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1、证券研究报告 是电动车，更是智能车 特斯拉系列报告（四）之详解自动驾驶系统 分析师：朱玥 （ S01 ） 研究助理：孙帅 报告发布日期：2020.09.03 2 报告结论 这是兴业证券新能源团队特斯拉系列报告的第四篇，此前三篇报告我们聚焦特斯拉产销预测、EPS测算及电池技术等。本篇报告我们将重点讨论特 斯拉自动驾驶技术。特斯拉凭借其Autopilot、FSD自动辅助驾驶功能，不仅在市场上碾压竞品，更推动特斯拉从单纯的车企向平台公司和科技公 司进化，引领行业潮流。 特斯拉凭借自研芯片及ADAS平台、硬件成本效益显著、自动辅助驾驶功能全球领先、智能座舱等核心竞争优势，特斯拉已

2、精准定位中美消费 者对“智能化 + 自动驾驶”的偏好，未来FSD选装率将有较大的上升空间。据实际调研数据，目前美国Model Y的FSD选装率已达50%以上，美 国Model 3对应选装率稳步提升至25%左右。 受益于“芯片 + 平台 + 造车”的商业模式，2020年-2022年特斯拉FSD当期收入达4.9/10.8/20.6亿美元（软件，都是利润），驱动销售业务毛利 率再上新台阶，预测2020年-2022年分别达到18.8%、27.6%、31.9%。同时，自动驾驶+智能化是特斯拉核心产品价值的体现，将进一步带动特 斯拉销量放量；保有量的提升带动自动驾驶相关行驶累计数据收集，有利于FSD功能的

3、精进升级；良性循环将助力特斯拉形成独占鳌头的竞争 格局。 随着整车产能的快速释放、消费者对自动驾驶认可度的提升、以及持续突破创新的价值理念，特斯拉产销量及业绩料将进入爆发期，预计2020 年-2022年特斯拉净利润有望达到12.93、75.79、144.59亿美元，对应每股盈利为1.19、7.93、15.32美元。以2020年8月31日收盘价$475.05计算， 对应PE为399倍、60倍、32倍。 风险提示：特斯拉Model 3需求不及预期；特斯拉产销不及预期 qRmPrMrMsQqRrNrMuMvMnO8O9R6MpNpPmOmMjMqQyRfQnNsObRmMvMuOpOnNvPrNmM

4、 3 【特斯拉】FSD选装率助推盈利能力显著提升 经测算，2020年特斯拉FSD选装率将达到25%，当期收入达到4.85亿美元，同比增长221%，FSD选装率的提升显著带动特斯拉汽车 业务毛利率有明显改善。 “自动驾驶+智能化“是特斯拉实现产品核心价值的体现，而FSD选装率的提升是凸显产品价值最直观的表现。稳步增长的FSD选装 率将助推特斯拉汽车业务盈利水平再上新台阶，料将有更多资本投入到智能化+自动驾驶领域，形成正向循环。 资料来源：乘联会，Marklines，兴业证券经济与金融研究院整理、测算 图、FSD当期收入料将显著增加 12.5% 14.9% 18.0% 18.0% 16.6% 17

5、.5% 20% 19% 23% 22.6% 25.6% 23.6% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 0 10 20 30 40 50 60 70 2019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q2E 汽车销售积分售卖FSD收入 汽车租赁毛利率：汽车销售毛利率：汽车业务整体 图、汽车销量业务毛利率受益于FSD选装率的提升而明显增加 1.51 4.85 10.83 20.62 14% 25% 30% 35% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% - 3 6 9 12 15 18 21 24 2019年 2020E2021E20

6、22E FSD当期收入（亿美元）整体选装率 17.7%18.8% 27.6% 31.9%21.2% 23.1% 29.0% 32.9% 12.4% 5.7% 8.0% 12.0% -24.4% -15.1% -13.0% -11.0% -30.0% -20.0% -10.0% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 2019年 2020E2021E2022E 汽车销售业务（含FSD，不含积分）汽车业务整体能源业务服务及其他 4 图、预计2020年-2022年全球交付量（不含租赁）可达到51/90/130万辆 【特斯拉】智能化+电动化的先行者 图、FSD当期收入占比稳步提升，预

7、计到2022年达到近21亿美元（亿美元） 百万交付量可期：预计2020年-2022年特斯拉全球交付量将达到51/90/130万辆，主要系M3、MY产销持续放量，以及 其他车型Cyber、Semi的产销起量，进一步打开市场空间。 销量放量+FSD加持双驱动：整车销量持续高增长叠加FSD选装率稳步提升，预计2020年-2022年特斯拉汽车业务收入 将达到286/519/742亿美元，三年复合增速53%，FSD当期收入占比汽车业务总收入的7.7%、7.3%、8.5%。 FSD选装提振单车毛利（含FSD、不含积分）：2019年-2022年单车毛利为1.0万元、0.97万元、1.52万元、1.71万元，

