摘要

1华源证券维持汽车行业“看好”评级。

2报告认为2026年是特斯拉Robotaxi无人化运营及FSD无监督版本落地的关键年，核心关注车队规模扩张及Cybercab量产节奏。

3FSD V14因算法架构升级（VLA框架）MPI显著提升，安全性增强。

4硬件上，“算力扩张+线控底盘”是智驾跃迁基础。

5建议关注Robotaxi运营商、头部智驾车企（特斯拉、小鹏、理想）、大算力芯片（地平线、黑芝麻）、线控底盘（伯特利等）及域控制器供应商。

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汽车

行业定期报告

2026年01月08日

投资评级：看好（维持）

证券分析师

李泽

SAC: S1350525030001

lize@huayuanstock.com

陈嵩

SAC: S1350525070005

chensong@huayuanstock.com

联系人

板块表现：

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2026年或是特斯拉Robotaxi无人化商业运

营&FSD无监督版本落地之年

汽车行业双周报（20251222-20260102）

投资要点：

展望26年的特斯拉Robotaxi/FSD，我们有以下几点研判：1）我们认为26年有望看到特斯拉Robotaxi无安全员运营+FSD无监督版落地+FSD在欧洲、东南亚等地区商业化加速；2）对于特斯拉Robotaxi最核心关注的应是车队规模扩张；如果特斯拉车队规模能迅速扩展到千台以上，或将说明L2直接实现L4的路径可行；3）VLA中的L可能是决定模型能力的关键，基础模型重要性或将持续提升；4）更强的算力支持更大参数量模型的端侧部署+更高帧率运行；线控底盘带来执行控制层更低的延迟，“算力扩张+底盘线控化”有望成为后续各家智驾能力进一步跃迁的硬件基础。

特斯拉 Robotaxi运营现状：运营区域/每公里收费较之 Waymo均有优势；核心痛点是候车时间长+实际运营车队规模较少（截至26年1月3日，预计奥斯汀40辆+加州132辆）；从事故率来看，Robotaxi运营至今未发生较为严重的交通事故。Cybercab 26年4月有望量产，并有望承接特斯拉未来大部分车端产能。建议后续核心关注特斯拉 Robotaxi车队扩张&Cybercab量产节奏。

乘用车FSD：硬件架构与Robotaxi趋同，软件核心架构也趋同，但目前Robotaxi车队投放规模小+能完美应对消费者版FSD比较容易退出系统的一些工况，不能排除Robotaxi版本在复杂道路、恶劣天气条件下可能存在云端辅助推理的可能（同样需要车队规模的扩张来打消质疑）。V14.1较之V12/13最大的变化是驾驶安全性的明显提升，让行策略更加保守；V14.2版本在V14.1基础上优化舒适性；V14.3则将进一步提升模型推理能力，有望进一步解决“车位到车位”场景效率较低的问题。

V14最大进步或体现在MPI的大幅提升，我们倾向于归因为算法架构升级：从抽样 MPI来看，V14目前MPI较之V13提升数倍（达到1000+英里）；V14模型架构升级后（或引入蒸馏版的Grok+参数量扩张）MPI提升显著，说明VLA框架中，“L”作为基础模型，重要性不言而喻。

后续驱动FSD进化的硬件升级方向或是芯片与执行器：模型帧率足够高（算力）+控制延迟足够小（线控体系）=系统流畅程度进一步提高+安全性升级；智驾终极目标是L4/5，有助于提升驾驶体验与安全指标的增量零部件我们认为都是较有价值的。

投资分析意见：建议关注Robotaxi运营服务商（文远知行、小马智行、萝卜快跑、曹操出行、千里科技）、数据积累丰富+技术路线选择近似特斯拉的头部智驾整车公司（特斯拉、小鹏、理想）、大算力智驾芯片供应商（地平线机器人、黑芝麻智能）、线控底盘头部供应商（耐世特、伯特利、浙江世宝）、大算力域控制器供应商（德赛西威、均胜电子、经纬恒润、科博达、中科创达）、激光雷达（禾赛科技、速腾聚创、图达通）、RoboX（九识智能、新石器、希迪智驾等）。

