晨星（Morningstar）高级股票分析师塞思·戈德斯坦（Seth Goldstein）表示："特斯拉在没有安全监控人 员的情况下测试Robotaxi，这一消息符合我们的预期，也与管理层在第三季度财报电话会上所表述的测 试进展一致。这也是特斯拉股价上涨的原因。" 值得注意的是，在美国市场，谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo仍处于Robotaxi市场的领先地位，目前 运营规模仍远超特斯拉。据悉，Waymo目前在美国多个主要城市运营超过2500辆商业化Robotaxi。美国 消费者新闻与商业频道（CNBC）上周曾报道称，Waymo目前每周提供约45万次付费出行服务。 导读：特斯拉董事会成员通过股票期权获得的巨额回报，本质上马斯克的"未来叙事"高度绑定。 （文 / 观察者网 周盛明 编辑 / 高莘） 据路透社12月15日报道，由于特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）透露公司正在开展全无人 Robotaxi的测试，特斯拉股价创下近一年来最高水平。 据悉，当地时间周一，特斯拉美股股价盘中一度上涨4.9%，触及481.37美元。值得注意的是，这一表现 已经逼近历史高位——去年12月18日，在市场预 ...

文章核心观点 - 知名投资人段永平对特斯拉的态度发生180度大反转 从批评马斯克品行和公司服务 转变为高度认可其产品技术并重新投资 这凸显了特斯拉以产品力为核心的市场竞争力 [1][3][4][12] 关键人物背景与历史关联 - 段永平是被称为“中国巴菲特”的知名投资人 曾是步步高前CEO 并主导孵化了OPPO、vivo等品牌 [1] - 段永平与特斯拉渊源颇深 早在2013年就是特斯拉第一批车主 但后来因对马斯克个人品行不满及服务体验差 卖掉了车辆并清仓了股票 事后承认这是个错误决策 [9] - 段永平此前曾因卖出特斯拉股票而少赚了5亿美元 但他从未否认过特斯拉的技术实力和成本控制能力 [4][11] 态度转变的具体过程与原因 - 转变始于2023年11月中旬 段永平在观看马斯克演讲后突然明白了电动车的能源优势 随即购买了特斯拉股票 [3] - 2023年11月下旬 段永平在美国试驾特斯拉Model Y 被其自动驾驶功能（推测为完整版FSD）彻底圈粉 并因驾驶时使用手机被车辆安全系统两次强制接管 [3][5] - 态度反转的直接原因是产品体验 段永平在试驾后发布动态称赞“确实很好” 并宣告“Okay, Tsla, I'm back！” [3][12] - 此次转变被解读为从消费者体验出发 最终回归到对产品力的认可 超越了此前对创始人个人品行的芥蒂 [9][12] 对特斯拉产品与技术的评价 - 段永平体验的可能是特斯拉在美国提供的完整版FSD系统 其安全机制能在监测到驾驶员分心时立刻介入 [5] - 特斯拉通过款式少、产量大的策略实现了良好的成本控制 在电动车行业中形成了差异化竞争优势 [11] - 段永平将此次购买特斯拉股票视为“看向10年后的风投” 认为只要10年后回头看当前股价是便宜的 就值得投资 [12] 行业与市场观察 - 该事件反映出对科技产品的评价最终将回归到用户体验本身 [12] - 投资者从亲身产品体验转化为真金白银的投资决策 这一过程比单纯的口头称赞更具说服力 [12]

