资源描述
从特斯拉FSD 看人工智能 端 到端 模型 赋能 自动 驾驶，机 器人 引领 具身 智能 2023 8 AI 专题 2 FSD AI Transformer HydraNet BEV+Transformer BEV 2D 3D Transformer 4D FSD AI FSD FSD 15000 AI FSD AI Optimus FSD Optimus AI(TSLA.O)(XPEX.N)1 WUEVwPtOmPoPrPmPrMsNoPbRaO6MsQqQsQtQiNrRyQlOoOqMaQpPvNuOnOqPxNtQtQ 1 1.1 1.2 1.3 AI 1.4 BEV+Transformer 1.3.1-4D 1.3.2-1.3.3-BEV 4D 1.4.1 1.4.2 BEV+Transformer 2 1.1 L2+L4+L3 Demo/2016 2%2022 20%5%2030 50%2022 11 OpenAI ChatGPT 2023 3 GPT-4 FSD Beta V11.4 BEV+Transformer 3 1.2 LBS HMI OS GPU CPU MCU/1 2 4 1.3 IMU GNSS AI Control Planning Perception Control Algorithms Planning Algorithms Perception Algorithms Sensors Camera LIDAR RADAR SONAR IMU GNSS Others Computer Map Localization State Estimation Detection&Tracking Global Planning Behavior Planning Trajectory Generation Longitudinal Control Lateral Control Throttle Brake Steering Actuators Local Planning CONTROL STRATEGIES FOR AUTONOMOUS VEHICLES 5 1.3.1-1 2 3 4 150m 10m 1mm 10mm 6 1 2 3+2023H1 4D 1.3.1-4D model 3/s/x/y 8 0 1 12 L7/L8 Air/Pro 10 0 1 12 L7/L8/L9 Max 11 1 1 12 ET/ES/EC 12 1 5 12 G9 570Plus/570Pro/702Pro/650Pro 11 0 5 12 G9 570Max/702Max/650Max 11 2 5 12 V09 E001 Eletre HI-Phi Y/Hi-Phi ZLX Plus/Hyper GTES8/ES7/E L7/L8/L9 2023H1 4D 7 1.3.1-4D 4D 1-10mm 4D 4D 4D 8 4D 1.3.1-9 1 2 1.3.2-VS VS+2D 3D CICV 10 1.3.2-1)2)3 1 2 3/11 AI 2D 3D 4D Perspective View 2D Birds View 3D Occupancy Network 3D 4D 1.3.3-BEV 4D 2023 BEV 12 1.4.1 End-to-End AI VS 13 (RL/Reinforcement Learning)Recent Advancements in End-to-End Autonomous Driving using Deep Learning:A Survey&1.4.1 14 Transformer BEV+Transformer BEV 2D 2D 2D 3D BEV BEV 80%1.4.2 BEV+Transformer BEV 15 BEVformer Encoder Structure BEVformer previous BEV feature current BEV feature bev query(deformable attention)2D BEV query BEV 4 Transformer Transformer Transformer Transformer Transformer-based models and hardware acceleration analysis in autonomous driving:A survey 1.4.2 BEV+Transformer 16 2021 AI Day Transformer Transformer HydraNet Tesla AI day Xnet 1.4.2 BEV+Transformer 17 2 2.3 2.2 2.2.1 BEV+Transformer 2.2.2 2.4 Dojo E 2.5 FSD 2.1 HW3.0 18 2.1 HW3.0 HW1.0 HW3.0 1 HW1.0 2014 10 Mobileye Mobileye EyeQ3 Hardware1.0 2 HW2.0 2016 10 HW2.0 8+12+1 Hardware3.0 3 HW3.0 2019 4 Hardware3.0 FSD 72TOPS 4 HW3.0 HW4.0 4D GPU FSD