④ 【SanDisk涨近8%】截至发稿，存储概念股SanDisk盘前涨近8%。消息面上，11月6日，SanDisk推出 了全球最小的1TB USB-C闪存盘——SANDISK Extreme Fit USB-C Flash Drive。它采用USB 3.2 Gen 1接 口，128GB至1TB版本读取速度可达400MB/s。 ① 【三大期指齐涨】道指期货涨0.19%、标普500指数期货涨0.26%、纳指期货涨0.30%。 ② 【特斯拉涨近2%，马斯克"万亿美元薪酬包"获批】截至发稿，特斯拉盘前涨近2%。消息面上，在特 斯拉年度股东大会上，价值最高可达1万亿美元的马斯克薪酬计划以超75%的股东支持率获批，成为全 球企业史上规模最大的高管薪酬方案。 哈佛商学院专注于公司治理的教授Krishna Palepu认为，薪酬方案通过将马斯克薪酬与股价大幅增长挂 钩，并要求他持有所获股份五年，符合股东利益。 在大会的CEO演讲环节，马斯克透露，特斯拉的FSD在中国获得了"部分批准"，他被告知，FSD有望在 2026年2月或3月左右获得全面批准。此外，马斯克还称，特斯拉可能需要建造一座"巨型芯片工厂 Terafab"，目标是 ...

【导读】马斯克的万亿梦想即将启航！特斯拉股东大会通过史诗级薪酬方案，未来十年若市值飙升至8.5万亿美元，马斯克将获近万亿股票奖励，引领人 类迈向AI与机器人时代。 马斯克最开心的一天！ 特斯拉股东大会刚刚批准了一项史无前例的高管薪酬方案—— 未来十年，马斯克将有机会获得近1万亿美元的股票奖励。 马斯克兑现承诺，高兴地在股东大会和机器人擎天柱「Optimus」共舞： 网友们说，马斯克天真无邪、幼儿一样的欢快舞姿，滑稽到可爱。 跳得太好了！令人印象深刻！动作很棒……不过说的是机器人「擎天柱」。 看完视频之后，只能说群众的眼睛是雪亮的，机器人跳舞已经比一般人跳得好了。 要是机器人擎天柱也套上一套「人类皮肤」，谁能分得清是不是机器人在跳舞？ 科幻电影中的场景马上成真了： 马斯克的万亿富翁之路 超过75%的股东投票通过了价值最高达1万亿美元的薪酬方案。 全场沸腾！欢呼声响彻全场。 但这绝非唾手可得。 要兑现全部奖励，马斯克必须带领特斯拉实现前所未有的史诗级增长： 将市值提升至8.5万亿美元（较当前估值增长逾500%），并交付2000万辆电动车、100万个人形机器人（Tesla Bot）以及100万辆投入商业运营 的Ro ...

新智元报道 编辑：KingHZ 定慧 【新智元导读】马斯克的万亿梦想即将启航！特斯拉股东大会通过史诗级薪酬方案，未来十年若市值飙升至8.5万亿美元，马斯克将获近万亿股票奖励， 引领人类迈向AI与机器人时代。 马斯克最开心的一天！ 特斯拉股东大会刚刚批准了一项史无前例的高管薪酬方案—— 未来十年，马斯克将有机会获得近1万亿美元的股票奖励。 马斯克兑现承诺，高兴地在股东大会和机器人擎天柱「Optimus」共舞： 网友们说，马斯克天真无邪、幼儿一样的欢快舞姿，滑稽到可爱。 跳得太好了！令人印象深刻！动作很棒……不过说的是机器人「擎天柱」。 看完视频之后，只能说群众的眼睛是雪亮的，机器人跳舞已经比一般人跳得好了。 要是机器人擎天柱也套上一套「人类皮肤」，谁能分得清是不是机器人在跳舞？ 科幻电影中的场景马上成真了： 马斯克的万亿富翁之路 超过75%的股东投票通过了价值最高达1万亿美元的薪酬方案。 全场沸腾！欢呼声响彻全场。 但这绝非唾手可得。 要兑现全部奖励，马斯克必须带领特斯拉实现前所未有的史诗级增长： 马斯克目前净资产估值约4730亿美元（周三已达到5000亿美元）。 将市值提升至8.5万亿美元（较当前估值增长逾5 ...

