特斯拉AI Day前瞻：关注点在人工智能项目进展和机器人

特斯拉发布人形机器人(行情300024诊股)，致力于解决劳动力短缺问题并实现人人富裕。由于拥有智能化技术储备、规模化生产能力和马斯克丰富的成功案例，特斯拉开发机器人具有底气。我们由车看机器人，认为初代产品将树立标杆，最终打开商业化前景。而对于930 AI Day，我们认为关注点在于FSD和Dojo项目进展，以及特斯拉机器人的功能展示、价格和量产计划及训练方法。我们推测特斯拉人工智能核心技术和终端机器人将协同发展，加速特斯拉由新能源车企向人工智能企业转型。

▍特斯拉发布人形机器人，替代人类劳动并实现人人富足是其终极目的。

特斯拉于2021年8月19日AI Day首次公布人形机器人项目，并计划在2022年推出原型。马斯克对特斯拉人形机器人的开发目的逐步明确，首次发布时宣称特斯拉机器人的意义为代替人类完成“危险、重复、无聊”的工作，而后推特表示特斯拉机器人将完成“人类不想做的任何事”。2022年4月马斯克首次对特斯拉应用场景做出具体规划，表示最初将用于工厂生产，当智能性及规模量产问题解决后，将用于家庭服务。2022年8月马斯克进一步阐释愿景，机器人将替代人类劳动，实现人人富足的社会。

▍智能化技术储备、规模化生产能力以及丰富的成功案例是特斯拉开发人形机器人的底气所在。

1）智能化技术储备：特斯拉机器人采用D1芯片、FSD计算机作为算力核心，配备8个汽车同款Aotopilot摄像头作为传感器，使用与车载自动驾驶相似的视觉感知算法、神经网络规划、自动标记、Dojo训练等技术，这些技术随着特斯拉自动驾驶的日趋完善得到较深积累。

2）规模化生产能力：人形机器人软硬件研发成本高，造成量产困难。但特斯拉拥有规模化生产技术方面的储备和创新能力，其开创的4680电池、CTC技术、一体压铸技术等已用于新能源车生产，带来量产规模快速提升。特斯拉掌握的量产技术及其不断创新的能力将有助于机器人成本降低及量产扩大。

3）丰富的成功案例：马斯克擅长创新产品，虽当下不被市场看好，但能深耕多年颠覆市场认知。马斯克用10多年反复革新技术，最终成功颠覆了曾经不被看好的电动车市场（特斯拉）和商业航天市场（SpaceX）。鉴于马斯克拥有丰富的成功经历，特斯拉人形机器人项目或能吸引大量资金和人才支持。

▍由车看机器人，特斯拉人形机器人有望逐步打开商业化前景。

1）初代产品有望树立标杆：类比特斯拉2006年Roadster，作为世界首款量产电动跑车，虽价格高昂，但树立新能标杆，最高速度210km/h，0-100km/h加速时间4s，追平同价位燃油高端跑车凯迪拉克XLR-V和梅赛德斯SL55 AMG，远超同期热门电动车通用EV-1。因此预测首款人形机器人在性能上也将树立标杆性，但可能价格较高。

2）产品矩阵或将渐次扩大：类比特斯拉新能源车产品矩阵拓展，从跑车Roadster出发，将商业版图拓展至跑车、轿车、SUV和货车领域，产品矩阵日益丰富。据此我们预测伴随技术进步，特斯拉或将拓展出人形机器人、四足机器人、飞行机器人等组成的丰富的特斯拉机器人产品矩阵，路径总体由To B向To C延申，覆盖从工业用、商用到民用的广泛的细分市场。

3）智能及量产问题有望逐步解决：类比特斯拉新能源车打开商业前景的思路，特斯拉首先将标杆产品（Roadster）带来的募资支持投入于技术研发，最终生产出低价高配的车型（Model 3），颠覆了新能源车市场。若特斯拉延续该思路，则初代人形机器人将树立机器人实用性标杆，从而吸引资金人才投入，特斯拉借此持续投入研发，逐步解决智能性及量产问题并让人形机器人走进消费市场，打开人形机器人商业前景。

▍前瞻AI Day，关注点在人工智能项目进展和机器人。

AI Day将围绕特斯拉人工智能项目展开，我们认为可以重点关注特斯拉自动驾驶安全性缺陷的解决以及功能的更新，以及Dojo计算集群的进展。特斯拉机器人看点则包括原型机功能展示、价格和量产计划及机器人训练方法。

1）原型机功能展示：特斯拉或将展示机器人的灵巧手（例如让机器人表演手持工具工作等）、双足行走能力（例如让机器人表演走过凹凸不平的地面，越过障碍等）、材料（推测外壳为塑料，结构材料为镁铝合金，关节、指尖等部分柔性部位采用硅胶）和智能性（推测将展示自然语言识别、机器视觉、路径规划等能力）。

2）价格和量产计划：价格预计最终价格将比车低，但初期较为昂贵。量产正在推进，目前特斯拉已经计划在德州工厂部署千个人形机器人，并发布相关招聘需求。此外此次发布会存在不公布价格和量产计划的可能。

3）训练方法：预计初期将机器人用于特斯拉工厂旨在收集实景数据，并依托特斯拉场景模拟算法扩充训练数据，结合Dojo超级计算机硬件支持，加速神经网络及机器人智能走向成熟。最终，特斯拉或将人工智能核心技术与终端机器人协同发展，向人工智能企业转型。

▍风险因素：

人工智能技术进展不及预期、机器人功能展示不及预期、机器人市场需求不及预期。

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