HW1.0 HW2.0 HW2.5 HW3.0 0 0 12*Lidar 5m 1*Mobileye EyeQ31*NVIDIA Parker SoC+1*NVIDIA Pascal GPU+2*NVIDIA Parker SoC+1*NVIDIA Pascal GPU+ROM 6GB 8GB 2*8GBFlash/2*4GB 36 110 110 2300 25W 300W 220W12*Lidar 8m 1*Radar 160m 1*Radar 170m19 1 2016-2018(Input backbone neck head Output)head/2 2018-2019 HydraNet BiFPN 3 2020 BEV+Transformer BEV 2D 3D Transformer BEV HydraNet Backbone AlexNet ResNet VGGnet Densenet RegNet Neck FPN BiFPN BiFPN Head Head 2.2 20 8 2.2.1 8 输 入 层 隐 藏 层 输 出 层 8 Tesla AI Day 21 /Input/Input 36 12 1280 960/Rectify RegNet BiFPN RegNet BiFPN 160 120 64 80 60 128 40 30 256 20 15 512/Rectify RegNet BiFPN 2.2.1-Tesla AI Day 22 Transformer BEV Transformer 2D BEV BEV Transformer key value Key Value(MLP)(context summary)BEV(positional encoder)MLP Query Transformer/Transformer 2.2.1-2D 3D Tesla AI Day 23 1 27ms 2 1m RNN RNN(Spatial RNN Module)2.2.1-(Feature queue module)(Video module)Heads Tesla AI Day 24 AI Day BEV BEV 2.2.1 Tesla AI Day 25 2.2.1 BEV+Transformer BEV+transformer BEV+Transformer(Corner Case)Tesla AI Day 26 2.2.2 Tesla AI Day 1(Non-Convex)2/1 2 27 2.2.2 Tesla AI Day VS VS 1 A-Star 40 2 10+3 288 A-Star 28 2.3 FSD 2023 FSD FSD Beta 3 23Q2 1 FSD Beta 29 2.3 2018 2020 Tesla AI Day 2 1 IMU GPS Clip 3 3D/30 2.3 2D 3D 4D 2D 3D 4D BEV 2D 3D BEV 2022 BEV 4D Tesla AI Day 3D 3D 2D 3D 4D 2D 2D 3D 4D 31 2.3 Tesla AI Day 2D 2D 32 3D/2.3 Tesla AI Day 33 2.4 Dojo Dojo Dojo/I/O Dojo Dojo 2021 AI Day Dojo Exapod 2022 AI Day Dojo Dojo 1 2023 7 Dojo 2 2024 2 3 2024 10 100EFlops 30 A100GPU Dojo Dojo Tesla AI Day 34 2.4 Dojo D1 Dojo D1 Dojo D1 D1 7nm 500 645 BF16 CFP8 362TFlops FP32 22.6TFlops TDP 400W A100 7nm 542 826 FP32 19.5TFlops Dojo D1 D1 18 20 D1 354 Node D1 Node/2GHz 4 8x8x4 1.25MB SRAM 400GB/S 270GB/S D1 CPU GPU Dojo D1 Dojo D1 Tesla AI Day 35 2.4 Dojo Training Tile Training Tile D1 Training Tile I/O Training Tile InFO_SoW 5 5 D1 9PFlops BF16/CFP8 15KW Tiles 2D Mesh SRAM 11GB 9TB/s Dojo/Dojo Interface Processor Dojo Tile Host Server DIP 900GB/s TTP 32GB HBM Tile 5 DIP Host Tile 4.5TB/s 160GB HBM Training Tile DIP 25 D1 Dojo Training Tile Tesla AI Day 36 2.4 Dojo E ExaPOD Training Tile ExaPOD Training Tile Training Tray 2 Tray ExaPOD 1 ExaPOD=10 Cabinet=120 Tile=3000 D1 Chip=1062000 Node ExaPOD 1.1EFlops 1.3TB SRAM 