8、 其中FSD当期收入贡献毛利占比为4%/10%/8%/9%。 各车型交付量（辆）2019年2020E2021E2022E Model X&S58,193 56,633 60,000 65,000 Model 3283,096 210,568 300,000 360,000 Model Y-104,086 200,000 300,000 国产Model 3928 138,301 180,000 250,000 国产Model Y-120,000 240,000 Semi-10,000 25,000 Cyber-30,000 60,000 全球交付量（不含租赁）342,217 509,588 90

9、0,000 1,300,000 0.0% 0.5% 1.0% 1.5% 2.0% 2.5% 3.0% - 100 200 300 400 500 600 700 800 2019年 2020E2021E2022E 汽车销售收入（不含FSD）FSD当期收入 递延收入积分售卖 汽车租赁收入当期FSD收入占比 资料来源：公司公告，兴业证券经济与金融研究院整理、测算 5 【自动驾驶三大系统】感知层、决策层、执行层组件细分 图、自动驾驶三大系统组成结构一览 6 【自动驾驶三大系统】感知层、决策层、执行层组件细分 图、自动驾驶三大系统组成结构一览 7 【特斯拉】软件芯片自主设计，传感器部件垂直采购 特斯拉

10、把握核心科技：2019年4月特斯拉正式推出完 全自主研发的芯片，搭配自产软件系统基本上能够实 现完全自动驾驶。芯片+软件系统作为ADAS（自动驾 驶系统）皇冠上最闪耀的明珠，特斯拉摆脱传统芯片 龙头的束缚，遵循第一原理性法则，自主研发设计， 掌握核心科技。 传感器部件外采，国产替代空间较大：特斯拉原有的 三目摄像头、毫米波雷达的供应商分别为Mobileye、 法雷奥。联创电子现已切入特斯拉供应链，是车载镜 头的二级供应商，部分镜头是主供。舜宇光学、欧菲 光等均在车载摄像头领域研发积淀深厚；华域汽车、 德赛西威的毫米波雷达已配套上汽、小鹏、吉利等多 款车型，有望加速渗透特斯拉供应链。 资料来源：

11、公司公告，兴业证券经济与金融研究院整理、测算 图、特斯拉核心芯片自研自产，传感器方面国产有望替代进口部件 8 投资建议 “智能化+自动驾驶”是特斯拉产品核心价值的体现：随着上海工厂特斯拉国产化率的不断提升，国内自动驾驶产业链相关优质企业 有望切入特斯拉供应链。看好特斯拉自动驾驶系统里摄像头环节中优质镜头供应商联创电子，目前为其车载镜头的二级供应商，部分 镜头已成为主供。潜在镜头标的欧菲光、舜宇光学，潜在CMOS标的韦尔股份。 毫米波雷达国产替代潜力凸显：看好国内毫米波雷达制造商德赛西威、华域汽车等进入特斯拉供应链的潜在机遇。随77GHz毫米波雷 达国产化产率攀升，国内优质制造商有望打入特斯拉供

12、应链。德赛西威24GH毫米波雷达已配套国内小鹏、吉利部分车型；华域汽车 深耕24GHz研发制造，客户包括上汽荣威等，作为国内优质龙头，二者均有极大潜力渗透特斯拉供应链。 特斯拉供应链选股依然是未来很长一段时间的主线：看好宁德时代在特斯拉等主流车厂的全球市场持续突破超预期，看好国产供应商 切入LG化学和松下等海外供应链，甚至未来直接向特斯拉电池工厂供货，标的为科达利、璞泰来、恩捷股份、当升科技、宏发股份、 天赐材料（化工组覆盖）、拓普集团（汽车组覆盖）、三花智控（汽车组覆盖）等。 9 目录 1自动驾驶：技术在前，法规在后 2特斯拉自动驾驶发展历程 3竞品分析 特斯拉全面制胜 4FSD选装率提升显

13、著提振盈利水平 5投资建议与风险提示 【美国】SAE标准下自动驾驶等级被划分为L0 L5 资料来源：SAE，兴业证券经济与金融研究院整理 图、SAE分级规则：根据系统执行动态驾驶任务的多少，将自动驾驶分为L0-L5级六种不同级别 注：SAE全称为Society of Automotive Engineers，中文名称为美国汽车工程师协会 L0 L2级别为辅助驾驶，驾驶员需时刻处于驾驶状态：L0完全由驾驶员进行操作，没有自动化，仅提供警告功能； L1实现横向（如：车道偏离修正）或纵向（如：自动跟车）辅助驾驶；L2可同时实现横纵向辅助驾驶功能。 L3 L5级别为自动驾驶，驾驶员无需时刻警惕：L3实