风险提示：1）法规进展不及预期；2）竞争格局恶化；3）技术路线迭代风险。

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内容目录

前言 ... 5

首先是关于特斯拉 Robotaxi 的运营现状 ... 5

关于乘用车 FSD 的讨论 ... 9

3.1. 乘用车 FSD 与 Robotaxi 的可能关联 ... 9

3.2. FSD V14 较之 V12/13 的核心优势或是更加安全 ... 10

乘用车 FSD V14 MPI（无接管安全行驶里程）大幅度进步 ... 12

4.1. 我们倾向于将 MPI 取得明显进步的原因归因为算法架构的变化 ... 13

4.2. V+L→A 与 V→L→A 的路线分化 ... 14

4.3. 特斯拉后续驱动 FSD 进化的硬件升级方向或仍是芯片与执行器（线控体系） ... 15

4.4. 最后是关于 FSD 的订阅率 ... 15

总结 ... 16

投资建议 ... 17

风险提示 ... 17

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图表目录

图表 1: 特斯拉 2025 年主要业务目标实现情况 ...5

图表 2: 特斯拉 Robotaxi 奥斯汀运营区域 VS Waymo ...6

图表 3: 特斯拉 Robotaxi 加州运营区域 VS Waymo ...6

图表 4: 特斯拉 Robotaxi 2026 年有望拓展至内华达、佛罗里达、亚利桑那等州 ...6

图表 5: 特斯拉 Robotaxi 打车公里均价 VS Waymo ...7

图表 6: 特斯拉 Robotaxi 候车时间实例 ...7

图表 7: 特斯拉在奥斯汀与加州的 Robotaxi 车队规模扩张情况（单位：辆） ...8

图表 8: 特斯拉 Robotaxi 事故上报情况 ...8

图表 9: 已有多辆 CyberCab 被目击在奥斯汀路测 ...9

图表 10: 目前路测观察到的 CyberCab 尚有方向盘 ...9

图表 11: CyberCab 最终目标是无方向盘、无踏板 ...9

图表 12: Robotaxi 版本 FSD 无惧强光 ...10

图表 13: 特斯拉 Robotaxi 云端指挥中心实时反馈每台车的实时感知画面，还会追踪天气的变化 ...10

图表 14: V14 较之 V12 让行策略更加保守 ...10

图表 15: 面对弱势交通参与者 FSD 表现得很谨慎 ...10

图表 16: 专利 US20230057509A1 表明特斯拉对 VRU 与非 VRU 对象的处理流程是不一样的 ...11

图表 17: David Moss 的 FSD 版本与使用情况 ...12

图表 18: David Moss 依靠 FSD 横穿美国的路线 ...12

图表 19: 光靠挡风玻璃摄像头有不能规避的视野盲区 ...12

图表 20: 新版本的 Model3/Y 可配置前保险杆摄像头 ...12

图表 21: 特斯拉 FSD V13 与 V14 各小版本之间安全接管里程的比较 ...13

图表 22: 特斯拉 FSD 算法迭代的历史沿革 ...14

图表 23: Waymo 的 EMMA 模型 ...14

图表 24: 特斯拉的算法框架同样引入 LLM 辅助感知 ...14

图表 25: 特斯拉在 2025 年 ICCV 上分享模型架构 ...15

图表 26: 2025 年 11 月 5 日小鹏科技日分享“V+L→A” ...15

图表 27: 特斯拉 AI5 预计较之 HW4 性能大幅度提升 ...15

![](page=3,bbox=[151, 47, 294, 74])

图表28：控制环节的延迟降低同样关键...15

图表29：特斯拉FSD take rate预期（截至25年9月）...16

图表30：特斯拉加速推进FSD在欧洲&东南亚市场的落地...16

![](page=4,bbox=[150, 47, 295, 75])

1. 前言

回顾2025年特斯拉PhysicalAI主要业务目标的实现情况，Robotaxi与FSD在持续兑现（虽然没有完全达成25年年初预期）。展望26年，Robotaxi与FSD或将是最有希望实现跨越式里程碑的环节（Robotaxi无人化运营+FSD实现无监督；二者所能提供的生产力均有望迎来质变）。

图表1：特斯拉2025年主要业务目标实现情况

类别

目标

25Q1法说会

25Q2法说会(25.07)

25Q3法说会(25.10)

25年股东大会(25.11)

