来源｜本文授权转载自“南风窗”
作者｜荣智慧 编辑｜向由
9月5日，特斯拉宣布明年第一季度在欧洲和中国推出FSD软件服务，正待监管部门批准。当日股票大涨5%。 同时，FSD从测试版本的“FSD Beta”更名为“FSD Supervised”，正式面世。 FSD入华不再仅有雷声。倘若进展顺利，中国特斯拉车主半年内即可付费使用。 FSD（Full Self Driving）意为全自动驾驶，在美国和加拿大已有付费版本。小鹏汽车董事长何小鹏6月赴美体验，给出“表现极好”的评价。
何小鹏在美国体验特斯拉FSD。 图源/微博@XP-何小鹏
特斯拉是中国新能源汽车的样板，也是最大的对手。
简化来说，新能源汽车智能方案的核心区别，是摄像头与雷达之争，背后则是人工智能模型和数字模型之争。 特斯拉携摄像头加大模型方案，表面看是成本优势，实质则是人工智能的优势——一个普普通通的摄像头具有人眼（与大脑）一样的智能水平，仅仅用来开车，就太没想象力了。
特斯拉领先一步，还是让中国市场颇感震撼。这个时候的新能源车企，有没有一丝慌张，是否有了更新的紧迫感？
特斯拉承压
本来，特斯拉上半年的日子不好过，股价下跌超8%。 第二季度财报显示，特斯拉该季度总营收增长2%，但去除碳积分后，实际销售收入同比下滑7%；净利润同比跌45%。
特斯拉整体毛利率为18%，汽车销售业务毛利率下滑至13.9%，意味着卖一辆车的利润为5784美元。两年前，这个数字是13809美元。
增收不增利，特斯拉股价应声而下。
不过，7月以来，特斯拉一转颓势，股价累计上涨超25%。9月5日宣布FSD进入欧洲和中国市场，一天之内股价上涨5%，连带着A股无人驾驶概念走强，多家相关企业涨停。
9月5日，特斯拉在X平台上发布路线图，预计2025年第一季度在中国和欧洲推出全自动驾驶（FSD）系统，但仍有待监管批准。图源/X平台
促进其“利好”的原因，一是讲好了人工智能故事。4月，马斯克宣布下半年发布自动驾驶汽车Robotaxi；7月，“小批量生产”的人形机器人有望明年问世。
二是虽然二季度增收不增利，但也有4月裁员10%、人工智能投入加大的影响；而且汽车交付量环比增长14.7%。放在全球电动汽车疲软的大环境下，这一数字还是好过华尔街的预期。
三是去年年底发布的FSD V12，令业界看到特斯拉在人工智能方向上的突破。据研究机构分析，特斯拉算是美股市场上最被低估的“AI投资标的”，该业务估值或高达1万亿美元，已经超过特斯拉8000亿美元的市值。
2024年上半年，特斯拉约一半的收入来自美国以外，仅中国就占销售额的20%。但相较2023年同期的22.7%，略有下滑。FSD加速进入欧洲和中国市场，也是为了提振销量。
4月28日，马斯克“突击”访华。
随后，FDS入华进程按下快进键：先是马斯克访华期间，特斯拉进入中汽协数据合规名单；此后，百度向特斯拉授予地图测绘资质，并提供车道级导航系统；6月，特斯拉中国上线百度地图V20；6月底，特斯拉副总朱晓彤在上海巡店时被问到FSD何时落地，他的回应是“快了”。
迟迟没有掉下来的靴子，终于在9月5日“落地”。
端到端风潮
FSD V12是全球第一个端到端驾驶软件。 端到端自动驾驶，是系统可以处理传感器输入的信息，输出控制命令。放在汽车上，就是处理器从摄像头、雷达里读取核心信息，经过分析，让汽车做出相应的驾驶操作。
FSD采用纯视觉方案，依赖摄像头进行环境感知，摒弃激光雷达，V12版本开始采用端到端架构，希望最终实现没有人类干预、车辆自行驾驶的目标。
FSD感知-规划-控制架构。 图源/特斯拉官网
2021年开始，特斯拉开始重构底层系统代码。2021年“人工智能日”上，特斯拉就将Transformer大模型技术架构引入了感知领域。
最新的方案是Transformer+BEV（鸟瞰视角）+占用网络算法（三维场景），让车辆能够更精准地理解复杂的交通环境，其99%的决策都由神经网络输出。