14、现在特定环境下（如：交通堵塞）独立完成驾驶操作；L4为高 级别自动驾驶，实现在大部分环境下独立完成驾驶操作；L5为 自动驾驶汽车理想状态，即任何环境下全自动无人驾驶。 L0仅提供警告及瞬时辅助 L1能够制动、加速或转向 L2能够制动、加速和转向 L3有限制的条件下驾驶车辆 L4有限制的条件下驾驶车辆 L5任何条件下驾驶车辆（完全自动驾驶） 如：城市中的自动驾驶出租车，可能无需安装踏板/转向装置 如：与L4相似，但能在任何条件下实现自动驾驶 分级规则：根据系统执行动态驾驶任务的多少，将自动驾驶分为L0-L5级六种不同级别 SAE J3016 驾驶自动化等级 辅助驾驶 功能开启后，驾驶员 时刻处于

15、驾驶状态 自动驾驶 功能开启后，驾驶员 无需处于驾驶状态 如：自动紧急制动/视觉盲点提醒/车身稳定系统 如：车道偏离修正或自适应巡航（LKA or ACC） 如：车道偏离修正和自适应巡航 (LKA and ACC) 如：交通拥堵时的自动驾驶 11 【中国】工信部标准下自动驾驶等级被划分为0级 5级 对标美国SAE分级标准，重视发展再上新台阶：今年3月，我国工信部发布汽车驾驶自动化分级标准，标准将于 2021年正式实施。工信部文件将自动驾驶等级分为0级 5级，对标美国SAE标准L0 L5级别。 0级 2级归为辅助驾驶，3级 4级归为自动驾驶：各级分类均与SAE相似；2级 5级均由系统实现车辆横纵

16、向运动控 制，3级 5级规定目标和事件探测与响应均由系统独立完成；4级 5级规定动态驾驶任务均由系统独自接管。 图、工信部3月发布汽车驾驶自动化分级规定，将于2021年实施 资料来源：工信部，兴业证券经济与金融研究院整理 车辆横向和 纵向运动控制 目标和时间 探测与响应 动态驾驶任务接管 0级驾驶自动化 驾驶员驾驶员和系统驾驶员 1级驾驶自动化 驾驶员和系统驾驶员和系统驾驶员 2级驾驶自动化 系统驾驶员和系统驾驶员 3级驾驶自动化 系统系统动态驾驶任务接管用户（接管后成为驾驶员） 4级驾驶自动化 系统系统系统 5级驾驶自动化 系统系统系统 自动驾驶 （有条件自动驾驶） （高度自动驾驶） （完全

17、自动驾驶） 汽车驾驶自动化分级 发布时间：2020.03 实施日期：2021.01.01 辅助驾驶 （应急辅助） （部分驾驶辅助） （组合驾驶辅助） 12 全球ADS技术发展领跑法规，德国意识超前L3已上路 市场驱动法规建设：全球目前仅允许L2等级自动驾驶车辆 在公路上运行，但德国L3已被准许上路。目前已不乏达到 L3级别以上的ADS技术，但由于L3系“人车”追责共同体 等法律困境，现阶段仍无明确法规出台。 中国：2018年发布智能网联汽车道路测试管理规范， 加大全国范围内ADS测试力度。呼应特斯拉FSD功能， 智能网联自动驾驶功能检测项目里已包含“交通信号 灯识别及响应”。 欧洲：德国领先全

18、球，率先批准L3级别ADS车辆流向市 场。 美国：NHTSA及DOT等政府机构先后发布自动驾驶汽 车政策指南、自动驾驶系统4.0等文件，已有35个 州通过ADS道路测试的法案。 图、中国智能网联汽车自动驾驶功能检测项目 序号检测项目 1交通标志和标线的识别及响应 2交通信号灯的识别及响应* 3前方车辆（含对向车辆）行驶状态的识别及响应 4障碍物的识别及响应 5行人和非机动车的识别及响应* 6跟车行驶（包括停车和起步） 7靠路边停车 8超车 9并道行驶 10交叉路口通行* 11环形路口通行* 12自动紧急制动 13人工操作接管 14联网通讯* 注：标注*的项目为选测项目，企业声明车辆具有标注*项

19、目的自动驾驶功能或者测试路段 涉及相应场景的，应进行相关项目的检测。 资料来源：NHTSA，DOT，交通运输部，VSI Labs，兴业证券经济与金融研究院整理 13 市场适应性有待观察，L4级别融资遇瓶颈，法规应加快前进脚步 图、资本市场对于L4级别自动驾驶热情大幅降低 商业化进程暂时性停滞： L3级别法规仍未跟上科技发展的脚步，直接瞄准L4级别 的开发者商业化进程受阻。Gartner曲线显示资本市场对 于L4级别自动驾驶热情大幅降低，众多企业融资困难。 法规进程为ADS高级别应用设置天花板： 从科研到产品，再到商品普及，需成本与体验双重满足； 而法律的滞后性及高成本结构直接将L5级样车限制在