现状

Robotaxi

短期

计划25年6/7月在奥斯汀推出Robotaxi服务；预计2025年底推广至多个城市；Cybercab计划26年量产

正式推出Robotaxi；目标25年年底服务覆盖美国一半以上人口

预计25年年底奥斯汀移除安全员，并拓展至内华达、佛罗里达、亚利桑那等州的8-10个城市

计划Cybercab于26年4月量产

奥斯汀无安全员模式尚在测试；车队规模不及预期

长期

预计26年年底对财务产生实质影响

26年产能或将从50万提升到200-300万；每英里成本将降至0.2美元以下

FSD

版本升级

无监督FSD预计于25年年底实现

计划将模型参数量提升10倍

V14.2计划优化舒适性功能；后续版本将强化模型推理能力(V14.3/V14.4)

V14.3版本将实现“睡一觉到目的地”的体验

V14版本MPI预计显著提升，但V14.3版本尚未更新

Optimus

短期

预计25年年底数千台在特斯拉工厂投入使用

股东大会展示Gen3；计划将在3个月内小批量生产，26年年初量产

预计26年2/3月展示Gen3原型机；计划搭建100万的产线，希望26年年底量产

26年将启动Gen3量产；Gen3未展示

Gen3至今未实现小批量生产

长期

预计29/30年实现100万的年产量目标

预计5年内月产能达到10万

V4产能目标1000万；V5年产量有可能是5000万或1亿

弗里蒙特工厂将实现100w产能目标；之后将在德州建年产能1000万台的产线

AI5/Al6

短期

AI5有望26年年底量产

AI5同时委托台积电与三星生产

AI5目标27年实现量产

长期

正规划Dojo3与Al6融合

AI6已在规划；AI5投产1年后有望推出，推训一体

乘用车

产能目标

24个月内年化生产速率将提升至300万台

目标26年年化产能达260-270万，27年400万/28年500万

25年特斯拉全球165万的产量，yoy-7%

资料来源：36氪、新浪财经、海豚研究公众号等、华源证券研究所

本文想要深入探讨的问题是为什么我们对特斯拉的Robotaxi与FSD的技术进步是有信心的？这种技术进步主要可能归因于哪种因素？后续我们需要关注的核心环节又是什么？

2. 首先是关于特斯拉 Robotaxi 的运营现状

运营区域面积：在奥斯汀与湾区的运营面积均明显大于 waymo，26年有望进一步拓展至美国多个州；

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图表2：特斯拉Robotaxi奥斯汀运营区域VS Waymo

![](page=5,bbox=[76, 116, 481, 331])

资料来源：Reddit（r/teslamotors）、华源证券研究所

图表3：特斯拉Robotaxi加州运营区域VS Waymo

![](page=5,bbox=[570, 105, 908, 341])

资料来源：Drive Tesla、华源证券研究所

图表4：特斯拉Robotaxi2026年有望拓展至内华达、佛罗里达、亚利桑那等州

Tesla's robotaxi expansion across the U.S.

![](page=5,bbox=[83, 466, 913, 876])

资料来源：CNBC、华源证券研究所

![](page=6,bbox=[150, 47, 295, 75])

Robotaxi的收费情况与平均候车时间：参考微博视频（XP-何小鹏）近期在北美实际打车的收费情况对比我们在加州 Waymo 实际打车的花费情况来看，特斯拉 Robotaxi 每公里均价在1.4美金左右，Waymo 则在2.5美金以上，定价方面特斯拉有较大优势。从平均候车时间来看，“较少的车队规模+较大的运营区域”一定程度决定了特斯拉 Robotaxi 等待时间会比较长（同样参考微博视频（XP-何小鹏），特斯拉 Robotaxi 打车到接单可能需要10分钟，从接单到接乘客上车还需要25分钟左右，平均候车时间高达35分钟）。

图表5：特斯拉Robotaxi打车公里均价VS Waymo

![](page=6,bbox=[83, 264, 450, 453])

资料来源：微博视频（XP-何小鹏）、waymo-one、华源证券研究所

图表6：特斯拉Robotaxi候车时间实例

![](page=6,bbox=[518, 277, 919, 439])

