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提出2万美元“廉价车”概念的当年，特斯拉还没有FSD，还在烧钱的道路上看不到尽头。如今，终于学会造车的特斯拉决定在造“廉价车”之前，先“搞定”自动驾驶。
1月，特斯拉发布了年财报，全年销售近百万辆，连续第10个季度实现盈利，四季度GAAP营业利润率高达14.7%，像车企一样站在了规模效应带来的盈利通道上。在此势头之上，特斯拉计划进一步扩展，未来几年的产量将以年均50%的速度增长，以此计算年就或将达到万辆。
但高速生产的同时，特斯拉“跳票”了预热三年多的2.5万美元新车，而是再提其FSD（ullself-driving，完全无人驾驶系统）有望在今年实现超过人类的安全可靠性。
没有新车拉动之下极速扩产，下注更困难的“自动驾驶”，特斯拉正在走一步险棋吗？
01扩产，储备核心竞争力
虽然被广泛定义为一家科技公司，但年年底特斯拉官方表示：“生产制造是（我们）的核心竞争力。”
年，特斯拉汽车业务营收达到.3亿美元，同比增长73%，其中“补贴”占比进一步降低近3个百分点至3%；毛利率攀升5个百分点至29.3%；全年EBITDA（税息折旧及摊销前利润）翻番超过.2亿美元，利润率高达21.6%。
特斯拉首席财务官扎克·科克霍恩表示：弗莱蒙特和上海工厂的产能提高；利润更高的ModelY占比提升；上海工厂本地化生产和更加合理的产线设计；以及ModelS和ModelX两款高定价产品更新后加入，推动了全年营收和利润的增长。
产能效率和产品协同是特斯拉赚钱的两大“杀手锏”。
年，特斯拉在全球交付93.6万辆产品，同比增长了87%。与此同时，其产能不断攀升，美国加州弗里蒙特工厂全年生产60万辆，中国上海工厂产量则大于45万辆。
相比之下，年大众集团宣布德国茨维考工厂将是集团内最大的电动车工厂，预计年起，年产能最高可达33万辆。至年年底，特斯拉两家工厂的年产能效率已达到万辆。
“Y+3”则进一步放大效率优势。年仅在中国，ModelY便贡献了52%的销量。特斯拉创始人马斯克此前透露ModelY与Model3共享多达75%的零部件，介于Model3至年全球累计销量已超过82万辆，对ModelY的摊销效果可想而知；此外，年上市之初，国信证卷发布的研报便认为国产特斯拉ModelY的毛利润高达30%，随着国产化程度加大，显然将进一步加大其收益边际。
年，马斯克曾在电话会上表示，特斯拉真正了不起的地方没有“死于”批量生产。ModelY可以说是特斯拉生产制造能力成熟的代表作。年开始，特斯拉开始极速扩产，预计，未来几年产量年均增长率将达到50%。
目前，特斯拉在德国柏林和美国德州的新工厂已经进入设备测试阶段。马斯克表示，未来得州工厂将交付美国2/3的ModelY，从而进一步降低成本。此外特斯拉正在寻找新的工厂地址。
但扩产也意味着巨大的资本支出。
从产能增幅来看，至去年年底特斯拉已有两家工厂产能增加17万辆/年，得州与柏林工厂计划产能共计约万辆/年。尽管享受各地的优惠政策，但特斯拉仍为万辆的年产能支出了超30亿美元的资本。财年，特斯拉投资现金流出为64.8亿美元，同比增长.6%。“主要用于建设德克萨斯州超级工厂和超级工厂柏林以及上海超级工厂和弗里蒙特工厂的扩建。”特斯拉10-K文件中表示
年，特斯拉汽车业务净利润55亿美元；年末自由现金流50亿美元，同比增长80%。另一方面，至年年底，特斯拉的现金及现金等价物同比降低了9%（.7亿美元），而且新年没有新车。“目前我们没有花时间在2.5万美元的紧凑型车款。”马斯克在电话会上表示。
