中信證券：Cybercab設計前瞻 智能汽車產業變革加速

智通財經APP獲悉，中信證券發佈研報稱，2024年10月11日，馬斯克在“We, Robot”發佈會上正式發佈無人駕駛出租車Cybercab。Cybercab作爲一款兩門兩座的緊湊型車，取消了傳統的方向盤、踏板結構設計，通過高度適配FSD方案來實現無人駕駛的功能，具備顛覆現有出行行業應用場景的潛力。特斯拉的自動駕駛技術和基礎設施行業領先，並具備多類降本技術，如若順利入華不僅是銷量彈性的刺激，更有望對汽車智能化、Robotaxi行業產生深遠影響，國內外智駕領先的主機廠、智能化產業鏈及特斯拉產業鏈公司有望受益。

中信證券主要觀點如下：

特斯拉加速智駕與機器人迭代，AI佈局持續深入。

Cybercab造型靈感延續了Cybertruck，採用剪刀門、貫穿式尾燈組、槍灰色的車身塗裝，配備封閉式的大尺寸輪圈設計，形成獨特的家族化風格。Cybercab作爲一款雙門轎跑風格的無人駕駛出租車，其設計亮點在於取消了方向盤、油門和剎車踏板，完全依賴特斯拉的全自動駕駛技術(FSD)，通過中控屏幕實現交互功能。馬斯克預計此款革命性意義的新車將於2026年開始生產，並於2027年開始大規模量產；其車輛製造成本有望低於3萬美元。

從前代Cybertruck的技術方案沿用來看，Cybercab作爲新一代創新車型，其大概率使用了一脈相承的線控制動和線控轉向技術，有望驅動硬件端口線控滲透率的提升；而特斯拉引領行業的FSD技術則是Cybercab的“智能大腦”，當前FSD V13.2已經可以實現“從車位到車位”的一鍵出發模式。此外，在特斯拉的發佈會上Optimus機器人已經介入到了多個C端場景，已經開始突破原有的B端製造場景，想象空間進一步擴大，22個自由度的靈巧手方案也有望應用在下一代Gen3機器人中，AI佈局持續深化。

特斯拉Robotaxi或將後發先至，行業生態優化及產業鏈配套有望加速。

Robotaxi是最具潛力的高級別自動駕駛場景，根據Frost & Sullivan預測(轉引自小馬智行招股書)，2030年全球Robotaxi市場規模有望達666億美元。目前，Robotaxi頭部公司已開始在單個城市擴大運營區域、進行規模化部署。其中，Waymo已在鳳凰城、舊金山、洛杉磯3座城市實現無安全員收費運營。根據Waymo官網，公司Robotaxi服務的周度付費訂單量已提升至2024年12月初的17.5萬單；蘿蔔快跑在武漢的運營區域接近3000平方公里，車隊規模將逐步擴充至1000臺。Robotaxi有望在取消安全員、規模化部署後實現運營成本的大幅下降，進而實現對出行服務行業的顛覆。

特斯拉採用漸進式路線，從L2級別自動駕駛逐步升級至L4級別。根據特斯拉在德意志銀行投資者關係活動中的表述，公司計劃於2025年Q2-Q3推出無監督版FSD，並於2025年在加州、德州提供基於Model 3/Y等現有車型的Robotaxi收費運營服務，商業化持續推進。從產業鏈配套維度，當前中國零部件企業出海墨西哥成爲時代新趨勢，底盤、內飾等相關企業有望與特斯拉新車週期形成共振，實現自身規模的順利擴張。

FSD基於端到端模型快速迭代，特斯拉預計其將在2025年一季度入華。

FSD作爲Cybercab最重要的決策、數據端支撐，其進化演變路徑僅僅用了約十年的時間，從馬斯克2013年宣佈特斯拉將自主開發自動駕駛系統，到如今的V13.2開始向測試用戶推送，其迭代速度超市場預期。

從技術層面來看，FSD V13.2是第一個專門針對HW4.0研發的FSD版本，視頻輸入、環境感知能力大幅增強；另一方面，根據特斯拉官網，得益於特斯拉在智能駕駛數據和訓練算力方面的積累，FSD V13.2實現了5倍的訓練算力擴展與4.2倍的數據集擴展，以帶動性能上限的進一步提升。考慮到特斯拉在純視覺算法、數據積累、雲端算力建設方面的領先性，疊加車輛成本控制能力，特斯拉有望引領行業內的技術變革。

此外，特斯拉官方在X平臺公佈了發佈路線圖，預計2025年第一季度在中國和歐洲推出全自動駕駛(FSD)系統，但仍有待監管批准。FSD技術不僅是特斯拉在智能駕駛方面的成功實踐，更是行業智能化的重要催化，有望引發行業技術、應用革命，對汽車智能化、Robotaxi等產業鏈產生積極而深遠的影響。

投資策略：

從直接受益維度，推薦特斯拉產業鏈核心供應商。特斯拉新車Cybercab設計結構精巧，取消了傳統的方向盤、油門和剎車踏板，完全依賴特斯拉的全自動駕駛技術(FSD)實現駕駛行爲。當前特斯拉已經開始向搭載HW4.0的部分北美車型推送FSD V13.2，性能上限進一步提升，而基於FSD方案的特斯拉Robotaxi戰略推進順利，公司將於2025年Q2-Q3推出無監督版FSD，有望引發汽車智能化、人形機器人、Robotaxi行業革命。

從間接受益角度，智能化產業鏈方面，推薦：1)整車：高階自動駕駛有望成爲車企的額外收入來源；端到端大模型壁壘高，全棧自研的主機廠模型迭代快，有望在智能化上與競爭對手拉開差距。2)域控制器：算力是智能駕駛的核心基礎，與頭部芯片商緊密合作、產品配套領先的tier-1產業鏈卡位效應強；3)智能底盤；4)智能感知。

風險因素：技術與產品迭代風險；產品推廣速度低於預期；汽車行業銷量下滑風險；智能駕駛行業政策收緊；出現智能駕駛的惡性事故。