资料来源：微博视频（XP-何小鹏）、华源证券研究所

车队规模：参考Robotaxi追踪器的数据，截至26年1月3日特斯拉Robotaxi在奥斯汀的投放量只有40辆；加州地区则有132辆（其中25年11月25日车队规模从25年11月 24日的77辆增长到109辆）；近期关于车队规模扩张的正面消息是：根据加州公用事业委员会发言人向Business Insider披露的信息来看，截至目前（25年12月），特斯拉在加州为其网约车服务注册了1655辆汽车，同时登记了798名驾驶员（该服务2025年8月推出时，仅注册了28辆汽车和128名驾驶员，如今的规模已实现大幅增长），但从抽样统计的结果来看，加州实际运营规模还远没达到这个注册规模。

![](page=7,bbox=[149, 47, 295, 75])

图表7：特斯拉在奥斯汀与加州的Robotaxi车队规模扩张情况（单位：辆）

![](page=7,bbox=[207, 110, 779, 361])

资料来源：Robotaxi追踪器、华源证券研究所

Robotaxi的事故率情况：特斯拉Robotaxi从25年5月测试至今只有16起上报NHTSA的交通事故；其中2起事故为弹出安全气囊事故（均是他车触发安全气囊，自车无恙），这 2起事故均发生在高速/城快场景（一定程度说明了为什么Waymo对高速/城快的开放节奏要滞后于城区；Robotaxi事故率较低，且城区场景即便发生事故也多是中低速，不至于造成人员伤亡，高速场景的事故后果则可能比较严重）。我们或将能得出的结论是特斯拉Robotaxi车队规模确实不多&Robotaxi目前看来是较为安全的。

图表8：特斯拉Robotaxi事故上报情况

事故发生日期

事故发生区域

事故后果

事故发生的道路类型

碰撞对象

碰撞时的自车行为

碰撞发生时的速度(MPH)

事故发生时间

是否弹出安全气囊

天气状况

2025年11月

San Francisco

无人员受伤

街道

其他

直行

0:12

自车与他车均未触发安全气囊

多云

2025年10月

Austin

无人员受伤

街道

其他

直行

1:28

自车与他车均未触发安全气囊

局部多云

2025年10月

San Francisco

未知

街道

自行车

刹车

3:25

自车与他车均未触发安全气囊

局部多云

2025年9月

Austin

无人员受伤

交叉路口

动物

刹车

13:08

自车与他车均未触发安全气囊

局部多云

2025年9月

Austin

财产损失+无人员受伤

街道

自行车

刹车

3:43

自车与他车均未触发安全气囊

晴天

2025年9月

Austin

财产损失+无人员受伤

交叉路口

乘用车

直行

20:42

自车与他车均未触发安全气囊

晴天

2025年9月

Austin

财产损失+无人员受伤

停车场

其他固定目标

左转

1:25

自车未触发，他车未知

局部多云

2025年9月

San Francisco

财产损失+无人员受伤

街道

摩托车

刹车

4:06

自车与他车均未触发安全气囊

晴天

2025年9月

Palo Alto

无人员受伤

高速/城快

乘用车

直行

17:33

自车未触发+他车触发安全气囊

晴天

2025年9月

Austin

轻伤

街道

SUV

右转

21:02

自车与他车均未触发安全气囊

多云

2025年7月

Austin

财产损失+无人员受伤

街道

SUV

刹车

3:45

自车与他车均未触发安全气囊

局部多云

2025年7月

Austin

轻伤

街道

其他固定目标

其他

12:20

自车未知+他车未触发安全气囊

晴天

2025年7月

Austin

财产损失+无人员受伤

交叉路口

SUV

右转

15:15

自车与他车均未触发安全气囊

局部多云

2025年7月

Austin

财产损失+无人员受伤

交叉路口

SUV

右转

15:15

自车与他车均未触发安全气囊

局部多云

2025年5月

Palo Alto

无人员受伤

停车场

其他固定目标

其他

21:10

自车与他车均未触发安全气囊

晴天

2025年5月

San Mateo

财产损失+无人员受伤

高速/城快

乘用车

直行

20:49

自车未触发+他车触发安全气囊

晴天

资料来源：NHTSA、华源证券研究所

关于Cybercab：目前已经在测试生产系统，马斯克预计将于26年4月开始量产。目前奥斯汀已经有多辆Cybercab被目击在进行路测。不过根据目击者拍摄的画面来看（来源：汽车之家），目前的测试原型车为确保安全性与合规性，车辆内部还是配备了临时方向盘和