02新系统，比新车更好卖
按照年均50%的扩产速度，至年特斯拉的产能将达到万辆/年，意味着30亿美元量级的资本支出，和累计超过万辆（-年）的销售任务。
此前，特斯拉2.5万美元成本的紧凑型车型被认为是实现销量突破的重要支撑。但在没有新车拉动的情况下，快速扩产的特斯拉要如何大幅提升销量？
FSD将是关键。“（尽管没有推出2.5万美元的车型），但完全自动驾驶（FSD）将使车辆的利用率翻五倍，则成本就变成了五分之一，（而且使）车主不用遭受驾驶的煎熬。（所以）即使我们的车成本不变，我们还是可能能把所有生产出来的车卖出去。”马斯克在电话会上表示。
年特斯拉的“自动驾驶”技术接连受到官方质疑。
去年8月，美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)表示，将针对美国境内约76.5万辆特斯拉的驾驶辅助系统Autopilot展开正式安全调查。12月底，最终首批通过德国部署L3级自动驾驶技术监管批准的是奔驰的DrivePilot，而非特斯拉的AutoPilot。
但这似乎并无损特斯拉的市场欢迎程度。
美国-爱尔兰跨国消费者信用报告公司Experian的数据显示，截至去年11月特斯拉在美国的年度注册量为30.3万辆，同比增长了75%，其中仅11月美国便有超过4.2万辆的新特斯拉注册。
根据乘联会的信息显示特斯拉年在华销售超过32万辆，同比增长%。营收.44亿美元，同比增长.8%（10-K报告）。此外，与舆论场中充满争议的一面不同，已在华拥有超过50万保有量的特斯拉在车主中仍保持着品牌锐度和用户忠诚度。
一个有趣的细节是，笔者特斯拉新年礼包中四样可谓“无用”的礼品最终在闲鱼成交共计元，与包括威士忌酒杯和不锈钢冰块的保时捷礼盒在闲鱼的标价（元）与相差无几。
与此同时，FSD的上车量仍在快速增长。特斯拉在美搭载FSD测试版软件的车辆已从去年三季度的几千辆，增加到现在（1月26日）的近6万辆。1月，FSD刚刚第七次涨价，（在美）价格提高至1.2万美元，此时距离FSD上次涨价刚刚三个月，相比年Autopilot推出时的价格几乎翻了5倍。“随着我们接近完全自动驾驶的代码发布，FSD的价格就会上涨。”马斯克表示。
特斯拉财年研发费用为26亿美元，同比增长74%，即11亿美元。10-K报告中显示，“人员增加导致员工和劳工相关费用增长”是主要原因，高达5.06亿美元。去年8月的AIDAY上，特斯拉官方透露已组建0人的自有标注团队，以帮助Autopilot系统从2.5D升级到4D模式。
目前特斯拉尚未提供Autopilot或FSD的收益情况。但一家名为“LoupVentures”的早期风险投资公司在去年7月预计FSD将于年为特斯拉带来6亿美元的经营利润，同比去年增长了一倍，并有望在十年后带来超千亿美元的经营利润。
年，特斯拉.25亿美元的汽车销售收入中包括了FSD的收入。科克霍恩也表示长远来看，随着完全自动驾驶（FSD）被更多的用户采用，软件部分的业务将带来利润率的显著提升。
03完全自动驾驶还有多“远”？
“FSD”成为真正的“完全自动驾驶”将是特斯拉“跳票”新车、扩大产能这步险棋成功的关键。
“（实现）自动驾驶基本上需要重现人类的开车方式：用视觉、生物神经网络来开车，这也是整个道路系统设计的基础。基于此，我们必须用数字形式重建这两个要素，配备相机（视觉），以及硅基的高级神经网络。”马斯克在采访中表示，“这是唯一的办法，我认为没有其它任何方法。”
以此为出发点，自特斯拉在过去两年对完全自动驾驶技术所需的“基础设施”进行深度重建。
