纪要涉及的行业或公司 * 行业：汽车与共享出行（Autos & Shared Mobility）[1] * 公司：NVIDIA（NVDA）、特斯拉（TSLA）、Rivian（RIVN）、Lucid（LCID）、通用汽车（GM）、福特（F）、Mobileye（MBLY）[7][8] 核心观点和论据 * NVIDIA CES发布会核心：强调物理AI（Physical AI），将自动驾驶汽车和人形机器人定位为AI的未来前沿[2][7] * NVIDIA自动驾驶技术栈：为汽车OEM厂商提供了资本效率高的高级自动驾驶入门途径，帮助其跟上L2+/L3成为消费者标配的趋势[3] * Alpamayo模型：是NVIDIA的视觉语言行动模型，旨在解决自动驾驶的“长尾”边缘案例，由AlpaSim开源模拟器和超过1700小时的驾驶物理AI开放数据集支持[2] * 人形机器人：NVIDIA的Isaac GR00T N1.6模型可显著压缩早期训练周期，但实际部署的制约因素（集成、成本、工业验证、制造）仍是关键瓶颈，特斯拉在这些领域可能保持领先[4] * 对特斯拉的总体看法：NVIDIA的技术增强了更多OEM厂商的快速跟随策略，但并未实质性改变对特斯拉的展望，因为基本假设已包含未来10年以上L2+/FSD等效技术在全行业的广泛采用[3]；特斯拉的垂直整合、数据、规模和成本优势使其领先其他OEM厂商数年[7] * 对其他公司的潜在影响： * 特斯拉：面临自动驾驶、人形机器人和电动汽车领域的竞争加剧，但其在自动驾驶方面的数据和规模优势明显，竞争对手开发完整自动驾驶栈并集成到车辆中（包括封装、电源、传感器、安装、时间同步、安全验证）以及实现价格竞争力可能需要数年时间[7][8] * Rivian：面临两个潜在影响：1) 相对于其他非特斯拉OEM的自动驾驶潜在领先优势被压缩；2) 如果Rivian计划对外销售其定制芯片和自动驾驶平台，将面临来自NVIDIA更强的竞争压力[8] * Lucid：已与NVIDIA合作开发脱手脱眼驾驶，预计在2026年上半年投资者日公布更正式的自动驾驶路线图[8] * 通用汽车：有机会在现有合作基础上利用NVIDIA技术加快自动驾驶上市速度，通过Omniverse数字孪生工作流和DRIVE AGX平台，将更多训练/验证转移到模拟中，以缩短开发周期并降低前期资本支出[8]；在120美元的看涨情景中，估值提升将源于其提升个人自动驾驶和软件服务的能力，该业务在2025年1-3季度创造了20亿美元收入[8] * 福特：目前未知与NVIDIA在自动驾驶方面有现有合作关系，但以资本效率高的方式推进其L2+产品，而非资助定制的端到端项目，符合其近期资本配置框架[8] * Mobileye：尽管其ADAS业务仍拥有超过50%的市场份额，但NVIDIA在高性能SoC和端到端计算平台的优势增加了Mobileye在传统OEM中份额流失以及错过未来高级自动驾驶项目订单的风险；NVIDIA的技术栈可能加剧价格压力并压缩Mobileye在下一代ADAS设计周期中的差异化优势[8]；不过，Mobileye与全球主要OEM的历史关系和现有项目的强劲势头可能使其在短期内免受份额损失[9] 其他重要内容 * 行业观点：摩根士丹利对该行业的观点为“符合预期”[5] * 通用汽车估值：基于DCF的目标价为90美元，意味着约7.5倍的2026年每股收益12.25美元，较当前交易水平溢价约1倍；DCF假设包括到2035年收入/EBIT复合年增长率为+1.9%/+1%，加权平均资本成本为12.8%，退出自由现金流倍数为3.0倍[11] * 特斯拉估值：目标价425美元由5部分组成：1) 核心汽车业务55美元/股；2) 网络服务145美元/股；3) 特斯拉出行125美元/股；4) 能源业务40美元/股；5) 人形机器人业务60美元/股[12] * 通用汽车风险：上行风险包括与现代的战略合作可选性、电动汽车业务更大的财务披露/透明度、SuperCruise ADAS渗透率提高、强劲的SAAR和产品组合；下行风险包括二手车价格、疲软的SAAR和经济背景、中国业务亏损、电动汽车/自动驾驶战略执行风险、监管风险、估值未能重估[14] * 特斯拉风险：上行风险包括FSD搭载率/无监督FSD提高、新电池成本里程碑、新车型推出、Robotaxi推广、Optimus发布；下行风险包括来自传统OEM/中国厂商/科技巨头的竞争、Robotaxi/FSD/人形机器人执行风险、监管、中国风险、股权稀释、估值[15]