![](page=8,bbox=[149, 47, 295, 75])

侧视镜。在特斯拉的规划中，Cybercab定位为特斯拉“史上产量最高车型”，目标年产能达 200万辆。这也是我们持续看好转向/制动环节的原因，毕竟Cybercab最鲜明的标识就是无方向盘+无踏板，并且Cybercab未来或将承接特斯拉大部分车端产能。

图表9：已有多辆CyberCab被目击在奥斯汀路测

![](page=8,bbox=[74, 179, 920, 354])

资料来源：Robotaxi追踪器、华源证券研究所

图表10：目前路测观察到的CyberCab尚有方向盘

![](page=8,bbox=[78, 430, 479, 584])

资料来源：IT之家、华源证券研究所

图表11：CyberCab最终目标是无方向盘、无踏板

![](page=8,bbox=[515, 412, 921, 603])

资料来源：新浪财经、易车网、华源证券研究所

综合以上论述，如果去对照特斯拉25年年初对于Robotaxi的商业化预期，我们认为还是实现了大部分（Robotaxi事故率较低，真正可用+无安全员版本已经在测试）；目前最需要关注的或是车队规模的扩张&Cybercab量产节奏。毕竟30-40分钟候车时间+有安全员监督的Robotaxi并不算真正商业化的版本。

3. 关于乘用车FSD的讨论

3.1. 乘用车FSD与Robotaxi的可能关联

硬件架构趋同，软件架构可能略有差异：官方说法是：特斯拉Robotaxi与消费者版FSD的核心算法与架构一致，仅存在少量功能差异（如消费者版的自主泊车模式对Robotaxi非必需）。实际来看，二者硬件是趋同的，而软件方面Robotaxi版本能够较好应对消费者版FSD比较容易退出系统的一些工况（比如逆光、强光、低能见度）；考虑到特斯拉Robotaxi云端运营中心对每台车都做了非常细致的跟踪（天气、路况、实时位置、摄像头实时画面等），

![](page=9,bbox=[150, 47, 295, 75])

不能排除Robotaxi版本在复杂道路、恶劣天气条件下可能存在云端辅助推理的可能。这也能体现为什么“车队规模的扩张”是我们应该关心的核心变量，车队规模扩张到一定数目后，或将能打消市场对于“Robotaxi可能不是纯端侧推理”的质疑。

图表12：Robotaxi版本FSD无惧强光

![](page=9,bbox=[76, 195, 480, 328])

资料来源：华源证券研究所制作

图表13：特斯拉Robotaxi云端指挥中心实时反馈每台车的实时感知画面，还会追踪天气的变化

![](page=9,bbox=[516, 196, 924, 319])

资料来源：X.com（Ashok Elluswamy）、华源证券研究所

3.2.FSD V14较之V12/13的核心优势或是更加安全

V14较之V12/13，开始用一套系统同时做乘用车与Robotaxi，软件风格倾向于保守。特别是针对弱势交通参与者（VRU）。对于可能给VRU带来风险的驾驶行为，FSD会格外谨慎。参考特斯拉22年申请的专利（US20230057509A1），算法框架里面对VRU与非VRU是进行分级处理的，优先保障VRU的安全。

图表14：V14较之V12让行策略更加保守

![](page=9,bbox=[82, 572, 475, 694])

资料来源：微博视频（XP-何小鹏）、华源证券研究所

图表15：面对弱势交通参与者FSD表现得很谨慎

![](page=9,bbox=[517, 551, 921, 716])

资料来源：微博视频（XP-何小鹏）、华源证券研究所

![](page=10,bbox=[150, 47, 295, 75])

图表16：专利US20230057509A1表明特斯拉对VRU与非VRU对象的处理流程是不一样的

![](page=10,bbox=[114, 105, 810, 478])