20、想 象中。 市场过饱和，开发参与者过度拥挤： 近几年愈来愈多初创公司成立，众多大型科技公司也加 入行列，但僧多肉少的竞争格局使大多数“纯开发”型 公司无法拿到订单，无法盈利，商业模式并不可持续。 资料来源：Gartner，兴业证券经济与金融研究院整理 14 自动驾驶三大核心系统：感知层+决策层+执行层 感知层：实现人类“眼睛”的功能；通过配置车身传感器 即摄像头+雷达组合，进行环境信息的采集与处理，达 到监测车辆环境的目的。 决策层：实现人类“大脑”的功能；通过芯片+算法组合，接收、分析感知层传感器收集的信息，规划行驶操作及路 线，替代人类做出驾驶决策。 执行层：实现人类“四肢”的功能；通过电

21、子类汽车部件，接收、执行决策层驾驶策略，完成行驶动作。 图、ADS感知层、决策层、执行层为三大关键系统 15 目录 1自动驾驶：技术在前，法规在后 2特斯拉：硬件自主研发，软件升级不断 3竞品分析：特斯拉全面制胜 4FSD选装率提升显著提振盈利水平 5投资建议与风险提示 16 【总览】特斯拉自动驾驶进化史：从HW1到HW3 资料来源：公司官网，兴业证券经济与金融研究院整理 注：FPS：是指画面每秒传输帧数，每秒钟帧数越多，所显示的动作就会越流畅；TOPS：评价处理器运算能力的一个性能指标，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（1012）操作。 硬件版本HW1/AP1HW2/EAPHW2.5

22、HW3/FSD Computer 发行日期2014年9月2016年10月2017年8月2019年4月 搭载平台MobilEye EyeQ3英伟达DRIVE PX 2英伟达DRIVE PX 2+ 特斯拉自研FSD Computer 数据处理单元系统 MobilEye EyeQ3*1 英伟达Tegra 3*1 英伟达Tegra Parker*1 Pascal架构GPU*1 英伟达Tegra Parker*2 Pascal架构GPU*1 特斯拉自研FSD 芯片*2 FPS361101102300 TOPS0.2561212144 前置毫米波雷达安置量1111 监测范围160米160米170米170米

23、 前/侧相机彩色滤镜阵列-RCCCRCCBRCCB 前置摄像头1333 监测范围- 侧置前视摄像头- 侧置后视摄像头-左: 100 米、右: 100 米 超声波雷达安置量12121212 监测范围5米8米8米8米 长焦 (35): 250 米、中焦(50): 150 米、广角 (120): 60 米 左 (90): 80 米 、 右 (90): 80 米 0 500 1000 1500 2000 2500 HW1/AP1HW2/EAPHW2.5HW3/FSD Computer FPSTOPS 21倍 12倍 图、特斯拉硬件版本进化史一览图、HW3 FPS增至21倍，算力增至12倍 17 硬件进

24、化史：事故后挥别Mobileye，携手英伟达，踏上自研旅程 HW1围绕Mobileye EyeQ3搭建：2014年初始版本硬件搭载英特尔Mobileye EyeQ3，配置一颗英伟达Tegra 3。配置一 颗检测范围为160米的前置毫米波雷达，一个前置摄像头，12个超声波雷达。 HW2牵手英伟达，传感器数量有所增长：2016年HW2自动驾驶平台迭代至英伟达DRIVE PX 2（同时特斯拉开启自研 芯片项目），FPS增两倍至110，算力增46倍至12TOPS。前置摄像头由一个增至3个，超声波雷达监测范围扩至8米， 有利于泊车性能提升。 资料来源：Marklines，兴业证券经济与金融研究院整理 注

25、：FPS：是指画面每秒传输帧数，每秒钟帧数越多，所显示的动作就会越流畅；TOPS：评价处理器运算能力的一个性能指标，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（1012）操作。 图、HW1 配置Mobileye EyeQ3处理单元 图、HW2分手Intel，转向Nvidia 18 硬件进化史：障碍物识别精度提升，自研芯片算力翻11倍 HW2.5芯片增配至两颗，实现障碍物身份识别：HW2.5沿用英伟达DRIVE PX 2处理单元，但Tegra Parker芯片增至两 颗；前置毫米波雷达检测范增长10米至170米，且相机彩色滤镜阵列切换至RCCB，可同时感知亮度及颜色，在探测有 无障碍物基础上新增物

