从特斯拉汽车IT架构，看未来机器人厂商核心竞争力
　　由于目前人形机器人尚处于产业初期，未来IT架构的演化路径尚不清晰，因此我们希望从另一相似的智能终端—智能汽车出发，来分析和判断未来人形机器人可能的IT架构思路。以特斯拉为例，我们发现其智能驾驶汽车由底层由FSD、DOJO提供算力硬件支持，中层由单一操作系统实现调度，上层延展出以FSD为核心的丰富自动驾驶功能，IT架构日益复杂，基础软硬件地位逐步提升。基于此，我们认为未来人形机器人厂商或将更多采用与汽车类似的IT软硬件架构，且随着软件功能复杂度提升、硬件算力需求日益增长，基础软硬件开发能力或将成为未来人形机器人厂商竞争的胜负手。
　　特斯拉的汽车IT架构正在变得越来越复杂
　　智能汽车的IT架构通常包含三层：1）底层硬件：算力芯片、外围硬件、车辆平台等；2）基础软件：操作系统、中间件、虚拟机等；3）应用软件：应用软件/算法、功能软件等。以特斯拉为例，不同于传统智能车的分布式架构，特斯拉采用中央集中式的E/E架构，底层硬件主要由HW系统提供支持，操作系统基于单一Linux内核打造，在此基础上依次开发了AP、EAP、FSD、FSDBeta等自动驾驶套件。随着自动辅助驾驶、自动停车、交通标志识别等应用功能的逐渐丰富，特斯拉对底层算力的要求日益提升，陆续迭代了HW 1.0-3.0多个硬件版本，并推出FSD自研芯片，IT架构日益复杂。
　　算力硬件是特斯拉汽车智能化能力的基石
　　特斯拉的底层算力硬件布局，主要聚焦于两条主线：FSD芯片和DOJO超级计算机，对应不同的算力需求场景。1）FSD芯片：主要用于支持车端自动驾驶软件等实时计算需求，早年间采用Mobileye、英伟达等第三方厂商通用方案，2019年特斯拉推出的HW 3.0中首次集成了自研的FSD芯片，由3*CPU+2*NPU+1*GPU等异构芯片集成而来，算力性能达72 TOPS。2）DOJO超算：主要用于自动驾驶算法车端部署之前的本地侧训练，由特斯拉自研的D1芯片逐级集成而来，单颗D1芯片约362 TFLOPS，单个ExaPoD峰值算力约1.1EFLOPS。
　　基础软硬件开发能力或将成为未来人形机器人厂商竞争的胜负手
　　除了自动驾驶汽车之外，特斯拉在人形机器人领域亦有所布局。据特斯拉官网，即将面世的Optimus也将采用与汽车同一系列的FSD芯片作为人形机器人的算力中枢。我们认为，未来特斯拉等人形机器人厂商或将更多采用与汽车类似的IT软硬件架构，且随着软件功能复杂度提升、硬件算力需求日益增长，基础软硬件开发能力或将成为未来人形机器人厂商竞争的胜负手。人形机器人产业链相关公司包括：特斯拉、ABB、库卡、发那科、安川机电、柏楚电子、中科创达、科大讯飞、宝信软件等。
　　风险提示：宏观经济波动；技术应用落地不及预期。本报告基于公开客观信息整理，不代表提及公司的覆盖与推荐。