降價(jià)，特斯拉FSD入華的最佳選擇互聯(lián)網(wǎng)+
導(dǎo)讀
超越特斯拉的 FSD，是中國(guó)車企一直以來(lái)的目標(biāo)。
超越特斯拉的 FSD，是中國(guó)車企一直以來(lái)的目標(biāo)。
超越特斯拉的 FSD，是中國(guó)車企一直以來(lái)的目標(biāo)。
早在 2020 年底，何小鵬便在微博公開宣戰(zhàn)馬斯克。
「明年開始，（特斯拉）在中國(guó)的自動(dòng)駕駛要有被我們打得找不著東的思想準(zhǔn)備，至于國(guó)際，我們會(huì)相遇的。」
到了 2023 年 4 月，余承東更是在發(fā)布會(huì)上用數(shù)據(jù)「碾壓」特斯拉。
「華為 ADS2.0 在匝道匯入成功率方面已經(jīng)達(dá)到 98.86%，在行業(yè)遙遙領(lǐng)先，特斯拉是 88.16％，當(dāng)然大家不要笑話特斯拉，因?yàn)樘厮估热澜缙渌放坪煤芏唷！?/span>
在隔空打了幾年嘴仗之后，特斯拉的 FSD 終于加快了入華的腳步。
11 月 20 日，特斯拉中國(guó)官網(wǎng)在中國(guó)車主手冊(cè)上更新加入了 FSD Beta 相關(guān)內(nèi)容。
11 月 23 日晚，特斯拉中國(guó)針對(duì)「FSD 入華」的傳聞作出了回應(yīng)：「目前確實(shí)正在推進(jìn)中」。
特斯拉的靈魂終于要來(lái)了，中國(guó)車企鎮(zhèn)得住嗎？
01 FSD 入華，特斯拉有備而來(lái)
和 FSD 入華這個(gè)消息一起出現(xiàn)的，還有 FSD V12 版本（端到端自動(dòng)駕駛）即將發(fā)布的消息。
結(jié)合這兩條消息不難看出，特斯拉 FSD 入華顯然是有備而來(lái)。
2021 年 8 月，特斯拉在第一屆 AI DAY 上推出了基于 Transformer 的 BEV。
自此之后，華為、小鵬、蔚來(lái)、理想、百度等多家廠商迅速跟進(jìn)，紛紛推出了基于 BEV+Transformer 的智駕方案。
在這個(gè)時(shí)期，特斯拉雖然有一定的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但是和中國(guó)車企的智駕方案沒有拉開顯著的代際差距。
雙方都是在感知端通過(guò) BEV+Transformer 架構(gòu)基本實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算，但是下游的規(guī)劃和控制仍以規(guī)則算法為主。
即使是引入了更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 FSD V11，也有大約 30 萬(wàn)行 C++控制代碼。
而只要涉及到規(guī)則算法，那特斯拉 FSD 進(jìn)入中國(guó)后就要重新編寫控制代碼，來(lái)適應(yīng)中國(guó)的交通法規(guī)和道路情況，甚至還要在中國(guó)重新組建一支自動(dòng)駕駛算法團(tuán)隊(duì)。
水土不服之下，特斯拉 FSD 大概率會(huì)折戟沙場(chǎng)。
然而即將上線的 FSD V12 逆轉(zhuǎn)了這一局勢(shì)，通過(guò)端到端的自動(dòng)駕駛，和中國(guó)車企拉開了代際差距。
FSD 每一次大版本迭代，本質(zhì)上都是將更多的子任務(wù)交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成，降低人工規(guī)則的參與程度。
FSD V12，則實(shí)現(xiàn)了將幾乎全部的子任務(wù)都交由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成，人工編程的 C++控制代碼由 V11 的 30 萬(wàn)行縮減到了 3000 行，實(shí)現(xiàn)了「完全端到端」的自動(dòng)駕駛，即「在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中輸入圖像后，將直接輸出轉(zhuǎn)向、加速、制動(dòng)等控制指令，期間不需要任何規(guī)則代碼。」