26、体识别功能，此为AP精准性进展的重要里程碑。 HW3特斯拉自研芯片，FPS算力双轮驱动：2019年特斯拉推出HW3（即FSD Computer），装配两颗自研FSD芯片， FPS取得飞跃性进展由110增长20倍至2300，算力同时迸发11倍至144TOPS。然而，HW3成本降低至HW2.5的80%。 图、HW2.5搭载英伟达Tegra Parker双芯片 资料来源： 公司官网，兴业证券经济与金融研究院整理 注：FPS：是指画面每秒传输帧数，每秒钟帧数越多，所显示的动作就会越流畅；TOPS：评价处理器运算能力的一个性能指标，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（1012）操作。 图、HW3搭

27、载特斯拉自研芯片两颗 19 台积电7nm芯片加持，特斯拉HW4大有所为 144 432 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 HW3HW4 TOPS 500 图、HW4算力保守估计为432 TOPS，预计超过500 TOPS，远超HW3三倍之多 台积电接下特斯拉7nm订单：此芯片将采用台积电 7nm制程技术，并使用最新InFO_SoW封装技术。该高 性能芯片将在2020年Q4投入生产，初期投片约2000片， 预计在2021年Q4后进入全面量产阶段。 HW 4配置此高性能芯片，算力远超想象：2019年4月 发布会上，Elon Musk称: “Hardw

28、are 4的算力将会是 Hardware 3的三倍。” 即HW4算力将达到432 TOPS。 然而，HW4的潜力远不止于此，与HW 3的14nm的制 程工艺比较，7nm制程工艺将使晶体管的数量增至4倍， 算力有望增加4倍。此外，InFO_SoW封装技术，可在 一颗12英寸的晶圆上切出25颗特斯拉高性能芯片，这 将使芯片面积有所提升。综上，HW 4的算力提升到 500 TOPS以上的概率很大，远不止HW 3的三倍。 博通助力，芯片不再限于ADAS使用：博通和特斯拉 联合打造的ASIC高性能计算芯片，将可用于ADAS、 电动车动力传动、车载娱乐系统和车身电子四大领域 的计算，这很可能成就理想中的“

29、汽车中央处理器”。 资料来源：公开资料，兴业证券经济与金融研究院测算 20 软件OTA升级：智能座舱 + Autopilot 相得益彰，引领市场潮流 智能化座舱贴合我国车主消费行为画像：自特斯拉推出以来，便以最优的“智能化”性能占领中国市场。2012年推出 的智能语音交互功能、司机座椅记忆，以及后续不断更新的Wi-Fi连接、宠物模式、哨兵模式及游戏等均领先车辆智能 化市场。 资料来源：特斯拉官网，兴业证券经济与金融研究院整理 图、特斯拉OTA重大内容升级一览 录像中 检测到潜在威胁！ 哨兵模式 注：哨兵模式通过摄像头持续监控周围环境，根据不同类型潜在威胁做出警报反应，包括在触摸屏提示“哨兵模式

30、正在录像”或通过音频系统发出响亮的警报声，同时激活安全警报。 WIFI 游戏 软件OTA升级：智能座舱 + Autopilot 相得益彰，引领市场潮流 Autopilot亮点不断，抓住全球消费趋势：2014-16年间AP1实现了自动巡航、自动转向/车道定心、自动辅助编导、自 动泊车、召唤等辅助驾驶功能；2016-2018年AP2升级了召唤功能，并新增自动辅助导航驾驶；2019-2020年推出FSD， 实现智能召唤、并新增市场热点功能红绿灯、停车标志识别控制；目前最新更新内容为绿色交通信号灯提示、监 测限速标志等。 资料来源：特斯拉官网，兴业证券经济与金融研究院整理 图、特斯拉OTA重大内容升级

31、一览 自动辅助转向： 21 智能召唤： 22 目录 1自动驾驶：技术在前，法规在后 2特斯拉：硬件自主研发，软件升级不断 3竞品分析：特斯拉全面制胜 4FSD选装率提升显著提振盈利水平 5投资建议与风险提示 23 【ADAS/ADS平台】特斯拉“节能且高效”，Mobileye专注L2 华为 MDC 600：整体算力高达352 TOPS，位列榜首；最高可支持L4+级别自动驾驶。目前华为芯片受美国政策掣肘， 未来生产应用或将受到影响。 英伟达 Pegasus ：整体算力320 TOPS，但功耗高达500W，耗电量巨大；最高可支持L4+级别自动驾驶。 特斯拉 FSD Computer：整体算力144

