繼2月特斯拉FSD正式登陸中國后，近期馬斯克更是公開表示愿將FSD智能輔助駕駛系統(tǒng)授權給其他車企，且已與多家制造商展開談判。

汽車電動化階段特斯拉被視為一條鯰魚帶動新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展，智能化下半場，從再度引進特斯拉FSD入華、到特斯拉表示愿意開放FSD授權，無疑倒逼國內(nèi)智駕技術競爭，加速中國智能駕駛滲透率提升。

今年，“智駕平權”成為行業(yè)熱詞。被視作全球與特斯拉競爭的強勁對手“比亞迪”將高階智駕輔助功能下放到低價車型，在擴大汽車銷量的同時，加速了智能駕駛技術的普及，智駕領域，特斯拉一直處于高階智駕梯隊，其FSD系統(tǒng)長期自研自用，如今開放給其他車企，對特斯拉本身、對中國智駕產(chǎn)業(yè)有什么影響呢？結合我的部分觀察，發(fā)表下個人看法。

對特斯拉的影響——拓展汽車業(yè)務的第二增長曲線，通過AI敘事提升估值

特斯拉開放FSD授權的主要目的是增加公司在軟件授權模式上的收費收入。

從特斯拉2024年財報可知，其整體經(jīng)營呈現(xiàn)增收不增利的態(tài)勢，營收雖增長1%至976.9億美元，但歸屬于股東的凈利潤同比下滑53%。汽車業(yè)務作為核心收入來源，占比78.9%，面臨著銷量增長乏力和單車利潤下滑的困境。

在長期業(yè)務描述中，馬斯克將特斯拉的戰(zhàn)略重點從造車逐漸向AI和自動駕駛方向傾斜，試圖以FSD（完全自動駕駛）、Robotaxi（自動駕駛出租車）和Optimus（人形機器人）等新故事支撐特斯拉的未來增長及估值。此次FSD開放授權可視為特斯拉汽車業(yè)務增長的第二曲線，與整體發(fā)展戰(zhàn)略相契合。

FSD（完全自動駕駛）是特斯拉開發(fā)的高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS），采用純視覺方案，即基于攝像頭 + AI算法，不依賴激光雷達或高精地圖，還可通過OTA（Over - The - Air）持續(xù)更新優(yōu)化。

FSD主要收費模式如下：

其主要收費模式圍繞“硬件預埋 + 軟件訂閱”展開，特斯拉是最早采用“預埋硬件 + 付費解鎖”模式的車企，“硬件預埋、軟件授權”也成為了智能駕駛默認的發(fā)展路徑。

近幾年汽車行業(yè)內(nèi)卷加劇，純硬件廠商面臨同質化競爭，利潤空間被不斷壓縮，主機廠甚至出現(xiàn)“賣一臺虧一臺”的現(xiàn)象。

在這個背景下，業(yè)內(nèi)逐漸形成共識，即通過軟件訂閱制收費回收成本，“軟件定義汽車”的概念也應運而生。尤其在智駕向L3 +更高階發(fā)展過程中，軟硬深度協(xié)同能力變得尤為關鍵。從華為“只做汽車的大腦”策略，到傳統(tǒng)Tier1（如博世）、德賽西威與軟件公司合作、向軟硬結合方向布局，可以看出軟件在汽車行業(yè)具有高附加值、高利潤的特點。

智駕軟件算法第三方供應商如英偉達、地平線，通過提供芯片 + 算法方案向車企授權，形成“交鑰匙”解決方案，驅動開放授權模式的生態(tài)競爭，特斯拉開放FSD授權也是異曲同工之處。

特斯拉的開放授權采用“硬件綁定 + 軟件收費”模式，合作車企搭載其芯片及配套硬件，如同安卓系統(tǒng)一樣試圖成為行業(yè)標準制定者，既能通過硬件銷售獲利，又能依靠高利潤率的軟件授權拓展收入。