端到端自動(dòng)駕駛的核心優(yōu)勢(shì)，在于能大幅提升模型的性能上限和訓(xùn)練效率。
傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛中，模型的性能上限取決于規(guī)則代碼的質(zhì)量，各車企智駕能力的差距，本質(zhì)上就是規(guī)則代碼的差距。
但是有限的代碼，無(wú)論如何都覆蓋不了無(wú)限的場(chǎng)景，工程師們只能在遇到邊緣場(chǎng)景后不斷給模型打補(bǔ)丁。
所謂的智能駕駛，其實(shí)根本就沒有智能，也看不懂規(guī)則，只是按照人類寫下的規(guī)則駕駛罷了。
FSD V12 的端到端自動(dòng)駕駛則完全不同，模型性能的上限不再由規(guī)則代碼決定，而是由數(shù)據(jù)和算力決定。
端到端的智駕模型可以模擬人類思考，通過(guò)大量的訓(xùn)練「學(xué)會(huì)」開車。
用來(lái)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)越多，算力越強(qiáng)，模型的性能也就越好，甚至可能會(huì)出現(xiàn)大語(yǔ)言模型中的「涌現(xiàn)」概念，也就是類似于人類的「開竅」、「厚積薄發(fā)」。
實(shí)現(xiàn)了端到端自動(dòng)駕駛的 FSD，只需要用充足的本土行駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練智駕模型，便能實(shí)現(xiàn)更好的智駕體驗(yàn)。
同時(shí)，得益于大幅減弱了規(guī)則代碼的數(shù)量，特斯拉也并不需要在中國(guó)建立數(shù)千人的智駕算法團(tuán)隊(duì)，僅需 20 人左右的本地運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)和數(shù)百人的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，便能實(shí)現(xiàn) FSD 的順利落地。
02 追趕特斯拉，中國(guó)車企起碼 2 年
對(duì)于中國(guó)車企來(lái)說(shuō)，跟上特斯拉 FSD V12 的腳步不是一件容易的事。
從 FSD 自身發(fā)展經(jīng)歷來(lái)看，從大模型上車到實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)駕駛，特斯拉用了兩年半時(shí)間。
然而目前中國(guó)的廠商，比如華為、小鵬、理想、蔚來(lái)等企業(yè)，普遍在 2023 年才實(shí)現(xiàn) BEV+Transformer 架構(gòu)上車，比特斯拉落后近兩年。
和特斯拉一樣專注純視覺方案的極越，也才在剛發(fā)布的極越 01 上實(shí)現(xiàn)了 BEV+Transformer+Occupancy 架構(gòu)，比特斯拉落后一年。
中國(guó)車企作為追趕者，或許可以縮短技術(shù)研發(fā)上的時(shí)間。
但是想超越特斯拉，也絕不能忽視其在數(shù)據(jù)和算力方面的優(yōu)勢(shì)——畢竟決定端到端模型性能上限的，就是數(shù)據(jù)和算力。
數(shù)據(jù)方面，在 FSD V12 版本訓(xùn)練初期，特斯拉便投喂了約 1000 萬(wàn)個(gè)特斯拉車主的駕駛視頻片段，而這還遠(yuǎn)不是特斯拉的上限。
《馬斯克傳》中提到，特斯拉每天可以訪問(wèn)來(lái)自車主的 1600 億幀視頻，用于 FSD 的訓(xùn)練。截至目前，特斯拉 FSD 累積行駛里程已超 5 億英里，Autopilot 使用里程已經(jīng)超過(guò) 90 億英里。