中国AI大模型突破的全球影响 - 以DeepSeek、Kimi、通义千问为代表的中国大模型取得突破，正深刻影响全球资本对中国科技资产的配置逻辑[1][7] - DeepSeek为整个中国资产做了一次强有力的“全球广告”，立竿见影地带动了国内互联网大厂的股价表现和市场预期[1][7] - 中国大模型能力的突破改变了全球投资者对中国科技公司的整体看法和关注度，从全球视角评估中国机会将在估值层面处于有利位置[1][7] 投资逻辑的双重维度：估值与基本面 - 看待中国科技板块投资机会需从“估值提升”和“基本面改善”两个维度综合考量[2][8] - 海外科技巨头通过AI已实现可观且持续的收入增长，若中国企业能证明AI技术带来持续稳健的收入增长，将实现基本面根本性改善[2][8] - 当“估值提升”与“基本面改善”形成共振时，对市场信心的提振将非常强劲[2][8] AI应用层投资机会：多模态内容生成 - AI领域一个显著趋势是多模态内容生成能力的飞跃，在图片、视频等领域带来肉眼可见的变化，预计明年能力还将进一步提升[2][8] - 多模态能力正推动影视、内容创作等传统行业变革，海外如Sora、Vthree，国内如可灵等产品正在推动内容产业进入新时代[2][8] - 多模态内容生成领域蕴含的投资机会值得密切关注[2][8] AI应用层投资机会：与硬件融合及端侧机遇 - 多模态能力与硬件载体深度融合将催生全新机遇，例如AI眼镜这类新型交互终端[3][9] - 随着多模态技术进步，端侧硬件（如AI眼镜）的体验将迎来质的飞跃，其中投资机会值得深入挖掘[3][9] - 多模态能力的价值绝不局限于内容产业本身[3][9] AI应用层投资机会：智能驾驶与机器人 - 从产业落地看，智能驾驶是已走在商业化前列的重大AI应用场景，国内外公司的智驾方案能力都在快速进化[3][9] - 例如，海外FSD系统已能实现超长距离的无人接管，说明AI在复杂场景下的落地应用正在加速变为现实[3][9] - 机器人领域承载着市场对未来的更高期待，是展望明年时非常看好的方向[4][10] 未来立体化的AI投资与应用图景 - 未来机会立体且丰富，包括持续拓展的代码生成等场景[4][10] - 机会还包括随多模态能力兴起的内容创作领域，以及与硬件结合的端侧机会[4][10] - 在更宏大场景中，智能驾驶正在逐步落地，机器人则是紧随其后的重要方向[4][10]

技术架构迭代分析 - 行业技术路径从无图方案转向端到端+VLA模型 强调提升用户体验 如语音控车和系统推理过程可视化[3] - 2024年9月行业开始推送VLA模型 其训练分为三个阶段：基座预训练、动作微调（模仿学习）和强化学习优化[3] 中国玩家技术路径对比 - 元戎启行聚焦VLA路线 核心优势在于“思维链推理能力” 旨在解决传统端到端模型的黑盒问题 并通过集成知识库提升泛化能力[3] - 元戎启行设定2026年高阶智驾搭载量目标为100万台 认为数据规模是决定模型潜力的关键门槛[3] - 华为ADS 4.0推出世界模型 技术从数据驱动转向场景驱动 依赖云端仿真引擎生成高难度场景进行训练[3] - 华为差异化在于不依赖自然语言推理 强调对物理规则的理解 并明确2026年实现高速L3规模商用、城区L4试点的路线图[3] - 地平线机器人与莫门塔采取务实路线 侧重“端到端+强化学习” 兼顾客户算力配置多样性 地平线硬件交付已超千万片[3] - 莫门塔方案覆盖160多款车型 合作方包括合资、国企及民营企业[3] 商业模式变革：无人车业务提速 - 趋势显示2026年基于量产车的Robotaxi业务将成为行业重点 渐进式路线被认为优于跨越式路线[4] 未来趋势与行业方向 - 行业进入AI智驾2.0阶段 以2024年“端到端范式”确立为1.0标志 当前正迈向能自主应对极端场景的“智能涌现”阶段[5] - 2026年被视为关键节点 技术架构、硬件迭代和Robotaxi商业化将加速落地 推动智能驾驶商业闭环形成[5] 全球领先玩家：特斯拉 - 特斯拉FSD V12版本确立端到端范式 V14版本采用全新软件架构 参数规模指数级提升 并整合了自动驾驶出租车项目经验[5] - 特斯拉下一代AI5芯片将于2026年推出 算力和能耗比将大幅优化 AI6芯片将紧随其后[5] - 截至2025年第三季度 特斯拉FSD累计里程达60亿英里 渗透率约为12%[5] - 特斯拉Robotaxi无安全员车队累计行驶超25万英里 计划2026年4月启动新车生产 产能目标从每年50万辆提升至200万-500万辆[5] - 特斯拉人形机器人擎天柱于2026年第一季度发布V3版本 计划年底实现百万台年产能 成本目标为2万至2.5万美元每台[5] - 行业发展划分为三阶段：规则驱动阶段、规则与数据驱动结合的混合系统阶段、以及以特斯拉FSD V14为代表的纯数据驱动阶段[5] 主流玩家动态与核心逻辑 - Robotaxi业务的核心逻辑包括：为量产车智驾系统提供长尾场景数据以进行优化、复用量产车硬件和算法以降低部署成本、以及布局出行即服务生态进行战略卡位[6] - 小鹏汽车计划于2026年推出3款Robotaxi 采用不依赖高精地图的纯视觉方案 并基于自研图钉芯片[6] - 华为规划2026年实现高速L3规模商用 2027年实现城区L4及物流商用[6] - 地平线与哈啰出行合作 目标在2027年部署5万台前装Robotaxi[6] - 圆融启行计划2025年底落地量产车Robotaxi方案 其技术框架与消费级车型共用[6] - 行业未来趋势包括城区领航算法持续迭代、软硬一体优化以及Robotaxi业务规模化推进[6] - 智驾体验将“平权” 高端智驾方案向经济车型快速渗透 最终实现“最优体验标配”[6] - 企业胜出的关键要素是拥有多样化真实路测数据和雄厚的研发资源[6]

