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從特斯拉汽車IT架構，看未來機器人廠商核心競爭力
　　由于目前人形機器人尚處于產(chǎn)業(yè)初期，未來IT架構的演化路徑尚不清晰，因此我們希望從另一相似的智能終端—智能汽車出發(fā)，來分析和判斷未來人形機器人可能的IT架構思路。以特斯拉為例，我們發(fā)現(xiàn)其智能駕駛汽車由底層由FSD、DOJO提供算力硬件支持，中層由單一操作系統(tǒng)實現(xiàn)調(diào)度，上層延展出以FSD為核心的豐富自動駕駛功能，IT架構日益復雜，基礎軟硬件地位逐步提升?；诖?，我們認為未來人形機器人廠商或?qū)⒏嗖捎门c汽車類似的IT軟硬件架構，且隨著軟件功能復雜度提升、硬件算力需求日益增長，基礎軟硬件開發(fā)能力或?qū)⒊蔀槲磥砣诵螜C器人廠商競爭的勝負手。
　　特斯拉的汽車IT架構正在變得越來越復雜
　　智能汽車的IT架構通常包含三層：1）底層硬件：算力芯片、外圍硬件、車輛平臺等；2）基礎軟件：操作系統(tǒng)、中間件、虛擬機等；3）應用軟件：應用軟件/算法、功能軟件等。以特斯拉為例，不同于傳統(tǒng)智能車的分布式架構，特斯拉采用中央集中式的E/E架構，底層硬件主要由HW系統(tǒng)提供支持，操作系統(tǒng)基于單一Linux內(nèi)核打造，在此基礎上依次開發(fā)了AP、EAP、FSD、FSDBeta等自動駕駛套件。隨著自動輔助駕駛、自動停車、交通標志識別等應用功能的逐漸豐富，特斯拉對底層算力的要求日益提升，陸續(xù)迭代了HW 1.0-3.0多個硬件版本，并推出FSD自研芯片，IT架構日益復雜。
　　算力硬件是特斯拉汽車智能化能力的基石
　　特斯拉的底層算力硬件布局，主要聚焦于兩條主線：FSD芯片和DOJO超級計算機，對應不同的算力需求場景。1）FSD芯片：主要用于支持車端自動駕駛軟件等實時計算需求，早年間采用Mobileye、英偉達等第三方廠商通用方案，2019年特斯拉推出的HW 3.0中首次集成了自研的FSD芯片，由3*CPU+2*NPU+1*GPU等異構芯片集成而來，算力性能達72 TOPS。2）DOJO超算：主要用于自動駕駛算法車端部署之前的本地側訓練，由特斯拉自研的D1芯片逐級集成而來，單顆D1芯片約362 TFLOPS，單個ExaPoD峰值算力約1.1EFLOPS。
　　基礎軟硬件開發(fā)能力或?qū)⒊蔀槲磥砣诵螜C器人廠商競爭的勝負手
　　除了自動駕駛汽車之外，特斯拉在人形機器人領域亦有所布局。據(jù)特斯拉官網(wǎng)，即將面世的Optimus也將采用與汽車同一系列的FSD芯片作為人形機器人的算力中樞。我們認為，未來特斯拉等人形機器人廠商或?qū)⒏嗖捎门c汽車類似的IT軟硬件架構，且隨著軟件功能復雜度提升、硬件算力需求日益增長，基礎軟硬件開發(fā)能力或?qū)⒊蔀槲磥砣诵螜C器人廠商競爭的勝負手。人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈相關公司包括：特斯拉、ABB、庫卡、發(fā)那科、安川機電、柏楚電子、中科創(chuàng)達、科大訊飛、寶信軟件等。
　　風險提示：宏觀經(jīng)濟波動；技術應用落地不及預期。本報告基于公開客觀信息整理，不代表提及公司的覆蓋與推薦。