| | 本报告期 | 本报告期比上年同期 | 年初至报告期末 | 年初至报告期末比 | | --- | --- | --- | --- | --- | | | | 增减 | | 上年同期增减 | | 营业收入(元) | 194.984.598.000.00 | -3. 05% | 566, 265, 546, 000. 00 | 12.75% | | 归属于上市公司股东的净 | 7,822,640,000.00 | -32. 60% | 23, 333, 173, 000. 00 | -7. 55% | | 利润(元) | | | | | | 归属于上市公司股东的扣 除非经常性损益的净利润 | 6,890, 751, 000. 00 | -36. 65% | | | | | | | 20, 490, 492, 000, 00 | -11. 65% | | (元) | | | | | | 经营活动产生的现金流量 | | 1 | 40,845, 498, 000, 00 | -27. 42% | | 净额(元) | | | | | | 基本每股收益(元/股) | 0.85 | -36. 09% | 2.56 | ...

技术发布与核心观点 - 特斯拉在计算机视觉顶会ICCV上展示了其世界模拟器 该模拟器能够生成逼真的驾驶场景视频 [1] - 特斯拉自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy首次揭秘了公司的自动驾驶技术路线图 并明确表示端到端AI是智能驾驶的未来 [1][5] 世界模拟器功能与应用 - 世界模拟器可为自动驾驶任务生成新的挑战场景 例如模拟右侧车辆突然连并两条线闯入预设路径 [2] - 生成的场景视频不仅用于自动驾驶模型的训练 也可作为电子游戏供人类体验 [2] - 该模拟器技术同样适用于其他具身智能场景 如特斯拉的擎天柱机器人 [4] 端到端自动驾驶技术优势 - 特斯拉采用端到端神经网络实现自动驾驶 该网络利用来自多个摄像头、运动信号、音频及地图等数据 直接生成车辆控制指令 [8] - 端到端方法相比模块化方法的主要优势包括：更易于从数据中学习人类价值观、通过梯度整体优化网络、易于扩展处理长尾问题、具有确定性延迟的同质计算 [8] - 该方法能处理复杂权衡 例如在视野开阔且对向车道无车时 决策借用对向车道绕过积水 这用传统编程逻辑难以表达 [8][10] 端到端自动驾驶的挑战与解决方案 - 端到端自动驾驶面临评估困难 特斯拉的世界模拟器正是针对此难题 它使用海量数据集训练 能根据当前状态和行动合成未来状态 用于闭环性能评估和大规模强化学习 [11] - 系统面临"维数灾难" 输入信息量巨大 例如7个摄像头×36FPS×5百万像素×30秒画面等数据 大约会产生20亿输入Token 而神经网络需将其精简为2个输出Token（转向和加速） [13] - 为解决维数灾难 特斯拉通过庞大车队每天收集相当于500年驾驶总和的数据 并使用复杂数据引擎筛选高质量样本 以提升模型泛化能力 [13] - 针对可解释性和安全性调试困难的问题 模型可以生成可解释的中间Token用作推理Token [15] 技术实现细节 - 特斯拉的生成式高斯泼溅技术具有出色泛化能力 无需初始化即可建模动态物体 并可与其他模型联合训练 [18] - 该技术中所有的高斯函数均基于量产车配置的摄像头生成 [20] - 推理过程可通过自然语言和视频背景进行 该推理模型的一个小版本已在FSD v14.x版本中运行 [21] 行业技术路线对比 - 尽管端到端被视为未来 但业界在具体算法路线上存在VLA和世界模型之争 [24] - 华为和蔚来是世界模型路线的代表 而元戎启行和理想则选择VLA路线 也有观点认为应结合两者 [24] - VLA路线的优势在于可利用互联网海量数据积累常识 并借助语言能力进行长时序推理 有尖锐观点认为不使用VLA是因为算力不足 [24] - 世界模型路线支持者则认为其更接近问题本质 例如华为车BU CEO靳玉志认为VLA路径看似取巧并不能真正实现自动驾驶 [24] - 特斯拉的方案备受关注 因其在自动驾驶发展历程中的技术选择具有风向标意义 [24]