龐大數(shù)據(jù)的背后，是特斯拉全球 450 萬(wàn)的銷量支撐。在中國(guó)市場(chǎng)，特斯拉目前也有 160 萬(wàn)的銷量，足以進(jìn)行模型訓(xùn)練。
反觀中國(guó)車企，蔚小理累計(jì)銷量分別為 43 萬(wàn)、38 萬(wàn)和 58 萬(wàn)，華為旗下問(wèn)界和阿維塔累計(jì)銷量 16 萬(wàn)，在數(shù)據(jù)規(guī)模上和特斯拉有較大的差距。
而銷量超過(guò)特斯拉的比亞迪，目前并未將智能駕駛作為核心業(yè)務(wù)發(fā)展。
由于汽車行業(yè)規(guī)模效應(yīng)明顯，更容易出現(xiàn)「強(qiáng)者恒強(qiáng)」的馬太效應(yīng)，想在銷量和數(shù)據(jù)規(guī)模上超越特斯拉，需要大量的時(shí)間成本。
在算力方面，追趕特斯拉同樣并非易事。
早在 2022 年，特斯拉算力中心的算力已經(jīng)達(dá)到了 2EFlops。
2023 年 8 月，特斯拉又啟動(dòng)了 10000 塊英偉達(dá) H100GPU 組成的算力集群，能提供 10EFLOPS 規(guī)模的算力。
同時(shí)，特斯拉自研的 Dojo 超算中心也于今年 7 月開始量產(chǎn)，預(yù)計(jì)至 2024 年底投入 10 億美元，屆時(shí) Dojo 的算力將達(dá)到 100EFLOPS。
國(guó)內(nèi)廠商中，目前華為的算力最高，為 2.8EFLOPS。
其次為吉利，算力 810PFLOPS（1EFLOPS=1000PFLOPS），理想汽車、毫末智行和小鵬汽車的算力分別為 750PFLOPS、670PFLOPS 和 600PFLOPS。
即使是算力最高的華為，也和特斯拉存在較大的算力差距，而要想追上特斯拉，則需要大量的資金投入。
據(jù)了解，一片 H100 芯片官方售價(jià) 3.5 萬(wàn)美元，在黑市甚至被炒到 30-40 萬(wàn)元人民幣，10000 塊 H100 芯片最低也要花費(fèi) 25 億人民幣。
再結(jié)合 Dojo 計(jì)算機(jī)上投入的 10 億美元，特斯拉今明兩年在算力上的投入將達(dá)到 100 億人民幣的規(guī)模，而蔚小理 2022 年全年的研發(fā)投入，也不過(guò) 108 億、52 億和 68 億。
對(duì)于中國(guó)車企而言，要想在智能駕駛領(lǐng)域追上特斯拉，技術(shù)、數(shù)據(jù)（銷量）、算力和資金四個(gè)方面缺一不可。
但從目前的情況來(lái)看，還沒有車企能滿足全部的要求。
03 鲇魚特斯拉，或?qū)⒃僖祪r(jià)潮
特斯拉 FSD V12 雖然在技術(shù)方面有優(yōu)勢(shì)，但能否占領(lǐng)市場(chǎng)還要看價(jià)格。
出于政策原因，特斯拉在中國(guó)采集到的數(shù)據(jù)必須留在中國(guó)，這就意味著如果特斯拉想在中國(guó)訓(xùn)練出與美國(guó)版本能力相近的 FSD，就必須在中國(guó)建立數(shù)據(jù)中心和類似 Dojo 的超算中心。
按照特斯拉在美國(guó)的節(jié)奏，F(xiàn)SD 在中國(guó)落地起碼需要一年的時(shí)間和 100 億的資金投入。
一年以上的落地時(shí)間無(wú)疑給了中國(guó)車企喘息甚至超車的機(jī)會(huì)，100 億的「重復(fù)建設(shè)」則顯著拉高了特斯拉 FSD 的成本。
截止目前，特斯拉在華累計(jì)銷量為 160 萬(wàn)輛，如果這 160 萬(wàn)輛車都購(gòu)買 FSD 的話，那特斯拉每輛車的智駕研發(fā)成本便僅有 6250 元。
但顯然讓每一位特斯拉車主都購(gòu)買 FSD 是一件不可能的事。
根據(jù)中信證券的數(shù)據(jù)，在北美地區(qū)，特斯拉 FSD 在 Model 3 上的滲透率為 5%-7%，在 Model Y 上的滲透率為 12%-13%。