32、 TOPS，功耗仅为72W，耗电量低，且同样支持L4+级别自动驾驶，强力延长续航能力。 英伟达 Xavier：整体算力30 TOPS，功耗仅为30W，最高可支持L3级别自动驾驶。 英特尔 Mobileye：Eye Q4及Q5，最高支持L2+级别辅助驾驶，可驱动级别仍属ADAS。 注：代表平台所需功耗，数量越多，代表耗电量越大；一般认为，L2需要的计算力 100TOPS。 按 算 力 大 小 降 序 排 列 0 50 100 150 200 250 300 350 400 华为 MDC 600英伟达 NVIDIA DRIVE AGX PEGASUS 特斯拉 FSD Computer英伟达 NVI

33、DIA DRIVE AGX XAVIER Mobileye Eye Q5Mobileye Eye Q4 整体算力/TOPS L4 +L3L2 + 图、同样支持L4+级别自动驾驶，特斯拉省电表现亮眼 资料来源：公司公告，公开资料，兴业证券经济与金融研究院整理 24 【搭载芯片】芯片算力表现惊艳，特斯拉成行业标兵 特斯拉芯片单颗算力位居榜首：自研FSD芯片单颗算力高达72 TOPS，在对标竞品里已量产芯片中算力最为强劲。 英伟达供货奔驰小鹏，量产有待观望：英伟达Orin芯片算力可达200 TOPS，但目前ADAS普遍应用等级依然停留于L2 至L2+，量产时机未成熟，预计2022年后可大规模生产。X

34、avier芯片算力中庸，为30 TOPS。 华为芯片效率突出：昇腾310算力为16 TOPS，单位功耗可提供算力高达2 TOPS，效率高于行业平均。 Mobileye专注供应L2级别辅助驾驶：此系列芯片为众多车企选择，如理想、蔚来、宝马。Eye Q4算力仅2.5 TOPS，且 芯片效率仅为0.8 TOPS/W，低于行业均值，但综合表现完全足够支撑L2级别ADAS。Eye Q5仍在研发中，但官方声称 效率可达2.4 TOPS。 资料来源：公司公告，公开资料，兴业证券经济与金融研究院整理 图、FSD芯片算力亮眼，英伟达Orin量产受限 自动/辅助驾驶厂商芯片应用车企芯片名称单芯片算力/TOPS单芯

35、片功耗/W单位功耗可提供算力/TOPS 特斯拉特斯拉FSD芯片72721 小鹏Drive AGX Xavier30301 奔驰 (预计2024年装配此芯片)Drive Orin (2022-24年量产)200- 华为-昇腾3101682 理想、蔚来、宝马Eye Q42.530.8 -Eye Q5 (2021年量产)-52.4 英特尔 （Mobileye） 英伟达 25 【感知层：雷达】激光雷达 毫米波雷达 超声波雷达 超声波雷达广泛用于倒车雷达：其最远探测距离为10米，探测范围在0.1 3米之间时精度最高，角度分辨率较低，所 以广泛应用于倒车辅助、泊车辅助等功能。 毫米波雷达应用场景不受限，激

36、光雷达性价比堪忧：毫米波、激光雷达最远探测距角度分辨率离均在150米左右，角 度分辨率均可精确至1-2度。然而，毫米波雷达可全天候全场景应用，而价格为前者2至250倍的激光雷达对雷雨雾霾等 极端天气适应性差。 资料来源：公开资料，兴业证券经济与金融研究院整理 图、雷达对比一览：激光雷达造价高达600 75000美元，广泛应用仍需突破价格壁垒 超声波雷达毫米波雷达激光雷达 工作原理发射超声波，以计算时间差值来测距 发着波段电磁波，接受反射波，通过结算回波 频率变化计算物体方位、速度 发射激光束,接收回波并比较,作适当处理后,就可获 得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速 度、姿态、甚至形状

37、等参数。 最大距离近较远远 距离、角度分表率一般高很高 响应时间1秒1毫秒10毫秒 环境适应性易受天气和温度的影响全天候，不易受环境影响雾、雨、雪、霾等无法工作 成本15-20美元300-500美元600-75000美元 优点价格低、数据处理简单不受天气情况和夜间影响，探测距离远距离、角度测量精度很高 缺点会受天气影响，只能探测近距离物体目标识别有难度，需与摄像头互补使用成本很高，易受天气影响 26 【感知层：传感器】特斯拉对标“人类”，国内新势力采取保守路线 摄像头派（特斯拉 + 理想）：特斯拉秉持“仿生”原理，Model 3通过配置8个摄像头模拟人眼视力，摒弃多颗毫米波 雷达等非必要冗余措

