1. 求索之路跌宕起伏，特斯拉逐步引领电动汽车市场1.1. 新能源汽车开拓者诞生，加速全球可持续能源转变进程特斯拉（Tesla）由马丁·艾伯哈德和长期商业伙伴马克·塔彭宁于 2003 年 7 月 1 日共同创立，最初命名为“特斯拉汽车”。总部设在美国 加州的硅谷地区。马丁·艾伯哈德从小酷爱跑车，并且出于对环境保护 理念的认同，他希望把跑车和新能源结合起来，由此缓解全球能源危机 和改善环境。而公司命名为“特斯拉汽车”，是为了纪念物理学家尼古 拉·特斯拉。特斯拉的愿景是“加速全球向可持续能源的转变”，致力 于为每一个普通消费者提供其消费能力范围内的纯电动车辆。1.1.1. 2003 年—2008 年：由高端市场切入，实现新能源领域先发优势特斯拉最初锁定的客户群体是具备环保意识的高收入人群。在早期 公司融资的过程中，艾伯哈德遇到了当时小有成就的互联网创业者及投 资人——马斯克。2004 年，马斯克向特斯拉汽车公司投资 630 万美元， 并且成为了特斯拉最大的股权人和董事长。在此之前马斯克就非常关注 锂电池的技术，并曾与斯坦福的学者探讨用锂电池驱动汽车的可能性。 曲折之中，特斯拉第一辆高性能电动跑车 Roadster 登上世界的舞 台。成立特斯拉之初，创始人马丁·艾伯哈德便用数千块笔记本电脑电 池作为动力电池包，打造出 T-Zero 电动汽车，并为后续特斯拉 Roadster 的问世提供了原型基础，此时特斯拉已经开始自主研发电池管理系统。 2005 年，特斯拉推出了首款电动跑车 Roadster，由英国跑车制造商莲花 提供底盘和车身设计。特斯拉希望从高端市场切入，高举高打，彻底颠 覆人们对于电动车续航里程短、性能差的认知。2006 年，马斯克提出第一个发展规划——《The Secret Tesla Motors Master Plan (just between you and me)》，提出了以高端跑车开始，再 进入经济型家用车等更主流汽车领域的规划。2007 年，危机爆发，变速 箱问题成为导火索，主要是因为 Roadster 对高性能加速的要求极高，而 普通电动车的传动系统无法满足其需求。2007 年 6 月，距离 Roadster 正 式投产只剩 2 个月时，特斯拉依然未完成核心零部件——两档变速箱的 研制。前期研发遇到了变速箱问题，后期量产成本也成了困扰，整个汽 车研发花掉了特斯拉 1.4 亿美金，远超于先前预算的 2500 万美元。此外， 特斯拉受制于零部件供应问题，供应链采购规模不足，导致最初 50 辆 Roadster 的生产本超过 10 万美元，使得 30 多名预定用户因交付延期而 取消订单。为保证 Roadster 正常上市，特斯拉决定优化一档变速箱来取 代全新的二档变速箱，并开始削减开支。即使交付困难重重，马斯克依 旧努力兑现自己的目标。终于在 2008 年 2 月，第一辆电动跑车 Roadster 正式交付，标志着特斯拉成为最早进入新能源市场的车企之一。1.1.2. 2009 年—2011 年：现金流危机产生，特斯拉成功上市在戴姆勒的投资、丰田的合作和美国政府大力支持下，特斯拉的现 金流危机暂缓并成功上市。Roadster 上市后，特斯拉发现研发成本远超 预期，定价 10 万美元的 Roadster 实际成本达 12 万美元，迫使马斯克将 售价提至 11 万美元，引起消费者不满。即使涨价 1 万美元，特斯拉仍面 临赔本销售的困境。因为管理失误和费用失控，2007 年 8 月创始人艾伯 哈德被罢免了 CEO 职务，最后由马斯克亲自担任。2008 年末，金融危 机使得特斯拉陷入破产边缘。 为改变局面，特斯拉将一辆 Smart 改装成电动车，包括底盘、电池、 电机和电控系统。同时，马斯克用先进技术打动了戴姆勒，后者最终投 资 7000 万美元并收购了特斯拉 10%的股份，两家公司开始了更紧密的 战略合作。不久后，特斯拉与丰田签订了合作协议，为其提供电池组和 电动发动机。为保持现金流，马斯克拿出自己仅存的 6000 万美元，用于 生产和工程的流动资金。2009 年，特斯拉成功获得美国能源部 4.65 亿美 元的先进技术汽车制造低息贷款，同时车主开始享受加州零排放政策的 联邦税务抵免。2010 年 6 月，在美国政府大力支持下，特斯拉的现金流危机暂缓并 成功上市。特斯拉在纳斯达克上市，IPO 发行价 17 美元，净募集资金 1.84 亿美元，融资额达 2.26 亿美元。上市当日，马斯克也在账面上成功 获利 6.3 亿美元，特斯拉成为唯一一家在美国上市的纯电动汽车制造商。 通过上市募集资金，特斯拉顺利维持了生产，并突破了电动跑车顶尖市 场。1.2. 四年磨“三”剑，布局中端电动车型，下沉扩大市场份额 1.2.1. 2012 年—2014 年：发布首款高端电动轿车Model S，产销爬坡 超预期迎来估值重塑首款高端电动车 Model S 一经推出便成为了爆款，市场对特斯拉未 来的发展充满了更多的期待。特斯拉于 2012 年 6 月 22 日，在美国加利 福尼亚州弗里蒙特的特斯拉工厂，推出了 Model S——这是首款面向大 众的豪华轿车。它搭载了引人瞩目的性能，还提供了自动驾驶选项以及 免费的 OTA 空中升级系统，成为特斯拉首款真正的量产车型，于 2012 年 6 月正式交付。当时 Model S 共推出了三个型号，价格区间从 5.74 万 美元到 8.74 万美元。作为首款高端电动车，Model S 一经推出便成为了 爆款，赢得了广泛好评和青睐，让特斯拉在豪华电动车市场中占据了一 席之地。次年，特斯拉销量开始快速上升，产能逐渐爬坡。2013 年第一 季度，特斯拉实现营收5.62亿美元，毛利达9600万美元，同比增长300%。 营业利润亏损幅度大幅缩小，仅为 600 万美元，净利润更是达到了 1120 万美元。 自 2013 年 4 月至 2014 年 9 月，特斯拉进入估值重塑期，股价经历 了一个阶段性的增长，涨幅达到 575%，甚至比肩于通用、福特。与此 同时，纳斯达克指数增长了 47%。关于特斯拉的争议也已经从对其生存 能力的质疑转变为对其竞争优势的成功和可持续性如何衡量的讨论。与 此同时，在 2013 年-2015 年间 Model S 的年交付量完成了 2 万辆到 5 万 辆的跨越。Model S 的批量生产与超预期盈利彻底颠覆了电动汽车领域， 对传统汽车行业将带来巨大影响，市场对特斯拉未来的发展充满了更多 的期待。1.2.2. 2015 年：推出 Model X 满足 SUV 增量市场需求，产品线日益丰 富2015 年，特斯拉推出了其奢华 SUV 型号，Model X，旨在夺取 SUV 市场的制高点。该车与 Model S 在定位和价格上相近。Model X 仅需 4.4 秒即可加速至百公里，极速达到 250km/h，续航最大可达 386 公里。2015 年 9 月，特斯拉开始交付 Model X。尽管 Model S 和 Model X 的销量逐 年增长，但当时北美和欧洲市场对电动汽车的前景还存在疑虑。人们担 心特斯拉的产能无法满足需求，性能和续航表现是否足够满足消费者的 期望。Model X 主要是为了满足更大的 SUV 市场需求，并丰富产品线。 虽然其销量增长较为稳定，但全球总销量已超过 12 万辆，占据美国大中 型豪华 SUV 市场份额，与竞品如奔驰 GLE 和宝马 X5 不相上下。 同年，特斯拉还完成了对美国太阳能发电系统供应商 SolarCity 的收 购，进一步拓展了其业务范围，包括 Powerwall 能源墙和太阳能屋顶等 清洁能源产品。这一举措使特斯拉成为全球唯一一家垂直整合的能源公 司，为客户提供从终端到终端的清洁能源解决方案。1.2.3. 超级工厂 Gigafactory1 助推大幅降本 与松下达成生产合作，特斯拉投资超级工厂 Gigafactory，大幅降低 汽车制造成本。2014 年 7 月，特斯拉与松下达成了一项具有里程碑意义 的合作协议，将在美国内华达州投资超过 50 亿美元兴建 Gigafactory1 超 级工厂，以满足未来 5-10 年的生产计划。松下将为特斯拉提供电池，而 内华达州的超级工厂将承担特斯拉所有动力系统的生产。Gigafactory1 主 要负责生产特斯拉所有车型的动力系统，包括 Model 系列车型所需的锂 电池，以及太阳能蓄电池 Powerwall 和 Powerpack。松下负责生产制造， 而特斯拉则负责电池的组装和进一步加工。2018 年中，Gigafactory 一期 的电池年产值约为 20GWh。电池成本占电动汽车总成本的逾 1/3， Gigafactory 整合了电池生产的上下游工序，几乎实现了从原材料到成品 的一体化生产，将大幅降低汽车制造成本。1.3. 销量爬坡之时，面临前所未有的经营困境 1.3.1. 2013 年：三次起火事件引发安全隐患担忧，股价相继下跌在 2013 年 10 月至 11 月期间，特斯拉 Model S 经历了三起起火事 故，导致特斯拉股价相继下跌了 6%、4%和 15%。在美国监管机构对这 些起火事件进行调查后，他们重新确认了 Model S 已经通过了 2014 年 的安全评级，并且在美国国家公路交通安全管理局进行的防撞性检测中 获得了五星评级。这一举措在一定程度上缓解了对 Model S 安全性的担 忧。1.3.2. 2014—2016 年：油价腰斩重创新能源汽车行业，股价持续震荡 自 2014 年 10 月至 2016 年 10 月，共计 25 个月的时间里，特斯拉 股价经历了一个下跌阶段，下跌幅度为 13%，而同期纳斯达克指数上涨 了 17%。自 2014 年 6 月起，受到 OPEC 试图通过增产措施排挤页岩油 以及美国放松对伊朗经济制裁等事件的影响，布伦特原油下跌趋势明显， 布伦特原油价格从高点 115.06 美元/桶开始持续下滑，跌至最低的 28 美 元/桶，汽油车的性价比显著提升。与此相反，电动车行业此时面临着前 所未有的发展困境，特斯拉股价受到低油价的影响极大。以 2014 年 9 月 9 日至 2015 年 1 月 28 日的时段为例，2014 年 9 月 9 日，布伦特原油期 货结算价为 99.16 美元/桶，特斯拉股价为 278.48 美元，而到了 2015 年 1 月 28 日，油价降至 48.47 美元/桶的阶段性最低点，特斯拉股价也跌至 199.37 美元，跌幅高达 39.68%。能源储存系统业务的推出，加上原油价 格持续低迷的行业环境，导致特斯拉的经营风险急剧增加。1.4. 大规模量产叠加能源产业链开拓、新能源汽车市场龙头地 位逐步稳固1.4.1. 2016 年—2018 年：Model 3 大规模量产，营收跨越式增长Model 3 的大规模量产和交付，特斯拉的收入实现了跨越式增长。 2016 年 4 月 1 日，Model 3 搭载 60kWh 的锂离子电池组问世，单次充电 最长续航 320 公里，起价 3.5 万美元。其卓越的性价比，独具现代时尚 设计，使其一炮而红。Model 3 的亮相，象征着特斯拉在短短几年内由一 家初创企业崛起为全球领先的电动汽车制造商。起初，由于产能受限， 初期产量未能达到预期，Model 3 的生产陷入了困境。2017 年下半年， 特斯拉仅交付了不到 2000 辆车，远低于预期的每周 5000 辆目标。这导 致前期巨额成本无法收回，2017 年第四季度的净亏损超过了 6 亿美元。 截至 2017 年 7 月，特斯拉采购了数百台 KUKA 机器人，显著提升了 Fremont 工厂的产能，使 Model 3 的生产速度迅速达到 Model S/X 的 20 倍。2018 年第二季度，Model 3 的产量（28578 辆）首次超过了 Model S/X 的总产量（24761 辆）。第四季度，Model 3 首次成为美国全年最畅 销的高档车。随着 Model 3 的大规模量产和交付，特斯拉的收入迎来了 跨越式增长，净利润亏损也得到了缩减。2018 年，特斯拉的营收达到 214.61 亿美元，净利润亏损缩小至 9.76 亿美元。在加快产能同时，特斯 拉也通过发行债券等形式进行大量的融资。1.4.2. 2017 年：瞄准清洁能源产业链，转型成为垂直整合能源公司收购美国太阳能发电系统供应商 SolarCity，特斯拉转型成为垂直整 合能源公司，预示着汽车业务已不再是特斯拉唯一的征途。2016 年 7 月， 马斯克提出了新的战略规划——“Master Plan, Part Deux”，旨在扩大产 能、完善产业链、不断突破重围，稳固特斯拉新能源汽车市场龙头地位。 于 2016 年 11 月 17 日，特斯拉电动车公司收购美国太阳能发电系统供 应商 SolarCity，这一举措将特斯拉推向了全球独一无二的垂直整合能源 公司的高度，从而为客户提供一系列清洁能源产品，如 Powerwall 能源 墙、太阳能屋顶等。踏入 2017 年 2 月 1 日，特斯拉汽车公司（Tesla Motors Inc.）以崭新姿态正名为特斯拉（Tesla Inc.），这一转变预示着汽车业务 已不再是特斯拉唯一的征途。1.5. 市值突破千亿美元，大步迈入中国新能源汽车市场 1.5.1. 2019 年：迈入中国新能源汽车市场，本土生产大幅提升产能2019 年 1 月 23 日特斯拉市值首度突破了 1000 亿美元，同年特斯拉 在上海的超级工厂 Gigafactory 3 顺利竣工。2018 年 5 月，特斯拉在上 海注册成立了特斯拉（上海）有限公司。同年 10 月 17 日，上海市临港 管委会宣布，特斯拉（上海）有限公司成功取得了上海临港装备产业区 Q01-05 地块，总面积达 864885 平方米（约合 1297.32 亩），特斯拉上海 超级工厂在临港地区真正开始落地生根。并取代大众汽车成为全球价值 第二高的汽车制造商。9 月，上海超级工厂 Gigafactory 3 顺利竣工。12 月 30 日，特斯拉在上海工厂向员工和车主隆重交付了首批 15 辆国产 Model 3。特斯拉上海工厂的投产标志着特斯拉历史上一个重要的里程碑。 