公司股价与事件 - 公司股价上涨1.3%，报432.32美元 [1] - 公司将于下月在德国、意大利和法国推出FSD体验试乘活动 [1] 产品与技术 - 活动将让欧洲用户以乘客身份在试驾过程中亲身体验FSD系统 [1] - 该系统目前可在几乎全部驾驶场景中实现自主操作，但仍需人类驾驶员保持监督 [1]

公司概况 * 纪要涉及的公司为特斯拉[1] * 特斯拉当前市值约为1万亿美元[4] * 市值主要由汽车业务（估值约3,000-4,000亿美元）和储能业务（估值约1,000亿美元）构成，主业总估值约4,000-5,000亿美元[2][4] * 超出主业部分的市值约5,000-6,000亿美元，主要源于市场对AI转型、自动驾驶（FSD）和Robotaxi等新兴技术领域的预期溢价[2][4] 核心业务与产能规划 * 汽车业务计划在未来24个月内将全球产能从235万辆提升至300万辆[4] * 汽车业务估值基于每辆车5,000美元利润和20倍估值倍数[4] * 机器人业务采用远期折现法评估，当前贡献约1,000亿至2,000亿美元市值溢价[5][6] 自动驾驶（FSD）与Robotaxi进展 * 市场对FSD和Robotaxi项目抱有高期待，股价与汽车交付量出现显著背离[2][7] * Robotaxi已在德州奥斯汀和加州落地，FSD版本从V13升级到V14[7] * FSD技术突破临界点的标准包括安全性、体验感和可扩展性[8] * 技术突破是探索新商业模式（如扩大FSD订阅、授权使用）并提升公司整体毛利率的重要前提[8][9] * 特斯拉已开始披露FSD安全数据[9] 技术与安全表现 * V14版本FSD系统在发生重大事故和轻微事故之间的间隔里程显著高于北美平均水平，达到5倍至7倍以上[10] * 2025年第三季度，奥斯汀地区运行的RoboTaxi发生7起碰撞事故，同期Waymo有23起[10] * 事故多为低速状态下的轻微剐蹭，未造成人员生命危险[10] * 从数据看，特斯拉FSD系统比大多数人类司机更为安全[10] Robotaxi商业模式关键节点 * 关键节点之一是去除安全员，可降低约60%的运营成本[11][12] * 马斯克表示计划在年底前于奥斯汀地区开始去除安全员[11] * 另一关键节点是车队规模化，特斯拉凭借制造能力一天可生产3,000辆基于Model Y平台的RoboTaxi[12] * 特斯拉车队规模有望快速超越Waymo（经过6年仅拥有2,500辆车队），这将标志其商业模式获得进一步验证[12] 市场预期与估值驱动因素 * Robotaxi若替代传统网约车市场（按优步全球150亿次打车、单次收费7美元、EBITDA利润率7%测算），并实现60%~70%利润率，可能带来2万亿到3万亿美元的远期空间[7] * 替代私家车需求将带来更广阔的市场潜力空间[7] * 影响市值增长的关键因素包括FSD技术成熟度、Robotaxi商业模式进展、市场对Robotaxi市场空间的信心以及新兴高毛利业务发展情况[3][15] 公司发展阶段与类比 * 特斯拉正从传统低毛利汽车制造业务向高毛利Robotaxi业务转型，此过程需要大量资本支出[14] * 这一发展阶段类似于2015年前后亚马逊从网上书店向AWS云计算服务的转型[14]