世界模拟器技术 - 特斯拉在ICCV顶会上推出世界模拟器 可生成看似真实的驾驶场景用于自动驾驶测试 [1][4] - 模拟器功能包括生成新的挑战场景 如右侧车辆突然连并两条线闯入预设路径 以及让AI在已有场景中执行避障任务 [5][7] - 生成的场景视频不仅用于自动驾驶模型训练 还可作为电子游戏供人类体验 [9] 端到端自动驾驶技术路线 - 特斯拉自动驾驶副总裁明确表示端到端AI是自动驾驶的未来 该方法利用多摄像头图像、运动信号、音频、地图等数据直接生成控制指令 [12][13][17] - 与模块化方法相比 端到端优势包括更易从数据中学习人类价值观、通过梯度整体优化网络、可扩展性更强以及具有确定性延迟 [17][18] - 端到端架构面临评估难题 特斯拉世界模拟器通过合成未来状态来连接策略模型 以闭环方式评估性能并支持强化学习 [22][23][24] 技术挑战与解决方案 - 端到端系统面临维数灾难 输入信息可达20亿Token 需精简为2个控制动作 [26][27][28] - 公司通过庞大车队每日收集相当于500年驾驶总和的数据 并利用数据引擎筛选高质量样本以提升模型泛化能力 [29][30] - 针对可解释性问题 模型可生成中间Token用作推理Token 生成式高斯泼溅技术可建模动态物体并与端到端模型联合训练 [32][35] 行业技术路线分歧 - 业界存在VLA和世界模型两条端到端自动驾驶技术路线分歧 华为、蔚来代表世界模型路线 元戎启行、理想选择VLA路线 [38][39] - VLA路线支持者认为该范式可利用互联网海量数据积累常识 并通过语言能力进行长时序推理 有观点认为不用VLA是因算力不足 [39][40] - 世界模型支持者如华为车BU CEO认为VLA路径看似取巧不能真正实现自动驾驶 特斯拉方案因历史选择正确而受关注 [41][43][44]

理想智驾与特斯拉的技术发展关系 - 理想智驾从V10-11时期的跟随特斯拉转变为V12及以后的参考特斯拉，跟随尺度显著降低[2] - 转变的核心锚点是理想在VLM后进行了大量特斯拉未公开提及的原始创新，其VLA创新度达到DeepSeek MoE水平[2] - 理想VLM由快系统（系统一）和慢系统（系统二）组成，快系统部分可视为跟随特斯拉，但慢系统部分为理想独立创新，因为特斯拉直到ICCV 2025才提及该概念，而理想在2024年X月已发表相关论文[3] - 理想VLM到VLA的演进是基于VLM的自然发展路线，而非追随特斯拉[3] 特斯拉端到端自动驾驶技术框架 - 特斯拉转向单一、大型的端到端神经网络，直接输入像素和传感器数据，输出控制动作，不再有显式感知模块[4] - 转向端到端的原因包括：人类价值观编码困难、传统模块接口信息丢失、易于扩展处理长尾问题、实现同构计算与确定性延迟[5] - 面临三大挑战：维度灾难（30秒窗口达20亿token）、可解释性与安全保证、评估难度[6][7] - 解决方案包括：利用车队数据挖掘高价值场景、通过辅助输出（如3D占用、自然语言决策）实现可解释性、使用神经网络闭环模拟器进行评估[7][8][9][10] 理想与特斯拉技术路线的对比与创新时序 - Ashok在ICCV 2025提及的系统2自然语言应用、高斯溅射生成仿真、仿真评估等概念均为理想率先公开[13][16] - 理想在2024年1月2日发表的论文已包含3D高斯表征相关内容，早于特斯拉ICCV 2025的公开介绍[18][20] - 特斯拉架构图中明确标注系统2和LLM应用，进一步验证理想在相关技术方向的先行性[22] - Ashok此次演讲未提出突破性概念，因此不能认为特斯拉再次引领行业研究方向调整[13]