中国本土生产大幅提升了特斯拉的产能，同时也减少了中间地区的销售 成本。特斯拉上海超级工厂从开工到投产仅用了约 10 个月的时间。相比 之下，德国柏林工厂投产历时 2 年多，德州 Austin 工厂则历时约 20 个 月。上海工厂的建设充分展现了中国的速度和高效率。1.5.2. 2019 年—2021 年：Model 3/ Y 国产化，进军中国新能源汽车市 场 国产 Model 3/Y 的交付量不断创新高，为特斯拉带来了持续的收入 增长和现金流储备。2019 年 3 月，特斯拉正式发布了旗下中型 SUV 产 品 Model Y，标准版售价约为 3.9 万美元，长续航版售价大约为 4.7 万美 元。11 月 13 日，特斯拉创始人埃隆·马斯克在社交媒体上宣布，特斯拉 欧洲超级工厂选址在德国柏林。该超级工厂从 Model Y 开始，将负责生 产电池、动力系统以及整车。上海超级工厂投产仅两个月后，2020 年 1 月 7 日国产 Model 3 正式交付，同时马斯克宣布 Model Y项目正式启动。 特斯拉 Model 3 和 Model Y 的国产化为中国新能源汽车市场带来强大冲 击，也为特斯拉汽车销量的增长做出巨大贡献。自特斯拉在上海建厂，极大地提升了其产能，营收也随之持续攀升。 特别是在 2020 年第三季度，受疫情后部分地区逐渐复工复产的积极影 响，公司的营收增速实现了显著突破，之后一直保持着稳健的增长态势 1 截至 2021 年 12 月，特斯拉的 Model 3 再次成为欧洲最畅销的电动汽 车。国产 Model 3/Y 的交付量不断创新高，为特斯拉带来了持续的收入 增长和现金流储备。截至 2022 年第二季度，特斯拉手中的现金储备高达 183 亿美元，充足的现金流使得特斯拉有足够的财力用于再研发、制造和运营开支。而在 2022 年第三季度，特斯拉实现了有史以来最高的季度 产销记录，全球共生产了 36.59 万辆汽车，交付了 34.38 万辆。1.6. 构筑智能驾驶领域核心壁垒，引领全球新能源车革命1.6.1. 2019 年：推出自研芯片 HW3.0，FSD 带来自动驾驶革命2019 年，特斯拉首次推出了自主研发的自动驾驶芯片 HW3.0，一 个全自动驾驶的计算平台，搭载了两颗特斯拉自研的处理器。早在 2014 年，特斯拉就发布 Autopliot1.0（HW1.0)，并宣布其自动驾驶计划，彼时 的 Autopliot 定位还只是辅助驾驶。2016 年，特斯拉推出了 HW2.0，该 方案基于英伟达的 Drive PX2，是两家公司联合开发的成果。HW3.0 中 的 FSD 芯片是特斯拉专门为自动驾驶打造的，与特斯拉车型紧密结合。 同年 9 月，特斯拉启动了全自动驾驶（FSD）的早期访问项目，为部分 车主提供了试用 FSD 初始版本的机会。从而，特斯拉拥有了强大的 FSD 芯片和不断产生的车队数据，理论上具备通过 AP 算法升级实现自动驾 驶的可能性。1.6.2. 2020 年—2022 年：FSD Beta 版本不断升级，Transformer 大模 型引入自动驾驶领域2020 年，FSD Beta（测试版）版本正式发布。随着 FSD Beta 版本 不断升级，系统可靠性不断提高，特斯拉对于获得 FSD Beta 测试资格的 安全评分标准也逐渐放宽。在 2021 年 7 月，特斯拉在美国推出了 FSD 的预订服务，Autopilot 订阅价格为每月 199 美元，增强版 Autopilot（EAP） 订阅为每月 99 美元，体验自动驾驶导航、自动变道、自动泊车、召唤和 交通灯以及停车标志控制等功能。特斯拉将 Transformer 大模型引入自动驾驶领域中,拉开了 AI 大 模 型 在 自 动 驾驶 领域 应用的 开端 。2021 年, 特斯拉第一次推出 BEV+Transformer 算法架构，用神经网络将多个 2D 的图像和传感器信 息综合成为三维的向量空间，方便下游规控模块处理,开启了自动驾驶新 时代。 特斯拉运用了 BEV+变压器、以重感知为主的轻地图自动驾驶解 决方案，成功将多个 2D 图像和传感器信息转化为一个 3D 向量空间，为 更全面的感知提供了新的途径。特斯拉的 FSD 基于 Transformer 的 BEV 感知路线，是首次将 AI 大模型技术应用于自动驾驶行业。此外，特斯拉 提出的影子模式也加速了数据采集速度，使得大模型的训练效果更为优 越。随后在 2022 年，特斯拉发布了 FSD Beta 的升级版本，显著提升了 自动驾驶的安全性和舒适性。同年，特斯拉向北美地区所有购买了 FSD 的用户推送了 FSD Beta 测试功能，标志着 FSD Beta 在北美地区全面进 入了公开测试阶段，参与测试的人数大幅增加，到 2022 年 12 月底，参 与测试的人数已达到 28.5 万。1.6.3. 2023 年：Dojo 计划或开启 10 万亿美元市场潜力Dojo 超算将助力特斯拉 AI 业务大爆发，或将贡献 5000 亿美元市 值。早在 2021 年 8 月，特斯拉在 AI Day 上首次推出了 Dojo 超级计算 机，并计划利用它来加速 Autopilot 和完全自动驾驶（FSD）系统的迭代。 Dojo 基于 D1 芯片的晶圆上（System on Wafer）系统级方案，同时采用 了多晶圆堆叠技术，每个机柜集群的 Dojo ExaPOD 算力达到了 1.1 ExaFLOPs，而且已经在 2023 年 7 月开始量产。Dojo 凭借着更强的计算 能力与处理速度，训练效率显著提升，算法加速成熟；相较使用英伟达 A100，Dojo 有望大幅加速特斯拉迈向完全自动驾驶的时间线，引致软件 业务（FSD 授权等）与共享出行业务（Robotaxi 等）的付费率与 ARPU 均显著提升。摩根士丹利分析师近日在一份报告中表示，特斯拉的 Dojo 超级计算机可能会推动这家电动汽车制造商的市值跃升 5000 亿美元。此外，特斯拉有望在 2023 年底推出 FSD 的完整版本，实现 L4-L5 级别的自动驾驶技术。特斯拉已经在推出搭载最新硬件 4.0 辅助驾驶系 统（HW4.0）的新车，HW4.0 芯片将迎来全新升级。马斯克表示，目前 FSD 在所有情况下的安全性已经相当于普通人类驾驶员的两倍，并希望 将其进一步提高到三倍、四倍甚至十倍。这意味着特斯拉正在不断改进 FSD 功能，使其在各种复杂驾驶场景中更加安全可靠。1.7. 宏图计划三部曲，迈向宏大能源革命的巅峰坚定让电动汽车成为大众选择，引领全球走向可持续能源之路。自 2003 年创立至 2023 年，特斯拉已成立二十周年，由一家初创企业蜕变 为在全球范围内具有深远影响力的汽车与能源公司。其市值已攀升至六 千亿美元，成为科技行业的颠覆性创新公司。起初，特斯拉以推动电动 汽车技术为使命，首席执行官埃隆·马斯克坚定地提出让电动汽车成为大 众选择，引领全球走向可持续能源之路。“大多数情况下，人们会照搬现 成的解决方案，只做一些微调，”马斯克说，“我则尊崇物理学的第一原 理分析，将某个领域的事物归结到最基本的原理，然后再以此为基础进 行扩展。” 2006 年，马斯克以第一性原理为基础，确定特斯拉商业模式的逻辑， 提出 Master Plan 1.0。他以秘密宏图揭示了其商业构想，划分为四个步 骤：1. 推出一款产量稀缺但性能卓越的产品，也就是众所周知的特斯拉 Roadster；2. 运用所得资金开发了中产量、相对价格亲民的 Model X 和 Model S；3. 再次利用回报，打造了大规模量产、价格实惠的 Model 3 和Model Y；4. 提供零排放的发电选择（如家用能源墙 Powerwall、商用能 源墙 Powerpack 以及太阳能发电板）。就目前的发展趋势来看，特斯拉 正按照马斯克的计划稳步前进。2016 年，当特斯拉基本实现第一版本秘密宏图规划时，发布了 Master Plan 2.0，展示了下一个阶段特斯拉的发展方向：1. 整合能源再 生与储存（特斯拉储能工厂、家用能源墙、太阳能屋顶）；2. 拓展电动 车产品线，满足各细分市场需求（半挂卡车、新一代超跑、电动皮卡、 电动四轮摩托车）；3. 通过大规模的人工智能学习，提升汽车自主学习 能力，开发比人工驾驶更安全数十倍的全自动驾驶技术（FSD）；4. 让 车辆在闲置时通过共享为用户赚取收入，激活存量市场。两个十年间， 特斯拉在这一愿景的引领下不断扩展产品线，不仅在电动汽车领域取得 显著成就，同时在能源储存、太阳能电池板等领域也实现了重大突破。2023 年，Master Plan 3.0 诞生——加速世界向可持续能源转变，实 现 100%地球能源自给自足。2023 年 3 月 1 日，特斯拉在投资者日发布 其宏图计划 3.0——加速世界向可持续能源转变，实现经济全面电气化、完全消除化石燃料，建设一个以太阳能供电、依赖电池储能、以电动交 通为主导的世界。在发布会上，埃隆·马斯克详细介绍了特斯拉“秘密宏 图”的第三阶段，旨在从五个方面推动全面可持续能源的发展：1. 特斯 拉将全面转型为电动汽车；2. 在家庭、商业和工业领域广泛应用热泵技 术；3. 在工业领域采用高温储能和绿色氢能技术；4. 将可持续能源引入 飞机和船舶领域，推动可再生能源驱动现有电网；5. 特斯拉计划在 2050 年之前实现 100%的可持续能源目标。特斯拉通过不断提升生产线自动化水平，优化供应链管理，加强生 产计划与监控，并致力于培训吸引顶尖人才等多方面措施，持续提升生 产效率和产品质量。在 Model 3 的生产过程中，特斯拉引入了全新的生 产线与自动化设备，确保了高效生产和品质把控。此外，特斯拉还通过 建立自有电池厂和 Gigafactory 等措施，优化供应链管理，以降低成本并 提升生产效率。二十年的历程见证了特斯拉规模与地位的持续提升，全 球市场的扩张，产能的迅速提升以及自动驾驶技术的日臻完善。特斯拉 实现量产的关键在于生产效率的提升和供应链的优化管理。为确保高效 生产，特斯拉需要大量的生产设备、原材料和人力资源，而这些资源的 精准分配和高效管理成为保障。1.8. 组织架构聚焦效率至上，快速扩张与持续创新共振把每个环节的“效率”做到极致，成就极具企业家精神的高科技公 司。特斯拉采用明确的功能性层级结构，涵盖了财务、销售、策划、技 术、工程和设计等各个职能中心，同时也包括首席执行官和董事长的办 公室。公司总部位于美国德克萨斯州奥斯汀，制定了整体战略方向，国 际业务部门的独立权较为有限。每个职能中心都在支持两个核心部门： 1）汽车部门，主要负责电动汽车的设计、制造、销售、租赁以及绿色信 贷方面的业务；2）能源生产和存储部门，这是一个小而专业的部门，负 责太阳能发电产品的设计、制造、安装、销售、租赁，以及相关的环境 奖励和环境信用业务。1）汽车销售板块特斯拉在市场上从高端到中端布局主流车型，近年来不断降低价格， 使产品线更加多元化。汽车销售业务可以分为三个主要组成部分：汽车 销售、汽车监管信贷（碳积分）以及汽车租赁。特别是 Model 3/Y 和 Model S/X 系列，一直是推动整体收入增长的重要引擎。自 2020 年 Q4 以来， 汽车销售在总收入中的占比一直保持在 80%左右。2）储能板块特斯拉的储能业务主要涵盖太阳能电池板和储能设备。通过建设超 级充电网络和储能网络，特斯拉打造了一个完整的能源循环系统，将成 为未来特斯拉服务的重要亮点。特斯拉的储能业务分为两个主要部分： 光伏和储能设备。在光伏方面，特斯拉的主打产品是太阳能屋顶（solar roof）。据特斯拉财报，2022 年全年共部署了 348 兆瓦的光伏产能，与 2021 年基本持平。这主要是因为 2022 年第三季度暂停了大部分在美国 市场的太阳能屋顶项目，产品的开发和市场拓展进度远远落后于预期。 在储能设备方面，特斯拉的产品包括 Powerpack 和 Megapack。2022 年 全年交付了 6.5 吉瓦时的储能产品，在美国五大户用储能系统集成商中 排名第二，仅次于 Enphase。近两年来，市场份额略有下降，主要因为三 元电池的安全性和供应链方面的瓶颈等问题。随着供应商向宁德时代的 转变，特斯拉有望巩固或进一步提升市场份额。目前，特斯拉在加州已 经建立了专门生产 Megapack 的工厂，产能已经提升到每年 40 吉瓦时。3）服务与其他板块在服务和其他业务方面，包括了 FSD 自动驾驶系统和充电网络服 务。特斯拉采用深度学习技术不断完善其 FSD 自动驾驶系统，并通过官 方 OTA 实现新功能的升级，形成独特的智能驾驶进化体系。此外，特斯 拉通过自建和合作方式在全球建设特斯拉超级充电网络，同时在车辆的 中控系统中整合了充电桩的位置、容量、状态等信息，与线路规划功能 相结合，实时更新数据，为客户提供优质的使用体验。相较于传统整车 5-8 年的换代周期，特斯拉通过 OTA 升级不断提升产品性能，同时通过对部分高端功能的 OTA 升级收费，创造了更多的收入增长机会。打造专业化的高效执行团队，持续促进业务协同发展。1）RobynM Denholm 担任董事会主席；2）Elon Reeve Musk 任首席执行官兼产品架 构师，带领设计电动汽车，负责公司商业业务的开展策略与执行；3） Andrew Baglino 任首席技术官，把握总体技术方向，监督技术研究与发 展；4）Vaibhav Taneja 任首席财务官，为特斯拉团队带来了超过 15 年的 全球汽车金融经验；5）Franz von Holzhausen 任首席设计师，负责把控 特斯拉的整体设计方向、设计理念和设计能力；6）Nagesh Saldi 任首席 信息官，负责整个特斯拉的业务应用程序、基础设施、网络、安全和系 统运行；7）Jerome Guillen 任全球销售和服务部副总裁，其工作重点是 推动市场在不同地区的扩张，建立更多以客户为中心的特色门店和服务 中心；8）Diarmuid O' Connell 任业务发展副总裁，负责管理商业关系和 政府事务的各个方面；9）Peter Carlsson 任供应链副总裁，负责采购和外 包业务；10）Tom Zhu 任汽车业务高级副总裁，负责管理特斯拉美国生 产业务以及北美和欧洲的销售。