汽车行业深度：Dojo助推特斯拉加速AI落地-240517（56页）.pdf

1、 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 Table_Info1 汽车汽车 Table_Date 发布时间：发布时间：2024-05-17 Table_Invest 优于大势优于大势 上次评级:优于大势 Table_PicQuote 历史收益率曲线 Table_Trend 涨跌幅（%）1M 3M 12M 绝对收益 2%18%6%相对收益 0%9%15%Table_Market 行业数据 成分股数量（只）261 总市值（亿）31781 流通市值（亿）13554 市盈率（倍）28 市净率（倍）2.07 成分股总营收（亿）36981 成分股总净利润（亿）1304 成分股资产负债率（

2、%）61 相关报告 奇瑞汽车深度报告：出海持续增长，新能源转型高弹性-20240219 汽车行业深度：智驾时代来袭，多玩家多模式齐发力推动行业走向落地-20240126 Table_Author 证券证券分析师分析师：周颖：周颖 执业证书编号：S0550521100002 19801271353 研究助理：陈纬国研究助理：陈纬国 执业证书编号：S0550122090006 15624929051 Table_Title 证券研究报告/行业深度报告 汽车汽车行业行业深度：深度：Dojo 助推特斯拉加速助推特斯拉加速 AI 落地落地 报告摘要：报告摘要：Table_Summary 特斯拉不仅在电动

3、汽车领域取得了革命性突破，更在智能驾驶和特斯拉不仅在电动汽车领域取得了革命性突破，更在智能驾驶和人人形机器人形机器人领域展现出其作为领域展现出其作为 AI 公司的雄心和实力。公司的雄心和实力。特斯拉在智能驾驶技术上取得了显著成就，其全自动驾驶技术 FSD 已更新至 V12版本。特斯拉的算法演进经历了从 HydraNets 到端到端方案的四代变革，每一代都在感知、决策和规控方面实现了技术突破。最终端到端方案通过直接输入传感器信息到神经网络，实现了高效的驾驶命令输出。特斯拉在人形机器人领域的进展同样领先，自 2021 年首次发布概念以来，特斯拉人型机器人在运动能力、视觉感知能力和自主性方面取得了显

4、著进步。2023 年 12 月发布的 Optimus 第二代产品在行走速度、重量、平衡感和身体控制能力上都有了显著提升，能够在工厂环境中执行精确的电池分拣任务。AI 应用的加速需要应用的加速需要 AI 芯片芯片。AI 芯片是 AI 计算的核心工具，可分为训练和推理两大类，也可分为云端和终端。不同场景对芯片的性能要求不同。云端训练芯片是 AI 时代最重要的武器之一，英伟达作为 AI 芯片市场的领导者，其 GPU 架构从 Fermi 到 Hopper 不断演进，每一代产品都在性能和效能上取得了显著提升。特斯拉的特斯拉的 Dojo 芯片芯片采用采用 ASIC 路线路线，高效高效支持支持自身自身算法算

5、法训练训练。Dojo采用 ASIC 路线，Dojo node 是 Dojo 芯片的最小节点，具有标量处理单元、向量处理单元、存储单元和片上路由器。D1 芯片集成了354 个 Dojo node，提供了高的算力和能效比。Dojo 训练 Tile 通过集成多个 D1 芯片，形成了强大的训练矩阵，能够支持大规模的 AI模 型 训 练。Dojo ExaPOD 则 进 一 步 集 成 了 训 练 矩 阵，提 供 了1.1EFLOPS 的峰值算力和高速 SRAM，为大规模并行计算任务提供了强大的硬件支持。Dojo 的另一个可比对象：的另一个可比对象：谷歌谷歌 TPU。TPU 是首款人工智能专用的计算芯片，

6、于 2016 年首次发布，目前已经从 TPU v1 迭代到了 TPU v5，能力上也有巨大提升，是首个部署张量计算单元的芯片。虽然在数据中心训练和推理方面有其优势，但在工业级别适配和开发生态方面面临挑战。特斯拉 Dojo 在设计理念和应用模式上与 TPU 有相似之处，但也面临着类似的大规模推广压力。总体而言，Dojo 产品设计和性能顶尖，但通用性相对较弱，短期内主要以加速特斯拉自身模型训练为主。风险提示：风险提示：智驾进展智驾进展不及预期不及预期，人形机器人进展不及预期，人形机器人进展不及预期。Table_CompanyFinance -30%-20%-10%0%10%20%2023/5202