自动驾驶传感器清洗行业报告（23页）

行业报告下载 2024年08月02日 09:29 管理员

国外方面，特斯拉即将发布 Robotaxi，软硬件全栈能力支撑这一轮新的商业模式革新。特斯拉具备芯片自研+端到端 FSD+海量数据+Dojo 超算中心的自动驾驶全栈能力： 1）芯片方面，2016 年便特斯拉开始组建芯片研发团队；2019 年 4 月，特斯拉发布自主研发的自动驾驶硬件 HW 3.0，图像处理速度比 HW 2.5 提升 21 倍，自研 FSD 芯片算力达到 144 TOPS；2023 年 3 月，HW4.0 开始搭载于美国生产的最新批次的 Model S/X，算力预估在 400-500TOPS；2024 年 6 月，马斯克在特斯拉股东大会上称，HW5.0 将预计会在 2025 年 12 月左右推出，性能将是 HW 4.0 的 10 倍。 2）自动驾驶算法方面，2016 年及以前：与 Mobileye 合作；2016-2018 年：初出茅庐，开始自研，延用业内常规的骨干网架构；2020 年：引入 BEV+Transfomer 架构，引发自动驾驶技术行业重构；2022 年将 BEV 升级到了占用网络 occupancy，并于 2024 年 1 月向普通用户正式推送 FSD V12 版本。 3）数据方面，作为智能驾驶行业领军者，特斯拉拥有海量实际道路行驶数据，截至 2024 年 4 月，特斯拉 FSD 累计里程已超 10 亿英里，海量数据将助力公司迭代优化模型。 4）超算中心方面， 2021 年 8 月，特斯拉在 AI Day 上发布了自研专门用于 AI 训练计算的超级计算机 Dojo。Dojo 训练效率高于 DGX A100，25 个 D1 芯片组成的 tile 推理速度是 24 块 A100 的 30x，FSD 训练时间可从一个月缩短到一周以内，较之 A100 同成本下性能提升 4x，功耗降低 1.3x，体积节省 5x，占用网络训练速度提升 4.4x。

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