简单而言，马斯克的野心，就是把普通摄像头训练成和人眼一样识别物体、感知距离/尺寸/体积，再把拍摄的图片瞬间转化成数字模型，再利用大模型对数字模型展开计算，发布命令。
特斯拉汽车的视觉组件。 图源/特斯拉官网
这个路线和ChatGPT、Sora一模一样，都是靠数据喂出一个大模型，不断调试，完成场景适配。其区别不过是AI作文、AI制图、AI开车。
马斯克认为，摄像头方案是更接近人类驾驶的模式，“人类就是这么做的，图像输入，控制输出”。而雷达靠的是无线电波的发射、反射和接收，和人类行为相差甚远，达不到模拟人类智能的标准。
这也是马斯克说特斯拉是人工智能公司的根本原因。
过去，中国新能源汽车的路线和Waymo接近：靠的是感知、预测、规划和控制等多个独立模块的相互配合，方案是工程师们一行行代码敲出来的。
这一技术路线过于依靠激光雷达以及精确测量技术——大量激光束快速照射目标物体，通过反射波立刻生成物体的数字模型。
它和最新一代人工智能没有关系，无需大型神经网络和大模型，实质是军事上早已成熟的雷达探测技术。好处就是很成熟，靠算法加代码实现，不联网也能运作，但缺点是：不智能，没有学习迭代能力；需要的代码量极大，随着智能化需求的提升，代码量可能越来越庞大，搞不好要给世间万物都编出代码。
这一技术路线还有一个最大劣势：成本。
汽车AI化
技术路线，影响的是生死存亡。 从成本上看，一颗激光雷达至少要六七千元人民币，一个摄像头才几百元。如果从所有硬件成本估算，特斯拉的优势还是比较明显。
特斯拉、问界、蔚来、小鹏、理想等车型主要硬件对比 / 作者制图
比如特斯拉有两颗自研芯片，7个摄像头，1个毫米波雷达。相比之下，小鹏、理想、蔚来的激光雷达都有1到2个，毫米波雷达3至5个不等，摄像头都有11个，芯片还要买英伟达的Orin。
据业内人士表示，特斯拉芯片加算法的软硬件“强绑定”，成本只是同行的三分之一。
更值得注意的是，从前景上看，特斯拉的核心优势是通过深度学习技术，FSD系统自我进化，不断适应新的驾驶场景。当普通摄像头成为“人眼”，不可能仅仅用来开汽车，放在人形机器人上、甚至开飞机开火箭，都顺理成章。
马斯克布局人形机器人，正是为了“这一步”。这种世界上还没人做到、短期内也不可能做到的事情，是马斯克喜欢的“风格”。
人形机器人Optimus。 图源/微博@特斯拉
也不是说激光雷达路线就没有“想象空间”，只是受到技术本身的较大限制，无法像摄像头那样直接采集信息。它可以准确感知周边环境的三维信息，但只能提供稀疏特征数据，行业里称之为“点云信息”。
而摄像头能直接采集图像信息，提供给系统算法，自动分析图像并识别出其中的各种物体，做出驾驶决策。
因此，去年年底以来，中国新能源汽车，已经开始大幅度减配硬件，减少激光雷达，进行雷达与摄像头融合，模仿特斯拉的Transformer+BEV（鸟瞰视角），再加上自己的三维场景计算方案，走端到端的路径。
可以说，走到这一步，才是全球电动汽车产业乃至人工智能产业竞争的核心环节。
仅从汽车产业中横向比较，特斯拉FSD有其明显优势，主要体现在感知、算法和算力上——听起来确实是人工智能公司的优势。
在感知方面，它能依据实时路况而不是路线规划来完成驾驶动作；在算法上，实现了机器学习在整个自动驾驶流程中的深度整合；在算力上，已经使用上万张英伟达A100GPU，而GPU数量还将增加两到三倍，高强度提升数据训练能力。
而且特斯拉还不需要克服激光雷达和摄像头数据难以融合的难题。
所以FSD入华，不仅仅牵涉的是“中国路况复杂特斯拉水土不服”，或者“激光雷达价格下调特斯拉失去价格优势”，或者“特斯拉车主FSD付费意愿低”等议题。
关键是，在已经相对成熟、具有一定竞争优势的产业上，卷价格只是权宜之计，中国车企更应该把握住人工智能的机遇，走难走的路，打开新的发展空间。
本文不代表《财经》观点，转载已获授权。
往期文章