2. 打造完整电动汽车产品矩阵，塑造新能源汽车开拓 者品牌形象2.1. 以电动跑车进入新能源汽车赛道，逐步覆盖中高端消费市 场至今实现 5 款量产车型，完整布局乘用车市场。特斯拉于 2008 年 推出电动跑车 Roadster，以 98,950 美元的限量超跑定位进入高端跑车赛 道，突破了市场对电动车性能缺陷的传统观念。2012 年首辆 C 级豪华轿 跑 Model S 交付，2015 年豪华 SUV Model X 开售，两款车型定位高端 消费市场，构建豪华、智能的汽车品牌形象。2016 年、2019 年先后推出 Model 3 和 Model Y，定位中高端 B 级轿车/SUV，价格向大众消费品牌 看齐，正式进入大众消费市场。Model 3 迎 6 年来首次焕新，起售价格上涨 2.8 万元，稳打中端市 场。9 月 1 日，特斯拉官网正式上线全新 Model3，其中后轮驱动版 25.99 万元起售，较老款提高 2.8 万元，长续航全轮驱动版起售价 29.59 万元， 较老款降低 3.6 万元。全新的 Model 3 并没有像市场预期一样继续下探 到 20 万的价格区间，反而将起售价格上调 2.8 万元，与其在硬件层面和 软件层面的升级有关。作为自 2016 年发布以来的首次改款，新款 Model 3 在外观、续航、内饰等方面做了升级。同时，新款 Model 3 的硬件或将 搭载 HW3.5，其算力相较老款有较大幅度提升。在下沉市场方面，与其 他新能源汽车品牌做法不同的是，特斯拉采取“少而精”的产品模式， 不断升级单条产线，服务单个车型的规模化生产，利用 Model 3 的产品 升级稳打 20-30 万中端电动车市场。2023Q3 销量增速下滑，Model3/Y 仍为车型销量主力军。根据特斯 拉 Q3 业绩会数据，第三季度汽车全球销量约 43.5 万辆，相比第二季度 下跌 3.1 万辆，同比增长 26.5%，同比增速降至近年来最低点。前三季度 销量 132.4 万台，同比增长 45.7%，我们预计全年销量有望突破 180 万 台。车型方面，Model3/Y 仍为主要销售车型，销量占比达到 95%以上。美国电动汽车市场销量增长，特斯拉市场份额出现下滑。根据考克 斯汽车公司发布的报告，2023 年第三季度美国电动汽车销量首次超过 30 万辆以上，但特斯拉的市场份额却下滑至历史最低水平。2023 年前三季 度特斯拉占据市场份额 56.5%，其中 Q3 仅 50%，低于 Q1 的 62%。与此 同时，美国第三季度电动汽车总销量同比增长近 50%，占行业总销量的 7.9%，创历史新高。特斯拉重回国内纯电动汽车市场第二，国内纯电动汽车市场竞争加 剧。根据威尔森发布的新能源汽车月报，2023 年 8 月国内新能源市场销 量约为 68 万辆，同增 41.6%，增幅远高于乘用车整体市场，占总体乘用 车销量的 35.4%，同期乘用车市场销量同增 9.9%。其中纯电动销量约 48.5 万辆，同增 31.7%，环增 16.2%。2023 年 1-8 月新能源累计销量 422.6 万 辆，累计同增 40.0%。在纯电动汽车市场厂商方面，比亚迪以 26.0%占 据市场份额榜首，特斯拉（中国）以 13.5%重回榜单第二位，广汽埃安 位列第三，占比 9.8%，同增 121.8%，涨幅最高。国内新能源汽车品牌发展迅猛，特斯拉中国市场拓展竞争加剧。近 年来，国内涌现多款新能源汽车品牌，这些品牌不仅生产纯电动汽车， 同时生产油电混合动力汽车以满足更多消费者的需求。其中，比亚迪在 2023 年 5 月首次突破月销量 20 万辆大关，在国内市场份额中占据主要 地位，广汽埃安与理想汽车销量上升趋势明显，2023 年 9 月销量分别约 为 5.04 万辆与 3.61 万辆，逐渐与特斯拉销量（4.35 万辆）持平。特斯拉 销量总体呈现波动变化趋势，伴随国内新能源品牌的不断发展和特斯拉 全球销量增速下滑，特斯拉在中国市场的进一步拓展所面临的竞争不断 加剧。上海、柏林工厂持续爬坡，德州工厂 Cybertruck 进入试量产阶段。 根据 2023Q3 业绩报告，第三季度由于特斯拉关停多条生产线进行调整 升级，使得产能有所下降，2023Q3 交付率同降 25 个百分点至 40%。四 大工厂中，加州工厂投产时间最早，目前年产能维持 65 万辆，上海与柏 林工厂产能持续提升，其中上海产能最高，约占据全球产能一半，目前 年产能达到 95 万辆，比 23Q1 的年产能预期上涨 20 万。Model Y 作为 欧洲销量最好的车型之一，柏林工厂预计持续增加 Model Y 的产能。德 州工厂 Cybertruck 在 23Q3 进入试量产阶段，初期产量有望达到 12.5 万 辆，预计 2023 年内开启交付。同时，对于高密度 4680 电芯的生产依旧 按计划进行，并继续在美国国内提高阴极生产和锂精炼的产能。2.2. 推出电动卡车与皮卡，横向拓展车型布局产品矩阵拓展至卡车和皮卡，进一步扩大潜在市场范围。2017 年 11 月，特斯拉发布电动卡车 Semi，首次进入商用车市场。Semi 共推出两个版本，分别可续航 300 英里和 500 英里，采用三电机驱动，满载状态下 零百加速仅需 20 秒，与传统半挂卡车相比快超过一倍。目前，Semi 电 动卡车的订单主要来自百事、联邦快递、沃尔玛等企业，主要用于固定 线路的中短途运输，这也是纯电动卡车在目前最理想的使用场景。德州工厂下线首辆 Cybertruck，进军皮卡市场有望带来新的销量增 长。2019 年 11 月，特斯拉发布电动皮卡 Cybertruck，首发仅 2 天便收到 近 15 万辆的预订。据 teslarati，截止 2023 年 7 月，Cybertruck 订单量已 超过 194 万辆，预购收入超过 1.94 亿美元。Cybertruck 车型外观新颖， 采用与 SpaceStarShip 火箭相同的不锈钢材料搭建楔形车身框架，能够抵 挡 9mm 子弹射击，同时车身具备 100 立方英尺的外部可上锁存储空间， 拥有 6 座座椅空间，并具有高达 3500 磅的有效负载能力。2023 年 7 月 15 日，第一辆 Cybertruck 在德州超级工厂完成制造，有望在 2023 年内 开始交付。借助美国皮卡市场强劲需求与高渗透率，Cybertruck 销量有望快速 增长。皮卡在美国具有广阔的市场，根据未来智库数据，2022 年全球皮 卡销量约为 493 万辆，其中全美皮卡销量约为 273 万辆，占 52.7%。全 美皮卡市场渗透率约在 20%左右，福特作为美国皮卡市场龙头，拥有 3个皮卡品牌，覆盖全部级别，其中 F 系列常年稳居销量榜首，市占率接 近 26%，为福特皮卡总销量贡献 83%。同时，2022 年是美国新能源皮卡 爆发元年，伴随新能源汽车的快速渗透，新能源皮卡的需求爆发，F-150 Lightning、Rivian R1T、Hummer EV 三款纯电皮卡上市销售，2022 年销 量达到 33897 辆，而雪佛兰 Silverado EV 预计也将在 2023 年底开始交 付。Cybertruck 与其他电动皮卡竞争车型相比，拥有显著的性能和成本 优势，性价比较高，同时拥有 3 种不同的配置，极具竞争力。3. 构建 FSD 核心技术壁垒，AI 赋能自动驾驶3.1. FSD 技术持续发展，纯视觉方案打造软硬件一体化产业链从 HW1.0 到 HW4.0，芯片实现从外购到自研，推动 FSD 技术持续 突破。马斯克自 2013 年首次公开讨论 Autopilot 自动驾驶系统后，特斯 拉正式进入自动驾驶技术领域。在之后的十年中，FSD 的硬件迭代主要 分为三个阶段： 第一阶段，特斯拉坚持纯视觉路线，与 Mobileye 开展合作。第一阶 段自 2014 年 9 月开始，特斯拉一直坚持以视觉为主的方案，反对使用 激光雷达等高成本传感器，这与同样坚持视觉方案的基于摄像头的驾驶 辅助系统供应商 Mobileye 不谋而合。特斯拉通过聘请自动驾驶相关工程 师团队，采用 Mobileye EyeQ3 芯片，同时搭配 Nvidia Tegra3，传感器为 1 颗摄像头+1 颗毫米波雷达+12 颗超声波雷达，推出硬件 HW1.0。随后 于 2015 年发布了第一版 Autopilot 软件，实现了自适应巡航控制、车道 保持辅助和自动停车等功能。第二阶段，特斯拉开始自主研发自动驾驶系统，HW 持续迭代。第 二阶段自 2016 年 10 月开始，在于 Mobileye 终止合作之后，特斯拉宣布 构建自己的视觉系统，基于 Nvidia drive PX2（由一颗 Tegra Parker 芯片 和一颗 Pascal 架构 GPU 芯片构成）推出 HW2.0，算力提升至 12Tops， 是 Mobileye EyeQ3 的约 47 倍。传感器升级至 8 个摄像头+1 颗前向毫米 波雷达+12 颗超声波雷达，同时推出了 Enhanced Autopilot（EA）系统。 2017 年 7 月，特斯拉将 HW2.0 升级至 HW2.5，增加了一颗 Tegra Parker 芯片，升级了车载处理器并增加了冗余系统，系统的冗余性和可靠性得 到大幅度提高，同时增加了自动变道、交通感知巡航控制和召唤等功能。 2018 年 10 月，特斯拉推出自动导航功能（NOA），允许高速公路上自 动驾驶，并增加自动召唤功能，允许车主远程呼叫汽车。第三阶段，FSD 芯片架构适应自动驾驶需要，毫米波雷达提供更多安全冗余。第三阶段自 2019 年 4 月开始，在组建团队自研自动驾驶芯 片三年后，特斯拉在 2019 年 4 月推出基于 Tesla FSD Computer 的 HW3.0。 HW3.0 采用双冗余设计，共搭载两块 FSD1.0 芯片，每一块芯片可以独 立运算，提高了自动驾驶的安全性。FSD 芯片采用 CPU+GPU+ASIC 路 线，2 个 FSD 芯片总算力为 144TOPS。2023 年上半年，特斯拉已在最新 批次的 Model S/X 中搭载 HW4.0，特斯拉在 HW4.0 大幅提高了芯片算 力，并进一步提升摄像头数量和分辨率，且重新配置了一颗高分辨率 4D 毫米波雷达作为摄像头的补充，能够提供更多安全冗余，弥补了摄像头 在部分极端场景的感知缺陷。复盘特斯拉的 FSD 技术路线，纯视觉方案以类“人”路线实现自动 驾驶。特斯拉所提出的纯视觉技术路线强调了以类似人类驾驶方式的技 术演进自动驾驶技术，追求达到 L4 和 L5 级别的自动驾驶。首先，特斯 拉采用了与人眼类似的“摄像头”传感器来实现环境感知。这类似于人 类驾驶员依赖视觉感知来理解周围道路和环境。其次，类似于人类驾驶 员使用 GPS 导航和路牌来选择行车路线，特斯拉结合了 GPS 技术，以 及在接近路口时使用摄像头生成局部地图的方式来确定车辆的下一步 路径。这种结合 GPS 和视觉信息的方法有效模仿人类在导航和决策方面 的行为。 纯视觉方案有助于摆脱对激光雷达的依赖，有望推动 FSD 成本快 速下降。目前自动驾驶技术的实现途径出现分化，存在争议的汽车感知 系统路线主要包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达等。特斯拉作为自动 驾驶技术的开创者，在发展初期时市场上还没有可以量产的激光雷达， 而特斯拉自始至终坚持采用纯视觉方案，其优势在于伴随数据的积累， 算法成熟度在理论上具有无限的上升空间，并且推动自动驾驶整套系统 成本快速下降，避免对高精地图和激光雷达的依赖带来的成本提升。自 2022 年 2 月起，北美地区特斯拉新车不再配备毫米波雷达，体现了特斯 拉在纯视觉方案领域深厚的算法技术积累。建立 Hytranets 多任务网络以提升自动驾驶感知模型效率。在 2018- 2019 年期间，汽车行业在处理自动驾驶感知任务时采用神经网络，每个 神经网络结构设计只用于执行单个感知任务。这种单一任务对应一个网 络结构的方法在自动驾驶中场景中极其消耗资源，尤其在从高速公路进 入城市场景，环境复杂性显著增加的情况下。特斯拉提出的解决方案是 创建 Hytranets 多任务网络，其中包括一个共享的 backbone 骨干网络， 再输出多个任务。这一设计的核心优势在于节省了计算资源。一方面， 在训练过程中，微调单个任务无需重新训练共享网络；另一方面，在车 辆端进行推断时，不同任务可以共享特征提取结果，避免重复计算。从 BEV 升级至 Occupancy，解决一般障碍物识别问题，进一步提 升泛化能力。在 BEV+Transformer 架构的基础上，特斯拉进一步利用占 用网络提升识别水平，通过 BEV+Transformer 有机融合感知与决策，无 需中间计算环节，由 Occupancy Grid 直接规划路径，提升了速度和准确 率。特斯拉在 2022 年 AI Day 中展示了占用网络感知技术，其基本思想 是将三维空间细分成体素 voxel，即可理解为微小的立方体，再去预测每 个立方体是否被占用，通过二元分类（0/1）来标记，在实际情况下，所 赋值可以是概率值，表示 voxel 存在物体的概率。占用网络感知技术的 核心目标是解决更多的长尾问题。纯视觉方案被质疑的一大问题在于对 未在训练集中出现过的物体，视觉系统无法识别，例如侧翻的白色大卡 车或出现在道路上的垃圾桶。占用网络的核心思想是不考虑该物体是什 么，只考虑体素是否被占用，这样从根本上解决了这个问题，提高了模 型的泛化能力。自动驾驶矢量地图：Lane Network 更有利于下游规划决策。特斯拉 坚持无需高精度地图，通过依赖车辆的实时感知能力和导航地图，为自 动驾驶的下游规划决策提供必要的道路信息。特斯拉在 2021 年通过在 BEV 空间内对车道进行完整的在线分割和识别车道线的方式，实现提供 车道级别的信息，包括车道数量和边缘位置的目标。除此之外，高精度 地图还可以提供道路拓扑结构，即车道线之间的连接关系。