特斯拉AI芯片代工策略 - 特斯拉AI5芯片的初始生产将采用台积电与三星双代工模式，由台积电亚利桑那州工厂和三星得克萨斯州工厂共同承担制造任务 [1][2] - 此双代工策略旨在锁定产能与保障供应链安全，公司计划在起步阶段即为AI5芯片实现过量供给 [2] - 与此前计划由台积电独家生产相比，策略发生重大转变，三星在特斯拉芯片制造中的合作角色变得更为重要 [1][2] 特斯拉AI芯片技术特点 - AI5是一款专为车端实时推理设计的专用AI芯片，并非传统GPU架构，其设计删除了图像信号处理模块以提升效率 [1][4][5] - 通过专注于矩阵/注意力单元、片上SRAM等对大模型推理关键的部分，该芯片旨在实现优于传统技术的性能/功耗比和更低时延 [4][5][6] - AI5芯片的性能预计将达到前代AI4芯片的40倍 [4] 行业竞争格局与未来合作 - 台积电在芯片代工行业占据主导地位，凭借先进制程、高良率和封装技术长期获得全球绝大多数先进制程订单 [3] - 三星在先进制程良率和代工规模上仍落后于台积电，但正通过在美国奥斯汀加大投资以提升竞争力 [2] - 对于下一代AI6芯片，特斯拉已与三星签署价值165亿美元的合作协议，计划由三星完全代工，标志着三星代工业务的一次重大胜利 [4]

