活動。
2）技術和規格：被出口項目的詳細技術規格，包括其能力和性能特征。
3）目的地國家：關于目的地國家的信息以及與向該國家出口技術的任何潛在風險。
4）遵守出口管制法規：确保出口符合所有相關的美國出口管制法規，包括《出口管理條例》（EAR） 及任何特定的先進計算和半導體技術的許可要求。
5）風險緩解措施：為減輕與出口相關的任何潛在風險而采取的措施，例如最終用途監控協定或再出口限制。
當特斯拉預備将 D1 出口中國時，便可能受到 BIS 的監管和阻撓。也會因此延長 FSD 在中國落地的時間。
而當馬斯克想将 FSD 落地中國，籌備超算中心建立中的 GPU 進口問題，就會成為中美芯片博弈新的 " 戰場 "，尤其是下一屆是馬斯克出資 2.77 億美元助推上去的川普，而川普上台後的幾個政策，包括減少對電動車的優惠政策，任命馬斯克為政府效率部部長，也都能看出來對馬斯克的 " 投桃報李 " 的意味。那麼，在馬斯克希望落地 FSD 到中國，中國希望數據不出國遂需建超算中心的情況下，芯片管制條例在川普時代是否還可以有溝通的餘地，就會是一個新的博弈事件。
而如果在芯片管制方面中國能夠打開一個口子，對接下來 2～3 年的汽車智能化，以及可能更久時間的人工智能的對局，都可以預期一些新的局面。
尾聲
一個很有趣的事是，正是馬斯克性格裡力行節約成本的特質，讓馬斯克從造車這件事本身出發，向上延伸到芯片制造的供應鏈。在汽車智駕方面，他用 FSD 取代了英偉達的 Orin-X，在超算方面，他也正在用 D1 取代英偉達的 A100，而在當下中美所處的動态的關系裡，希望将 FSD 在全球第二市場上落地的馬斯克，在中、美兩國政府的騰挪間，或将 D1 出口至中國，而基于他和川普的關系，如果他本身比英偉達有更大的自由度，那麼 D1 很可能會快速進入并占領中國市場。他和英偉達的 " 隊友變對手 " 的狀态還會進一步加劇。
參考資料：
1.Analysts list 2 major issues Tesla must address before bringing FSD to China
2.Tesla Dojo - Wiki
3.Ahead of ‘ Dojo，’ Tesla Reveals Its Massive Precursor Supercomputer
4.Tesla Dojo: Elon Musk ’ s big plan to build an AI supercomputer， explained
5.A Growing Yard: The Biden Administration ’ s China Export Controls Are Ensnaring CPUs
6.Dojo+D1，特斯拉未來要進軍 AI 雲服務？
7.Tesla ’ s FSD regulatory approval is delayed again in China
8.Baidu， Tesla agree on mapping deal for FSD in China， sources say
9. 中信證券：特斯拉 FSD 入華漸行漸近 智能電車下半場将至
10.Tesla Introduces D1 Dojo Chip to Train AI Models
