中信证券：Cybercab设计前瞻 智能汽车产业变革加速

中信证券发布研报称，2024年10月11日，马斯克在“We, Robot”发布会上正式发布无人驾驶出租车Cybercab。Cybercab作为一款两门两座的紧凑型车，取消了传统的方向盘、踏板结构设计，通过高度适配FSD方案来实现无人驾驶的功能，具备颠覆现有出行行业应用场景的潜力。特斯拉的自动驾驶技术和基础设施行业领先，并具备多类降本技术，如若顺利入华不仅是销量弹性的刺激，更有望对汽车智能化、Robotaxi行业产生深远影响，国内外智驾领先的主机厂、智能化产业链及特斯拉产业链公司有望受益。

中信证券主要观点如下：

特斯拉加速智驾与机器人迭代，AI布局持续深入。

Cybercab造型灵感延续了Cybertruck，采用剪刀门、贯穿式尾灯组、枪灰色的车身涂装，配备封闭式的大尺寸轮圈设计，形成独特的家族化风格。Cybercab作为一款双门轿跑风格的无人驾驶出租车，其设计亮点在于取消了方向盘、油门和刹车踏板，完全依赖特斯拉的全自动驾驶技术(FSD)，通过中控屏幕实现交互功能。马斯克预计此款革命性意义的新车将于2026年开始生产，并于2027年开始大规模量产；其车辆制造成本有望低于3万美元。

从前代Cybertruck的技术方案沿用来看，Cybercab作为新一代创新车型，其大概率使用了一脉相承的线控制动和线控转向技术，有望驱动硬件端口线控渗透率的提升；而特斯拉引领行业的FSD技术则是Cybercab的“智能大脑”，当前FSD V13.2已经可以实现“从车位到车位”的一键出发模式。此外，在特斯拉的发布会上Optimus机器人已经介入到了多个C端场景，已经开始突破原有的B端制造场景，想象空间进一步扩大，22个自由度的灵巧手方案也有望应用在下一代Gen3机器人中，AI布局持续深化。

特斯拉Robotaxi或将后发先至，行业生态优化及产业链配套有望加速。

Robotaxi是最具潜力的高级别自动驾驶场景，根据Frost & Sullivan预测(转引自小马智行招股书)，2030年全球Robotaxi市场规模有望达666亿美元。目前，Robotaxi头部公司已开始在单个城市扩大运营区域、进行规模化部署。其中，Waymo已在凤凰城、旧金山、洛杉矶3座城市实现无安全员收费运营。根据Waymo官网，公司Robotaxi服务的周度付费订单量已提升至2024年12月初的17.5万单；萝卜快跑在武汉的运营区域接近3000平方公里，车队规模将逐步扩充至1000台。Robotaxi有望在取消安全员、规模化部署后实现运营成本的大幅下降，进而实现对出行服务行业的颠覆。

特斯拉采用渐进式路线，从L2级别自动驾驶逐步升级至L4级别。根据特斯拉在德意志银行投资者关系活动中的表述，公司计划于2025年Q2-Q3推出无监督版FSD，并于2025年在加州、德州提供基于Model 3/Y等现有车型的Robotaxi收费运营服务，商业化持续推进。从产业链配套维度，当前中国零部件企业出海墨西哥成为时代新趋势，底盘、内饰等相关企业有望与特斯拉新车周期形成共振，实现自身规模的顺利扩张。

FSD基于端到端模型快速迭代，特斯拉预计其将在2025年一季度入华。

FSD作为Cybercab最重要的决策、数据端支撑，其进化演变路径仅仅用了约十年的时间，从马斯克2013年宣布特斯拉将自主开发自动驾驶系统，到如今的V13.2开始向测试用户推送，其迭代速度超市场预期。

从技术层面来看，FSD V13.2是第一个专门针对HW4.0研发的FSD版本，视频输入、环境感知能力大幅增强；另一方面，根据特斯拉官网，得益于特斯拉在智能驾驶数据和训练算力方面的积累，FSD V13.2实现了5倍的训练算力扩展与4.2倍的数据集扩展，以带动性能上限的进一步提升。考虑到特斯拉在纯视觉算法、数据积累、云端算力建设方面的领先性，叠加车辆成本控制能力，特斯拉有望引领行业内的技术变革。

此外，特斯拉官方在X平台公布了发布路线图，预计2025年第一季度在中国和欧洲推出全自动驾驶(FSD)系统，但仍有待监管批准。FSD技术不仅是特斯拉在智能驾驶方面的成功实践，更是行业智能化的重要催化，有望引发行业技术、应用革命，对汽车智能化、Robotaxi等产业链产生积极而深远的影响。

投资策略：

从直接受益维度，推荐特斯拉产业链核心供应商。特斯拉新车Cybercab设计结构精巧，取消了传统的方向盘、油门和刹车踏板，完全依赖特斯拉的全自动驾驶技术(FSD)实现驾驶行为。当前特斯拉已经开始向搭载HW4.0的部分北美车型推送FSD V13.2，性能上限进一步提升，而基于FSD方案的特斯拉Robotaxi战略推进顺利，公司将于2025年Q2-Q3推出无监督版FSD，有望引发汽车智能化、人形机器人、Robotaxi行业革命。

从间接受益角度，智能化产业链方面，推荐：1)整车：高阶自动驾驶有望成为车企的额外收入来源；端到端大模型壁垒高，全栈自研的主机厂模型迭代快，有望在智能化上与竞争对手拉开差距。2)域控制器：算力是智能驾驶的核心基础，与头部芯片商紧密合作、产品配套领先的tier-1产业链卡位效应强；3)智能底盘；4)智能感知。

风险因素：技术与产品迭代风险；产品推广速度低于预期；汽车行业销量下滑风险；智能驾驶行业政策收紧；出现智能驾驶的恶性事故。