13TB DRAM 2 Tray ExaPOD Training Tile Training Tray Tesla AI Day 37 SRAM BF16 CFP8 Dojo Node 1.25MB 1.024TFlops 2GHz 4 8 8 4 Dojo D1 440MB 362TFlops 354 7nm TDP 400W Dojo Tile 11GB 9950TFlops 5x5 D1 Tile Dojo ExaPOD 1320GB 1.1EFlops 12 10 ExaPOD 3000 D1 2.4 Dojo Dojo or AI 2GHz Dojo Dojo Tesla AI Day 38 Dojo Dojo+Dojo ISA Risc-V Dojo Dojo Occupancy Network A100 6 GPU Box 1 Dojo Tile 2.4 Dojo Tesla AI Day 39 2.5 FSD Beta v11.4 FSD FSD 2016 3000 2022 9 5 15000 FSD 99 199 EAP FSD not available 5000 3000 not available 3000 6000 included for free not available 6000 included for free not available 7000 included for free not available 8000 included for free not available 10000 included for free not available 12000 included for free 6000 12000 included for free 6000 1500040 FSD FSD FSD 2022 FSD 22Q4 3.24 FSD 16Q4 1.59 23Q2 20.5 FSD 2016 FSD 2.5 FSD 0%20%40%60%80%100%16Q417Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q2 16Q4-23Q2 Wind 16Q4-23Q2 051015202516Q417Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q241 3 FSD 3.1 3.1.2 3.1.3-3.2 3.1.4 3.1.5 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.1.1 42 3 AI AI 43 57kg 75kg 63kg 52kg/3 AI AI 1 2 1 20 2 3 4 44 AI FSD FSD FSD 3 FSD AutoPilot FSD FSD Dojo Tesla AI Day 45 3.1-2D 3D 1 2D 2 3D RGB TOF RGB/3D TOF 3D 46 3.1-Optimus/GPS IMU Optimus Altas Optimus 3 Autopilot 180 Tesla AI Day 47 3.1-VS Tesla AI Day 48 3.1-Optimus 28 28 6 6 3 3 1 NM 28 6 Tesla AI Day 49 3.1-Optimus Tesla AI Day 50 3.1-Optimus 6 11 6+5 Optimus 9&Tesla AI Day 51 3D YUV FSD 3D NeRF 3D 3.2-Tesla AI Day 52 3.2-2022 4 1 2 3 Tesla AI Day 53 3.2-1 2 Natural Motion References Online Motion Adaptation Tesla AI Day 54 55 S1250521120002 0755-26671517 分 析 师 承诺 报告署名分析师具 有中国证券 业协会授予 的证券投资咨 询执业资格 并注册为证 券分析师，报 告所 采用 的 数据 均来 自 合法 合规 渠道，分析逻辑基于分析师的职业理 解，通过 合 理判 断得 出结 论，独立、客 观地 出具 本 报告。分析 师 承诺 不曾 因，不因，也将 不会 因本 报告 中的 具体 推 荐意 见或 观点而直接或间接获取任何形式的补偿。重要声明 西南证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证券监督管理委员会核准的证券投资咨询业务资格。本公司与作者在自身所知情范围内，与本报告中所评价或推荐的证券不存在法律法规要求披露或采取限制、静默措施的利益冲突。证券 期货 投资 者 适当 性管 理办 法 于2017 年7 月1 日起 正式 实施，若您 并非 本公 司签 约客 户，为控制投资风险，请取消接收、订阅 或使 用 本报 告中 的任 何信 息。本公 司也 不会 因 接收 人收 到、阅读 或关 注 自媒 体推 送本 报告 中的 内容 而视 其为 客 户。本公司或关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行或财务顾问服务。