軟件的高毛利來自于邊際成本降低，這需要規(guī)模效應，也就是龐大的銷量和用戶基礎。但目前在中國市場，比亞迪銷量一騎絕塵，2024年市場份額達16.2%，遠超特斯拉的2.9%。小米、小鵬等后起之秀也在銷量上給特斯拉帶來壓力，特斯拉若想在賣車競爭中突圍壓力重重。

如果轉向軟件銷售模式（類似于華為智駕），F(xiàn)SD從原來的自研自用變成第三方供應商模式，倒是能達成一定的共贏——車企可通過采購FSD系統(tǒng)直接獲得先進智駕能力，而無需投入高昂的研發(fā)成本，這種模式或推動更多車企選擇特斯拉的解決方案。有利于車企大量使用特斯拉的FSD系統(tǒng)。

但特斯拉FSD在中國推廣也面臨諸多挑戰(zhàn)。今年比亞迪推出智駕平權，自研高階智駕系統(tǒng)“天神之眼”覆蓋全系車型，首批上市21款車型，將智能輔助駕駛技術下沉覆蓋7萬級到20萬級，而特斯拉的FSD依靠技術溢價維持中高端定位，收費并不便宜，當前需支付6.4萬元一次性買斷，相比國內(nèi)新勢力車企的智駕收費，特斯拉FSD定價較高可能阻礙其快速大規(guī)模推廣。

除了性價比，用戶接受度高低的核心還在于技術成熟度和安全性。

智能駕駛系統(tǒng)的成熟依靠大量數(shù)據(jù)來訓練集群、優(yōu)化模型。此前特斯拉FSD入華進行路面測試，被傳本土化適應不足，表現(xiàn)差強人意。核心問題就是數(shù)據(jù)。

一方面，受《數(shù)據(jù)安全法》限制，特斯拉無法將中國道路數(shù)據(jù)傳輸至海外服務器訓練模型，導致其依賴北美數(shù)據(jù)訓練的系統(tǒng)難以適配本土復雜場景；同時，美國對華高性能GPU、AI算力芯片出口禁令，阻礙了特斯拉在中國搭建本地化算力基礎設施，加劇了技術適配難度。

另一方面，當前中國區(qū)FSD功能僅覆蓋“城市道路特定場景”，與美國的“完全自動駕駛”版本并不一致。該功能更新僅面向付費6.4萬元且搭載HW4.0硬件的用戶（覆蓋范圍限于2024年2月后生產(chǎn)的Model Y/3及新款Model S/X），目標用戶不足萬人。此外，特斯拉用于訓練的數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)公開視頻模擬訓練，而非真實駕駛數(shù)據(jù)，導致算法在復雜場景下的泛化能力受限。

如果能解決上述問題，特斯拉FSD智駕系統(tǒng)性能有望實現(xiàn)質的突破，在中國市場得以大規(guī)模推廣。

對國內(nèi)智駕產(chǎn)業(yè)的影響：倒逼智駕技術升級及價值量重新分配

過去在電動化階段，特斯拉被視為中國新能源市場的最大“鯰魚”，對新能源汽車的帶動產(chǎn)生了明顯的蝴蝶效應。在智能化的下半場，它必然也會帶來新的鯰魚效應。

首當其沖的便是倒逼國內(nèi)廠商進行智駕技術升級。自2023年特斯拉FSD入華預期發(fā)酵以來，本土主機廠積極發(fā)力智駕的趨勢非常明顯，特斯拉FSD入華及開放授權將會驅動2025年國內(nèi)智駕滲透率加速提升。

1、技術路線與產(chǎn)業(yè)鏈影響

首先，技術路線競爭會加速，此前就有純視覺路線和激光雷達路線之爭，特斯拉FSD是純視覺方案，采用攝像頭+算法。與國內(nèi)智駕第一梯隊的廠商相比，主要差異在于激光雷達的搭載和部分傳感器的數(shù)量。

目前激光雷達已經(jīng)降至200美金，而特斯拉FSD買斷價格在8800美金，從駕駛安全性、價格等方面考慮，純視覺路線在中國能否行得通、能否撼動激光雷達配置的必要性，目前仍有待驗證。