38、施，提升成本效率；理想ONE同样采用1颗毫米波雷达，配置5颗摄像头，略低于特斯拉。 激光雷达派（Waymo + 奥迪）：Waymo发挥谷歌资本实力，配置5颗昂贵激光雷达、6颗毫米波雷达、并加持29个摄 像头，总体价格昂贵，装配于捷豹；奥迪A8配置1颗激光雷达、5颗毫米波雷达，此类ADS硬件仅奥迪顶配车型预埋。 毫米波雷达派（蔚来 + 小鹏 + 比亚迪 + 宝马 + 奔驰）：除理想、奥迪外，国内造车新势力及BBA车企均采用“多颗 毫米波雷达 + 摄像头”的硬件配置。其中小鹏P7、蔚来ES6、宝马X5采取保守路线，均配备5颗毫米波雷达，以示多 重冗余。小鹏P7传感器总个数高达30颗，仅次于资本充足

39、的纯科研部门Waymo。 资料来源：公司官网，兴业证券经济与金融研究院整理 3颗摄像头。 厂商车型传感器总数前置摄像头其他摄像头激光雷达毫米波雷达超声波雷达 Waymo捷豹 I-Pace405612 奥迪A821141512 共29个摄像头 激光雷达派 厂商车型传感器总数前置摄像头其他摄像头激光雷达毫米波雷达超声波雷达 蔚来ES62535-512 小鹏P73049-512 比亚迪汉2014-312 宝马X52434-512 奔驰L22114-412 毫米波雷达派 图、特斯拉贯彻理性“仿生”理念，Waymo背靠谷歌选择昂贵激光雷达，多颗毫米波雷达为普遍路线 厂商车型传感器总数前置摄像头其他摄像头

40、激光雷达毫米波雷达超声波雷达 特斯拉Model 32135-112 理想One1814-112 摄像头派 27 【特斯拉】“8+1”仿生视觉配置，特斯拉坚信视觉力量 资料来源：公司公告，兴业证券经济与金融研究院整理、测算 图、前置三目摄像头为主视眼， 协同其他摄像头构成360度车环绕视野 特斯拉装配“8颗摄像头+1颗毫米波 雷达”： 环绕车身共配有 8 个摄像 头，其中包含一个三目前置摄像头， 组合视野范围达 360 度，对周围环境 的监测距离最远可达 250 米。特斯拉 所配置的一颗前置毫米波雷达可视范 围达160m。 Elon Musk深度爱戴视觉方案：特 斯拉CEO认为，如果人类依赖自身

41、视 觉来识别周围环境，那么摄像头也同 样能实现人眼功能。摄像头摄取的环 境数据在经过视觉算法处理后，系统 将通过深度学习模型进行自我培训， 从而达到全范围认知路况，增进系统 控制精度的目的。目前在市场上，论 这种依靠摄取数据增进ADAS系统性 能的方式，没有一家公司可以超越特 斯拉。 28 【特斯拉】“8+1”仿生视觉配置，特斯拉坚信视觉力量 图、特斯拉配置1颗三目前置摄像头、1颗毫米波雷达、5颗车身环绕雷达、12颗超声波雷达 一颗前视三目摄像头：包括前视宽 视野、主视野、窄视摄像头各一颗， 安装于挡风玻璃后。 两颗侧后视摄像头：装在翼子板上， 位置靠前。 两颗侧前视摄像头：装在B柱，位置 在

42、侧后视的安装位置之后1m。 一颗后视摄像头：安装于车尾箱牌 照框上方 一颗毫米波雷达：位于前保险杠靠 下方的位置。 29 【ADAS对抗测评】过弯能力测试 测试内容：开启ADAS模式下，驶入南浦大桥，经历连续、高拐角转弯（以ADAS系统自动完成全程转弯为成功标准）。 特斯拉M3表现最为优异：特斯拉M3车速为60km/h时，ADAS系统即可无需人工接管，并以此车速完成全程转弯。其 他几款车型略显逊色，理想ONE过弯最高耐受时速为50km/h，宝马X5及蔚来ES6分别对应45km/h、40km/h。 图、特斯拉凭借60m/h最高过完耐受速度赢得第一图、南浦大桥“多重转弯”设计 资料来源：42号车库

43、，兴业证券经济与金融研究院整理 最高耐受速度特斯拉M3理想ONE宝马X5蔚来ES6 60km/h 50km/h 45km/h 40km/h 总得分 30 【ADAS对抗测评】拥堵性能测试 1：最低激活速度 测试内容：拥堵状态下，车辆ADAS功能最低激活时速。 理想ONE采取保守策略：理想ONE在拥堵模式下，ADAS功能激活要求苛刻，无论有无前车，仅以前方车道线是否清 晰为激活标准，且需车速在15km/h以上时才能被开启（自适应巡航0km/h即可开启，但辅助驾驶需15km/h才能开启）。 其他三款车，只需前方有车，即可在0km/h时激活辅助驾驶功能。 图、特斯拉车速为0时依然允许激活辅助驾驶系统

