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業發展，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、對中國智駕產業有什么影響呢？結合我的部分觀察，發表下個人看法。

對特斯拉的影響——拓展汽車業務的第二增長曲線，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，其整體經營呈現增收不增利的態勢，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。

在長期業務描述中，馬斯克將特斯拉的戰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務增長的第二曲線，與整體發展戰略相契合。

FSD（完全自動駕駛）是特斯拉開發的高級駕駛輔助系統（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）持續更新優化。

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展路徑。

近幾年汽車行業內卷加劇，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“賣一臺虧一臺”的現象。

在這個背景下，業內逐漸形成共識，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 +更高階發展過程中，軟硬深度協同能力變得尤為關鍵。從華為“只做汽車的大腦”策略，到傳統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，如同安卓系統一樣試圖成為行業標準制定者，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），FSD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系統直接獲得先進智駕能力，而無需投入高昂的研發成本，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。

但特斯拉FSD在中國推廣也面臨諸多挑戰。今年比亞迪推出智駕平權，自研高階智駕系統“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。

智能駕駛系統的成熟依靠大量數據來訓練集群、優化模型。此前特斯拉FSD入華進行路面測試，被傳本土化適應不足，表現差強人意。核心問題就是數據。

一方面，受《數據安全法》限制，特斯拉無法將中國道路數據傳輸至海外服務器訓練模型，導致其依賴北美數據訓練的系統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據是互聯網公開視頻模擬訓練，而非真實駕駛數據，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智駕系統性能有望實現質的突破，在中國市場得以大規模推廣。

對國內智駕產業的影響：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廠商進行智駕技術升級。自2023年特斯拉FSD入華預期發酵以來，本土主機廠積極發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年國內智駕滲透率加速提升。

1、技術路線與產業鏈影響

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量。

目前激光雷達已經降至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能實現大規模普及，勢必會帶動特斯拉產業鏈供應商及國內純視覺路線產業鏈公司的需求增長。

從特斯拉自動駕駛系統HW2.5到HW4.0的演進情況來看，在傳感器、算力、架構優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品AK2推出、4D毫米波雷達等產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。據相關報道，特斯拉已在中國建立本地數據中心，所有車輛數據境內存儲以滿足合規要求，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、智駕產業鏈價值分配變化

從整個智駕產業鏈環節來看，汽車的智能化閉環由感知、決策、執行構成。感知環節通過攝像頭、雷達等傳感器收集車輛及環境信息，將其傳遞給由芯片、算法、操作系統集成的“汽車大腦”進行計算決策，最終依據決策結果驅動車輛執行相應動作。整個閉環涉及軟硬結合。

軟件升級和付費訂閱的前提是產品必須預裝硬件。無論哪種技術路線最終勝出，車企實現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、雷達等產品）來收集數據訓練模型。

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，無論是股價規律、產業價值量分配還是關注公司名單，在智能化階段可能都會發生變化。

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，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節，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展、具備垂直整合能力（如自研芯片、優化供應鏈）和規模效應的廠商，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。建議優先關注同時布局汽車零部件以及機器人業務的供應商，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業鏈公司及報告如下：