如果中國(guó)地區(qū)的滲透率按與北美相近的 10% 來(lái)計(jì)算，那每輛車的智駕研發(fā)成本便是 6.25 萬(wàn)元，低于 FSD 在北美 1.2 萬(wàn)美元（8.4 萬(wàn)人民幣）的售價(jià)。
然而和中國(guó)車企相比，每輛車 6.25 萬(wàn)的智駕成本則略顯昂貴。
目前特斯拉中國(guó)的官網(wǎng)上，F(xiàn)SD 的售價(jià)為 6.4 萬(wàn)元，在價(jià)格戰(zhàn)打的火熱的當(dāng)下，特斯拉 FSD 的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力非常有限。
在北美市場(chǎng)，特斯拉高價(jià)賣 FSD 的核心秘訣在于其自有的商業(yè)保險(xiǎn)體系。
特斯拉自有保險(xiǎn)的保費(fèi)直接與車主駕駛行為的危險(xiǎn)程度掛鉤，駕駛行為越安全，保費(fèi)也就越低。
而在特斯拉的評(píng)定體系中，使用 FSD 是最安全的駕駛行為。通過(guò)使用 FSD，車主每年可以省下 5000 美元以上的保費(fèi)，遠(yuǎn)高于 FSD 一年 2388 美元的訂閱價(jià)格。
不過(guò)目前中國(guó)市場(chǎng)特斯拉每年的保費(fèi)在 7000 元左右，低于 FSD 每年 1.7 萬(wàn)的訂閱價(jià)格。如果特斯拉不降低 FSD 的訂閱價(jià)格，即使將北美的保險(xiǎn)模式搬到中國(guó)，也無(wú)法促進(jìn) FSD 的銷量。
降價(jià)，是特斯拉 FSD 進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)的最佳選擇。
由于特斯拉 FSD 采用了純視覺方案，主要的智駕成本在研發(fā)上，隨著 FSD 銷量的提升，平均單車成本也會(huì)下降。
因此特斯拉可以反向操作，通過(guò)降價(jià)的方式提升 FSD 的滲透率，從而降低成本。
2023 年上半年，中國(guó)汽車市場(chǎng) L2 級(jí)自動(dòng)駕駛的滲透率已經(jīng)達(dá)到了 40%，如果特斯拉 FSD 滲透率能達(dá)到這個(gè)水平，那單車的智駕研發(fā)成本便能下降到 2.5 萬(wàn)元。
2.5 萬(wàn)的價(jià)格低于目前市場(chǎng)上智能駕駛的平均水平，大概率會(huì)繼續(xù)拉高 FSD 的滲透率，從而進(jìn)一步降低特斯拉單車的智駕成本。
降低價(jià)格——提高滲透率——攤薄成本——再次降低價(jià)格，特斯拉在汽車上連環(huán)降價(jià)引發(fā)的價(jià)格戰(zhàn)，或許將在智駕領(lǐng)域再來(lái)一次。
對(duì)于使用了激光雷達(dá)的中國(guó)廠商而言，降低智駕成本并不是一件輕松的事。
雖然單顆激光雷達(dá)的價(jià)格已經(jīng)通過(guò)規(guī)模效應(yīng)，從幾年前的幾十萬(wàn)元降低到了現(xiàn)在的幾千元。
但是考慮到邊際效應(yīng)遞減，激光雷達(dá)成本進(jìn)一步降低所需要的銷量規(guī)模將遠(yuǎn)高于之前，短期內(nèi)注定難以實(shí)現(xiàn)。
降低不了激光雷達(dá)的單價(jià)，車企便只能從降低激光雷達(dá)的數(shù)量上下手了。
比如華為智駕方案從 ADS1.0 到 ADS2.0 的演變過(guò)程中，激光雷達(dá)數(shù)量從 3 顆減少至 1 顆。
短期來(lái)看，減少激光雷達(dá)的數(shù)量確實(shí)能快速降低智駕成本。
但從長(zhǎng)期來(lái)看，特斯拉 FSD 的單車智駕成本會(huì)隨著銷量的提升不斷下降。
而激光雷達(dá)方案的單車智駕成本始終和硬件成本掛鉤，硬件降本潛力遠(yuǎn)沒有軟件降本潛力大。
一旦特斯拉 FSD 率先在中國(guó)實(shí)現(xiàn)了規(guī)模化，便將在技術(shù)和價(jià)格上具備雙重優(yōu)勢(shì)。
