内容导读
本文是美国的TECH FUND对特斯拉的人形机器人、自动驾驶的业务分析与短期业绩点评，内容十分详实精彩，智能小巨人科技进行了编译，Enjoy~
内容目录
人形机器人市场的巨大想象力，特斯拉具备所有成功要素
人形机器人市场的巨大想象力，马斯克预测每年30亿台需求空间
特斯拉可实现大规模生产，并让机器人进行高效推理
Optimus飞速进步：硬核工程师文化的产物
特斯拉具备在人形机器人市场取得成功的所有要素
特斯拉的自动驾驶人工智能
FSD12转向端到端神经网络
未来的自动驾驶出租车队，特斯拉成为“Airbnb+Uber”的结合
特斯拉自动驾驶的训练飞轮
特斯拉的短期业绩与估值
电动车进入周期性调整
2025年下半年新车型投产
汽车业务估值高企，投资机会在于人形机器人及自动驾驶出租车
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本文由智能小巨人科技编译，转载请按以下格式注明来源：
来源 | 王铮Silvia（ID：silviawz2023）
原文 | TECH FUND科技基金
人形机器人市场的巨大想象力
特斯拉具备所有成功要素
人形机器人市场的巨大想象力
马斯克预测每年30亿台需求空间
大语言模型（LLM）的突破很可能是开发实用人形机器人所缺失的最后一块拼图。
以前，机器人已经能够通过卷积神经网络很好地处理其周围环境。同样，通过强化学习，可以训练机器人非常出色地掌握一系列狭窄的任务，例如击败围棋世界冠军或玩一轮视频高尔夫。然而，并没有数学方法真正理解人类在说什么，然后将它转化为有用的回应。显然，有了大语言模型，这已不再是问题。
因此，所有组件很可能已经就位，可以预训练人形机器人在工厂或家庭环境中处理各种任务，并且有了大语言模型，人类可以指导机器人该做什么。虽然机器人仍然比人类慢得多，但它可以每天工作24小时，只需要一些休息时间来重新充电。
现在，如果这个场景在未来十年成功地上演，我们应该看到一个巨大的市场。
假设人形机器人市场的单位数量与年度乘用车市场相似，比如说大约1亿辆左右，这将转化为相关公司的12万亿美元市值：
自然地，如果机器人能够执行各种任务，这些估计将会小得离谱。
埃隆·马斯克估计我们应该期待地球上每个人对应2到3个机器人，并假设机器人的平均寿命为6年，这将导致每年30亿台的市场。
同样可能的是，这些机器人可以像我们在SaaS（软件即服务）软件中一样，通过订阅模式租用，这将再次导致市场规模更大。
无论如何，无论你喜欢在模型中放入哪个数字，显然，如果这项技术能够成功开发，市场可能会非常巨大，早期投资者将会做得非常好。
特斯拉可实现大规模生产
并让机器人进行高效推理
这是马斯克在特斯拉最近的电话会议上讨论公司的人形机器人Optimus时所说的：
“我们能够完成简单的工厂任务，或者至少，在实验室里完成工厂任务。
我们确实认为，在今年年底之前，我们将在工厂中限量生产Optimus并完成有用的任务。然后我认为我们可能能够在明年年底前对外销售。
这些都只是猜测。正如我之前所说，我认为Optimus的价值将超过所有其他东西的总和。
因为如果你拥有一个有感知能力的人形机器人，能够导航现实并在请求时执行任务，那么经济规模的增长就没有实际的上限。
我认为特斯拉是任何有人形机器人制造商中最有可能实现大规模生产，并在机器人本身上进行高效推理的公司。
这可能是值得强调的一点。特斯拉的人工智能推理效率远远优于其他任何公司，没有任何公司接近。
我们不得不这样做，因为我们受到汽车推理硬件的限制，我们别无选择。”
