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自动驾驶到哪一步了?

自动驾驶到哪一步了?

财经

今年,随着电动汽车销售额的大幅增长以及AI大模型如ChatGPT的出现,市场对于AI技术的发展及其可能为自动驾驶带来的突破抱有越来越高的期待。

         

目前,L2级别的自动驾驶已经得到了广泛应用,与电动汽车的普及程度相当,而最先进的L3级别自动驾驶正在尝试商业化。电动汽车的智能化进程正在加速,但距离达到L4级别的自动驾驶还有一段路要走。更重要的是,政策法规的权责问题尚未解决。

         

从技术角度来看,市场对自动驾驶技术的发展充满期待,希望能像ChatGPT一样,在数据积累到一定程度后,实现从1到10的技术突破。

         

我们从当下技术最领先的特斯拉FSD技术来看,以便了解自动驾驶发展到哪一步。

         

一、特斯拉自动驾驶的核心硬件


虽然国内的新能源汽车渗透率高于欧美,但在智能驾驶的技术上,仍差特斯拉一段距离。由于技术和法规上仍未完善,市场正在密切关注着特斯拉FSD的商业化落地的如何。

         

马斯克在6月时宣布,今年年底将推出全自动驾驶,但目前FSD仍需要驾驶员实时监控车辆状态。若要实现无需驾驶员监管的全自动驾驶,必须通过大量数据测试来证明系统的可靠性远超过人类驾驶员。

         

特斯拉Autopilot分三个档次,分别对应不同的功能和售价。

         

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。其中基础版和增强版在国内销售的车型已经落地,FSD尚未引入国内,但可以在购车时进行付费选装,待FSD引入中国时才可以上车。FSD目前只在北美地区(美国和加拿大)推出。

    


特斯拉的FSD在2019年以前,是EAP的增持功能。但从2019年4月起,FSD Beta被作为单独的功能进行销售。由于FSD在测试版中经历了几轮大涨价,这使得市场越来越相信马斯克所说的,未来单车售价可以降至更低,软件才是最大的利润释放端。

         

从下图中看,FSD的价格已由2019年的5000美元上涨至2022年的15000美元。随着售价越来越高,特斯拉也推出FSD按月订阅的模式,价格为99(此前已购买EAP)或199美元/月的模式。



FSD中最重要的硬件是HW 3.0,而HW 4.0即将发布。

         

特斯拉的自动驾驶Autopilot硬件版本,由2014年采用Mobileye单芯片单摄像头HW 1.0开始,平均两年就会进行一次迭代。



● HW 2.0开始,特斯拉采用了自研制动驾驶域控制器,由多颗英伟达芯片构成的算力平台。

         

● HW 3.0开始,特斯拉对域控算力进行了大升级,从英伟达的算力平台改为自研的FSD芯片和NPU,GPU算力提升了12倍,每秒可以处理的视频帧数也提升了将近21倍,这是2019年时最强的性能之一。



值得注意的是,市场正在期待配置HW 4.0的发布。

         

据媒体报道,HW 4.0或在传感器和域控控制器上都有较大的升级,摄像头由HW 3.0的8个摄像头升至11颗,新增了4D毫米波雷达,算力芯片也升级到了第二代FSD芯片,内存也有所增加。



马斯克在22 Q4的财报会上表示,HW 3.0将不能花钱升级HW 4.0。在FSD的体验上两者不会有很大的区别,但HW 4.0在系统可靠性上有更大的提升。

         

据中信证券推算,硬件BOM成本,HW3.0为1000-1500美元,HW4.0预计需要1500-2100美元,FSD毛利率近90%。



FSD的实现依托于BEV的软件算法和基于Dojo的高效数据处理,BEV感知和高效数据闭环为FSD最核心的技术。

         

特斯拉在过去两年的AI Day上展示了支撑FSD落地的两大技术底座,一个是BEV+Transformer的感知算法架构,这为FSD提供了不依赖高精地图的感知和定位能力。另一个则是Dojo AI超算系统,而这支持算法快速迭代响应用户反馈,实现高效数据闭环。



二、特斯拉FSD的落地如何?


当前,FSD功能在北美市场的普及程度相对较高,渗透率已达北美市场的25%。

         

从去年11月份开始,FSD Beta不再对安全评分进行要求,可以向几乎全部北美FSD已购买或订阅车主进行推送。

         

截止于今年1月份,已有40万北美用户接入了FSD Beta,相较于2022年12月份的28.5万用户,增长了近40%。



当参与FSD测试的用户越来越多时,这会给FSD技术带来更快的发展。

         

马斯克在上周的财报会上表示,FSD当前特斯拉车主使用FSD Beta已行驶了3.2亿英里,但很快这个3.2亿英里的数字很快就显得非常小了。这与特斯拉将FSD测试资格开放给更多用户有关。



马斯克表示,近期FSD的进展迅速,他对FSD和自动驾驶出租车感到非常乐观,正在使用英伟达的芯片,以及新增的DOJO AI一起来训练FSD,计划在明年年底就可以完成自己训练。在AI DOJO引入之后,会让FSD的训练成本大幅下降。

         

马斯克称,特斯拉很乐意开放FSD自动驾驶的权利给其他企业。当前,特斯拉已经在和其他的OEM车企早期的商讨计划。

         

也就是说,即使不是特斯拉的车型,但特斯拉也可以将软件和技术卖给其他车企,这是马斯克新的构思,这意味着自动驾驶可能迎来巨额的测试数据转折点。

         

若能实现,这将与国内的自动驾驶技术拉开差距。而技术快速突破与收集行车数据有很大的关联。

         

但当然,FSD售价的不断上涨,这肯定会使得消费者一次性付费选装的意愿变小,远期或订阅用户成为主流。

         

根据Teslike特斯拉车主订车调查问卷所得,FSD在美国单独列为付费项目初期(6,000美元即可选装),选装率曾一度达到60%左右,但是随着FSD价格的几次提价,选装率有非常明显的下降。

         

根据上述Teslike调查问卷数据,进入2022年,FSD选装率降到10%左右,对应的是1M22 FSD提价至12,000美元;进入2023年,FSD的选装率更是跌至2%左右,对应的是15,000美元的售价。



选装率在今年初有所提升,这与FSD的逐渐成熟,以及产品力提升带动了更多用户订车时选装有关。未来随着FSD的价格越来越高,应该月订阅FSD模式的用户会越来越多,而FSD一次性选装的比例会维持在比较小的比例,小于10%。

         

三、结语


虽然FSD在北美地区的推进迅速,但想要海量行车数据以支持FSD的快速迭代,还是需要中国市场的海量行车数据来支持。

         

但当下,国内除了政策的限制,还有技术上的影响。

         

例如,BEV+Transformer技术所需的数据和训练前提,当前FSD若想要进入中国市场,那需要考量BEV感知暗杆能否得到很好的本土化适配。这就与地图采集、数据存储、算力中心、数据团队都有关。

         

需要在中国搭建超算中心来专门服务中国市场,要么引入Dojo超算平台,要么外采英伟达的A100芯片。因此,在国内自动驾驶的推进可能要慢于北美市场,但国内市场的车辆众多,收集数据的时间可能会大大缩短。


         

         

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