因此，特斯拉在中國(guó)建立數(shù)據(jù)中心和超算中心的窗口期，是中國(guó)車企分秒必爭(zhēng)的生死時(shí)刻。
雖然沒有一家中國(guó)車企能同時(shí)滿足技術(shù)、數(shù)據(jù)（銷量）、算力和資金這四個(gè)方面的要求，但每家車企也都各具優(yōu)勢(shì)。
在技術(shù)上，極越實(shí)現(xiàn)了 BEV+Transformer+OCC 架構(gòu)，和特斯拉技術(shù)路線的差距最小。
在數(shù)據(jù)上，比亞迪在今年 8 月份便實(shí)現(xiàn)了 500 萬(wàn)輛新能源車的銷量，規(guī)模超過(guò)特斯拉。
同時(shí)，生成式 AI 的發(fā)展一定程度上也緩解了車企數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題，雖然生成式 AI 在數(shù)據(jù)量上或許難以匹敵特斯拉，但其優(yōu)點(diǎn)是能用較低的算力生成特定的駕駛場(chǎng)景，從而針對(duì)性地訓(xùn)練模型的能力。
在算力和資金上，任正非表示華為每年投入 30-50 億美元用于基礎(chǔ)理論研究，即將到來(lái)的第四次工業(yè)革命，基礎(chǔ)就是大算力，「華為將致力于打造中國(guó)堅(jiān)實(shí)的算力底座，為世界構(gòu)建第二選擇」。
換個(gè)角度看，F(xiàn)SD 就像是特斯拉的另一條鲇魚，加速推動(dòng)中國(guó)車企補(bǔ)足在智能駕駛上的短板。
然而即將上線的 FSD V12 逆轉(zhuǎn)了這一局勢(shì)，通過(guò)端到端的自動(dòng)駕駛，和中國(guó)車企拉開了代際差距。
FSD 每一次大版本迭代，本質(zhì)上都是將更多的子任務(wù)交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成，降低人工規(guī)則的參與程度。
FSD V12，則實(shí)現(xiàn)了將幾乎全部的子任務(wù)都交由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成，人工編程的 C++控制代碼由 V11 的 30 萬(wàn)行縮減到了 3000 行，實(shí)現(xiàn)了「完全端到端」的自動(dòng)駕駛，即「在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中輸入圖像后，將直接輸出轉(zhuǎn)向、加速、制動(dòng)等控制指令，期間不需要任何規(guī)則代碼。」
端到端自動(dòng)駕駛的核心優(yōu)勢(shì)，在于能大幅提升模型的性能上限和訓(xùn)練效率。
傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛中，模型的性能上限取決于規(guī)則代碼的質(zhì)量，各車企智駕能力的差距，本質(zhì)上就是規(guī)則代碼的差距。
但是有限的代碼，無(wú)論如何都覆蓋不了無(wú)限的場(chǎng)景，工程師們只能在遇到邊緣場(chǎng)景后不斷給模型打補(bǔ)丁。
所謂的智能駕駛，其實(shí)根本就沒有智能，也看不懂規(guī)則，只是按照人類寫下的規(guī)則駕駛罷了。
FSD V12 的端到端自動(dòng)駕駛則完全不同，模型性能的上限不再由規(guī)則代碼決定，而是由數(shù)據(jù)和算力決定。
端到端的智駕模型可以模擬人類思考，通過(guò)大量的訓(xùn)練「學(xué)會(huì)」開車。
用來(lái)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)越多，算力越強(qiáng)，模型的性能也就越好，甚至可能會(huì)出現(xiàn)大語(yǔ)言模型中的「涌現(xiàn)」概念，也就是類似于人類的「開竅」、「厚積薄發(fā)」。
