中信建投發布研究報告稱，人形機器人是科技內生及政策扶持的高成長賽道，智能駕駛及人形機器人是AI主力應用場景，目前特斯拉分別推出的FSD及Optimus解決方案全球領先，並表態FSD技術積澱可以加速Optimus產品智能化迭代。Tesla Bot在設計理念、系統架構、迭代及感知方式與智能駕駛具備較強關聯性，算法框架與相關AI軟硬件儲備有望支撐產品快速迭代及功能實現。

事件：工信部印發《人形機器人創新發展指導意見》。2023年11月2日，工信部印發《人形機器人創新發展指導意見》，目標是到2027年，人形機器人技術創新能力顯著提升。智能駕駛和人形機器人技術具備較強關聯性。

中信建投觀點如下：

從理念、架構、迭代、感知四方面對比智能汽車和機器人異同點：

(1)理念層面，智能汽車包含智能駕駛、智能座艙及網聯汽車，強調給駕乘人員帶來智能化便利;人形機器人強調在家庭、工商業等基礎場景替代人工，通用寬泛應用場景要求具備更強AI性能，功能要求更接近智能駕駛，軟件、算法迭代要求高，Tesla FSD感知端與控制端算法可推動Bot快速迭代，主要差異在運動控制。

(2)架構層面，汽車電子電氣架構(EEA)經歷了從分布式(ECU控制)到域集中式(域控制)的發展過程，未來走向中央集中式(中央計算平台統籌);Tesla Bot執行及動力系統(除感知及控制硬件外的基礎結構件)更爲簡單，直接採用中央集中式(類人腦)架構，主控SOC芯片及AI訓練芯片組成計算機控制硬件，FSD及BOT感知端佔用網絡模型等算法打通，訓練端採用DOJO神經網絡等模型處理。

(3)迭代層面，汽車OTA(遠程升級)分爲軟件(SOTA)及固件(FOTA)在线升級兩類，前者可更新中控信息娛樂APP升級，後者可對轉向、制動等執行系統進行控制器(ECU)升級;Tesla Bot採用電機伺服來驅動執行，較工業機器人液壓執行更具柔性及可控制性，更適用於FOTA;而SOTA技術難度相對較低。

(4)感知層面，智能駕駛不同等級(L1-L5)所需的感知方案差異較大，當前特斯拉FSD(L2+)採取純視覺感知方案(後續或引進4D毫米波雷達)，其他主機廠一般採用多傳感器融合的感知系統(含超聲波/毫米波/激光雷達等)，涉及車輛高精定位採用GPS及IMU(慣性導航)組合;當前Tesla Bot面部採用3個Autopilot攝像頭(魚眼/左前/右前)，整體仍偏向視覺方案，其他傳感器或包含力/力矩/聲學/觸覺/溫度等類型，雷達及IMU等車用傳感器或也在備選之列。

風險提示：1)機器人及中國智能裝備需求不及預期的風險;2)宏觀經濟波動風險;3)市場競爭加劇風險。

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標題：中信建投：Tesla Bot與智能駕駛具備較強關聯性 算法及AI軟硬件有望支撐產品快速迭代

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