因此，特斯 拉将地图模型升级为矢量地图，以弥补这一信息缺失。传统的 BEV 地图 分割和识别通常在像素级别进行操作，因此无法提供车道线的拓扑结构 信息，这限制了其用于轨迹规划。特斯拉采用 Lanes Network 来生成矢 量地图，这有助于获取更精确的车道线拓扑结构，包括车辆从一条车道 切换到另一条车道的路径。Lanes Network 包括视觉、地图和语义三个模 块，利用 Transformer 生成车道线的关键节点。这一矢量地图的模型结构 是在感知网络的基础上加入一个解码器，以自回归的方式输出结果，将 来自感知网络的视觉特征和地图信息整合并传递给语义模块。语义模型 的框架类似于 Transformer 中的解码器，它编码来自视觉和地图模块的 所有信息，然后对空间进行离散化，并以序列的方式预测节点的位置、 属性和连接关系。这一矢量地图的升级丰富了自动驾驶系统的信息资源， 有助于更准确和可靠地实施规划和决策。3.2. 影子模式+4D 自动标注，构建完整数据闭环体系自研芯片与算法高度协同，大量积累实况驾驶数据支撑算法优化迭 代。相对于多传感器方案，纯视觉方案天然的劣势在于它仅依赖摄像头 来识别外部环境信息，这在精确性上不如毫米波雷达和激光雷达。尽管 如此，特斯拉之所以能够在自动驾驶系统性能上胜过其他汽车制造商采 用多传感器方案的原因，可归结为自研芯片和算法的协同性，以及多年 来积累的真实道路驾驶数据用于算法训练和优化。特斯拉自 2020 年开 始全面优化 Autopilot 底层算法，从芯片设计到视觉感知算法、规划与决 策算法，实现了全栈自主研发。采用了创新技术如 Transformer、Coarse Search 和 Continuous Optimization，这些技术提高了纯视觉方案在感知和 决策方面的准确性，从而提升了硬件和算法的性能水平。其次，特斯拉 在全球拥有大量用户基础，通过影子模式直接收集用户的行驶数据。截止到 2021 年，特斯拉已经积累了超过 22 亿英里的驾驶数据，这为不断 优化视觉算法提供了充足的数据来源。大量的实况数据积累也构成了特 斯拉在纯视觉方案上的核心竞争优势，成为其他车企难以复制的壁垒。特斯拉首创影子模式，提出构建数据闭环体系。特斯拉在 2016 年 率先提出"影子模式"，并在 2018 年初步构建了一个完整的数据闭环体 系。这个数据闭环过程包括以下几个步骤：首先，从一个初始数据集（种 子数据集）开始，训练神经网络，并将其部署到车辆上。其次，设计触 发机制，以便捕捉车辆在特殊情况下的行为，例如神经网络输出不准确 或司机介入。一旦发现了这种特殊情况 (Corner Case)，就将其编码为新 的触发器，并将触发器发送到车端，以便让车队回传大量类似的数据集。 最后，对新获得的数据集进行标注，然后使用这些标记数据重新训练模 型。在整个过程中，自动驾驶系统的迭代能力受到多个因素的影响，包 括特殊情况的挖掘速度（取决于众包车队的规模和触发器触发机制的设 计）、针对类似情景数据的采集速度、数据标记的速度和质量，以及用 于训练模型的计算资源。这个闭环过程使特斯拉能够不断改进和完善其 自动驾驶模型，以适应各种现实世界的驾驶情况。特斯拉引入影子模式， 通过大规模的众包车辆，收集特殊情况的场景。在这种情况下，系统的 传感器保持运行，但不干预车辆的控制，而是对决策算法进行验证。在 "影子模式"下，系统会持续模拟决策，将决策与驾驶员的实际行为进行 比对。一旦发现决策与驾驶员行为不一致，该场景将被标记为“极端工 况”，并触发数据回传。此外，特斯拉于 2019 年开始建立仿真平台，但 根据特斯拉 Autonomy Day 的信息，该仿真平台存在难以准确还原复杂 实际环境中的雨雾等因素的挑战。因此，在自动驾驶模型的训练中，特 斯拉的仿真平台参与度较低。特斯拉依赖众包车辆的数据来捕捉真实世 界中的极端情况，以不断改进其自动驾驶系统。从基于图像空间的 2D 标注升级至 BEV 空间的 4D 标注，标注效率 得到大幅提升。通过对采集的原始数据进行标注，特斯拉将其用作神经 网络模型的目标结果，以进行训练。在传统的基于单个摄像头的感知模 型训练中，所需的标注是在 2D 图像空间完成的。然而，随着感知模型 向 BEV 模型的迭代，所需的标注必须在 BEV 空间内进行。特斯拉采用 的方法是基于多趟场景重建技术的 4D 自动标注，以“Clip”为系统的最 小标注单位，每一单位包含 45 秒到 1 分钟的道路段内所有传感器的数 据，对于单个"Clip"，使用神经网络对道路进行隐式建模，以生成重建结 果。然后将包含相同道路段的所有 Clip 进行拼接和对齐，以完成多趟重 建。当新的车辆旅程发生时，进行几何匹配，以获取新旅程车道线的伪 标签。特斯拉的自动标注系统能够取代 500 万小时的人工标注工作，人 工工作仅需查缺补漏。离线自动标注系统本身也是一个大模型，而车载 感知模型则相当于对离线大模型进行蒸馏。这种自动标注系统的应用使 得特斯拉能够高效地进行大规模数据标注，从而支持自动驾驶系统的不 断优化和训练。应用虚拟仿真技术加入仿真场景，赋能模型迭代。在初代数据引擎 中，在影子模式下回传 corner case 后，需要编写一个新的触发器，将其 发送到车辆上，以便众包车队回传类似的情景供模型训练。然而，随着 模型的不断迭代，corner case 出现的频率逐渐降低，某些极端情况可能 会很难获得，等待车队回传真实数据需要较长的时间。在这种情况下， 仿真场景成为了一个有效的解决方案。特斯拉创建的 Simulation World Creator 的具体流程如下：1）首先，从经过自动标注的真实场景数据中 提取隔离带边界、车道线、道路连接等信息，以生成路面的网格和进行 车道线等渲染；2）其次，通过使用丰富的素材库，在道路间和道路旁边 随机生成植物、房屋等物体，模拟这些物体对视线的遮挡效应，以模拟 真实世界中的情况；3）随后，利用导航地图提供信号灯、路牌等其他道 路元素，以增加仿真场景的真实感；4）最后，加入动态元素，如车辆和 行人。这些元素在仿真场景中引入了额外的变数。在这个过程中，道路 街景以及车道连接关系的随机生成，提高了模型的泛化能力。这意味着 模型可以更好地应对不同情景，而无需等待现实世界中出现特定的 corner case，有效利用仿真场景加速自动驾驶系统的模型训练和改进。3.3. FSD 迎来商业化拐点，智能驾驶付费模式有望全面落地打造升级版 Autopilot，FSD 塑造特斯拉“高端智能化”品牌标签。特 斯拉于 2020 年 Q3 正式发布了 FSD Beta（测试版），随后在 2021 年 7 月通过重新构建底层算法，采用纯视觉技术路线，初步实现了城市内的 全自动导航辅助系统（NOA），针对不良天气和复杂情况、无保护左转 等，进行不断的升级和优化。自 2023 年 4 月发布的 FSD Beta 11.3 版本 以来，特斯拉对城市 NOA 和高速 NOA 的系统架构进行了统一。根据马 斯克在推特上的多次发言，FSD V12 或将迎来一次具有历史意义的重大 升级，同时不再标注为 Beta 版本。FSD Beta 测试人数迅速高增。在 2021 年初的财报电话会议上马斯 克表示，截至 2021 年初，已有近 1,000 名车主参与 FSD 测试，并在公 共道路上进行实际试验。经过数千名早期用户一年的内部测试，特斯拉 于 2021 年 7 月发布了重要版本 FSD Beta V9。随后，在 2021 年 9 月， FSD Beta 开始进行有条件的公测，但仅安全评分达到 100 分的车主才有 资格参与。两个月后，FSD Beta 测试者的数量大幅增加至 1.17 万人。随 着 FSD Beta 版本的不断迭代和系统可靠性的提高，特斯拉逐渐放宽了 FSD Beta 测试资格的安全评分标准。截至 2022 年 11 月 24 日，特斯拉 向北美地区的所有购买 FSD 的用户推送了 FSD Beta 测试功能，这标志 着 FSD Beta 在北美地区正式进入全面公测阶段，使得参与测试的人数大 幅增加，截止 2022 年 12 月底，测试人数已经达到 28.5 万。根据特斯拉 官方的推特信息，截至 2023 年 3 月 2 日，FSD Beta 测试人数已超过 40 万。 FSD Beta 累计行驶里程增速迅猛，应用场景持续拓展。据 23Q3 业 绩会，截至 2023 年 9 月，FSD Beta 已经累计行驶里程超过 5 亿英里。 从 2023 年 4 月开始，FSD Beta 的累计里程加速增长，仅第二季度就增 加了约 1 亿英里，第三季度增加超过 2 亿英里，这主要归因于 FSD 订阅 数量的增加，以及从 2023 年 4 月开始，FSD Beta 在高速道路上的应用， 标志着高速场景也纳入 FSD Beta 技术栈之中。3.4. FSD 技术横向拓展新市场，打开人形机器人成长空间汽车智能化的进一步拓展，Tesla Bot 实现快速迭代更新。马斯克在 2021 年的 AI Day 上发布特斯拉人形机器人 Tesla Bot，提出特斯拉人形 机器人概念机。在 2022 年 AI Day 上，人形机器人 Optimus 首次亮相。 在步态行走技术方面，2022 年 4 月 Tesla Bot 已完成第一次步态行走， 其后持续完善行走功能，在 2022 年 10 月，Tesla Bot 具备了一定的抓取、 搬运、上下料功能。在 2023 年度股东大会上，Optimus 展现出流畅行走、 协同行走和识别并记忆周边环境等功能。在 6 个月的时间内，Tesla Bot从概念走向现实，随后 8 个月推出最新版本 Optimus，在多版本快速迭 代更新下，最新一版 Optimus 具备精准的控制力和精确的神经网络视觉 能力。Optimus 实现与 FSD 底层模块打通，自动驾驶技术赋能人形机器 人发展。特斯拉机器人在视觉感知的算法技术中沿用了与 FSD 相同的占 据网络算法，为机器人的算法技术和模型训练能力提供了强大的经验和 资源。目前，FSD 系统与人形机器人的底层模块已经打通，在自动驾驶 领域拥有的大量可共享的软硬件技术成果和强大的算力支持，将大幅降 低特斯拉机器人的开发成本，成为特斯拉在机器人领域的核心竞争力。 特斯拉 Optimus 搭载了特斯拉在自动驾驶技术上开发的视觉系统、定位 系统、自动控制算法等技术，通过传感器和计算机视觉，以及海量的数 据持续训练，一次提升机器人的能力。算力技术上，Optimus 搭载 Dojo D1 芯片，凭借 Dojo 强大的计算能力支持，能够提升 30%的网络训练速 度。算法技术上，Optimus 采用FSD算法，配备8个与汽车同款的Autopilot 摄像头作为传感器，对周围环境进行感知和识别。同时，特斯拉已经实 现通过人类对动作的演示来训练 AI，AI 算法能够识别人类佩戴传感器 后完成的动作，并将其复制到机器人上。此外，机器人能够完成端到端 的操作，通过摄像头输入的图像来调节肢体的位置和关节的角度，实现 对自身肢体的定位和对物体的抓取。4. 整合能源产业链，光伏、储能、充电一体化布局自研 4680 电芯引领大圆柱趋势，实现性能提升与电池降本。特斯 拉在 2020 年 9 月的电池日上发布了自研新一代 4680 大圆柱电池，直径 46mm，高度 80mm。通过增加单体电池的尺寸，降低非活性物质占比， 从而降低固定成本和 BMS 管理难度。相比于老款 2170 电池，4680 的能 量密度增加了 5 倍，电池功率提升 6 倍，提升 16%的续航能力，降低了 14%的制造成本，单 GWh 投资成本降低 7%。4680 电池结构采用创新的 “无极耳”（Tabless）技术，增加功率重量比，通过增大电流传导面积 并缩短电流传导距离，大幅降低电池内阻。在内阻降低产热减少的情况 下，将电极导电涂层和电池端盖完全接触，提高散热能力，解决超级快 充情况下的内部散热问题，有效延长了电池的寿命。“无极耳”技术省 略了极耳焊接的工序，简化生产工序，提高生产效率。在电池材料方面， 4680 采用石墨负极掺氧化亚硅的硅基负极、高镍无钴正极、干电池工艺， 使得压实密度更高，能量密度提升至 300Wh/kg，并实现负极补锂，提高 电池循环寿命。自产+外购模式，保障 4680 量产产能。特斯拉前两代电池 18650 和 21700 主要与松下合作生产，作为第三代电池，特斯拉在 4680 电池的生 产上除了与松下和 LG 合作以外，也同时布局了自建产能的规划。目前 已经搭建了三条生产线，并计划在内华达工厂新建一座 4680 超级工厂， 从而提升产能冗余，保障供应链需求。同时，特斯拉通过向上游供应商 开放生产来寻求快速的产能扩充，多家电池供应商相继布局 4680 电池， 包括宁德时代、亿纬锂能、比克电池等，大部分产能预计在 2023-2024 年 开始量产。 整合能源产业链，构建太阳能生态闭环。特斯拉于 2016 年以 26 亿 美元的价格收购 SolarCity，进入光伏发电市场，利用 Solar Roof 产品推 出光伏发电和储能产品体系，达到电能的存储和充放的有机循环。太阳 能发电屋顶 Solar Roof 在白天收集太阳能，并将其转化为电能储存于特 斯拉的储能产品 Powerwall 中，在有用电需求或停电时供电，为家庭用 户提供清洁能源解决方案，提高家庭用户清洁能源使用效率。对于企业 和公用事业用户，特斯拉采用 Powerpack 帮助调整平衡稳定性较差的电网和电力不足的情况。为了满足大规模的电池存储需求，2019 年推出了 用于公用事业的储能产品 Megapack，其系统包括电池模块、双向逆变器、 热管理系统和控制装置，可以与太阳能直流连接，每台机组可存储超过 3MWh 的能源容量。搭配太阳能与储能产品，自建超充网络配合解决补能问题。补能的 问题是目前影响全球电动汽车渗透率的重要因素之一，特斯拉通过自建 超充网络，从而解决快充等电动车配套问题。特斯拉在 2Q23 业绩会上 提到超充网络已经在 5000 个地点安装约 5 万个充电桩。