實(shí)現(xiàn)了端到端自動(dòng)駕駛的 FSD，只需要用充足的本土行駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練智駕模型，便能實(shí)現(xiàn)更好的智駕體驗(yàn)。
同時(shí)，得益于大幅減弱了規(guī)則代碼的數(shù)量，特斯拉也并不需要在中國(guó)建立數(shù)千人的智駕算法團(tuán)隊(duì)，僅需 20 人左右的本地運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)和數(shù)百人的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，便能實(shí)現(xiàn) FSD 的順利落地。
02 追趕特斯拉，中國(guó)車企起碼 2 年
對(duì)于中國(guó)車企來(lái)說(shuō)，跟上特斯拉 FSD V12 的腳步不是一件容易的事。
從 FSD 自身發(fā)展經(jīng)歷來(lái)看，從大模型上車到實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)駕駛，特斯拉用了兩年半時(shí)間。
然而目前中國(guó)的廠商，比如華為、小鵬、理想、蔚來(lái)等企業(yè)，普遍在 2023 年才實(shí)現(xiàn) BEV+Transformer 架構(gòu)上車，比特斯拉落后近兩年。
和特斯拉一樣專注純視覺方案的極越，也才在剛發(fā)布的極越 01 上實(shí)現(xiàn)了 BEV+Transformer+Occupancy 架構(gòu)，比特斯拉落后一年。
中國(guó)車企作為追趕者，或許可以縮短技術(shù)研發(fā)上的時(shí)間。
但是想超越特斯拉，也絕不能忽視其在數(shù)據(jù)和算力方面的優(yōu)勢(shì)——畢竟決定端到端模型性能上限的，就是數(shù)據(jù)和算力。
數(shù)據(jù)方面，在 FSD V12 版本訓(xùn)練初期，特斯拉便投喂了約 1000 萬(wàn)個(gè)特斯拉車主的駕駛視頻片段，而這還遠(yuǎn)不是特斯拉的上限。
《馬斯克傳》中提到，特斯拉每天可以訪問(wèn)來(lái)自車主的 1600 億幀視頻，用于 FSD 的訓(xùn)練。截至目前，特斯拉 FSD 累積行駛里程已超 5 億英里，Autopilot 使用里程已經(jīng)超過(guò) 90 億英里。
龐大數(shù)據(jù)的背后，是特斯拉全球 450 萬(wàn)的銷量支撐。在中國(guó)市場(chǎng)，特斯拉目前也有 160 萬(wàn)的銷量，足以進(jìn)行模型訓(xùn)練。
反觀中國(guó)車企，蔚小理累計(jì)銷量分別為 43 萬(wàn)、38 萬(wàn)和 58 萬(wàn)，華為旗下問(wèn)界和阿維塔累計(jì)銷量 16 萬(wàn)，在數(shù)據(jù)規(guī)模上和特斯拉有較大的差距。
而銷量超過(guò)特斯拉的比亞迪，目前并未將智能駕駛作為核心業(yè)務(wù)發(fā)展。
由于汽車行業(yè)規(guī)模效應(yīng)明顯，更容易出現(xiàn)「強(qiáng)者恒強(qiáng)」的馬太效應(yīng)，想在銷量和數(shù)據(jù)規(guī)模上超越特斯拉，需要大量的時(shí)間成本。
在算力方面，追趕特斯拉同樣并非易事。
早在 2022 年，特斯拉算力中心的算力已經(jīng)達(dá)到了 2EFlops。
2023 年 8 月，特斯拉又啟動(dòng)了 10000 塊英偉達(dá) H100GPU 組成的算力集群，能提供 10EFLOPS 規(guī)模的算力。
同時(shí)，特斯拉自研的 Dojo 超算中心也于今年 7 月開始量產(chǎn)，預(yù)計(jì)至 2024 年底投入 10 億美元，屆時(shí) Dojo 的算力將達(dá)到 100EFLOPS。
國(guó)內(nèi)廠商中，目前華為的算力最高，為 2.8EFLOPS。
其次為吉利，算力 810PFLOPS（1EFLOPS=1000PFLOPS），理想汽車、毫末智行和小鵬汽車的算力分別為 750PFLOPS、670PFLOPS 和 600PFLOPS。