44、，拥堵时人类接管率大大降低 资料来源：42号车库，兴业证券经济与金融研究院整理 辅助驾驶最低激活时速 特斯拉M3 宝马X5 蔚来ES6 理想ONE 0km/h 15km/h 31 【ADAS对抗测评】拥堵性能测试 2： 最长启停时间 测试内容：拥堵状态下，最长启停时间越长，ADAS系统“在线”时间越长，驾驶员反复激活系统次数越少。 特斯拉启停时长最为友好方便：特斯拉M3、理想ONE最长启停时间分别为290秒、90秒，堵车应对性能友好，无需反 复激活系统。宝马X5、蔚来ES6 启停时间小于5秒，在每次堵车刹停后，均需驾驶员再次踩油门才可恢复辅助驾驶。 图、特斯拉M3启停时间达290秒，驾驶员便捷

45、舒适度最高 0 50 100 150 200 250 300 350 特斯拉M3理想ONE蔚来ES6宝马X5 最长启停时间（秒） 注：代表最长启停时间，数量越多，代表拥堵跟车状态下，司机接管次数越少，越方便。 资料来源：42号车库，兴业证券经济与金融研究院整理 32 【ADAS对抗测评】拥堵性能测试 3： 刹停相隔距离 测试内容：检测到前车刹车时，从系统开始刹车至车辆完全停止时，车辆距离前车的距离约大，越容易被侧方车辆加塞。 特斯拉下一优化对象为中国路况适应：宝马X5、蔚来ES6 刹车相隔距离均仅为3.3米，已向人类实习驾驶习惯靠拢。 特斯拉M3 则为5.05米，距离略远，其原因主要系：交通拥

46、堵时，美国车辆密度小于中国，此“本地化”适应问题或将成 为特斯拉下一优化对象。 图、宝马蔚来刹停距离最优，特斯拉仍需更加了解中国路况 3.3米 3.3米 3.85米 5.05米 宝马X5 蔚来ES6 理想ONE 特斯拉M3 资料来源：42号车库，兴业证券经济与金融研究院整理 33 【ADAS对抗测评】拥堵性能测试 4： 刹车后跟车响应及时性 测试内容：此时长为：从驾驶员打转向灯开始，到乘凉完成自动变道为止，所需的总时长。 理想特斯拉跟车最为及时：理想ONE跟车相应时间最优，仅需1.11秒；特斯拉Model 3位列第二，仅需1.18秒，时差甚 微可忽略不计；相较之下，宝马X5、蔚来ES6响应时间

47、略长，分别需1.22秒、2.01秒。 图、理想ONE、特斯拉Model 3跟车相应时间最优，仅需1.11秒、1.18秒 0 0.5 1 1.5 2 2.5 理想ONE特斯拉M3宝马X5蔚来ES6 跟车响应时间（秒） 注：代表刹车后跟车响应时间，数量越少，代表刹车后跟车相应及时性越优。 资料来源：42号车库，兴业证券经济与金融研究院整理 34 【ADAS对抗测评】自动辅助变道 1：指令完成时长 测试内容：驾驶员下达变道指令时，ADAS系统完成变道所需总时长越短，此项性能越佳。 特斯拉再次夺冠：特斯拉Model 3仅需6.2秒即可完成变道指令，理想ONE及蔚来ES6均需7秒以上，但宝马X5辅助驾驶

48、 功能中并未包含自动辅助变道功能。 图、理想ONE、特斯拉Model 3跟车相应时间最优，仅需1.11秒、1.18秒 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 特斯拉M3理想ONE蔚来ES6宝马X5 特斯拉M3 宝 马 未 开 发 此 项 功 能 指令完成时长（秒） 注：代表自动辅助变道响应时间，数量越少，代表其指令完成效率越高。 资料来源：42号车库，兴业证券经济与金融研究院整理 35 【ADAS对抗测评】自动辅助变道 2&3：侧后方车辆&虚实线识别 测试内容：驾驶员发出变道指令时，若车侧后方来车，ADAS是否需驾驶员接管；系统是否可精准识别虚实线。 特斯拉成两项测试唯一通过车型，国内造车新势力执行逻辑保守：若检测到侧后方来车，特斯拉M3会待侧后方车驶 过，执行自动变道指令，而理想 蔚来ES6则取消自动变导指令；特斯拉M3可精准识别虚实线，而理想ONE、蔚来ES6 会误将虚实线识别为实线，导致错误取消变道指令。 图、特斯拉变道时侧后方车辆识别人性化，虚实线识别精准 资料来源：42号车库，兴业证券经济与金融研究院整理 特斯拉M3 理想ONE 蔚来ES6 宝马X5 侧后方车辆识别 - 虚实线识别 - 36 【ADAS对抗测评】特殊场景稳定性测试：雨天&无车道线路口测试 测试内容：雨水反光造成道路线不清晰时，系统是否稳定；经过路口时，系统是否可以克服短暂缺少车道线的问题。