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芝能汽车出品 在说特斯拉之前，由于今天是北京车展第一天，我们也会去现场报道，所以先来看看有哪些重点的车型值得大家去看。 今年年初被寄予厚望的重点车型，整体订单的表现并没有如期望的好。 Part 1 特斯拉的情况 特斯拉的第一季度报告已经出来了，我们可以从几个方面来看Q1的情况，然后展望一下特斯拉在Q2和2024年可能的走向。 2024年一季度的特斯拉财报引发了大家的思考。 特斯拉的营收首次出现负增长，达到213亿美元，同比下降近9%，也是自2020年以来首次负增长。 然而，值得注意的是，销量表现并不如预期那般糟糕。汽车销量为38.7万辆，特斯拉在一些市场如中国降价，但在其主要市场美国则出现了提价，整体单车价格并未下滑。 汽车业务收入出现了五年来的首次下跌，但实际收入表现还行。除了汽车业务，特斯拉的服务业务同比增长25%，而能源业务增长放缓，仅略有个位数的增长。 在毛利率方面，特斯拉的表现比我们预期的稳定，一季度的毛利率为17.4%，仅比上一季度略有下降。在整体环境压力下，特斯拉汽车业务的毛利率没有像预期那样急剧下降，在Cybertruck等低毛利产品开始交付的情况下，还是可以接受的。 然而，特斯拉的费用端则表现出了不佳。由于持续投入研发自动驾驶、DOJO超算、机器人和新造车平台等业务，以及为应对汽车销量下滑加大营销力度，研发费用和营销/管理费用同比增长接近40%。这导致了经营利润大幅下滑，仅有11亿美元，同比下降近60%，经营利润率也仅为5.3%，明显低于市场预期的7.4%。 第一季度销量38.7万，但是展望来看Q2的挑战很大。 最近供应链层面有信息传来，特斯拉今年的预期产量可能受影响。 从特斯拉的情况来看，随着FSDV12的发布，在美国FSD（全自动驾驶）收入的增加（FSD相关收入大幅增加）。当然我们也能看到特斯拉的销量增长未能达到预期，在美国市场销量受到一定的

芝能科技出品 在2024年的全球技术大会(GTC)上，吉利汽车的陈勇博士分享了吉利在智能化变革方面的最新进展。这份材料强调了大模型技术在推动汽车行业向数据算法驱动体验转变中的关键作用。 本文将根据这份材料，来探讨吉利如何利用大模型技术，以及这一技术如何塑造智能驾驶的未来。 01 大模型技术 大模型技术，或称为基础模型（Foundation Model），是一种集成了人工智能算法、大数据平台和强大计算力的技术。它通过不断迭代的AI算法和数据闭环，为智能驾驶提供了强大的支持。 智能驾驶的三大关键要素： ● 安全: 安全是自动驾驶的首要任务，因为它涵盖了车辆在运行过程中不会伤害乘员、其他道路使用者和行人的能力。这包括传感器可靠性、决策算法和故障安全机制等方面。 ● 体验: 自动驾驶的用户体验应该无缝、舒适和愉快。这涉及诸如平稳的加减速、直观的导航以及处理意外情况的能力等因素。 ● 成本: 自动驾驶技术需要具有可承受的成本才能得到广泛采用。这包括传感器、计算硬件、软件开发和测试的成本等。 数据量不足是数据驱动解决方案面临的主要挑战之一。这影响了算法和模型的有效性。此外，数据采集和标注的高成本进一步加剧了这一问题。传统的数据采集和标注方法往往在经济上不可行。 为了解决这些挑战并创造价值，需要创新的方法。 ● 其中一种方法是利用数据合成技术。这项技术使得可以生成合成数据来补充真实数据，从而扩大数据集并提高模型性能。可以采用AIGC风格迁移等技术来增强数据质量和多样性。 ● 另一个创造价值的途径在于虚拟资产开发。通过利用虚拟环境和资产，公司可以模拟各种场景并更有效地收集数据。这不仅降低了成本，还为分析提供了更广泛的数据范围。采用语义分割和视频理解等先进技术可以增强数据理解和利用。 这些方法使得对数据进行更加细致的分析，从而提高决策和

