Robotaxi系列报告：智驾新革命：特斯拉Robotaxi前瞻宝典.pptxVIP

2;3;资料来源：特斯拉网站、建约车评、浙商证券研究所整理绘制;5;“端到端”

我们认为：一方面，端到端架构大幅提升算法的通用性，提升长尾场景的应对能力，正在成为产业共识，但大家对于端到端架构的具体路径（一段式or分段式）仍存在分歧。另一方面，由于端到端路线相较于基于规则的路线可解释性更低，增大了自动驾驶算法的训练难度与训练成本，提高了软件侧的进入门槛。

一段式端到端（对标特斯拉FSDv12）:

上限高，泛化能力强：一段式端到端具备学习未定义物体的能力，从而带来泛化能力的大幅提升；相比较之下，分段端到端中感知模型未定义的物体可能导致重要感知信息

被忽视，从而导致规控算法做出误判的驾驶行为。

下限低，训练难度高：一段式端到端在训练过程中需要消耗大量算力，同时可解释性低，对于下限很低的问题难以debug，研发难度较高。

分段式端到端（对标华为ADS3.0)：

相对于一段式端到端模型更容易收集长尾问题：感知模型cornercase收集难度远远低于规控模型，导致一段式端到端模型不确定性更高。

6;特斯拉对于Robotaxi的计划始于2016年发布的特斯拉秘密宏图第二篇章，提出对于Robotaxi的初步构想：1）开发出比人类手动驾驶安全10倍的自动驾驶技术；2）在用车需求大的城市运营Robotaxi车队；3）招募特斯拉车主加入到特斯拉共享车队。

2019、2022年马斯克分别对Robotaxi的推出时间给出一定预期，但始终没有获得实质性进展，但在2024年2月内部会议上，Robotaxi项目优先级被提升，目前必威体育精装版的发布会预期时间为2024年10月。

我们认为特斯拉Robotaxi落地节奏持续晚于预期，主要受制于两方面因素：1）技术层面，纯视觉硬件配置下，FSDv12.5.3之前未实现驾驶位

无人的远程召唤自动驾驶功能；2）监管层面，对于robotaxi的具体设计细节以及上路运营落地细节均需要获得政府相关部门的批准。;8;;10;11;12;13;14