超充桩的设计 研发建设与投入使用得到垂直整合，使得用电成本下降，搭配光能产品 与储电设备，最大化利用可再生能源对充电桩进行供电。同时，超充桩 能够有效减少车主充电等待时间，实现充电成本与等待时间双降从而提 高利用率，伴随电动车保有量的增加，推动超级充电网络利润上行。5. “以价换量”助推收入交付再创新高，“双刃剑” 效应带来利润承压5.1. “以价换量”带动收入交付超预期，各业务成长亮眼“以价换量”策略初见成效，营收超预期带动产业链成长。在 2023年的 1 月初，新能源车补贴退出之后，特斯拉在全球范围内开启了大降 价，率先打响价格战，在全球范围内进行了多轮车型降价举措。据 1QFY23、2QFY23 的财报，以价换量的收益非常明显。1QFY23/ 2QFY23 特斯拉营收分别为 233.29/ 249.27 亿美元，同比+24%/ +47%，其中， 2QFY23 营收创下历史新高。从收入组成看，特斯拉收入根据业务构成 分为汽车业务、能源生产及储存业务、服务及其他业务三类，2QFY23 营 收分别为 212.68/ 15.09/ 21.5 亿美元。同比+46%/ +74%/ +47%。但特斯 拉 3QFY23 的营收环比下滑，主要是受汽车业务的影响。3QFY23 汽车 业务营收 196.25 亿，较上一季度的 212.68 亿美元明显减少，但占总收入 84%，仍是特斯拉营收增长的主要影响力。而能源生产及储存业务同比 增长显著，1QFY23/ 2QFY23/ 3QFY23 同比+148%/ +74%/ 39%，受益于 加州 Megapack 工厂向 40GWh 的满产产能持续爬坡，储能业务有望成为 汽车业务外新的强劲利润点。服务及其他业务也保持良好增长态势， 1QFY23/ 2QFY23/ 3QFY23 同比+44%/ +47%/ +32%，其中超充、保险和 车身维修厂及零部件销售是该项业务同比增长的核心驱动力。5.2. 新工厂生产增长强劲，交付远超市场预期交付量与产量齐创新高，但产量持续高于销量，复盘前三季度特斯 拉交付量表现： 1）1QFY23，特斯拉总交付量为 42.29 万辆，同/环比+36.4%/+4.3%， 创下季度新高，充分反映了降价政策的效果。得益于新工厂的持续增长 以及上海、弗里蒙特工厂的强劲表现，生产量达到 44.08 万辆，也创下 了季度新高，而连续四个季度产量高于销量，暗示着库存的增加。从车 型分析，Model 3/Y交付量为 41.22 万辆，同/环比+39.6%/+6.2%；而 Model S/X 交付量为 1.07 万辆，同/环比-27.3%/-37.6%。减少的原因在于车型的 更替，但搭载了 4.0 版硬件的新款 Model S/X 已在北美和国内开始交付。 2）2QFY23，特斯拉实现了全球交付 46.6 万辆，同/环比+83.0%/+10%。 该季度增长超出预期，也是自 2021 年四季度以来的最大增幅。其中， Model 3/Y 的交付量为 44.7 万辆，而 Model S/X 的交付量为 1.9 万辆， 远超过了第一季度的 1.07 万辆，显示出特斯拉的需求稳健增长。 3）3QFY23，特斯拉全球范围内共计生产电动车超 43 万辆，交付超 43.5 万辆，分别同增约 18%、27%，蝉联全球纯电动车交付量榜单冠军。 在 3QFY23，特斯拉因进行产线升级改造而计划内停产，导致产量环比 有所下降。特斯拉宣称，2023 年的交付目标仍然保持在约 180 万辆。可 以看出，特斯拉自年初以来实施的“以价换量”策略已有显著成效，但 随之而来的是净利润和毛利率的下降。5.3. 利润表现持续远超同行，近期大幅降价挤压利润空间大幅降价挤压利润空间，毛利率下滑超市场预期。特斯拉在 2023 年 进行了多次价格调整。这些价格调整的原因主要包括成本下降、市场需 求减弱和竞争加剧等因素。大幅降价也一定程度上挤压了公司的利润空 间。细看 2023 年特斯拉利润表现，1QFY23/2QFY23/3QFY23 其净利润 分别为 25.13/27.03/18.53 亿美元，同比-24%/+20%/-43%。特斯拉的单车 成本在 3QFY23 已降至 3.75 万美元。为了进一步降低单位成本，特斯拉 在第三季度实施了必要的产线升级。但平均单车收入较去年同期还是下 降了近 17.31%。生产端能够提供技术降本的帮助也比较有限，单车摊销 折旧成本相比上季度增加约 400 美元。 具体来看，利润率指标显著下降。1QFY23 为 19.3%，同/环比-9.8%/- 4.4%，比市场预期低 1.9%，是 4QFY20 以来最低的单季度毛利率。特斯 拉 2QFY23、3QFY23 毛利率再次下滑，为 18.2%/17.9%，分别同降 6% 和 1.6%，2023 年前三个季度毛利率均低于毛利率维持 20%以上的全年 指引。此外，产能建设，Cybertruck 试生产、Optimus 以及 Dojo 的技术 开发需要大量的资本投入，导致特斯拉3QFY23经营利润率下滑到7.6%， 同降 9.6pct。我们认为，特斯拉降价引致的需求增量或已饱和。4QFY22 特斯拉 通过大幅度降低价格以刺激销售，促使盈利迅速增长，股价因此摆脱低 谷。而在美国、欧洲等市场多次降价之后，1QFY23 的交付量环比仅有 个位数增长，或证明本轮降价带来的需求已经将近饱和，未来的销量增 量或无法弥补单车收入的降低对利润的侵蚀。5.4. 内部成本控制推动经营杠杆释放，研发投入持续增加“以价换量”策略的底气主要源于特斯拉对费用管控的强劲有效。 特斯拉 1HFY23 研发费用率 / 营销费用率 / 营 业 费 用 率 分 别 为 3.55%/4.70%/8.25%，同降 17.2pct/14.1pct/18.8pct，可见其经营费用控制 的显著成效。整体的营收提高与费用率下降反映出降本增效所带来的规 模效应提升，及得益于内部成本控制的经营杠杆释放。我们认为，“以 价换量”在长期内实现盈利目标的关键，在于多方面的降低成本措施所 带来的效益，其中包括：1）自身技术方案的优化能力；2）持续向上游 传递能力；3）规模效益的提高；4）内部成本控制的能力。 特斯拉持续增加研发投资以保持公司的创新能力。特斯拉 2QFY23 研发费用支出 9.43 亿美元，同比增长 41%；而研发费用率为 3.8%，环 比增长 15.15%。对比 2QFY23 蔚来研发费用为 4.66 亿美元，理想汽车 研发费用为 3.38 亿美元，特斯拉的研发费用相当于多家造车新势力研发 费用之和。结合全球第二季度超 46.6 万辆的交付量，特斯拉的单车研发成本约 1.46 万元人民币，这是行业平均水平的近 3 倍。特斯拉研发投入 的增加有望加速未来 FSD 作为 SaaS 战略及 Cybertruck 推出。而 3QFY23 研发费用支出 11.61 亿美元，同比增长 58%；研发费用率为 5%， 同/环比+47.06pct/+31.58pct，呈显著增涨趋势。多年以来，特斯拉一直通 过持续增加研发投资来保持公司的创新能力。得益于长期的高额研发投 入，特斯拉的产品技术和用车体验不断提升。5.5. 资本水平保持稳健，产业链扩张具备坚实现金流基础资本水平持续稳健，自由现金流创新低，或因产能投入和利用的错 配。现金流来看，1）特斯拉 1QFY23 经营活动现金流为 25.13 亿美元， 同环比-37.1%/-23.3%，现金及现金等价物为 160.48 亿美元，同比-8.32%， 环比略增。而自由现金流 4.4 亿美元，同/环比-80.2%/-68.9%，创最近两 年以来的最低点。2）2QFY23 表现相对稳健，经营性现金流同比增长 30% 至 30.65 亿美元，环比+22.0%，得益于资本支出仅 19%的增长，同时自 由现金流增长至 10.05 亿美元，同比+62%，环比有所改善。3）3QFY23 经营活动现金流为 33.08 亿美元，同比增长 8.48%，现金及现金等价物为 260.77 亿美元，同比增长 22.5%，而自由现金流 8.48 美元，同比大幅 下降 74.28%。 马斯克表示，尽管较低的原材料成本和政府税收抵免帮助特斯拉降 低了每辆车的成本，但由于人工智能项目、Cybertruck 和 4680 电池产量 提升，特斯拉的资本开支增加，自由现金流显著减少，这些成本项目也 在一定程度上制约着特斯拉降本的幅度。总体而言，截止到 3QFY23， 特斯拉账面的现金及等价物达到 260.77 亿美元，资本水平稳健。无论是 在电动车制造方面的持续投入，还是未来业务的拓展，充足的现金储备 为特斯拉产业链的扩张提供了坚实基础。6. 构建全业务链打通的新型规模化降本体系6.1. 研产供销服一体化的智能制造体系，打造全方位的规模化 降本能力构建全业务链打通的新型规模化降本能力，形成了全方位的规模化 降本能力，引领汽车产业进入基于数字化的智能制造时代。我们认为， 中国汽车市场的竞争未来将变得更加激烈，企业生存的关键在于以规模 化为基础，建立全业务链打通的新型体系以降低成本。一方面，企业需 要不断投入以构建先进的技术能力，包括平台、架构、数据/算法等软硬 件技术，这是主导生态建设的核心支柱；另一方面，还需要创新开发和 管理模式，通过数字化手段打通全业务链，以建立系统性的成本竞争力。 特斯拉在 2022 年取得了显著的业绩，营收和利润同比大幅增长。 这一成就得益于公司在成本控制方面的精密高效策略的成功实施。2022 年年报显示，特斯拉营业收入为 814.6 亿美元，同增 51%，净利润为 125.6 亿美元，同增 127.5%。2022 年动力电池等核心零部件涨价，国内新势力 中有毛利率直降数个百分点，而特斯拉 2022 年汽车毛利率达 28.5%，仅 比 2021 年的 29.3%略低 0.8pct，毛利率稳定。特斯拉 CEO 马斯克认为 取得如此出色的业绩，除了销售增长所带来的规模效应，精密高效的成本控制功不可没。特斯拉在研发、生产、供应链、销售和服务的整个业 务链上都实行严格的成本控制，通过数字化整合整个流程，并依赖数据 驱动，不断迭代升级，实现了全方位的系统性成本降低能力，从而推动 了规模化战略目标的实现。6.2. 大单品战略：极致降本与用户体验最大化特斯拉采用“大单品战略”，专注打磨单款极致产品，创造畅销车 型，实现极致用户体验。特斯拉产品组合精简至极，采用“二八法则”， 以20%的资源满足80%客户需求，全力追求单一市场领域的产品竞争力。 据盖斯特咨询，特斯拉售卖的仅有四款车型，其中主力车型 Model 3 和 Model Y 在 2022 年总销量突破 120 万辆，Model Y 更是成为全球电动汽 车市场中所有细分市场和价格区间中最畅销的车型，总计 74.75 万辆。 另一方面，特斯拉在产品设计方面展现出了极强的成本控制意识。 一是产品设计追求简约，不追求个性化；二是推动硬件通用化和平台化。 例如，Model 3 与 Model Y 的硬件通用化率已达到 75%，共用电极、电 池包、高压电器件、副车架等，部分共用前后悬架和车身，大大降低成 本；三是通过跨车型共享软件架构和系统通用共享，差异化则通过软件 服务化实现，进一步实现成本降低。值得注意的是，大单品模式需要高 度的成本控制能力和智能化技术支持，这种产品战略对硬件设计和软件 能力提出了极高要求，背后需要企业体系化的创新能力和投入大量的高 端装备。6.3. 技术创新降本之道：技术与成本的完美融合 6.3.1. 软件驱动、硬件精简、降本增效在 2022 年财报会上，马斯克强调了特斯拉在技术研发和整车制造 方面的不懈投入。其单车研发费用约为行业平均水平的 3 倍，远高于传 统燃油车企业。特斯拉在 2022 年的研发领域支出达到了 30.75 亿美元， 同比增长 18.5％。 特斯拉在研发过程中采取了多项关键举措来降低成本，据盖斯特咨 询整理，主要集中在以下四个方面： 1）减少贵重材料用量，寻找更低成本的替代方案，如采用无稀土电机和轻量化材料。特斯拉宣布下一代动力总成中碳化硅的用量减少了 75%，从而大幅度降低了成本； 2）通过精简设计和硬件集成化，寻求最优的成本降低方案，包括电 池电芯迭代和整车电子电气架构的优化。特斯拉将电池电芯规格从 8650 升级至 2170，再到 4680，同时将整车电子电气架构从分布式逐渐调整为 集中式设计； 3）实施集成化和系列性创新，通过材料、技术、工艺和装备等方面 的创新，实现硬件一体化，提高产品可制造性。一体化压铸工艺是其中 的一个例子，带来了零部件减少、工艺复杂度降低、人工成本降低以及 生产效率提升等多重好处； 4）借助软件算法取代硬件，最大限度地挖掘硬件潜力。在自动驾驶 领域，特斯拉放弃了传感器驱动的方法，采用纯视觉方案，依赖软件进 行识别，不再依赖昂贵的传感器，有效节省了成本，还提高了产品性能。 此外，特斯拉采用软硬融合的开发思路，使得软件可以在硬件更新后仍 然保持兼容性，降低了升级成本。6.3.2. 电池革新：成本持续降低，性能飙升在特斯拉的降本策略中，电池发挥着至关重要的作用。据韩国咨询 机构 SNE Research 的分析，对于纯电动汽车而言，动力电池通常占整车 成本的 30％～40％，因此降低电池成本至关重要。特斯拉在生产层面逐 步实现了垂直整合，解决了全球范围内“三电”成本高、产能不足的问 题。在电池领域，特斯拉的垂直整合程度非常显著。最初，特斯拉与松 下深度合作，采用后者的 18650 电池，后来双方共同研发了 2170 电池， 甚至发展到了 4680 电池，通过技术创新降低成本并提升电池性能。4680 电池显著提升了电池功率（是 2170 电池的 6 倍），降低了电池成本（相 对于 2170 电池降低了 14%），优化了散热性能、生产效率、充电速度， 同时还具有进一步提升能量密度和循环性能的潜力。随着规模的扩大， 特斯拉逐步开放了电池供应链，引入了 LG 新能源和宁德时代，也引入 了价格协商机制，有效地降低了采购成本。不久前，特斯拉宣布 4680 电 池的量产取得了重大突破，预计接下来将实现批量化生产。根据马斯克 此前的说法，特斯拉汽车使用 4680 电池后，再结合材料和车辆设计的改 进，生产成本最高可降低 54％。