资料来源：特斯拉专利文件US20230057509A1、华源证券研究所

最近比较出圈的北美博主David Moss完全依赖FSDV14.2横穿美国，1万英里的无接管驾驶里程体现的也是V14给用户带来的安全感。横穿用的车型是25款的Model3长续航后驱版，硬件配置上不带前保险杆摄像头，横穿过程中规避了诸如边境岗哨之类可能强行要求人驾的场景，也存在停车场场景找车位时，效率比较低，需要反复重启FSD之类的小瑕疵，但全程都没发生安全接管，或可说明V14.2的安全性。最新版本FSD硬件增加了前保险杠摄像头，盲区监测或将更精细，安全系数有望进一步提升。

另一个角度，从特斯拉对FSDV14.1到14.3的分版本OTA规划，也能看出来消费者版 V14跟Robotaxi统一架构后，安全是第一要义——V14.1采用全新软件架构，优先保障安全性，初期版本可能存在操控流畅度不足的问题；V14.2在V14.1基础上优化舒适性；V14.3强化推理能力，解决停车场最优车位选择、自动 drop-off后寻位等智能决策问题。V14.3版本或许是市场再次能体会到特斯拉推理能力质变且进一步解决“车位到车位”难题的版本。

![](page=11,bbox=[149, 47, 295, 75])

图表17：David Moss的FSD版本与使用情况

![](page=11,bbox=[74, 106, 482, 286])

资料来源：Youtube（Out of Spec Reviews）、华源证券研究所

图表18：David Moss依靠FSD横穿美国的路线

![](page=11,bbox=[519, 132, 922, 258])

资料来源：X.com（博主David Moss）、华源证券研究所

图表19：光靠挡风玻璃摄像头有不能规避的视野盲区

![](page=11,bbox=[70, 357, 481, 521])

资料来源：特来讯、华源证券研究所

图表20：新版本的Model3/Y可配置前保险杆摄像头

![](page=11,bbox=[517, 366, 923, 502])

资料来源：新浪财经（电鳗财经）、华源证券研究所

4. 乘用车FSD V14 MPI（无接管安全行驶里程）大幅度进步

智驾已经从宣传行业术语到了比拼客观指标的阶段，我们认为FSDV14最有说服力的数据其实就是MPI的明显提升。从teslafsdtracker抽样统计的数据来看，V14版本截至V14.2.2城区安全接管里程已达到1000英里以上（V13全版本抽样数据的接管里程是230英里），数倍的MPI提升是我们相信无监督FSD有望在2026年落地的核心原因。

![](page=12,bbox=[150, 47, 295, 75])

图表21：特斯拉FSDV13与V14各小版本之间安全接管里程的比较

![](page=12,bbox=[81, 109, 919, 391])

资料来源：teslafsdtracker、华源证券研究所

4.1. 我们倾向于将 MPI取得明显进步的原因归因为算法架构的变化

从特斯拉算法的历史沿革来看，每一次大的算法架构升级都是由第一性原理驱动：BEV扩大模型感知范围；占用网络识别通用障碍物；端到端实现模型的快速迭代并提升泛化能力且去掉大量规则代码后，系统驾驶行为更趋近人驾；引入VLA架构，进一步强化感知能力+提供对物理世界的规律认知。

V12/13版本虽然训练数据量一直在扩张，但MPI始终徘徊在200-300英里，或说明在原先的模型架构下靠训练数据量扩张驱动的scaling-law已经作用不大。V14模型架构升级后（或引入蒸馏版的Grok+参数量扩张）MPI提升显著，说明VLA框架里面，L作为基础模型，重要性不言而喻。这也是我们看好智驾体验的突破大概率或将先发生在特斯拉与Waymo身上的原因（顶尖水平智驾离不开顶尖LLM的支撑；特斯拉是Grok；Waymo是Gemini）。

![](page=13,bbox=[150, 47, 295, 75])

图表22：特斯拉FSD算法迭代的历史沿革

![](page=13,bbox=[72, 102, 919, 344])

资料来源：青源 talk、《BEVFormer：新一代自动驾驶环视感知算法》代季峰、汽车之家公众号等、华源证券研究所

图表23：Waymo的EMMA模型

![](page=13,bbox=[79, 428, 483, 578])

资料来源：《EMMA：End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving》Hwang,etc.、华源证券研究所

图表24：特斯拉的算法框架同样引入LLM辅助感知

Interpretability and safety guarantees Natural language can help in "system 2 thinking" cases

![](page=13,bbox=[521, 429, 920, 581])

