东吴证券研究所报告深入分析了特斯拉FSD端到端技术路线及智能化趋势。特斯拉从V12开始应用端到端大模型，规则驱动转为数据驱动，V12.5两次接管里程达50+英里，FSD V13即将推送预计再提高5-6倍。25年1月有望开始看到FSD端到端的优化，中国/欧洲监管层面有望推进FSD引入。国内新势力中理想已全量推送端到端，小鹏、蔚来加速追赶。
特斯拉端到端路线成功验证，FSD V13即将全面推送
特斯拉V12开始应用端到端大模型，数据感知为输入端，跨过预测和规划决策，直接输出执行端指令，规则驱动转为数据驱动。Q3发布FSD V12.5并推出智能召唤功能，做到50+英里/次且首次在高速公路上实现端到端神经网络落地。FSD V13即将全面推送，预计较V12.5两次接管间里程数提高5-6倍。
端到端路线的核心优势在于不依赖算法工程师能力、转为依赖数据保有数量和质量。公司AI训练计算量Q3增长超75%，截至2024年9月特斯拉AI训练能力已达60000+片H100等效GPU，预计年底达约80000片。德州提前部署2.9万张H100芯片集群，预计10月底拥有5万张H100产能。算力储备丰厚支撑FSD持续迭代。
25年FSD入华/入欧有望推进，Robotaxi率先落地德州
25年中国/欧洲有望看到监管层面FSD进展。FSD入华将显著提升特斯拉在中国市场的产品竞争力，催化国内智能驾驶产业加速。Robotaxi方面，25年将在德州率先推出，加州有望25年底前推出。Cybercab预计2026年量产，目标年产200万辆。
特斯拉算力储备持续扩充。根据2024Q3财报，AI训练能力斜率加速提升，预计2024年底达到约80000片H100等效GPU。德州提前部署2.9万张H100芯片集群，AI训练计算量Q3增长超75%。端到端路线的数据驱动特征决定了算力规模是核心竞争壁垒。
国内新势力加速追赶，端到端方案陆续落地
理想为国内端到端领先者。24年10月23日理想全新一代双系统方案端到端+VLM随OTA6.4向AD Max用户全量推送，OTA6.5实现车位到车位全场景覆盖。截至11月底理想智驾总用户超百万人，NOA总里程突破14.4亿公里。
小鹏在端到端基础上适配不同车型配置执行小模型，P7+首搭纯视觉AI鹰眼方案、弃用激光雷达，双Orin-X智驾芯片算力508TOPS。25年将发力无图NOA能力及自研图灵芯片。蔚来硬件4 Orin车端算力领先（1016TOPS），端到端方案25H1有望落地，“世界模型”计划冲刺25Q1推出。极氪、零跑25年加速追赶高速/城市无图NOA能力。
25年分车企智能化规划| 车企 | 智能化25年战略 |
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| 特斯拉 | 美国推送FSD V13，Robotaxi德州/加州投放，中国/欧洲引入FSD |
| 蔚来 | 加速追赶城市无图NOA能力，发展乐道纯视觉方案，端到端年内推送 |
| 理想 | 优化城市无图NOA能力，端到端大模型进一步训练 |
| 小鹏 | 优化城市无图NOA能力，研发自产图灵芯片 |
| 极氪 | 加速追赶城市无图NOA能力，存量Mobileye方案优化 |
| 零跑 | 加速追赶高速/城市无图NOA能力 |
端到端技术路线的行业共识正在形成。特斯拉端到端成功验证后，国内新势力从规则驱动向数据驱动全面转型。25年将是智能化能力分化之年——算力储备充足、数据闭环完善、量产经验丰富的车企将在智驾体验上拉开差距。FSD入华预期叠加国内端到端方案落地，25年有望成为智能驾驶产业从“能用”到“好用”的转折之年，强烈看好智能化主线。