年5月，特斯拉宣布取消毫米波雷达，超声波雷达也不再进行盲点监控和召唤功能的传感器。由此，特斯拉成为全球唯一一家采用纯视觉方案实现L2级及更高级别自动驾驶能力的车企。
特斯拉视觉系统由8个摄像头环绕车身，视野范围达度，每个摄像头采集分辨率为×，12-Bit,36Hz的RAW格式图像，对周围环境的监测距离最远可达米。
其中，通过底层软件改写和系统整合，特斯拉去掉摄像头为适应人眼观看而进行的图像预处理功能，直接将内容更为丰富的原始信息传递给“算法”。此外，去掉图片的后处理过程后，特斯拉的8个摄像头减少共计13毫秒延迟。
8个摄像头形成的环视图像直接进入名为“HydraNets（九头蛇）”的单一纯视觉神经网络算法中，转换为向量空间。
目前，业内将实现自动驾驶的技术要素划分为感知、决策和执行三大步骤。建立“向量空间”便是通过感知融合，在车端“大脑”中建立数字形式的道路时空，包括车辆自身、交通设施和其它交通参与者的位置、状态、趋势在内的所有情况，以供车辆进行行进规划决策，并最终执行。
“最困难的是建立一个准确的向量空间，”马斯克表示，“一旦有了准确的向量空间，控制问题就类似于电子游戏。”
过去两年，特斯拉对HydraNets进行了深度改进，使其能够输出不断接近准确向量空间的感知结果。“它（视觉神经网络算法）事实上向C/C++的控制代码输出正确的向量，而不是在C代码中构建向量。”马斯克表示，“我们正在用神经网络替代部分C++代码。基于启发式算法少了，这是一个很大的改进。”
而且，HydraNets发展出了跨越时间和空间的记忆。
无论是摄像头还是各类雷达，车端传感器都只能感知记录下当下时点的情况。以此为基础进行感知的“大脑”如同爱玩躲猫猫的孩子，“不记得”被遮蔽掉的看到过的信息。
HydraNets通过加入时序和空间特征队列，能够“记住”行驶过程中“见过”的目标信息，实现离散信息的连续性，从而对未来的路面和交通情况进行预判。如提前变道躲开转弯处的停泊车辆；在行驶过路面转弯标志一公里后，“记得”在道路尽头变道转弯。
特斯拉AI总监Karpathy在去年8月的AIDAY上表示，特斯拉现在的FSD策略是“更具凝聚力”的，车辆可以有效地绘制实时地图。这与SuperCruise和Waymo等汽车及软件领域的竞争对手的预绘制地图策略（基于高精地图，对车辆感知情况进行对比印证的方式）相比，是一个巨大的差异。
特斯拉还为HydraNets打造了全新的训练场：全球超万辆的车队通过影子模式为HydraNets提供训练所需的针对性真实场景数据支持。通过人工和自动标注相结合的方式，特斯拉能够迅速对海量图像数据进行4D（3维+时间）标注，从而打造更为真实全面的训练环境。
训练可在超级计算机中进行。特斯拉在去年亮相了针对视频处理的计算机Dojo，其运算速度可达每秒千万亿次浮点（1，petaFLOPS）。马斯克表示“Dojo对于FSD并不是必要的，但它可以优化训练海量视频的成本。成本的降低也意味着表现的加强，如果我们能够更快地训练模型，项目进展也更快。”预计Dojo会在年开始使用。
“我认为（自动驾驶系统）的安全性至少是人类的2-3倍，才可以真正说自动驾驶实现了。”马斯克在此前的采访中表示，“（重写后的）FSD测试版的人工干预自动脱离的比例正在急剧下降。从这个趋势来看，年FSD的事故发生概率将明显低于人类平均。（之后），我们必须向监管机构证明这一点。”
如同神经网络是个黑盒一样，FSD的落地效果还充满了变数。但马斯克说道：放弃这两个字不在我的字典里，管他乐观还是悲观，都滚蛋，干就完了！