688582自动驾驶第一股，特斯拉与飞行汽车供应商，净利率超越茅台

真是百年怪相，真是扬眉吐气！

2月19日开始，车企开启“价格大战”，一个月过去了，中国汽车品牌比亚迪赚翻了，不仅销量第一，还是第二大众与第三丰田的总和！

更狠的还在后面，在价格战的情况下，毛利率到了23%，将特斯拉17.6%的毛利率甩在身后。

这下子炸锅了，欧美汽车的天都塌了！

目前特斯拉已经被比亚迪逼到墙角，智能驾驶更是被华为吊打！

在不憋大招，特斯拉就危险了！于是在3月26日，特斯拉发布了首个AI自动驾驶技术FSD V12，其震撼程度丝毫不亚于chatGPT与sora。

那么特斯拉FSD V12究竟有何优势呢

在自动驾驶技术路径主要分为“纯视觉方案”和“融合感知方案”。

这两个派别分别强调了摄像头（视觉系统）和雷达技术（主要是激光雷达，也包括毫米波雷达）在自动驾驶车辆的感知系统中的作用和重要性。

以特斯拉为代表的视觉派不搭载激光雷达，通过高级的图像处理和计算机视觉技术，实现自动驾驶。

优点如下，首先成本低，仅一个激光雷达的价格就是摄像头的50倍。

第二是算力构建的自动驾驶，门槛和壁垒极高。特斯拉认为随着人工智能技术的进步，摄像头系统足以提供必要的信息来实现高级别的自动驾驶功能。

并且算法会直接解决纯视觉方案的痛点，还可以通过算法、算力、数据构建护城河与其他厂商拉开差距。

而不是简简单单的靠“堆料”获得差异，并且成本相对较低，差异性强，有利于大规模商业化。

缺点是在恶劣环境下的识别能力较差，安全性较低，还需要海量数据、复杂算法、大量算力作为支撑。

以华为、蔚小理为代表的“融合感知方案”则结合了摄像头、激光雷达、毫米波雷达和其他传感器的优点，以达到最佳的环境感知效果。

优点是，安全性更高。摄像头可能因为光线问题而识别不清交通标志，而激光雷达可以提供准确的距离信息，毫米波雷达则可以确保在恶劣天气条件下也能进行有效感知，从而安全驾驶。

缺点是成本高，并且多传感器方案采集的数据差异也很大，需要解决当不同传感器感知结果不同时，应该选信任谁的问题。

而且仅仅靠“堆料”，是无法构建“竞争壁垒”的，容易陷入“价格内卷”，无法建立产品的护城河。

那么特斯拉FSD V12将带来哪些增量空间呢

特斯拉带来的增量，首先在硬件层面，自动驾驶需要实现高精度定位，GNSS（全球导航卫星系统），这一点与北斗手机差不多。

数据显示，国内高精度市场产值从2010年的11亿元增长到2022年的208.7亿元，主要受益北斗的完善。

在新能源车的刺激下2020-2022年高精度市场规模增长率分别达48.83%、33.25%、37.4%。预计2023-2028年中国高精度定位行业市场规模有望以35%的年复合增长率增长。

至2028年底，中国高精度定位行业市场规模有望达到1263.4亿元。

相关的上市公司有华力创通、北斗星通、海格通信、上海瀚迅、铖昌科技、中海达、华测导航。

其次是需要测量和监测车辆的加速度、角速度和方向等信息。IMU（惯性测量单元）起到重要作用，它能够提供车辆当前的姿态、运动状态和位置等关键数据。

数据显示，在2022年我国惯性传感器市场中，IMU是市场份额最大的品类，占比约为56%。

并且增量空间巨大，一来是代替上一代惯性传感器如“加速度计和陀螺仪”。二来在智能汽车需求爆发的情况下IMU市场将快速增长。

目前2022年我国IMU市场规模达到43.1亿元，预计将以11.9%的复合增速增长，至2027年将达75.5亿元。

相关的上市公司：理工导航、苏州固锝

华依科技：IMU惯性导航已经在上汽和奇瑞汽车定点使用。

芯动联科：陀螺仪加速针，MEMS惯性传感器龙头，并且拥有比肩茅台的销售净利率。

更重要的是芯动联科属于制造业，这利润率简直吊打苹果，主要原因是具备极强的技术壁垒，别忘了，高超音速导弹准不准，重点就看“陀螺仪加速针”。

如今芯动联科正站在机器人和自动驾驶最火的两个成长赛道上，随着规模化量产，业绩增速会更强，相比下茅台已经处于相对成熟的行业。

未来特斯拉与飞行汽车来抱大腿，成为供应商之后超越茅台或将成为现实！

第三需要高精地图。高精地图可以帮助自动驾驶系统精确定位自身位置，理解和预测周围环境，从而安全地导航和驾驶。

数据显示，国内高精度地图市场规模将从2020年的6亿增加到2025年的240亿，5年内呈现40倍的增长。

但是高精地图有严格的准入资质，因此行业壁垒较高，短期潜在进入者威胁仍较低。

参与的相关上市公司有：中科星图：国内数字地球产品研发与产业化的领军企业。

四维图新：A股高精地图稀缺标的，深耕高精度地图行业多年，以迈向汽车智能化解决方案供应商。

航天宏图：坐拥地图测绘甲级资质，潜在的跨界高精度地图供应商。

对于硬件层面的需求爆发，软件的增量更大。

由于特斯拉的核心算法基本都是由数据驱动的，数据的数量和质量决定了算法的性能，因此特斯拉数据闭环体系至关重要。

其中数据标注、仿真、数据引擎采集、海联数据的存储、数据传输、数据脱敏是数据闭环中最重要的环节，也是最大的增量。

由于在2022年8月中汽协对汽车数据脱敏提出了明确要求，这涵盖了车内（人脸）和车外（人脸+车牌）的图像数据。

因此数据方面特斯拉只能与国内厂商合作，由于FSD V12自动驾驶还没有落地，因此合作方多是小作文为主。

例如，宜通世纪拥有国内第一的物联网大数据平台爱云信息，负责特斯拉中国大数据服务，实质受益于国家数据局的组建，因此题材正宗。

另外在数据存储方向，受益最大的或将是“存储芯片”！

据悉L4级别的车辆则至少需要200万公里的数据。每个传感器大约需要4PB（1PB等于1024TB）的存储空间。

所有传感器共同产生的原始数据将高达约20PB，需要2万多块1TB的硬盘才能存储。国内存储芯片龙头兆易创新。

数据脱敏方向，旋极信息拥有可信数据脱敏系统、零点有数有数据脱敏业务。

总的来说，特斯拉FSD V12具有里程碑的意义，一旦顺利落地，且表现优异，或有望带动新的一轮智驾技术迭代升级，相关行业或将在浪潮中受益！

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