Optimus飞速进步
硬核工程师文化的产物
我已经链接了一个展示Optimus最新能力的好视频，在我看来，最新版本正在做一些非常令人印象深刻的事情。
当埃隆在2022年的AI日上展示了第一个版本时，坦率地说，我认为这是个玩笑。那个东西甚至不能走路，他们只设法训练它移动它的手臂。在那个阶段，他们只研究了几个月，但看起来他们比该领域的其他公司落后了几年。
但是，在短短一年多一点的时间里，很明显该公司取得了巨大的进步，这到目前为止是我见过的最好、最自然移动的人形机器人：
这种快速进步只能用特斯拉的核心工程文化来解释，该公司拥有迄今为止世界上最有才华的工程师。
该公司的大部分二手车部件都是在内部设计的，从大型单件式车辆结构到针对单一任务优化的小部件。以Model 3为例，大约一半的控制器是内部设计的，特斯拉认为在下一代车辆中，他们可以将这个数字提高到100%。
该公司高度垂直整合，自始至终都具有硬核的工程精神，这是马斯克在他的每家公司都注入的。
再举一个例子，特斯拉甚至编写了自己的物理仿真软件，这是竞争对手通常从Ansys或Altair购买的东西：
特斯拉具备在人形机器人市场
取得成功的所有要素
因此，该公司在人形机器人市场上的竞争地位非常有利。
它不仅在制造和研发方面拥有庞大的规模，而且还拥有一支能够设计机器人组件、软件和半导体的核心工程团队。
因此，Optimus的所有组件都是内部设计的，包括执行器、传感器、电动机、齿轮箱、电力电子和电池组，这并不令人意外。机器人将携带一个电池组，该电池组的电量足以满足一整天的工作需求。
此外，该公司在人工智能方面也处于极其有利的地位。它不仅拥有世界上最大的训练集群之一，这是其他机器人制造商将难以匹敌的。
但是该公司也可以利用其车辆的全自动驾驶AI系统来实现Optimus的感知能力。因此，许多用于车辆的AI训练可以直接应用于Optimus。
最后，特斯拉在半导体设计方面也有很好的技术，公司一直在设计自己的FSD芯片，用于车载推理，例如：
总的来说，特斯拉应该具备在这个市场上取得成功的所有要素，从设计Optimus硬件组件的核心技术和规模，到训练为机器人提供动力的高级人工智能软件的专业知识和规模。
最后，该公司拥有多个大型制造工厂，可以在真实环境中训练机器人并完成各种任务，以优化其神经网络。
特斯拉的自动驾驶人工智能
FSD12转向端到端神经网络
这就引出了用于特斯拉车辆自动驾驶的人工智能。
尽管我对特斯拉全自动驾驶的方法仍然持怀疑态度，因为如果纯粹依赖摄像头作为AI模型的输入，似乎是一个难以解决的问题，但毫无疑问，公司通过在最新的FSD 12中转向端到端神经网络已经取得了很多进展。
端到端神经网络的意思是，所有的决策都是通过神经网络完成的，从处理摄像头输入到最终决定车辆下一步将采取什么行动。
以前，会有大量的C++代码来辅助模型。这是马斯克讨论这些最新变化的内容：
“关于FSD V12，这是基于纯人工智能的自动驾驶，如果你还没有体验过，我强烈建议你试一试。它的影响深远，改进的速度非常快。
现在我们已经为北美所有硬件版本3及以上的车辆启用了这项功能。所以它已经推送给了大约180万辆汽车，到目前为止我们观察到大约一半的人正在使用它，而且随着时间的推移，这个比例每周都在增加。
所以我们现在有超过3000亿英里是使用FSD V12驾驶的。很明显，基于视觉的方法和端到端神经网络是可扩展自主性的正确解决方案，这真的是人类驾驶的方式。