芝能智芯出品 小芯片技术正掀起半导体产业的革新浪潮，将芯片设计分解成更小、更具功能性的模块，并通过先进封装技术将它们集成在一起。这种模式为芯片设计带来了灵活性、成本效益和速度等诸多优势，使其成为未来芯片设计的典范。 小芯片的普及也带来了新的挑战，特别是封装工艺的复杂性。为了克服这些挑战，业界需要协同优化材料、工艺和设计，构建更加完善的小芯片生态系统。 Part 1 技术挑战 我们面临的一个挑战是如何将终端系统的性能需求与制造和封装能力相结合。这意味着我们需要打破传统的思维模式，创建一种全新的装配开发套件，以确保设计工具和制造工艺能够无缝对接，产生可预测的结果。 这绝非易事，但却是我们前进的必经之路。连接Chiplet芯片是另一个挑战。为了实现高带宽互连、满足散热和功耗要求，我们需要采用先进的封装技术，如2D、2.5D或3D封装。这需要我们在技术和工艺上不断创新，以应对不断变化的市场需求。 ● 异构集成: 不同小芯片来自不同的制造商，采用不同的技术和工艺节点，需要在封装层面解决互连、功耗、散热等问题。 ● 装配工艺复杂: 小芯片封装涉及多种材料和工艺步骤，需要精确控制尺寸、应力和热效应，以确保可靠性和性能。 ● 设计规则缺乏标准化: 目前小芯片封装的设计规则尚未标准化，不同OSAT厂商的规则各不相同，增加了设计和制造的难度。 Part 2 业务挑战和发展趋势 我们正在努力推动为小芯片创建混合搭配生态系统，但我们仍然面临着时间和工作量上的挑战。要让这项工作按计划进行，我们需要全行业的合作和支持。正是这些挑战给了我们无限的机遇。 Chiplet芯片的崛起意味着我们可以为不同的应用场景定制解决方案，从高性能计算到网络领域，甚至更多。这为我们带来了新的商机和创新空间，让我们不断探索、不断前进。 ● 业务挑战： ◎ 成本

新能源赛道的卷不仅在于对标或互撕，更体现在画饼的功夫上。 为应对全球新能源市场激烈竞争，获取更多订单和市场份额，各大电池企业和车企近几年纷纷对外发布新技术，其中确实有不少创新技术重塑了产业发展格局，甚至掌握了行业话语权，但也不乏噱头营销，技术发布会玩文字游戏和画大饼的企业层出不穷，遭受了不少业内专家质疑和用户诟病。 就如再掀固态电池热潮的当前，仍有不少是资本炒作。 SPS（Super Pouch Solution）超级软包动力电池解决方案配套吉利雷达地平线 向来以创新技术为根基的软包龙头孚能科技在行业就显得踏实靠谱的多。4月23日，吉利雷达首款纯电四驱皮卡地平线正式发布，搭载的动力电池由孚能科技和吉利集团联合开发，主要技术方案正是孚能科技明星产品SPS（Super Pouch Solution）超级软包动力电池解决方案（以下简称“SPS”），这也是孚能科技从创新技术发布到产业化的实锤。 超级软包+超级皮卡=天下无双 吉利雷达地平线 据发布会介绍，吉利雷达地平线是首个搭载高性能双电驱系统的中国皮卡，最大功率315kW，最大扭矩594N·m，零百加速仅需4.5s；最高车速可达190km/h，无论是加速，还是极速，都远超国内其他所有皮卡；7种驾驶模式，21kW最大外放电功率，几乎相当于两台Cybertruck的放电能力；最大额定载重865kg，承载效能做到了38%以上，远超行业平均不到20%的水平，空载最大爬坡95%，同时具备3000kg的超强拖拽能力；815mm最大涉水深度，高压系统防水等级达到了IP67，动力电池组防水等级更是达到IP68，是目前国内涉水能力最强的皮卡。 2023年，吉利雷达交出了全年61.5%细分市场市占率第一位的答卷，是当之无愧的新能源皮卡引领者。而孚能科技SPS被业内称为是集长续航、快补能、高安全、轻量化、低