来源｜本文授权转载自“南风窗”
作者｜荣智慧 编辑｜向由
9月5日，特斯拉宣布明年第一季度在欧洲和中国推出FSD软件服务，正待监管部门批准。当日股票大涨5%。 同时，FSD从测试版本的“FSD Beta”更名为“FSD Supervised”，正式面世。 FSD入华不再仅有雷声。倘若进展顺利，中国特斯拉车主半年内即可付费使用。 FSD（Full Self Driving）意为全自动驾驶，在美国和加拿大已有付费版本。小鹏汽车董事长何小鹏6月赴美体验，给出“表现极好”的评价。
何小鹏在美国体验特斯拉FSD。 图源/微博@XP-何小鹏
特斯拉是中国新能源汽车的样板，也是最大的对手。
简化来说，新能源汽车智能方案的核心区别，是摄像头与雷达之争，背后则是人工智能模型和数字模型之争。 特斯拉携摄像头加大模型方案，表面看是成本优势，实质则是人工智能的优势——一个普普通通的摄像头具有人眼（与大脑）一样的智能水平，仅仅用来开车，就太没想象力了。
特斯拉领先一步，还是让中国市场颇感震撼。这个时候的新能源车企，有没有一丝慌张，是否有了更新的紧迫感？
特斯拉承压
本来，特斯拉上半年的日子不好过，股价下跌超8%。 第二季度财报显示，特斯拉该季度总营收增长2%，但去除碳积分后，实际销售收入同比下滑7%；净利润同比跌45%。
特斯拉整体毛利率为18%，汽车销售业务毛利率下滑至13.9%，意味着卖一辆车的利润为5784美元。两年前，这个数字是13809美元。
增收不增利，特斯拉股价应声而下。
不过，7月以来，特斯拉一转颓势，股价累计上涨超25%。9月5日宣布FSD进入欧洲和中国市场，一天之内股价上涨5%，连带着A股无人驾驶概念走强，多家相关企业涨停。
9月5日，特斯拉在X平台上发布路线图，预计2025年第一季度在中国和欧洲推出全自动驾驶（FSD）系统，但仍有待监管批准。图源/X平台
促进其“利好”的原因，一是讲好了人工智能故事。4月，马斯克宣布下半年发布自动驾驶汽车Robotaxi；7月，“小批量生产”的人形机器人有望明年问世。
二是虽然二季度增收不增利，但也有4月裁员10%、人工智能投入加大的影响；而且汽车交付量环比增长14.7%。放在全球电动汽车疲软的大环境下，这一数字还是好过华尔街的预期。
三是去年年底发布的FSD V12，令业界看到特斯拉在人工智能方向上的突破。据研究机构分析，特斯拉算是美股市场上最被低估的“AI投资标的”，该业务估值或高达1万亿美元，已经超过特斯拉8000亿美元的市值。
2024年上半年，特斯拉约一半的收入来自美国以外，仅中国就占销售额的20%。但相较2023年同期的22.7%，略有下滑。FSD加速进入欧洲和中国市场，也是为了提振销量。
4月28日，马斯克“突击”访华。
随后，FDS入华进程按下快进键：先是马斯克访华期间，特斯拉进入中汽协数据合规名单；此后，百度向特斯拉授予地图测绘资质，并提供车道级导航系统；6月，特斯拉中国上线百度地图V20；6月底，特斯拉副总朱晓彤在上海巡店时被问到FSD何时落地，他的回应是“快了”。
迟迟没有掉下来的靴子，终于在9月5日“落地”。
端到端风潮
FSD V12是全球第一个端到端驾驶软件。 端到端自动驾驶，是系统可以处理传感器输入的信息，输出控制命令。放在汽车上，就是处理器从摄像头、雷达里读取核心信息，经过分析，让汽车做出相应的驾驶操作。
FSD采用纯视觉方案，依赖摄像头进行环境感知，摒弃激光雷达，V12版本开始采用端到端架构，希望最终实现没有人类干预、车辆自行驾驶的目标。
FSD感知-规划-控制架构。 图源/特斯拉官网
2021年开始，特斯拉开始重构底层系统代码。2021年“人工智能日”上，特斯拉就将Transformer大模型技术架构引入了感知领域。
最新的方案是Transformer+BEV（鸟瞰视角）+占用网络算法（三维场景），让车辆能够更精准地理解复杂的交通环境，其99%的决策都由神经网络输出。