文章核心观点 - 特斯拉为迎合美国《通胀削减法案》的补贴政策，要求全球供应商在两年内清除中国制造的零件，此举被视为在地缘政治压力下的被动战略调整[1][3][5] - 该“去中国化”策略将导致公司供应链重构和成本显著上升，电池成本预计暴涨42%，美国工厂生产成本已飙升12%至15%[2][5] - 中国在电动车产业链中占据技术成熟和效率领先的核心地位，特斯拉的“脱钩”尝试可能削弱其全球技术更新速度和产品竞争力，并凸显其对中国技术和市场的持续依赖[8][10][15][18] 美国政策影响 - 美国《通胀削减法案》规定使用中国制造的电池、芯片或原材料将无法获得7500美元的购车补贴[3] - 2025年美国新政府对中国商品加征关税，电动车零部件被重点照顾，直接推高特斯拉在美生产成本[5] 供应链与成本分析 - 全面弃用中国零件将导致特斯拉电池成本上涨42%[2] - 美国工厂的生产成本因关税已立即上升12%至15%[5] - 供应链重构涉及整个体系，而非简单零件替换，在墨西哥、印度或越南难以快速复制中国成熟高效的产业链[7][8] 中国产业链地位 - 中国在电池技术、原材料控制和整车装配效率方面具有成熟领先优势，是全球电动车产业链的中枢神经[8][11] - 欧盟汽车厂商如德国、法国、日本在2025年上半年对中国电动车零部件的采购量不降反升，反映出其不可替代的竞争力[11] - 中国企业如宁德时代、比亚迪、均胜电子通过在美国以外地区（如德国、匈牙利、泰国）建厂进行本地化生产，以灵活策略服务全球市场[13] 公司战略矛盾 - 特斯拉在推进“去中国化”的同时，持续加大在中国投资，包括在上海加速FSD系统本地化处理、扩大驾驶数据收集以及与国内高校开展技术合作[10] - 公司战略呈现两面性：美国市场追求政策补贴，中国市场追求技术支撑，反映出其难以真正脱离中国产业链的现实[10][18] 行业影响与前景 - 特斯拉的决策是全球电动车产业链在地缘政治下走向“非理性路径”的缩影[17] - 成本上升可能导致车辆售价上涨或利润缩水，零部件替换可能增加整车问题概率，最终影响消费者和行业发展节奏[15]

世界模型的技术内核 - 世界模型是通过对真实世界的高维认知建模，赋予智能体理解、预测和规划能力的生成式AI框架[2] - 具备空间内化特性，通过3D高斯表征、点云等技术将二维感知数据转化为三维语义空间，精准还原环境的几何结构与空间关系[3] - 具备规律内化特性，学习物理世界的基本规则如物体运动轨迹、碰撞逻辑、交通流规律等，形成可复用的知识体系[3] - 具备时序内化特性，通过长时序记忆机制整合历史数据与实时信息，实现对动态场景的连续理解与趋势预测[3] - 与VLA模型的核心差异在于绕开语言中间层，直接通过空间感知数据进行物理规律推演[6] 世界模型的发展历程 - 思想最早可追溯至1990年Richard S Sutton提出的Dyna算法，首次实现学习-规划-反应的一体化机制[7] - 2018年David Ha与Jürgen Schmidhuber发布《World Models》论文，标志世界模型正式进入深度学习阶段[7] - 2019年以来进入加速发展期，DeepMind推出MuZero算法，LeCun提出JEPA模型，形成编码器-内部世界模拟器-策略决策器的完整架构[9] - 特斯拉率先将世界模型理念融入FSD系统，通过对场景的连续建模减少对高精地图的依赖[10] - 截至2025年6月，我国智能驾驶及相关机器人领域注册企业总数已超过7000家，其中近60%的头部企业已布局世界模型技术[10] 世界模型对机器人行业的影响 - 打破数据荒的行业瓶颈，通过少量真实数据种子生成海量虚拟场景，实现训练成本指数级下降[12] - 实现训练场景的大规模可能性，将测试场景扩展至2000余种，实现从样本测试到全场景验证的跨越[13] - 赋予机器人类人决策能力，通过感知-理解-生成的闭环能力在内部世界预判未来动态[15] - 提升时空一致性，通过高精度图像渲染与多模态时空对齐技术破解仿真-现实鸿沟[15] 世界模型产业化面临的挑战 - 长时序任务处理存在记忆衰减和信息断裂问题，影响决策连贯性和安全性[16] - 仿真与现实的本质差异在物品纹理、动态一致性、多模态干扰等方面仍存在[16] - 决策逻辑呈现黑盒化特征，需要建立可解释、可追溯的决策链路和行业标准[18] 世界模型与机器人行业的未来趋势 - 与VLA、VLM等多模态技术深度耦合，实现语义、感知和决策的无缝衔接[19] - 算法与算力提升将推动形成以世界模型为核心的端到端闭环解决方案[19] - 算力架构从单一端侧算力堆叠向云端-端侧协同演进，形成高效协同的算力体系[21] - 部署在边缘端的MoE与模型蒸馏技术将成为主流，通过激活部分专家网络降低计算负荷[21] - 到2030年，全球搭载世界模型的机器人市场规模将突破3万亿元，其中智能驾驶机器人占比达到60%[22]