6.3.3. 电气架构创新：从分布式到集中式降本增效特斯拉通过创新的整车电子电气架构，从分布式向集中式转变，实 现了成本降低和效率提升的显著效果。一般汽车通常配备许多控制器， 每新增功能就需要添加一组控制器，但为了成本优化，特斯拉将整车电 子电气架构由分布式改为集中式。这一举措不仅通过 OTA 提升了服务 附加值，还消除了硬件冗余，简化了线束结构，从而降低了成本。据盖 斯特咨询，特斯拉 Model S 的内部线束长度达到了 3000 米，而 Model 3 已降至 1500 米，而 Model Y 的线束长度更仅为 100 米。这样一来，不 仅有效降低了物料成本，也方便了制造过程。6.4. 生产环节精益求精：制造和供应的成本优化6.4.1. 特斯拉超级工厂：极致效率与成本降本的四大创新举措特斯拉超级工厂以高效协同为核心特征，将生产、产品设计、供应 链、销售服务和物流体系紧密结合。据盖斯特咨询整理，特斯拉通过实 施多重策略打造超级工厂，追求极致高效与成本降本，包括：1）创新厂 房设计：采用大联合厂房与多层结构，集中布局汽车四大工艺，使空间 效率和时间综合效率均提升 30-40%；2）革新组装模式与工艺装备：特 斯拉引入“开箱工艺”，采用六大模块多线并行组装模式，并整合一体 化大型压铸机等高端装备。这两者相结合，减少了工序、设备和人工投 入，提高了生产效率与单位产出效率；3）智能化生产：特斯拉以“机器 制造机器”的理念为基础，通过智能化控制机器臂实现 24 小时不间断生 产，追求生产的极致自动化；4）数字孪生技术应用：特斯拉自主开发软 件、积累数据，并实时监控生产质量。 以销定产、以产定供的运作模式有助于加速生产节奏。此外，据盖 斯特咨询整理，在供应链与物流环节，特斯拉通过数字化手段实现了订 单、生产和物流数据的打通，实现了以销定产、以产定供的运作模式。 数字化物流系统可以按照生产序列向供应商下单，完成自动分拣、集装 箱转换以及线边道口卡车直接卸货，实现了零库存和零延误，最终实现 了平均每 45 秒下线一辆车的快速生产节奏。6.4.2. 上海超级工厂实施降本计划，电池组装业务裁员成焦点在特斯拉上海超级工厂推出新一轮降价促销计划之际，一场降本行 动正如火如荼地展开。2023 年二季度，特斯拉销量再创历史新高，达到 46.6 万辆，超出了华尔街的预期，并且推动特斯拉的市值重新超过 8000 亿美元。然而，与此同时，特斯拉却采取了一项反常的举措——对电池 组装业务进行大规模裁员。2023 年 7 月，特斯拉停产了上海临港工厂内 的电池一期产线，这一举措背后的动因在于，随着主销车型 Model 3 和 Model Y 即将进行改款升级，特斯拉计划将部分自制电池包交由供应商 生产。同时，特斯拉上海超级工厂的电池组装部分也迎来大规模裁员， 涵盖了电池组装一期超 50%的员工，具体人数约数百人，其中大多数人 将获得协商赔偿，少数人将进行岗位转岗。同时，电池组装一期的设备 也将被拆除或转移，原有的生产任务将由二期工厂接管。 我们认为随着美国《通胀削减法案》的生效实施，企业为了最大程 度地享受政府的税收抵免政策以降低经营成本，可能是马斯克被迫做出 这一调整的原因之一。2022 年 8 月，拜登签署了《通胀削减法案》，旨 在重振美国制造业。其中，让美国重新成为电池产业链制造中心是其重 点项目之一。通过约 3700 亿美元的投资，该法案规定电动汽车制造商想 要获得最高 7500 美元的税收抵免，需要满足车辆组装必须在美国本土 或与美国签署自贸协定的国家进行，同时电动车电池原材料占比 40%以 上必须来自北美。在动力电池产业链上拥有领先地位的中国，成为美国 重点打击的对象。6.4.3. 调整电池生产策略：向供应商转交部分电池包生产特斯拉在面临新能源汽车市场竞争加剧和降价压力上升的背景下， 采取了转交部分电池包生产给供应商的策略。2022 年底，特斯拉率先引 领了新能源汽车降价潮，市场竞争加剧，车企降低成本的压力直线上升。 一些供应商甚至收到车企将成本降低 30%的要求。对于特斯拉来说，在 车型更替的时机，将部分电池包的生产转交给供应商，有利于进一步降 低成本，同时保证供应效率。2022 年底时，特斯拉的两大电池供应商— —宁德时代和 LG 化学开始进驻，产能也逐步上升。 自行组装电池成为特斯拉电池生产通用方案。特斯拉以往的电池生 产策略一直是从电池供应商如宁德时代、LG 化学或松下等公司采购电 池或模组，然后自行组装电池包。这样做的好处是能更好地掌控生产过 程，同时也减少对供应商的依赖。在新车换代、电池升级等一系列变动 之下，特斯拉推动将部分电池包的生产交由供应商，也是在行业竞争激 烈的背景下，特斯拉重新评估后所做的选择。在过去几年中，特斯拉的 销量规模迅速增长，这离不开其车型在续航、电量评估、充电等方面的 稳定表现，这背后都依赖于特斯拉自主研发的电池系统，包括电池包结 构设计、BMS 电池管理等。据 36 氪消息，特斯拉将在 2023 年上市的新 款 Model 3 中升级电池包，例如将基础款后轮驱动版的电池容量从60kWh 提升到 66kWh，采用宁德时代的 M3P 新型磷酸铁锂电池。这种 改款车型的新电池包将成为一个通用方案，不仅供应改款 Model 3 使用， 也将为随后的 Model Y 改款车型提供支持。6.4.4. “一体化压铸”：特斯拉研-产-供一体化打通模式借先进的制造工艺以及高度自动化的生产水平，驱动大幅降本，超 级工厂的生产效率远超同行。特斯拉每辆车的生产成本已经从 2017 年 的 8.4 万美元降至 2023 年第三季度的 3.75 万美元。令人意外的是，降 低成本的主要因素并非电池，而是车辆设计。特斯拉不断优化整车设计 的制造工艺，使生产过程尽可能简化。 其中，公众所熟知的一体化压铸技术起到了重要作用。据盖斯特咨 询整理，首先，特斯拉以规模效益为导向提出了一套能够实现硬件集成、 减少零部件并同时实现车身轻量化的一体化压铸方案。随后，特斯拉通 过跨行业创新成功地自行研发出了免热处理材料，并提出了车身模块的 一体化集成设计方案。通过自行研制高压压铸模具，完成了一体化压铸 技术方案的设计。一体化压铸技术的成本降低策略，一方面是通过减少 焊接点的数量以及减少人工和产线投资。特斯拉目前仅一体化压铸技术 就使单车成本降低了 0.2 万至 0.5 万元，未来还有一定的降本潜力。同 时，生产车间的空间利用效率和工艺流程效率都得到了显著提升。6.5. 供应链生态：自主研发、联合开发、本土化的成功模式特斯拉采用多种策略，包括自主研发、技术创新和联合开发等，全 面深化了其供应链布局。我们认为，特斯拉打造了一套完整的供应链生 态系统，实现了生产的高度可控与成本控制。据盖斯特咨询整理，特斯 拉的供应链生态管理具有三大显著特点：1）通过技术创新和自主研发提 高供应链集中度，特斯拉将供应商数量减少到 130 多家，其中核心供应 商不到 70 家。这种高度垂直整合的供应链管理方式使特斯拉能够在芯 片短缺和零部件供应不稳定的挑战面前保持相对不受影响；2）其次，凭 借自身规模优势和核心技术的掌握，特斯拉拥有强大的议价能力。特斯 拉采用联合开发模式，为供应商提供合理的利润，并凭借自身影响力扩 展供应商的全球布局；3）最后，特斯拉采用本土化采购策略，不追求过 多的个性化配置，其上海工厂目前已实现了超过 95％的本土化率，从而 显著降低了生产成本。6.6. 商业模式降本：数字化打通、数据闭环特斯拉在产品营销、产品使用、售后服务以及未来出行等方面，构 建了一个全面数字化、数据闭环的互联网商业模式。据盖斯特咨询整理， 这种商业模式的引领性创新使得特斯拉能够实现开源节流，同时依赖于 数据驱动的服务化长尾效应，真正通过模式创新来实现成本降低和效率 提升。特斯拉的商业模式创新主要体现在以下三个方面：1）特斯拉率先采用了直营模式。通过建立直接连接用户的 C2B 订单管理模式，实现了 线上销售和线下订购的结合；2）盈利软件模式，特斯拉推出了可选装的 软件服务，通过在线升级的方式为用户提供付费的个性化软件服务，不 断挖掘产品的变现价值；3）售后服务的线上化，在产品故障诊断和维修 等售后服务过程中，80%的问题可以通过线上模式解决，将大幅度降低 了人力成本的投入。7. Dojo 巩固 AI 业务根基，重铸特斯拉核心竞争力7.1. 从 D1 芯片到 Dojo 超算，特斯拉实现自研视觉数据训练处 理核心特斯拉发布自研超算 Dojo，用于训练计算机视觉系统。马斯克在 2019 年 4 月的特斯拉自动驾驶日上首次提到了 Dojo，他表示特斯拉当 前正在进行一个重大项目，目的是打造一个超级强大的训练计算机 Dojo， 能够输入海量的数据并在视频层面进行训练，从而实现对大量视频进行 无监督的大规模训练。因此，Dojo 最初的目的主要是应对海量视频数据 对模型训练带来的挑战。然而，随着特斯拉汽车销量的增加和自动驾驶 功能的增加以及复杂度的不断提升，特斯拉需要处理的视频数据量与所 需 GPU 数量呈指数级增长。这对特斯拉在云端进行模型训练的能力提 出了更高要求，尤其是在算力基础设施方面。因此，特斯拉将 Dojo 技术 特征定义为：拥有强大的计算能力，能够处理大规模视频训练数据，可 以高效运行大规模参数模型，具备大内存和超高带宽的超稀疏阵列。25 颗 D1 芯片以二维 Mesh 结构相互连接集成在一枚 Dojo Training Tile 上，Dojo Training Tile 采用了两种散热设计，包括一整层液冷模块和 铜质结构设计，6 枚 Dojo Training Tiles 安装在铜质散热盘上，从而提供 强大的散热能力，使芯片的热设计功耗从 7 千瓦提升至 15 千瓦，每个 模块的带宽高达 4.5TB/s，能够通过低延迟和高带宽实现大规模计算。同 时，Dojo Training Tile 采用直流电输入模式，每个模组的总电流可高达 18000A。7.2. 特斯拉自研芯片布局超算，助力实现降本提效Dojo 超算正式投产，提供强大计算性能。2021 年 8 月，特斯拉在 AI Day 中正式介绍 Dojo 计算机，自 2019 年以来，特斯拉基于英伟达 GPU 的数据中心算力得到持续提升，从 2019 年 8 月不到 1500 个 GPU 到 2021 年 8 月云端部署的超级计算机已经拥有 11544 个 GPU。与此同 时，特斯拉自 2019 年筹备 Dojo 超算中心项目，希望解决英伟达的产能 限制和非针对视频训练的通用 GPU 效率低的问题。在 AI Day 2022 公布 的数据中，与英伟达的 A100 相比，一颗 D1 芯片在配合特斯拉自研编译器的情况下，在自动标注任务中最高能够实现 3.2 倍的计算性能，在占 用网络任务中最高能够实现 4.4 倍的计算性能。从总体情况来看，特斯 拉在 AI Day 2021 提到，Dojo 的目标是成为最快的 AI 训练计算机，在 同样的成本前提下，能够实现 4 倍的性能，能耗比提升 1.3 倍，系统的 占地面积缩小为以往的 1/5。7.3. Dojo 完善 AI 产业闭环，系统级方案助力 FSD 迭代提速Dojo 赋能 FSD 迭代升级，构建成本低、用户广的良性循环。Dojo的存在将会满足 FSD 对于安全性和自动驾驶能力的需求。马斯克表示， 如果 FSD 足够强大，特斯拉甚至可以以零利润销售车辆。这是由于随着 特斯拉汽车销量的增长，其在 Dojo 和 FSD 项目上的初期投资将会被车 队规模所摊薄，伴随其市场的扩张，特斯拉能够引入新的功能和服务， 将车主转化为订阅者，提供高级自动驾驶订阅服务、FSD 软件更新等服 务。当越来越多的消费者选择这些服务，特斯拉能提高经常性和高利润 业务的比例，也同时能改善市场的可寻性和用户体验，增加用户对平台 的粘性，通过降低成本、降低价格、扩大用户群体等措施，增加用于训 练计算机视觉系统的数据来源与应用场景，进一步加强了特斯拉对核心 产品和技术的持续迭代能力。因此，我们认为，Dojo 项目是一个长期的、 面向未来的投资，有望帮助特斯拉实现自动驾驶性能和 AI 业务的快速 迭代升级。垂直整合 AI 技术能力，构建全栈自研技术壁垒。根据特斯拉推特 官方账号预计，2024 年 2 月特斯拉的算力规模将进入全球 Top 5，2024 年 10 月特斯拉的算力规模将达到 100 Exa-Flops，相当于 30 万颗 A100 GPU 的算力总和。特斯拉计划利用 Dojo 对收集到的视觉数据进行无监 督学习，加速特斯拉的 Autopilot 和 FSD 系统的迭代，同时为特斯拉的 人形机器人提供算力支持。随着 Dojo 的投产，特斯拉在 AI 领域中更进 了一步，成为一家真正的垂直整合技术能力的 AI 企业，覆盖了从云侧 到端侧、从芯片到算法、从硬件到软件的全栈自研技术领域。Dojo 的订阅制云服务有望带来更多货币化增长空间，应用场景持续 拓展。2020 年马斯克在推特的回复中曾提到，未来将考虑将 Dojo 的算 力作为订阅服务进行销售。在 23Q1 的财报会上，马斯克指出 Dojo 未来 将可能会提供类似于亚马逊 AWS 一样的网络服务，作为订阅制云服务 提供给其他公司，这一举措有望推动 Dojo 算力成为长期商业模式，实现 货币化。作为专注于处理视觉数据而定制的 Dojo 计算机，特斯拉对于 Dojo 的迭代升级将有望助力特斯拉成为利用视觉数据进行训练的 AI 市 场的领导者。我们预计，Dojo 的应用前景不仅包括目前的自动驾驶汽车 和人形机器人，还有望在人脸识别、治安监控、医疗成像、以及各类交 通工具和交通网络的辅助与监测中得到应用。（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

查看
`
)
}
},
watch: {
currentTimes() {
console.log(this.currentTimes)
let that = this;
var log_json = [{