即使是算力最高的華為，也和特斯拉存在較大的算力差距，而要想追上特斯拉，則需要大量的資金投入。
據(jù)了解，一片 H100 芯片官方售價(jià) 3.5 萬(wàn)美元，在黑市甚至被炒到 30-40 萬(wàn)元人民幣，10000 塊 H100 芯片最低也要花費(fèi) 25 億人民幣。
再結(jié)合 Dojo 計(jì)算機(jī)上投入的 10 億美元，特斯拉今明兩年在算力上的投入將達(dá)到 100 億人民幣的規(guī)模，而蔚小理 2022 年全年的研發(fā)投入，也不過(guò) 108 億、52 億和 68 億。
對(duì)于中國(guó)車企而言，要想在智能駕駛領(lǐng)域追上特斯拉，技術(shù)、數(shù)據(jù)（銷量）、算力和資金四個(gè)方面缺一不可。
但從目前的情況來(lái)看，還沒有車企能滿足全部的要求。
03 鲇魚特斯拉，或?qū)⒃僖祪r(jià)潮
特斯拉 FSD V12 雖然在技術(shù)方面有優(yōu)勢(shì)，但能否占領(lǐng)市場(chǎng)還要看價(jià)格。
出于政策原因，特斯拉在中國(guó)采集到的數(shù)據(jù)必須留在中國(guó)，這就意味著如果特斯拉想在中國(guó)訓(xùn)練出與美國(guó)版本能力相近的 FSD，就必須在中國(guó)建立數(shù)據(jù)中心和類似 Dojo 的超算中心。
按照特斯拉在美國(guó)的節(jié)奏，F(xiàn)SD 在中國(guó)落地起碼需要一年的時(shí)間和 100 億的資金投入。
一年以上的落地時(shí)間無(wú)疑給了中國(guó)車企喘息甚至超車的機(jī)會(huì)，100 億的「重復(fù)建設(shè)」則顯著拉高了特斯拉 FSD 的成本。
截止目前，特斯拉在華累計(jì)銷量為 160 萬(wàn)輛，如果這 160 萬(wàn)輛車都購(gòu)買 FSD 的話，那特斯拉每輛車的智駕研發(fā)成本便僅有 6250 元。
但顯然讓每一位特斯拉車主都購(gòu)買 FSD 是一件不可能的事。
根據(jù)中信證券的數(shù)據(jù)，在北美地區(qū)，特斯拉 FSD 在 Model 3 上的滲透率為 5%-7%，在 Model Y 上的滲透率為 12%-13%。
如果中國(guó)地區(qū)的滲透率按與北美相近的 10% 來(lái)計(jì)算，那每輛車的智駕研發(fā)成本便是 6.25 萬(wàn)元，低于 FSD 在北美 1.2 萬(wàn)美元（8.4 萬(wàn)人民幣）的售價(jià)。
然而和中國(guó)車企相比，每輛車 6.25 萬(wàn)的智駕成本則略顯昂貴。
目前特斯拉中國(guó)的官網(wǎng)上，F(xiàn)SD 的售價(jià)為 6.4 萬(wàn)元，在價(jià)格戰(zhàn)打的火熱的當(dāng)下，特斯拉 FSD 的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力非常有限。
在北美市場(chǎng)，特斯拉高價(jià)賣 FSD 的核心秘訣在于其自有的商業(yè)保險(xiǎn)體系。
特斯拉自有保險(xiǎn)的保費(fèi)直接與車主駕駛行為的危險(xiǎn)程度掛鉤，駕駛行為越安全，保費(fèi)也就越低。
而在特斯拉的評(píng)定體系中，使用 FSD 是最安全的駕駛行為。通過(guò)使用 FSD，車主每年可以省下 5000 美元以上的保費(fèi)，遠(yuǎn)高于 FSD 一年 2388 美元的訂閱價(jià)格。
不過(guò)目前中國(guó)市場(chǎng)特斯拉每年的保費(fèi)在 7000 元左右，低于 FSD 每年 1.7 萬(wàn)的訂閱價(jià)格。如果特斯拉不降低 FSD 的訂閱價(jià)格，即使將北美的保險(xiǎn)模式搬到中國(guó)，也無(wú)法促進(jìn) FSD 的銷量。
降價(jià)，是特斯拉 FSD 進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)的最佳選擇。