资料来源：AI工业公众号、华源证券研究所

4. 2. V+L $ \rightarrow $ A与V $ \rightarrow $ L $ \rightarrow $ A的路线分化

V→L→A：Video输入，token化后输入LLM，生成描述场景的L；基于这个L，预测规划出action；

V+L→A：V与基于V转译得到的L信号共同作为输入，在预测、规划环节共同起到推理信号作用（最大程度保留V的信号）；与特斯拉框架最接近。

从ICCV披露的特斯拉算法框架来看，特斯拉更类似于 $ \mathrm{V+L}\rightarrow \mathrm{A} $ （把L视为类似激光雷达的增量传感器）。

![](page=14,bbox=[150, 47, 294, 75])

图表25：特斯拉在2025年ICCV上分享模型架构

![](page=14,bbox=[76, 126, 479, 266])

资料来源：第一财经、华源证券研究所

图表26：2025年11月5日小鹏科技日分享“V+L→A”

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资料来源：自动驾驶之心公众号、华源证券研究所

4.3. 特斯拉后续驱动FSD进化的硬件升级方向或仍是芯片与执行器（线控体系）

1、算力的扩张一一AI5与AI6：算力与内存带宽的大幅扩张，为实现更大参数量模型的部署与更高帧率的模型奠定基础；

2、线控体系下的全新EEA架构或能把控制环节的延迟大幅缩减。

模型帧率足够高+控制延迟足够小=系统流畅程度进一步提高+安全系数进一步升级；这也是我们持续看好大算力芯片与转向/制动的原因；智驾的终极目标是实现L4/5，甚至可能不存在L3（可能必须用L4的配置去实现L3），有助于提升驾驶体验与安全指标的零部件或都有前装配置的价值。

图表27：特斯拉AI5预计较之HW4性能大幅度提升

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资料来源：腾讯网（热点科技）、华源证券研究所

图表28：控制环节的延迟降低同样关键

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资料来源：微博视频（XP-何小鹏）、华源证券研究所

4.4. 最后是关于FSD的订阅率

技术进步最后要兑现到商业闭环，我们近期能了解到的FSD订阅数据情况是来自特斯拉副总裁Lars的分享一一包括Model3和ModelY在内的整个特斯拉车队的FSD（完全自动驾驶）使用率已从过去的个位数百分比攀升至现在的十几个百分点；而根据not a tesla app

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的预估数据，截至2025年9月，FSD订阅率可能在 13-19% ，其中ModelS/X的订阅率表现预计远好于Model3/Y。特斯拉自成立至25年年底累积生产的车队规模在900万辆左右，也就是目前FSD订阅车队规模预计100万左右（考虑很多车已经报废+硬件不支持V13/14）；考虑到马斯克最新股权激励的目标之一是实现全球1000万FSD订阅用户数，目前差距较大；这或许是特斯拉近期加大力度推进FSD全球化的动因。

图表29：特斯拉FSD take rate预期（截至25年9月）

FSD Take Rate

Model S&Model X

50-60%

Model 3&Model Y

12-18%*

Entire Fleet

13-19%

资料来源：not a tesla app、华源证券研究所

图表30：特斯拉加速推进FSD在欧洲&东南亚市场的落地

国家/地区

特斯拉FSD布局进度

墨西哥

2025年2月10日，特斯拉首次在墨西哥发布了FSD测试版。

澳大利亚&新西兰

2025年9月17日，特斯拉FSD Supervised已在澳大利亚和新西兰推出。

中国

马斯克确认，特斯拉FSD有望在2026年2至3月获得中国全面监管批准，此前该系统已于2025年2月在华启动有限测试，此次全面获批将为其提振中国市场份额提供关键支撑。

韩国

2025年11月24日，特斯拉FSD（全自动驾驶监督版）正式登陆韩国，因此，韩国成为特斯拉FSD功能落地的第七个国家。此前，该功能已在美国（包含波多黎各）、加拿大、中国、墨西哥、澳大利亚和新西兰推出。

欧盟

截至25年11月特斯拉已在欧盟17个国家的道路上安全行驶超过100万公里。

日本

2025年8月20日，Tesila FSD（监督式）测试运行开始，在东京以南的横滨市进行FSD测试监督（横滨是日本最早对外开放的港口之一）。在日本上市时间取决于研发进展及监管机构的批准情况。