微软CEO薪酬与公司AI进展 - 微软CEO萨蒂亚·纳德拉2025财年薪酬跃升至9650万美元，为其担任CEO以来的最高薪酬 [1] - 薪酬较2024财年的7910万美元增长22% [4] - 薪酬中包含250万美元基本工资，90%以微软股票形式发放 [5] - 董事会将薪酬增长归功于纳德拉带领公司在人工智能领域取得非凡的年度进展 [2][3] - 纳德拉的高级副手们在截至6月的财年薪酬也有所增长 [6] 特斯拉第三季度财报与业务动态 - 第三季度总营收达到创纪录的280.95亿美元，较上年同期的251.82亿美元增长12% [7] - 归属于普通股股东的净利润为13.73亿美元，较上年同期的21.73亿美元下降37% [7] - 营收超出分析师预期，但调整后每股收益不及预期，导致盘后股价下跌超过1% [8] - 公司正与中国、欧洲、中东和非洲地区监管机构合作，以让FSD获得批准 [10] - 竞争和关税是公司面临的两大阻力，第三季度关税影响超过4亿美元 [11] - 三星和台积电都会生产特斯拉的AI5自动驾驶芯片 [12] - 马斯克透露可能于明年第一季度发布Optimus V3人形机器人 [9] - 马斯克强调增加投票控制权的重要性，并呼吁股东在11月6日投票支持其1万亿美元薪酬方案 [13] 谷歌量子计算突破与云计算业务 - 谷歌量子计算团队开发出名为“量子回声”的新算法，其量子计算机Willow首次完成传统计算机无法完成的任务 [13] - 该算法在分子结构计算上运算速度比传统超级计算机快约13000倍 [13] - 此成果标志着量子计算迈入“全规模计算”新阶段，为未来五年内有效应用铺平道路 [13] - 谷歌云计算业务有望获得人工智能初创公司Anthropic的百亿美元级云服务大单，双方已在洽谈 [19][20] 腾讯混元世界模型更新 - 腾讯混元世界模型1.1版本正式发布并开源，新增支持多视图及视频输入 [14] - 该版本为统一的前馈式3D重建大模型，单卡即可部署，可实现秒级3D世界创造 [14] - 模型解决了1.0版本仅支持文本或单图输入的局限，支持多模态先验注入和多任务统一输出 [15] Netflix对AI技术的应用策略 - Netflix在季度财报中表示将积极利用AI的持续进步，视其为提升创作者效率的工具 [16][17] - 公司不打算让生成式AI成为内容创作核心，但已在实际制作中应用，如《The Eternaut》中制作建筑倒塌场景 [17] - 公司对AI取代创造力表示不担心，认为内容创作者可能受影响但对影视业务不担心 [19] 百度自动驾驶业务拓展 - 百度萝卜快跑与瑞士邮政巴士达成合作，将在瑞士推出自动驾驶出行服务“AmiGo” [21] - 计划于今年12月在瑞士启动初步车队测试，并尽快实现常规化、完全无人驾驶运营 [21] - 为AmiGo定制了第六代无人驾驶汽车，可容纳四人，采用可拆卸方向盘设计 [22] - 截至8月，萝卜快跑已累计提供超1400万次服务，安全行驶超2亿公里，进入全球16座城市 [22] 华为鸿蒙系统与硬件发布 - 华为正式发布鸿蒙HarmonyOS 6，带来流畅度提升，从鸿蒙5升级后流畅度提升15%，从鸿蒙4升级后提升40% [26] - 系统具备全新星河互联架构，可实现手机与笔记本屏幕贴靠互传文件，并提升连接与感知能力 [26] - 小艺助手支持真人感对话、AI修图等功能，背靠20万亿Tokens，首批80+鸿蒙应用智能体已上线 [26] - 系统隐私安全功能升级，已拦截240亿次不合理权限索取，可识别7类疑似诈骗电话内容 [27] - 华为Mate 80系列已备案，预计11月亮相，将全球首发麒麟9030芯片，并预装鸿蒙OS 6系统 [30][32] 其他行业动态 - 松延动力发布全球首款万元以内高性能人形机器人Bumi小布米，定价9998元，自由度≥21，能走能跑能跳舞 [29] - 王自如正式入职雷鸟创新，再次创业方向为AI内容及用AI技术帮助传统产业加速数字化转型 [25][26] - 《幻兽帕鲁》开发商Pocketpair明确表态不信AI、Web3、NFT，不会推出包含这些元素的游戏 [34]

特斯拉FSD V14与VLA技术路线 - 特斯拉FSD V14证明其采用与VLA相同的技术路线 核心特点是具备对空间的完整理解能力以及执行长任务的多任务能力[1] - 特斯拉前自动驾驶软件总监Ashok Elluswamy指出 FSD系统整合摄像头 LBS定位 自车信息和音频输入至大型升级网络 后端结合语言模型 3D占用网络和3D高斯技术 最终输出动作指令 语言信息对齐被视为关键选项[1] 技术验证与行业动态 - 理想汽车此前已强调语言模型与3D高斯技术的应用 Ashok的表述在实质上呼应了其观点 尽管双方可能并无直接交流[2] - 相关论述出现在ICCV 2025的"自动驾驶基础模型蒸馏"研讨会 该会议于2025年10月20日在夏威夷檀香山举行 专注于通过蒸馏技术将视觉语言模型和生成式AI等大型基础模型部署到自动驾驶车辆中[3][6] 研讨会核心内容 - 特斯拉AI软件副总裁Ashok Elluswamy在会上发表主题演讲"为特斯拉机器人构建基础模型" 演讲时段可能为11:10至11:45[5][6][7] - 研讨会涵盖自动驾驶基础模型 知识蒸馏 小型语言模型 视觉语言模型 生成式AI模型 多模态运动预测与规划 领域自适应及可信机器学习等多个前沿技术话题[6]