我们整个道路网络是为生物神经网络和眼睛设计的。因此，自然而然，摄像头和数字神经网络是我们当前道路系统的解决方案。
为了使它更易于接受，我们已经将订阅价格降低到每月99美元，因此很容易试用。”
未来的自动驾驶出租车队
特斯拉成为“Airbnb+Uber”的结合
目标是推出一个自动驾驶出租车车队，你可以像在Uber上一样订购乘坐服务。特斯拉在这方面有优势，因为它可以利用其现有的数百万辆汽车，车主如果愿意，可以选择出租他们的车辆来赚取额外的收入。
这是埃隆讨论公司未来进入共享乘车领域的内容：
“这将是汽车的工作方式，你只需使用手机召唤汽车，进入车内，它会带你到目的地，然后你下车。
所以你可以想象特斯拉就像是Airbnb和Uber的某种结合。
这意味着将有一定数量的汽车由特斯拉自己拥有并在车队中运营，同时还会有一些汽车由最终用户拥有。
这些最终用户可以随时将他们的汽车添加到或从车队中减去，他们可以决定是否只让汽车被朋友和家人使用，只被5星用户使用，或者由任何人使用。
在任何时候，他们都可以要求汽车返回并完全属于他们自己，就像Airbnb一样，你可以选择在任何时候出租或不出租你的客房。
我们有900万辆汽车，最终将在全球范围内拥有数千万辆汽车。通过持续的反馈循环，每当出现问题时，都会被添加到训练数据中，你就会得到这样的训练飞轮效应，就像谷歌搜索拥有的那种飞轮一样。由于人们不断地进行搜索和点击，谷歌不断获得反馈循环，这使得与谷歌竞争非常困难。”
特斯拉自动驾驶的训练飞轮
这是公司人工智能部门负责人深入讨论他们如何不断地重新训练和评估模型的内容：
“在任何一周内，我们都会训练数百个神经网络，它们可以产生驾驶汽车的不同轨迹，这些神经网络可以产生不同的驾驶轨迹，并通过我们已经从用户和我们自己的QA（质量保证）网络收集的数百万个剪辑来重播它们。
这些都是关键事件，比如有人跳到车前，这些我们已经在过去多年收集到数据库中的事件。然后我们有模拟系统，我们在那里尝试以接近真实的方式重现和测试这些情况。一旦这个验证完成，我们就将其交给我们的QA网络。
我们在不同的城市有数百个这样的网络，包括旧金山、洛杉矶、奥斯汀、纽约等许多不同的地点。他们也在驾驶并收集实际里程，我们估计与前一周构建相比，他们是如何实现净改进的。
一旦我们确信该版本是净改进，我们就开始向早期用户发货，最初是大约2000名员工。如果改进了，或者他们注意到我们自己的QA过程中没有捕捉到的一些问题，他们会提供反馈。只有在所有这些都得到验证之后，我们才会去找外部客户。
我们有实时仪表板来监控车队中发生的每个关键事件，并按其重要性排序。因此，我们一直在关注制造质量和安全性改进。如果出现任何故障，我们都会取回数据，将其添加到训练中，从而在下一个周期中改进模型。”
特斯拉一直在训练他们的模型，让他们了解车队中最好的司机如何驾驶车辆。这绝对很有意义，因为模型可以从地球上最好的人类驾驶员那里学习。
显然，为关键事件添加上述反馈循环使模型可以访问大规模数据来处理边缘事件。数据质量和数量是人工智能训练的关键竞争优势，因此这实际上可以奏效。
然而，从我目前所看到的情况来看，FSD还没有接近自动驾驶出租车的水平，因为仍然需要定期干预。
这是一个非常好的观察系统，可以设法将您完全带到目的地，但是，您确实需要持续监控系统，因为它可能会偶尔犯愚蠢的错误。
FSD 12.3.6 实际运行中
特斯拉的短期业绩与估值
电动车进入周期性调整
虽然上述长期机会应该是吸引人的，但与此同时，电动汽车（EV）的市场环境仍然竞争激烈。
此外，该行业现在已经进入了周期性调整：
