平安观点：
智能驾驶演进已从2024年的端到端范式确立，遛到Al2.0的规模化能力兑现期。基于模型能力提升及多样化的训练数据，智驾系统可能涌现出自主应对极端边缘场景的能力，从而推动智驾系统进一步打通商业闭环。
■ 技术迭代：特斯拉在智驾软件FSD、核心智驾硬件、Robotaxi业务、人
形机器人上正进行多个重要迭代。得益于更高性能的下一代芯片，FSD智驾体验有望得到大幅优化。我国智能辅助驾驶行业从规则时代迈入数据驱动的Al时代以来，目前主流玩家已进入AI智驾2.0阶段：以理想汽车/元戎启行为代表的VLA(视觉-语言-动作)技术架构有望突破传统端到端模型局限，提供更好交互性，VLA模型进化有赖于车端智驾芯片算力及带宽的提高。华为ADS 4.0强调通过云端仿真以训练一个具备强大泛化能力及预见性的Al司机，强调响应速度快，通行效率优及安全冗余度。地平线机器人及Momenta的最新智驾软件强调一段式端到端+强化学习，力求快速扩大高阶智驾系统的车端搭载量。
■ 商业模式：主流高阶智驾玩家基于量产车业务进军Robotaxi业务节奏加
快，华为规划2026年实现面向载人及载物的高速L3规模商用。Robotaxi业务可提供关键的长尾场景数据，为模型训练与优化提供“燃料”,提升系统在极端场景下的表现。家用量产车及Robotaxi技术可复用，商业模式协同效应凸显。Robotaxi可作为高阶智驾技术标杆式样板房，更长远看，Robotaxi业务是“出行即服务”的关键战略卡位。
■ 投资建议：我们认为2026年A智驾持续进阶的三条主旋律是：新一代城
区领航算法迭代、软硬一体优化、基于量产车的Robotaxi业务推进。Al智驾是迈向物理世界通用人工智能的必经之路，拥有多样化的真实路采数据及雄厚研发资源的玩家胜算更大。推荐赛力斯、地平线机器人、长城汽车、理想汽车、小鹏汽车。
■ 风险提示：1)技术路线风险：新的技术架构可能导致用户体验倒退甚至
安全事故。2)投入产出失衡风险。3)政策法规落地不及预期，导致相关商业模式兑现进度不及预期。
特斯拉智驾的软硬件层面新迭代
2025年，特斯拉正式发布其“宏图计划”第四篇章，其CEO马斯克表示，FSD和Optimus（人形机器人）的规模化将是特斯拉最为重要的事项。根据特斯拉发布的《秘密宏图第四篇章》，特斯拉已构建起一个高度体系化的可持续产品生态系统，从交通运输到能源生产，从电池存储再到机器人技术。特斯拉FSD V12转向端到端架构，带来智能驾驶的重大飞跃，特斯拉凭借其全球化的庞大车队和较早推广FSD软件的优势，在总里程上继续保持领先优势，根据特斯拉3Q25业绩电话会，特斯拉FSD(FullSelf-Driving,监督版)累积行驶里程超过60亿英里。同时依赖特斯拉不断更新的算法、硬件，以及Robotaxi等新商业模式的拓展，有望带来更高的智驾体验上限，特斯拉智驾全球领先优势也进一步增强：
● 智驾算法更新——FSDV14采用新软件架构，参数规模实现大幅提升，这将极大地提升系统的性能和决策能力。据IT
之家10月7日消息，近期特斯拉FSD已向北美用户推送FSD 14首个版本，该版本整合了特斯拉Robotaxi自动驾驶出租车项目中的技术成果及经验，据软件更新日志，该版本主要更新功能包括：新增到达选项，紧急车辆避让，视觉导航整合，速度模式选择，系统容错及恢复能力，摄像头自动清洗，后续将改进行驶平顺性及停车精准度。
● 智驾核心硬件——下一代芯片AI5性能指标远超Al4,这部分得益于软硬结合的设计方式，提供更好的性能/能耗比。
根据IT之家信息，近期马斯克在X平台表示，特斯拉Al5芯片有望成为“针对参数规模约2500亿以下模型的最佳推理芯片”。并指出该芯片“在芯片成本上远超同类产品，且能效比(性能/瓦特)表现最佳，A16芯片将把性能提升到更高水平。”
● 商业模式—Robotaxi业务进展：2025年二季度特斯拉在奥斯汀为付费客户提供了首次无人驾驶的体验。根据特斯
3Q25业绩电话会，特斯拉现有Robotaxi车队在无安全员状态下已累计行驶超25万英里，预计到2025年底奥斯汀州地区实现无安全员运营。而根据2025年特斯拉股东大会披露，特斯拉专为无人驾驶设计的Cybercab将于2026年4月开始生产，该车无踏板、无方向盘，Cybercab生产节拍目标将降至5-10秒/辆，年产能从50万辆上升至200万辆甚至500万辆。特斯拉人形机器人将于2026年量产。根据特斯拉规划，其第三代人形机器人(Qβtin将于2026年一季度发布，量产指引方面，特斯拉将搭建一条年化产能100万台的生产线，将在2026年年底前启动撕克曾在2025三季度业绩电话会表示，擎天柱(Optimus)机器人面临的三大难题是——灵巧手、一个能感知并理解现实世界的Al大脑、以及规模化生产。而在成本方面，马斯克预计当年产量达100万台时，单台生产成本大约2万美元-2.5万美元，价格主要取决于机器人的AI芯片成本。
二、我国高阶智驾发展迈入第三阶段
高阶辅助驾驶系统大致围绕三个大的阶段在发展：
● 第一阶段：规则系统阶段。该阶段的系统主要依赖预设规则进行控制，在感知环节后通过大量手写代码实现决策与执
行。然而，由于现实道路场景复杂多样，基于规则的横向与纵向控制往往难以兼顾不同情境，易出现“顾此失彼”的“跷跷板”效应——即优化某一场景的控制性能，可能引发其他场景下的控制异常。
● 第二阶段：混合系统阶段。该系统尝试结合数据驱动与规则方法，部分功能由学习生成的轨迹控制，其余仍由规则代
码处理。然而，规则与模型之间的逻辑冲突常导致系统行为不一致，表现为车辆在某些场景下出现犹豫或异常动作，反映出混合架构在协调性方面的本质局限。
● 第三阶段：完全数据驱动的系统构建方式。目前，特斯拉在这一方向上实现了技术突破，构建出纯数据驱动的辅助驾
驶系统，展现出强劲的产品竞争力。尽管其全范围推送尚处于逐步推进中，但此前小范围测试所表现出的技术领先性已获广泛认可。提升智驾系统性能及泛化性的关键在于系统基础能力建设、实现全链路数据驱动。
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