本报告中的信息均 来源于公开 资料，本公 司对这些信息 的准确性、完整性或可 靠性不作任何 保证。本报 告所载的资 料、意见及推 测仅反映本公司于发布本报告当 日的判断，本报 告所 指的 证券 或投 资标 的的 价格、价值 及投 资收 入可 升可 跌，过往 表现 不 应作 为日 后的 表现 依据。在不同时期，本公司可发出与本 报告所载资 料、意见 及推 测不 一致 的报 告，本公 司 不保 证本 报告 所含 信息 保 持在 最新 状态。同时，本公 司对 本报 告 所含 信息 可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告仅供参考之 用，不构 成 出售 或购 买 证券 或其 他投 资标 的要 约 或邀 请。在 任何 情况 下，本报 告中 的 信息 和意 见 均不 构成 对任 何个 人的 投资建议。投资 者应 结 合自 己的 投 资目 标和 财务 状况 自行 判断 是否 采用 本 报告 所载 内容 和信 息并 自 行承 担风 险，本公 司及 雇员 对投 资者 使 用本 报告 及其内容而造成的一切后果不承担任何法律责任。本报告 及附 录版 权 为西 南证 券 所有，未经 书面 许可，任 何机 构和 个 人不 得以 任 何形 式翻 版、复制和发布。如引 用须 注明 出处 为“西南证券”，且不得对本报告及附录进行有悖原意的引用、删节和修改。未经授权刊载或者转发本报告及附录的，本公司将保留向其追究法律责任的权利。西 南 证 券投 资评 级说 明 报告 中 投资 建 议所 涉 及的 评 级分 为 公司 评 级和 行业评级（另有 说 明的 除 外）。评 级标 准 为报 告 发布 日后6 个 月 内的 相 对市 场 表现，即：以 报告 发 布日 后6个月 内 公司 股 价（或 行 业指 数）相 对 同期 相 关证 券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300 指数为基准，新三板市场以三板成指（针 对 协议 转 让标 的）或三 板 做市 指 数（针 对做 市转让 标 的）为 基准；香 港市 场 以恒 生 指数 为 基准；美国市场 以纳斯 达克综 合指数 或标普500 指 数为基 准。公司 评级 买入：未来6 个月内，个股 相对 同期 相关 证 券市 场 代表 性 指数 涨 幅在20%以上 持有：未来6 个月内，个股 相对 同期 相关 证 券市 场 代表 性 指数 涨 幅介 于10%与20%之间 中性：未来6 个月内，个股 相对 同期 相关 证 券市 场 代表 性 指数 涨 幅介 于-10%与10%之间 回避：未来6 个月内，个股 相对 同期 相关 证 券市 场 代表 性 指数 涨 幅介 于-20%与-10%之间 卖出：未来6 个月内，个股 相对 同期 相关 证 券市 场 代表 性 指数 涨 幅在-20%以下 行业 评级 强于大市：未来6 个月内，行业整体 回报高 于同期 相关证 券市场 代表性 指数5%以上 跟随大市：未来6 个月内，行业整体 回报介 于同期 相关证 券市场 代表性 指数-5%与5%之间 弱于大市：未来6 个月内，行业 整体 回报 低 于同 期 相关 证 券市 场 代表 性 指数-5%以下 西 南 证 券机构销售团队 区域 姓名 职务 手 机 邮箱 姓名 职务 手 机 邮箱 上海 蒋诗烽 总经理 助理/销售 总监 18621310081 张玉梅 销售经理 18957157330 崔露文 销售经理 15642960315 陈阳阳 销售经理 17863111858 谭世泽 销售经理 13122900886 李煜 销售经理 18801732511 薛世宇 销售经理 18502146429 卞黎 旸 销售经理 13262983309 刘中一 销售经理 19821158911 龙思宇 销售经理 18062608256 岑宇婷 销售经理 18616243268 田婧雯 销售经理 18817337408 汪艺 销售经理 13127920536 阚钰 销售经理 17275202601 北京 李杨 销售总监 18601139362 姚航 销售经理 15652026677 张岚 销售副总监 18601241803 胡青璇 销售经理 18800123955 杨薇 高级销售经理 15652285702 王宇飞 销售经理 18500981866 王一菲 销售经理 18040060359 路漫天 销售经理 18610741553 徐铭婉 销售经理 15204539291 马冰竹 销售经理 13126590325 广深 郑 龑 广深销售负责人 18825189744 张文锋 销售经理 13642639789 杨新意 销售经理 17628609919 陈紫琳 销售经理 13266723634 龚之涵 销售经理 15808001926 陈韵然 销售经理 18208801355 丁凡 销售经理 15559989681 西 南 证 券研 究发 展中 心 上海 深圳 地址：上海市浦东新区陆家嘴21 世纪大厦10 楼 地址：深圳市福田区益田路6001 号太平金融大厦22楼 邮编：200120 邮编：518038 北京 重庆 地址：北京市西城区金融大街35 号国际企业 大厦A 座8 楼 地址：重庆市江北区金沙门路32 号西南证券 总部大 楼21楼 邮编：100033 邮编：400025
展开阅读全文