马斯克演示FSDBetaV12“端到端”技术，推动自动驾驶加速渗透_股票频道

（以下内容从海通国际《马斯克演示FSDBetaV12“端到端”技术，推动自动驾驶加速渗透》研报附件原文摘录）
事件：8月26日，马斯克展示了搭载FSDBetaV12的ModelS车辆的自动驾驶试驾。试驾直播历时45分钟，期间马斯克仅接管一次，主要是在直行等红灯时对左转信号产生混淆。在其他时间段，FSDBetaV12系统表现出色，对障碍物、环形交叉路口等复杂路况实现了流畅处理。
马斯克宣布FSDBetaV12为全球首个实现“端到端”的AI自动驾驶系统。该技术范式基于随机在地图上标记路径点，系统从起始到目的地全程接管，更加强调对算法的优化。FSDBetaV12完全由AI神经网络训练，不涉及任何传统编程代码来识别道路和行人等。AI系统替代了传统控制模块，减少C++代码控制量约10倍（从约2万行左右减至约2千行）。该系统允许驾驶者在不熟悉地形的情况下，无需倚赖导航或地图数据连接，从而进行本地工作。
一万块H100GPU集群上线，助力FSDV12加速落地。据悉，特斯拉将于近日上线一万片H100GPU集群，用于支持FSD系统的训练。该集群的算力峰值可达340FP64PFLOPS，AI算力峰值可达39.58INT8ExaFLOPS。目前，智能汽车主要面临训练算力方面的挑战，该集群的上线将助推FSDBetaV12的进一步发展。2023年7月，特斯拉已投产超级计算机平台Dojo，并规划于2024年10月将其算力提升至100E，训练算力将显著增强。目前，FSDBetaV12仍在调试中，正式发布时间尚待确认。
本次演示车型采用HW3.0硬件，HW4.0硬件暂时不受支持。FSDBetaV12的训练依托于大量视频训练数据，车辆配备8个摄像头，以每秒36帧的速度进行拍摄（实际运行速度可高达每秒50帧），系统则通过AI对视频进行实时判断。此次直播所演示的驾驶车辆采用HW3.0硬件，其推理计算功率仅约为100瓦。当前，系统尚未支持HW4.0硬件，主要因为本次演示车型采用了“视觉输入、控制输出”系统，包括输入视觉等传感器信号以及输出转向、刹车、加减速等控制信号，然而两者数据不兼容。马斯克表示未来会对HW4.0进行重新训练以适配。
特斯拉FSD国内即将落地，推动自动驾驶产业链加速渗透。据悉，FSD测试版将向中国区用户推送，初期将以"影子模式"收集数据，在完成相关可行性的验证后将逐步展开小规模试用。6月，马斯克宣布将向其他汽车制造商开放FSD技术的使用权限，并于8月宣布已经在国内建立数据中心以实现数据存储的本地化。政策方面，7月，北京正式开放智能网联乘用车“车内无人”商业化试点，符合要求的企业可在示范区内提供常态化的自动驾驶付费出行服务。上海首批获得测试牌照的三家企业可在浦东新区内的划定区域开展全无人的自动驾驶测试。自动驾驶技术的不断进步叠加相关政策支持，有望进一步推动自动驾驶产业链的加速渗透。
投资建议：FSDBetaV12等AI创新技术的逐步落地将推动相关产业链加速渗透，以特斯拉为代表的自动驾驶企业正在引领自动驾驶技术应用进入实际落地阶段。建议关注特斯拉产业链及自动驾驶产业链两条主线的投资机会；建议关注领域包括大模型技术以及域控制器等；建议关注【拓普集团】、【中科创达】、【经纬恒润】、【均胜电子】等。
风险：AI技术发展不及预期，市场竞争，政策落地不及预期。