今天小編分享的汽車經驗:FSD,開啓智能電車下半場?,歡迎閲讀。
雖然還沒有明确的時間表,特斯拉最強智能駕駛系統 FSD 進入中國市場指日可待。
據澎湃新聞 5 月中旬報道,上海市經信委領導在參觀特斯拉上海工廠時表示,上海将進一步深化與特斯拉的合作,推動自動駕駛等功能板塊在滬布局,被認為是國内相關部門首次釋放 " 願意接納 FSD" 的信号。
作為全球自動駕駛技術的領頭羊,FSD 入華對中國電動汽車市場意味着什麼?
中信證券連一席團隊在上周發布的研報中表示,FSD 入華有望整體加速中國電動汽車的智能化進程,在強化消費者教育和認知、擴大市場的同時促進車企優勝劣汰。
而若特斯拉 " 極致性價比硬體 + 高毛利 FSD 軟體 " 的模式在國内得以規模化落地,可能類似于智能汽車的 "ChatGPT 時刻 ",不論在增量需求還是商業模式層面,對于當下國内車企和供應鏈而言都意味着新的可能性。
特斯拉:擁有完整的工業化數據訓練流程
對比國内主機廠與特斯拉,中信證券發現,兩者的主要差距在于處理大規模數據的工程化能力,即 " 數據飛輪 " 的建立。
我們認為,特斯拉的核心優勢在于構建了一套完整的工業化數據訓練流程,包括數據收集、訓練、标注、黑白測試等流程閉環,以及超算中心 dojo 等基礎設施。
盡管國内主機廠也在構建類似的 " 數據閉環 ",但想要搭建這樣一套高度自動化、流程化的系統工程絕非一蹴而就,需要的不僅僅是了解框架的工作原理,還有超強的工程實踐能力以及多年的打磨迭代。即使是小鵬、華為等國内領先玩家,在 " 數據閉環 " 方面或也落後特斯拉 2-3 年的時間。
此外,僅從數據量角度,中國車企中智能駕駛自研能力相對突出的造車新勢力,在汽車銷量和車隊規模方面目前仍不及特斯拉。
因此,中信證券認為,一旦 FSD 落地中國," 飛輪 " 在中國開始運轉,特斯拉與國内主機廠在 " 數據閉環 " 方面的差距或愈發明顯,留給國内廠商的時間視窗或将迅速收窄。
作為背景,特斯拉自動駕駛產品目前分為 AP、EAP 和 FSD 3 個類别。
其中,最基礎版本的 AP 和增強輔助駕駛 EAP 均可以在中國使用;FSD 為最高級别,主要功能包括導航輔助駕駛(NOA)、自動變道、自動泊車、智能召喚、交通信号識别、(基于導航路線的)城市道路自動轉向等,目前僅在北美地區有 Beta 版。
對于 FSD 的安全性,特斯拉首席執行官馬斯克上月召開的股東大會上表示,未來 FSD 一定會比人類駕駛員安全 10 倍,當然他也坦言,實現真正的完全自動駕駛還需要一定的時間。
中國開啓智能電車下半場?
中信證券表示,FSD 入華将整體利好中國電動汽車的智能化進程,在加強消費者教育、擴大市場的同時加速車企優勝劣汰。
從消費者角度,目前智能駕駛在購車的考量因素中排序相對靠後,而特斯拉作為行業領軍者,對市場教育有主要作用,此前對中國純電汽車市場的推動就是一大例證。因此我們認為,FSD 入華或可顯著加強中國消費者對汽車智能化的認知,同時培養消費者對智能駕駛的日常需求和使用習慣,中國前裝智駕市場有望大幅擴容。
從中國主機廠角度,我們認為,在特斯拉完成消費者教育後,輔助駕駛乃至高階智能駕駛在車企淘汰賽中的權重或有所上升。一方面,對于重視智駕功能的高端車型,車企有望受益于消費者對智能駕駛認知的提升,尤其是 FSD 高昂的售價(目前中國 6.4 萬元、美國 1.5 萬美元)将進一步打開中國車企的想象空間。
中信證券指出,考慮到中美道路環境和駕駛習慣有較大差異,FSD 在入華初期或會 " 水土不服 ",需要一定時間進行本土化 " 數據閉環 " 的搭建和算法模型的訓練适配。
基于這一理由,中信認為,國内主機廠仍具有一定的先發優勢和本土化優勢,接下來能否把握所剩不多的時間視窗加速打磨智駕產品、卡位消費者心智将至關重要。
對于受價格戰衝擊較大的中低端車型,如果特斯拉将極高毛利的 FSD 引入中國後,不排除對整車進一步降價,包括推出更低價格的 Model2/Q(定價或在 15-20 萬元區間)。若特斯拉 " 極致性價比硬體 + 高毛利 FSD 軟體 " 的模式能在國内規模化落地,中低端車型的成本壓力将進一步加劇,通過第三方供應商提供一個低價但合格的智駕產品或成為自研能力較弱主機廠的主流選擇,但這或也會削弱他們在智能化新賽道獲取溢價的可能。
本月初,特斯拉将 FSD 開放給其他車企使用,馬斯克認為,一旦 FSD 的模型規模、數據積累邁過某一個門檻,也會像 ChatGPT 一樣開始爆發式增長。幾乎是一瞬間,300 萬、500 萬甚至 1000 萬輛車就會實現全自動駕駛。
如果特斯拉實現了完全自動駕駛,車輛可以在很多用户之間共享,從而大幅提高車輛的使用效率和利用率,特斯拉估計這可以将汽車價值提高 5 倍。
本文主要觀點來自中信證券,作者:連一席、沈思越,原文标題:《FSD 入華漸行漸近,智能電車下半場将至 》
連一席 S1010523020002
沈越 S1010523030001