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res_id: that.id,
view_time: that.currentTimes,
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log_json: JSON.stringify(log_json)
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type: "post",
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success: function (data) {},
error: function (error) {
console.log(error);
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},
methods: {
format_view(num) {
return Math.trunc(Number(num) / 10000) != 0 ? Math.floor(Number(num) / 10000 * 10) / 10 + 'w' :
num
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if (id == 1) {
window.open("https://www.laoyaoba.com/static/app_download/index.html");
return false;
}
document.getElementById("loginDialog").style.display = "block";
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weixin() {
var that = this;
var appid = "wxc97be07d22a3eeea";
var local = window.location.href;
var state = new Date().getTime();
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"https://open.weixin.qq.com/connect/oauth2/authorize?" +
"appid=" +
appid +
"&redirect_uri=" +
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"&response_type=code&scope=snsapi_userinfo&state=" + state + "#wechat_redirect";
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getUrlParam(name) {
var reg = new RegExp("(^|&)" + name + "=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
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return unescape(r[2]);
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_hmt.push(['_trackEvent', "H5分享", tip, "", ""]);
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MillisecondToDate(mss) {
let second = Math.floor(mss);
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minute = parseInt(second / 60);
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let time;
second = (second
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that.currentTimes = 181
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}, 2000);
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canplaythrough() {
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this.isCanplay = false;
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ended() {
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let that = this;
let is_original = false;
if ("1" == 1) {
is_original = true;
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if ("0" == 1) {
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} else {
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let is_finish = true;
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loadedmetadata(duration) {
document.getElementsByClassName('audio_time')[0].innerText = this.MillisecondToDate(duration);
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timeupdate(duration) {
var audio_state = document.getElementsByClassName("audio_state")[0];
if (!this.isCanplay) {
audio_state.innerText = '加载中...';
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audio_state.innerText = this.isPaused ? '播放中' : '播放音频';
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var audio = document.getElementById('audio1');
var t = duration - audio.currentTime.toFixed(0);
document.getElementsByClassName('audio_time')[0].innerText = this.MillisecondToDate(t);
}
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var _hmt = _hmt
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var _czc = _czc
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(function () {
var hm = document.createElement("script");
// hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?b1a75a38c77401984b4079a4b2ba0bcd";
hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?7a320689f49c65329a61fd46277563ee";
var s = document.getElementsByTagName("script")[0];
s.parentNode.insertBefore(hm, s);
vm.advertUrl('展示广告');
})();
if ((navigator.userAgent.match(
/(phone|pad|pod|iPhone|iPod|ios|iPad|Android|Mobile|BlackBerry|IEMobile|MQQBrowser|JUC|Fennec|wOSBrowser|BrowserNG|WebOS|Symbian|Windows Phone)/i
))) {
$('.foot').css({
'width': '100%',
'height': '14.7vw'
})
$('.title-p').css({
'margin': '4.5vw 0 1.5vw 22%'
})
} else {
$('.container').css({
'max-width': '10rem'
})
$('.foot').css({
'max-width': '10.8rem'
})
}
// (function(){
//
var Array = [];
//
var arr=[{"id":1297160,"tag_name":"IPO\u53d7\u7406"},{"id":1297161,"tag_name":"\u6c7d\u8f66"},{"id":1297355,"tag_name":"\u4e2d\u745e\u7535\u5b50"}];
//
var aarr=eval(arr);//json转化为js数组
//
for(i=0;i {
//
console.log(e.tag_name)
//
if(e.tag_name=="知识产权"
e.tag_name=="专利"
e.tag_name.toUpperCase()=="IP"
e.tag_name=="商标"){
//
$(".published_info_div").show();
//
}
//
});
// })()
//判断是否是微信浏览器
function isWeiXin() {
var ua = window.navigator.userAgent.toLowerCase();
//通过正则表达式匹配ua中是否含有MicroMessenger字符串
if (ua.match(/MicroMessenger/i) == 'micromessenger') {
return true;
} else {
return false;
}
}
function isWeiBo() {
var ua = window.navigator.userAgent.toLowerCase();
//通过正则表达式匹配ua中是否含有MicroMessenger字符串
if (ua.match(/WeiBo/i) == 'weibo') {
return true;
} else {
return false;
}
}
function closeLogin() { //关闭登录框
document.getElementById("loginDialog").style.display = 'none';
}
function checkdeal() { //是否能登录
var checkimg = document.getElementById("checkimg");
var login_btn = document.getElementsByClassName("login-btn")[0]
var name = checkimg.getAttribute('name');
if (name == '0') {
checkimg.setAttribute('name', '1');
checkimg.setAttribute('src', '/static/share/img/check1.png');
login_btn.classList.add('login-btn-active');
login_btn.addEventListener("click", goLogin); //绑定登录事件
} else {
checkimg.setAttribute('name', '0');
checkimg.setAttribute('src', '/static/share/img/check.png');
login_btn.classList.remove('login-btn-active');
login_btn.removeEventListener("click", goLogin);
}
}
function getCode() { //获取验证码
var codeplace = document.getElementsByClassName("codeplace")[0];
var numinputval = document.getElementsByClassName("numinput")[0];
if (codeplace.getAttribute("name") == '1') {