简单而言，马斯克的野心，就是把普通摄像头训练成和人眼一样识别物体、感知距离/尺寸/体积，再把拍摄的图片瞬间转化成数字模型，再利用大模型对数字模型展开计算，发布命令。
特斯拉汽车的视觉组件。 图源/特斯拉官网
这个路线和ChatGPT、Sora一模一样，都是靠数据喂出一个大模型，不断调试，完成场景适配。其区别不过是AI作文、AI制图、AI开车。
马斯克认为，摄像头方案是更接近人类驾驶的模式，“人类就是这么做的，图像输入，控制输出”。而雷达靠的是无线电波的发射、反射和接收，和人类行为相差甚远，达不到模拟人类智能的标准。
这也是马斯克说特斯拉是人工智能公司的根本原因。
过去，中国新能源汽车的路线和Waymo接近：靠的是感知、预测、规划和控制等多个独立模块的相互配合，方案是工程师们一行行代码敲出来的。
这一技术路线过于依靠激光雷达以及精确测量技术——大量激光束快速照射目标物体，通过反射波立刻生成物体的数字模型。
它和最新一代人工智能没有关系，无需大型神经网络和大模型，实质是军事上早已成熟的雷达探测技术。好处就是很成熟，靠算法加代码实现，不联网也能运作，但缺点是：不智能，没有学习迭代能力；需要的代码量极大，随着智能化需求的提升，代码量可能越来越庞大，搞不好要给世间万物都编出代码。
这一技术路线还有一个最大劣势：成本。
汽车AI化
技术路线，影响的是生死存亡。 从成本上看，一颗激光雷达至少要六七千元人民币，一个摄像头才几百元。如果从所有硬件成本估算，特斯拉的优势还是比较明显。
特斯拉、问界、蔚来、小鹏、理想等车型主要硬件对比 / 作者制图
比如特斯拉有两颗自研芯片，7个摄像头，1个毫米波雷达。相比之下，小鹏、理想、蔚来的激光雷达都有1到2个，毫米波雷达3至5个不等，摄像头都有11个，芯片还要买英伟达的Orin。
据业内人士表示，特斯拉芯片加算法的软硬件“强绑定”，成本只是同行的三分之一。
更值得注意的是，从前景上看，特斯拉的核心优势是通过深度学习技术，FSD系统自我进化，不断适应新的驾驶场景。当普通摄像头成为“人眼”，不可能仅仅用来开汽车，放在人形机器人上、甚至开飞机开火箭，都顺理成章。
马斯克布局人形机器人，正是为了“这一步”。这种世界上还没人做到、短期内也不可能做到的事情，是马斯克喜欢的“风格”。
人形机器人Optimus。 图源/微博@特斯拉
也不是说激光雷达路线就没有“想象空间”，只是受到技术本身的较大限制，无法像摄像头那样直接采集信息。它可以准确感知周边环境的三维信息，但只能提供稀疏特征数据，行业里称之为“点云信息”。
而摄像头能直接采集图像信息，提供给系统算法，自动分析图像并识别出其中的各种物体，做出驾驶决策。
因此，去年年底以来，中国新能源汽车，已经开始大幅度减配硬件，减少激光雷达，进行雷达与摄像头融合，模仿特斯拉的Transformer+BEV（鸟瞰视角），再加上自己的三维场景计算方案，走端到端的路径。
可以说，走到这一步，才是全球电动汽车产业乃至人工智能产业竞争的核心环节。
仅从汽车产业中横向比较，特斯拉FSD有其明显优势，主要体现在感知、算法和算力上——听起来确实是人工智能公司的优势。
在感知方面，它能依据实时路况而不是路线规划来完成驾驶动作；在算法上，实现了机器学习在整个自动驾驶流程中的深度整合；在算力上，已经使用上万张英伟达A100GPU，而GPU数量还将增加两到三倍，高强度提升数据训练能力。
而且特斯拉还不需要克服激光雷达和摄像头数据难以融合的难题。
所以FSD入华，不仅仅牵涉的是“中国路况复杂特斯拉水土不服”，或者“激光雷达价格下调特斯拉失去价格优势”，或者“特斯拉车主FSD付费意愿低”等议题。
关键是，在已经相对成熟、具有一定竞争优势的产业上，卷价格只是权宜之计，中国车企更应该把握住人工智能的机遇，走难走的路，打开新的发展空间。
本文不代表《财经》观点，转载已获授权。
往期文章
