汽车行业深度：Dojo助推特斯拉加速AI落地

请务必阅读正文后的声明及说明 [Table_Info1] 汽车 [Table_Date] 发布时间：2024-05-17 [Table_Invest] 优于大势 上次评级: 优于大势 [Table_PicQuote] 历史收益率曲线 [Table_Trend] 涨跌幅（%） 1M 3M 12M 绝对收益 2% 18% 6% 相对收益 0% 9% 15% [Table_Market] 行业数据 成分股数量（只） 261 总市值（亿） 31781 流通市值（亿） 13554 市盈率（倍） 28 市净率（倍） 2.07 成分股总营收（亿） 36981 成分股总净利润（亿） 1304 成分股资产负债率（%） 61 [Table_Report] 相关报告 《奇瑞汽车深度报告：出海持续增长，新能源转型高弹性》 --20240219 《汽车行业深度：智驾时代来袭，多玩家多模式齐发力推动行业走向落地》 --20240126 [Table_Author] 证券分析师：周颖 执业证书编号：S0550521100002 19801271353 zhouying1@nesc.cn 研究助理：陈纬国 执业证书编号：S0550122090006 15624929051 chenwg@nesc.cn [Table_Title] 证券研究报告 / 行业深度报告 汽车行业深度：Dojo 助推特斯拉加速 AI 落地 报告摘要： [Table_Summary] 特斯拉不仅在电动汽车领域取得了革命性突破，更在智能驾驶和人形机器人领域展现出其作为 AI 公司的雄心和实力。特斯拉在智能驾驶技术上取得了显著成就，其全自动驾驶技术 FSD 已更新至 V12版本。特斯拉的算法演进经历了从 HydraNets 到端到端方案的四代变革，每一代都在感知、决策和规控方面实现了技术突破。最终端到端方案通过直接输入传感器信息到神经网络，实现了高效的驾驶命令输出。 特斯拉在人形机器人领域的进展同样领先，自 2021 年首次发布概念以来，特斯拉人型机器人在运动能力、视觉感知能力和自主性方面取得了显著进步。2023 年 12 月发布的 Optimus 第二代产品在行走速度、重量、平衡感和身体控制能力上都有了显著提升，能够在工厂环境中执行精确的电池分拣任务。 AI 应用的加速需要 AI 芯片。AI 芯片是 AI 计算的核心工具，可分为训练和推理两大类，也可分为云端和终端。不同场景对芯片的性能要求不同。云端训练芯片是 AI 时代最重要的武器之一，英伟达作为 AI 芯片市场的领导者，其 GPU 架构从 Fermi 到 Hopper 不断演进，每一代产品都在性能和效能上取得了显著提升。 特斯拉的 Dojo 芯片采用 ASIC 路线，高效支持自身算法训练。Dojo采用 ASIC 路线，Dojo node 是 Dojo 芯片的最小节点，具有标量处理单元、向量处理单元、存储单元和片上路由器。D1 芯片集成了354 个 Dojo node，提供了高的算力和能效比。Dojo 训练 Tile 通过集成多个 D1 芯片，形成了强大的训练矩阵，能够支持大规模的 AI模 型 训 练 。 Dojo ExaPOD 则 进 一 步 集 成 了 训 练 矩 阵 ， 提 供 了1.1EFLOPS 的峰值算力和高速 SRAM，为大规模并行计算任务提供了强大的硬件支持。 Dojo 的另一个可比对象：谷歌 TPU。TPU 是首款人工智能专用的计算芯片，于 2016 年首次发布，目前已经从 TPU v1 迭代到了 TPU v5，能力上也有巨大提升，是首个部署张量计算单元的芯片。虽然在数据中心训练和推理方面有其优势，但在工业级别适配和开发生态方面面临挑战。特斯拉 Dojo 在设计理念和应用模式上与 TPU 有相似之处，但也面临着类似的大规模推广压力。 总体而言，Dojo 产品设计和性能顶尖，但通用性相对较弱，短期内主要以加速特斯拉自身模型训练为主。 风险提示：智驾进展不及预期，人形机器人进展不及预期。 [Table_CompanyFinance] -30%-20%-10%0%10%20%2023/52023/8 2023/11 2024/2汽车沪深300 请务必阅读正文后的声明及说明 2 / 56 [Table_PageTop] 汽车/行业深度 目 录 1. 特斯拉：从制造公司到 AI 公司 ........................................................................ 5 1.1. 智能驾驶先行者 ....................................................................................................................... 5 1.1.1. 特斯拉智能驾驶第一代算法：HydraNets .................................................................................................. 5 1.1.2. 特斯拉智能驾驶第二代算法：BEV+Transformer ...................................................................................... 7 1.1.3. 特斯拉智能驾驶第三代算法：占用网络 .................................................................................................... 9 1.1.4. 特斯拉智能驾驶第四代算法：端到端方案 .............................................................................................. 10 1.1.5. 智驾三要素：算法、算力、数据 .............................................................................................................. 12 1.2. 掀起人型机器人大潮 ............................................................................................................. 12 1.2.1. 基本运动能力 ..........................................................................................