alert('手机号格式不对')
return false;
}
if (codeplace.getAttribute("name") == '2') {
return false;
}
var currentTime = 60;
var interval = setInterval(function () {
currentTime--;
codeplace.innerText = currentTime + 's';
codeplace.setAttribute('name', '2')
if (currentTime
{
urllist.push(item.src);
item.onclick = function () {
WeixinJSBridge.invoke("imagePreview", {
urls: urllist, // 路径数组
current: this.src, // 当前需要显示的图片路径
})
}
});
} else if (isWeiBo()) {
var preview = {};
/**
* get multiple elements
* @public
*/
preview.all = function (selector, contextElement) {
var nodeList,
list = [];
if (contextElement) {
nodeList = contextElement.querySelectorAll(selector);
} else {
nodeList = document.querySelectorAll(selector);
}
if (nodeList && nodeList.length > 0) {
list = Array.prototype.slice.call(nodeList);
}
return list;
}
/**
* delegate an event to a parent element
* @public
* @param
array
$el
parent element
* @param
string
eventType
name of the event
* @param
string
selector
target's selector
* @param
function
fn
*/
preview.delegate = function ($el, eventType, selector, fn) {
if (!$el) {
return;
}
$el.addEventListener(eventType, function (e) {
var targets = preview.all(selector, $el);
if (!targets) {
return;
}
// findTarget:
for (var i = 0; i
0) {
for (i = 0; i ' +
' ' +
'' +
'' +
'' +
e.news_title +
'' +
'' +
'' +
'' +
e.tag_list[0].tag_name +
'' +
' · ' +
'' +
e.published_time +
'' +
'' +
'' +
'' +
e.view_num +
'' +
'' +
'' +
'' +
'' +
'' +
'';
newnode.innerHTML = html
otest.appendChild(newnode);
});
}
},
error: function (error) {
console.log(error)
}
})
function gouser(id) {
window.location.href = 'https://www.laoyaoba.com/user?id=' + id;
}
// 热门评论
$.ajax({
url: window.location.origin + '/api/comment/hostcomment?news_id=' + news_id + '&source=h5&limit=3',
type: 'post',
dataType: 'text',
success: function (data) {
var data = evil("(" + data + ")");
var otest = document.getElementById("hot-comment");
var html
if (JSON.stringify(data.data) === '{}') {
var newnode = document.createElement("div");
newnode.className = 'no-comment'
newnode.innerHTML = '暂无评论'
otest.appendChild(newnode);
} else {
data.data.forEach(function (e) {
e.create_time = moment(e.create_time, 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss').format('l')
if (e.user_img == '') {
e.user_img = '/static/share/image/moren.png'
}
var newnode = document.createElement("div");
newnode.className = 'comment-div'
html = '' +
'' +
''
newnode.innerHTML = html
otest.appendChild(newnode);
});
}
},
error: function (error) {
console.log(error)
}
})
// 精华三
/*
$.ajax({
url: window.location.origin + '/api/news/essenceone?source=h5',
type: 'post',
dataType: 'text',
success: function (data) {
var data = evil("(" + data + ")");
console.log(data)
$('.title-p').html(data.data.news_title)
$('.title-p').text(data.data.news_title)
id = data.data.news_id
},
error: function (error) {
console.log(error)
}
})*/
function goapp(id) {
// window.location.href = 'https://www.laoyaoba.com/newinfo?id=' + id;
window.location.href = "https://www.laoyaoba.com/html/share/news/"+id+"?source=h5&news_id="+id;
// var ua = navigator.userAgent.toLowerCase();
// var isWeixin = ua.indexOf('micromessenger') != -1;
// if (isWeixin == true) {
//
window.location.href = '/static/share/down.html?news_id=' + id
// } else {
//
if (navigator.userAgent.match(/(iPhone|iPod|iPad);?/i)) {
//
window.location.href = "com.laoyaoba.ijiwei://news_id=" + id; //ios app协议
//
window.setTimeout(function () {
//
window.location.href =
//
"https://itunes.apple.com/cn/app/%E7%88%B1%E9%9B%86%E5%BE%AE/id1414726009?mt=8&ign-mpt=uo%3D4"
//
}, 2000)
//
}
//
if (navigator.userAgent.match(/android/i)) {
//
window.location.href = "jwnet://com.jiweinet.jwnet.news_details/openwith?news_id=" + id; //android app协议
//
window.setTimeout(function () {
//
window.location.href = "https://www.laoyaoba.com/static/app_download/index.html"; //android 下载地址
//
}, 2000)
//
}
// }
}
$('#avatar').click(function () {
window.location.href = 'https://www.laoyaoba.com/user?id=' + user_id
})
function authorPage2(user_id) { //第二作者
window.location.href = 'https://www.laoyaoba.com/user?id=' + user_id
}
var timestamp
var signature
var nonceStr
var urld = window.location.href.split('#')[0];
var url
$.ajax({
// url:'http://47.106.69.239:8185/api/news/share',
url: window.location.origin + "/api/news/share",
type: 'post',
dataType: 'text',
timeout: 30000,
data: {
url: encodeURIComponent(urld)
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success: function (data) {
var data = evil("(" + data + ")");
configWxAPI(data.data);
},
error: function (error) {
console.log(error)
}
})
function checkPdf(id) {
var is_vip = document.getElementById("is_vip").value;
if (is_vip == 1) {
var r = confirm("前往APP查看PDF文件")
if (r == true) {
location.href = "https://www.laoyaoba.com/static/app_download/index.html"
}
} else {
$.ajax({
url: window.location.origin + '/api/news/curlpdf?source=h5&news_id=' + id,
dataType: 'json',
success: function (data) {
location.href = data.data.pdf_url;
}
})
}
}
function configWxAPI(conf) {
wx.config({
debug: false, //开启调试模式，调用的所有api的返回值会在客户端alert出来，若要查看传入的参数，可以在pc端
//打开，参数信息会通过log打出，仅在pc端时才会打印
appId: conf.appId, //必填，公众号的唯一标识
timestamp: conf.timestamp, //必填，生成签名的时间戳
nonceStr: conf.nonceStr, //必填，生成签名的随机串
signature: conf.signature, //必填，签名
jsApiList: [
'onMenuShareTimeline',
'onMenuShareAppMessage',
'onMenuShareQQ',
'onMenuShareWeibo',
// 'previewImage',
] //必填，需要使用的JS接口列表，也就是配置你想使用的调用接口
});
//
微信分享
wx.ready(function () {
//分享的图片
var shareData = {
"imgUrl": cover, // 分享显示的缩略图地址
"link": window.location.href, // 分享地址
"desc": intro, // 分享描述
"title": title, // 分享标题
success: function () {}
};
wx.onMenuShareTimeline(shareData);
wx.onMenuShareAppMessage(shareData);
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});
wx.error(function (conf) {
console.log(conf);
// config信息验证失败会执行error函数，如签名过期导致验证失败，具体错误信息可以打开config的debug模式查看，也可以在返回的res参数中查看，对于SPA可以在这里更新签名。
});
};