供给端特斯拉FSDBeta北美渗透率超过22%，商业化拐点将至。特斯拉FSD是在Autopilot基础上推出的高阶自动驾驶功能，2020年Q3正式发布FSDBeta，目前已推送至V11.4.6版本。随着软件端不断成熟，FSD商业化进程提速：1）测试用户：截至2023年3月FSDBeta测试人数超过40万，在北美渗透率超过22%。2）行驶里程：截至2023年6月，FSDBeta累计行驶里已超过3亿英里。自2023年4月开始FSDBeta行程里程加速提升，仅Q2单季度提升约1亿英里。3）软件付费：2019年以来经过多轮涨价，目前FSD买断价格高达1.5万美元。马斯克在推特上预告FSDV12将不再是Beta版本，并会在北美向所有用户免费试用一个月，我们认为届时FSD订阅率有望实现跃升，智能驾驶付费彻底跑通。
　　算法：从规则主导到神经网络主导，BEV+Transformer确立行业通用感知范式，端到端大模型有望再次引领行业。2016年之后特斯拉开始尝试自研算法，并在2017年6月Andrej加入特斯拉之后确立从传统视觉向神经网络模型、数据驱动方向发展的技术路线，逐步构建了BEV+Transformer感知范式。1）2018-2019年特斯拉在停车场智能召唤场景下开始将不同视角下的车道线预测结果投射到BEV视角下拼接，采用基于规则的方式进行后融合；2）2020-2021年特斯拉在BEV空间内做特征级融合取代基于规则的后融合，确立BEV+Transformer感知范式，自动驾驶进入大模型时代；3）2022年从BEV升级至Occupancy（相当于4DBEV，增加高度信息），进一步提升对一般障碍物的识别能力。根据马斯克推特，FSDV12将是“端到端”的自动驾驶模型，在规划决策端应用神经网络，将大幅提升自动驾驶车辆与交通参与者的交互能力。
　　数据：数据闭环+超算中心造就FSD极致的迭代速度，是特斯拉在自动驾驶上的核心竞争力。复盘特斯拉对数据闭环体系的构建可以分为以下两个阶段：1）2016-2019年：特斯拉早在2016年首创影子模式，组建千人的标注团队，数据引擎初步构建。采购英伟达GPU自建数据中心，规模尚小，模型单次训练所需时间较长。2）2020年至今：特斯拉升级版数据引擎在标注、仿真、云端计算资源三个方面大幅升级，数据闭环系统趋于完善。随着感知模型向BEV迭代，特斯拉数据标注也从2D人工标注发展至4D自动标注，大幅提高标注效率。2019年以来，特斯拉基于英伟达GPU部署的数据中心算力持续提升，并同步自研Dojo超算中心。2023年7月Dojo超算中心正式投产，FSD迭代速度有望进一步大幅提升。
　　硬件：HW4.0版本发布，芯片性能、传感器配置全面升级。特斯拉自2019年发布HW3.0起搭载自研的FSD芯片，2023年HW4.0已开始量产，在芯片性能及传感器配置方面全面升级。1）传感器配置：摄像头精度提升并新增4D毫米波雷达；2）算力：自动驾驶大模型推动车端算力需求的提升，预计HW4.0总算力由144Tops提升至400-500Tops；3）内存：Transformer大模型对内存消耗大幅提升，为了解决“内存墙”问题，特斯拉从HW3.0的8颗LPDDR4升级至16颗GDDR6，内存容量从16GB提升至32GB，最大内存带宽从68GB/s大幅提升至224GB/s。
　　相关标的：小鹏汽车，理想汽车，德赛西威
　　风险提示：技术进步不及预期，商业化进展不及预期等。