捷克

捷克共和国一项新法律将于2026年1月1日起启用L3级自动驾驶（无监督FSD）。

资料来源：中国汽车召回网、汽配家园公众号等、华源证券研究所

5. 总结

1、我们认为26年有望看到特斯拉Robotaxi无安全员运营+FSD无监督版落地+FSD在欧洲、东南亚等地区商业化加速；

2、我们认为对于特斯拉Robotaxi最核心关注的应是车队规模扩张；如果特斯拉车队规模能迅速扩展到千台以上，或将说明L2直接实现L4的路径可行；

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3、VLA中的L可能是决定模型能力的关键，基础模型重要性或将持续提升；

4、更强的算力支持更大参数量模型的端侧部署+更高帧率运行；线控底盘带来执行控制层更低的延迟，“算力扩张+底盘线控化”有望成为后续各家智驾能力进一步跃迁的硬件基础。

6. 投资建议

建议关注：Robotaxi运营服务商（文远知行、小马智行、萝卜快跑、曹操出行、千里科技）、数据积累丰富+技术路线选择近似特斯拉的头部智驾整车公司（特斯拉、小鹏、理想）、大算力智驾芯片供应商（地平线机器人、黑芝麻智能）、线控底盘头部供应商（耐世特、伯特利、浙江世宝）、大算力域控制器供应商（德赛西威、均胜电子、经纬恒润、科博达、中科创达）、激光雷达（禾赛科技、速腾聚创、图达通）、RoboX（九识智能、新石器、希迪智驾等）。

7. 风险提示

(1) 法规进展不及预期风险：如 Robotaxi、自动驾驶重卡等相关法规/政策放开速度低于预期，可能导致市场规模增长不及预期。

(2) 竞争格局恶化风险：如行业主要供应商为扩大市场份额采取更激进的产品报价策略，可能引发行业市场规模与盈利水平不及预期。

(3) 技术路线迭代风险：目前智驾算法尚处于快速迭代阶段，技术路线不统一，仍可能出现颠覆性的技术变化导致行业大洗牌。

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证券分析师声明

本报告署名分析师在此声明，本人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，本报告表述的所有观点均准确反映了本人对标的证券和发行人的个人看法。本人以勤勉的职业态度，专业审慎的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观的出具此报告，本人所得报酬的任何部分不曾与、不与，也不将会与本报告中的具体投资意见或观点有直接或间接联系。

一般声明

华源证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格。

本报告是机密文件，仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司客户。本报告是基于本公司认为可靠的已公开信息撰写，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性。本报告所载的资料、工具、意见及推测等只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特殊需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或使用本报告所造成的一切后果，本公司及/或其关联人员均不承担任何法律责任。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。

本报告所载的意见、评估及推测仅反映本公司于发布本报告当日的观点和判断，在不同时期，本公司可发出与本报告所载意见、评估及推测不一致的报告。本报告所指的证券或投资标的价格、价值及投资收入可能会波动。除非另行说明，本报告中所引用的关于业绩的数据代表过往表现，过往的业绩表现不应作为日后回报的预示。本公司不承诺也不保证任何预示的回报会得以实现，分析中所做的预测可能是基于相应的假设，任何假设的变化可能会显著影响所预测的回报。本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态。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。

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信息披露声明

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投资评级说明

证券的投资评级：以报告日后的6个月内，证券相对于同期市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：

买入：相对同期市场基准指数涨跌幅在 20%以上；

增持：相对同期市场基准指数涨跌幅在 5% ~ 20%之间；

中性：相对同期市场基准指数涨跌幅在 $ - 5 \% \sim + 5 \% $之间；

减持：相对同期市场基准指数涨跌幅低于-5%及以下。

无：由于我们无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件，或者其他原因，致使我们无法给出明确的投资评级。

行业的投资评级：以报告日后的6个月内，行业股票指数相对于同期市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：

看好：行业股票指数超越同期市场基准指数；

中性：行业股票指数与同期市场基准指数基本持平；

看淡：行业股票指数弱于同期市场基准指数。

我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；

投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。

本报告采用的基准指数：A股市场基准为沪深300指数，香港市场基准为恒生中国企业指数（HSCEI），美国市场基准为标普500指数或者纳斯达克指数。