不過，若特斯拉FSD能實現(xiàn)大規(guī)模普及，勢必會帶動特斯拉產(chǎn)業(yè)鏈供應商及國內(nèi)純視覺路線產(chǎn)業(yè)鏈公司的需求增長。

從特斯拉自動駕駛系統(tǒng)HW2.5到HW4.0的演進情況來看，在傳感器、算力、架構優(yōu)化等方面均進行了升級。

就硬件傳感器（攝像頭+毫米波雷達+超聲波雷達）配置情況來看，數(shù)量并未大幅增長，部分攝像頭甚至有所減配。

推測一方面可能是通過傳感器本身升級來減少冗余，另一方面可能是算力算法優(yōu)化升級后可以（如更強的AI處理能力）彌補感知冗余。

例如，傳感器升級方面，800萬高清像素攝像頭滲透率進一步提升、超聲波雷達新一代產(chǎn)品AK2推出、4D毫米波雷達等產(chǎn)品及技術都在不斷升級；

算法方面，由于美國對高性能GPU、AI算力芯片出口限制，特斯拉需要依賴中國本土的算力基礎設施進行支撐，這也帶動了算力需求的提升。據(jù)相關報道，特斯拉已在中國建立本地數(shù)據(jù)中心，所有車輛數(shù)據(jù)境內(nèi)存儲以滿足合規(guī)要求，還計劃利用阿里云GPU算力構建本地訓練集群，加速模型迭代。

2、智駕產(chǎn)業(yè)鏈價值分配變化

從整個智駕產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)來看，汽車的智能化閉環(huán)由感知、決策、執(zhí)行構成。感知環(huán)節(jié)通過攝像頭、雷達等傳感器收集車輛及環(huán)境信息，將其傳遞給由芯片、算法、操作系統(tǒng)集成的“汽車大腦”進行計算決策，最終依據(jù)決策結果驅動車輛執(zhí)行相應動作。整個閉環(huán)涉及軟硬結合。

軟件升級和付費訂閱的前提是產(chǎn)品必須預裝硬件。無論哪種技術路線最終勝出，車企實現(xiàn)智能駕駛均需要依賴高性能芯片（如特斯拉FSD芯片、華為、地平線）支撐算法迭代，需要預埋傳感器（攝像頭、雷達等產(chǎn)品）來收集數(shù)據(jù)訓練模型。

在軟件定義汽車的趨勢下，純硬件制造廠商的利潤空間在不斷縮窄，大部分Tier1廠商也在逐漸從純硬件制造向“軟硬一體化”轉型（如提供域控制器 + 算法打包方案）。

南方在此前的文章中也提及過，無論是股價規(guī)律、產(chǎn)業(yè)價值量分配還是關注公司名單，在智能化階段可能都會發(fā)生變化。

結合結構觀點，在高階智駕滲透率加速提升的背景下，考慮到主機廠價格競爭持續(xù)，價值量將更多側重于上游技術壁壘高、競爭格局好、議價能力強的核心零部件環(huán)節(jié)，如高性能芯片（如特斯拉FSD芯片、英偉達Orin、地平線），而中游偏硬件制造、系統(tǒng)集成的Tier1廠商可能仍然面臨一定的降價壓力。但那些逐漸往軟硬一體化方向發(fā)展、具備垂直整合能力（如自研芯片、優(yōu)化供應鏈）和規(guī)模效應的廠商，可通過技術降本和客戶多元化，在利潤端獲得更大彈性。

此外，機器人和汽車供應鏈在多個方面存在底層技術及產(chǎn)品共享、遷移的共通性，比如零部件包括軸承、齒輪、絲桿、電機、傳感器、電池技術等，軟件則包括視覺感知、AI算法等。建議優(yōu)先關注同時布局汽車零部件以及機器人業(yè)務的供應商，以及特斯拉供應商。

智能駕駛是值得長期關注的方向，從年初已覆蓋的相關產(chǎn)業(yè)鏈公司及報告如下：