这是公司的首席财务官讨论周期和利润率的情况，后者似乎保持良好：
“我们在季度环比中确实看到了收入的下降，这主要是由于季节性和不确定的宏观经济环境。排除Cybertruck的影响，汽车利润率从18.9%下降到了18.5%。
定价行动的影响在很大程度上被单位成本的降低以及美国以前不具备该功能的某些车辆的自动泊车功能收入的确认所抵消。
此外，虽然由于 Model 3 在弗里蒙特的加速和柏林的中断，我们确实经历了更高的成本，但这些成本在很大程度上被成本削减计划所抵消。
我们在第一季度有25亿美元的负自由现金流。这主要是由于之前讨论的库存增加，这是由于建造和交付之间的不匹配，以及我们在各种举措上的CapEx支出增加，包括人工智能计算。
我们预计库存增加将在第二季度逆转，自由现金流将再次恢复正值。当我们为公司下一阶段的增长做准备时，我们不得不做出艰难但必要的决定，将员工人数减少 10% 以上。按年运行速度计算，预计节省的费用将远远超过10亿美元。”
特斯拉在自由现金流（FCF）基础上经历了有史以来最糟糕的一个季度。然而，如果他们投资了10亿美元在英伟达（Nvidia）GPU上，这应该是一个不错的投资。
公司资产负债表上仍有270亿美元的现金，因此财务状况仍然非常健康，下一个季度应该再次产生现金。
最大的驱动因素确实是库存水平增加了24亿美元：
2025年下半年新车型投产
除了电动汽车市场重新进入积极的上升周期外，未来几年对特斯拉销售增长的加速器应该是新车型的推出，包括更实惠的车型。
这是马斯克对特斯拉车型路线图的看法：
"我们已经更新了未来的汽车阵容，以加速未来新车型的推出。我之前提到过 2025 年下半年开始生产。
这些新车，包括更实惠的车型，将使用下一代平台的各个方面以及我们当前平台的各个方面，我们将能够在与现有阵容相同的生产线上生产。
因此，它不依赖于任何新工厂或大规模的新生产线。它将在我们目前的生产线上更有效地制造。
我们认为，当完全实现时，这应该使我们能够达到超过300万辆汽车的容量。"
汽车业务估值高企
投资机会在于人形机器人及自动驾驶出租车
因此，如果该公司能够从其现有的安装生产线每季度出货约75万辆汽车，这将比特斯拉上一季度产生的峰值交付量增加50%。不用说，这将产生大量的现金。
话虽如此，如果你不相信AI将带来重大机遇，坦白说，持有这些股份将没有意义。
这只股票已经是未来十二个月每股收益（EPS）的67倍，即使是世界上最好的汽车公司，其股价历史上最多也就是交易在10倍左右，例如丰田。
所以，尽管电动汽车仍然是一个引人注目的增长故事，市场已经在定价特斯拉的EPS将增长近七倍，一旦你开始考虑资本成本，这个数字还会更多。
写作时的股价：185美元
股票代码TSLA
下面是一个例子，展示了世界上最好的汽车公司倾向于以较低的市盈率进行交易，在这个例子中是宝马。
特斯拉的铁杆粉丝可能会争辩说，该公司在成熟时将以苹果或法拉利的市盈率进行交易，但在这个阶段，我仍然认为电动汽车市场竞争太激烈，不太可能出现这种情况。
我只能看到，如果公司在软件方面有显著的差异化，例如驾驶汽车的人工智能，这种情况才会发生。
鉴于汽车市场仍然是一个高度竞争的行业，特别是在我们看到大量新进入者的电动汽车领域，我认为特斯拉的估值并没有提供吸引人的风险回报。
然而，如果你认为公司有很大的概率能够占领人形机器人或自动驾驶出租车市场的很大一部分，那么估值突然变得吸引力大增。
原文链接：
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