由于特斯拉 FSD 采用了純視覺方案，主要的智駕成本在研發(fā)上，隨著 FSD 銷量的提升，平均單車成本也會(huì)下降。
因此特斯拉可以反向操作，通過(guò)降價(jià)的方式提升 FSD 的滲透率，從而降低成本。
2023 年上半年，中國(guó)汽車市場(chǎng) L2 級(jí)自動(dòng)駕駛的滲透率已經(jīng)達(dá)到了 40%，如果特斯拉 FSD 滲透率能達(dá)到這個(gè)水平，那單車的智駕研發(fā)成本便能下降到 2.5 萬(wàn)元。
2.5 萬(wàn)的價(jià)格低于目前市場(chǎng)上智能駕駛的平均水平，大概率會(huì)繼續(xù)拉高 FSD 的滲透率，從而進(jìn)一步降低特斯拉單車的智駕成本。
降低價(jià)格——提高滲透率——攤薄成本——再次降低價(jià)格，特斯拉在汽車上連環(huán)降價(jià)引發(fā)的價(jià)格戰(zhàn)，或許將在智駕領(lǐng)域再來(lái)一次。
對(duì)于使用了激光雷達(dá)的中國(guó)廠商而言，降低智駕成本并不是一件輕松的事。
雖然單顆激光雷達(dá)的價(jià)格已經(jīng)通過(guò)規(guī)模效應(yīng)，從幾年前的幾十萬(wàn)元降低到了現(xiàn)在的幾千元。
但是考慮到邊際效應(yīng)遞減，激光雷達(dá)成本進(jìn)一步降低所需要的銷量規(guī)模將遠(yuǎn)高于之前，短期內(nèi)注定難以實(shí)現(xiàn)。
降低不了激光雷達(dá)的單價(jià)，車企便只能從降低激光雷達(dá)的數(shù)量上下手了。
比如華為智駕方案從 ADS1.0 到 ADS2.0 的演變過(guò)程中，激光雷達(dá)數(shù)量從 3 顆減少至 1 顆。
短期來(lái)看，減少激光雷達(dá)的數(shù)量確實(shí)能快速降低智駕成本。
但從長(zhǎng)期來(lái)看，特斯拉 FSD 的單車智駕成本會(huì)隨著銷量的提升不斷下降。
而激光雷達(dá)方案的單車智駕成本始終和硬件成本掛鉤，硬件降本潛力遠(yuǎn)沒有軟件降本潛力大。
一旦特斯拉 FSD 率先在中國(guó)實(shí)現(xiàn)了規(guī)模化，便將在技術(shù)和價(jià)格上具備雙重優(yōu)勢(shì)。
因此，特斯拉在中國(guó)建立數(shù)據(jù)中心和超算中心的窗口期，是中國(guó)車企分秒必爭(zhēng)的生死時(shí)刻。
雖然沒有一家中國(guó)車企能同時(shí)滿足技術(shù)、數(shù)據(jù)（銷量）、算力和資金這四個(gè)方面的要求，但每家車企也都各具優(yōu)勢(shì)。
在技術(shù)上，極越實(shí)現(xiàn)了 BEV+Transformer+OCC 架構(gòu)，和特斯拉技術(shù)路線的差距最小。
在數(shù)據(jù)上，比亞迪在今年 8 月份便實(shí)現(xiàn)了 500 萬(wàn)輛新能源車的銷量，規(guī)模超過(guò)特斯拉。
同時(shí)，生成式 AI 的發(fā)展一定程度上也緩解了車企數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題，雖然生成式 AI 在數(shù)據(jù)量上或許難以匹敵特斯拉，但其優(yōu)點(diǎn)是能用較低的算力生成特定的駕駛場(chǎng)景，從而針對(duì)性地訓(xùn)練模型的能力。
在算力和資金上，任正非表示華為每年投入 30-50 億美元用于基礎(chǔ)理論研究，即將到來(lái)的第四次工業(yè)革命，基礎(chǔ)就是大算力，「華為將致力于打造中國(guó)堅(jiān)實(shí)的算力底座，為世界構(gòu)建第二選擇」。
換個(gè)角度看，F(xiàn)SD 就像是特斯拉的另一條鲇魚，加速推動(dòng)中國(guó)車企補(bǔ)足在智能駕駛上的短板。
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