股东大会核心决议 - 特斯拉年度股东大会通过多项议案，包括投资xAI以及批准首席执行官埃隆·马斯克的薪酬方案 [2] - 马斯克的薪酬方案获得约75%的支持率，现场反应热烈 [10] 人形机器人Optimus进展 - 特斯拉正在加速推进人形机器人Optimus的量产计划，V3版本将于明年亮相 [3] - 机器人手部研发是当前项目面临的最大挑战，手部自由度和操作精度是核心待解决问题 [5] - 目前Optimus的单台制造成本在2万美元以下，预计随产能提升将进一步下降 [6] - 公司预测人形机器人与人类的比例至少为1:1，即全球约有100亿至300亿台人形机器人 [6] - 机器人决策能力预计将超越人类，并应用于养老护理等领域，同时有望推动全球经济增长至少10%甚至翻倍 [6] 自动驾驶与未来车型规划 - 公司展示无方向盘和踏板的Cybercab车型，描绘无人驾驶终极愿景 [6] - Cybercab依托FSD系统和端到端神经网络算法，旨在实现L4级自动驾驶，预计2026年第二季度启动量产，目标年产能达500万辆 [8] - 未来应用场景包括车辆根据实时订单自动接送乘客，并通过AI系统实现全程无人介入 [9] - FSD系统迭代迅速，FSD 14版本被宣称将比人类驾驶安全得多，公司最终目标是运营规模化的自动驾驶出租车车队 [9] 首席执行官薪酬方案细节 - 薪酬方案要求马斯克在未来10年内将公司估值提升至8.5万亿美元（当前约1.1万亿美元），方可获得价值约1万亿美元的特斯拉12%的股份 [10] - 若公司市值未能突破2万亿美元最低门槛，马斯克将无法获得报酬 [10] - 方案设定的具体运营目标包括：交付2000万辆汽车、100万辆自动驾驶出租车投入商业运营、交付100万台机器人、达到1000万自动驾驶活跃用户以及实现4000亿美元的EBITDA [10] - 董事会表示该方案旨在留住马斯克，并使其专注于将特斯拉打造成一家人工智能公司 [10] - 马斯克的核心诉求在于获得对公司战略方向，特别是在机器人和人工智能等关键领域的绝对控制权，其曾表示需持有至少25%的公司股份 [11]

公司Robotaxi业务进展 - 公司已为Robotaxi项目招聘员工，绝大多数岗位为车辆操作员，包括安全监督员和验证车辆驾驶员[1] - 部分招聘信息曾暗示Robotaxi业务可能拓展至新城市[1] - 公司已在得克萨斯州奥斯汀运营Robotaxi项目，并在加州湾区运营网约车平台[3] 自动驾驶责任准备 - 公司首次发布“Robotaxi高级保险理赔专员”职位，负责统筹管理企业保险、风险管理和担保计划[3] - 该职位将在Robotaxi及网约车运营的事故报告与理赔流程管理中发挥关键作用[3] - 此举表明公司正着手为未来全面承担自动驾驶事故责任做准备，责任节点将出现在正式推出完全自动驾驶车辆之时[3]