芝能汽车出品 2024年第16周（4月第15日-21日），乘用车总销量35.4万辆 ，燃油车有所恢复。 🚗传统乘用车销量为19.5万辆 🔋新能源汽车销量为15.9万辆 上周新能源汽车渗透率为47% ，这个数据将会长期维持下去。 各品牌销量 2024年第16周（4月第15日-21日），插电混动的销量为6.2万台，纯电的销量为9.6万台。 ● 比亚迪：插电混动销量2.90万台，纯电销量2.89万台，合计5.79万台。 ● 长安汽车: 插电混动销量0.62万台，纯电销量0.40万台，合计1.02万台。 ● 上汽通用五菱: 插电混动销量0.10万台，纯电销量0.70万台，合计0.80万台。 ● 吉利汽车: 插电混动销量0.43万台，纯电销量0.34万台，合计0.77万台。 ● 广汽乘用车: 插电混动销量0.09万台，纯电销量0.59万台，合计0.68万台。 ● 赛力斯汽车: 插电混动销量0.56万台，纯电销量0.05万台，合计0.61·万台。 ● 特斯拉:  纯电销量0.52万台。 ● 奇瑞汽车: 插电混动销量0.15万台，纯电销量0.36万台，合计0.51万台。 ● 长城汽车: 插电混动销量0.35万台，纯电销量0.11万台，合计0.46万台。 ● 理想汽车: 插电混动销量0.43万台，纯电销量0.02万台，合计0.45万台。 ● 零跑汽车: 插电混动销量0.09万台，纯电销量0.30万台，合计0.39万台。 ● 极氪汽车: 纯电销量0.32万台。 ● 蔚来汽车: 纯电销量0.30万台。 ● 北汽新能源: 纯电销量0.28万台。 ● 小鹏汽车: 纯电销量0.25万台。 芝能汽车的整体观察 现在在北京车展前夕，车企开始了一轮

芝能科技出品 随着中国智能驾驶越来越卷，带着4颗Orin标配的蔚来，一直没有实现城市智能驾驶的推送。4月20日，蔚来在北京举行了主题为“全域全量”的智能驾驶发布会，宣布了全域领航辅助NOP+城区功能的全量推送计划。 ● “全国都能开”：NOP+功能覆盖726个城市，覆盖中国大陆99%的城市，标准是以90%主干道为最低标准释放。用户规模达到了23万，是中国乃至全球最大规模的城区辅助驾驶功能推送。 ● “大模型”：基于“纯视觉”的大模型生成了360度的占据栅格网络，而且这套模型具备很强的泛化能力，甚至可以在密闭空间内，如NIO House，对周围的物体进行识别和建模。 01 全域领航辅助NOP+ 蔚来全域领航辅助NOP+城区功能的推出，不仅扩大了智能驾驶的应用范围，更提升了其在复杂城区环境中的实用性和安全性。该系统能够在城区、高速、换电等多种场景中完成智能驾驶任务，包括但不限于自主调速、选择最优车道、超越慢车、施工绕行、进出匝道等。 智能驾驶系统的卓越性能得益于其行业领先的硬件架构，Aquila蔚来天鹰座超感系统配备了33个高性能感知硬件，而ADAM蔚来中央计算平台的总算力高达1,016TOPS，这在全球单车中是最高的。这些硬件的强大组合，为智能驾驶提供了坚实的基础。 蔚来智能驾驶系统的软件架构NADArch，通过Lane 2.0感知网络、NADCloudM、NADHVH等先进算法模型，实现了对城区场景路口通行的实时感知和更细腻的交互能力。这种统一的算法架构，是实现全域应用场景覆盖的关键。 02 群体智能与个性化训练：智能车队 蔚来依托其超过20万辆的量产车队，构建了端云总算力高达230.29EOPS的智能车队。这种群体智能架构能够在量产车上分布式验证用户行驶过的道路和使用过的智能驾驶功能，每月实车验证里程超过2,000万公里，确保了智能驾驶系统的持续

芝能智芯出品 ASML发布的2024年第一季度财报显示，公司面临营收和利润双重下滑的挑战。 营收端出现大幅下滑，主要受到台积电及韩国客户拉货放缓的影响，导致公司本季度实现的营收低于市场预期。 毛利率保持相对平稳，但营收的大幅下滑直接影响了公司的季度利润。 ● 营收：52.9亿欧元， 同比下滑； ● 净利润：12.24亿欧元，同比下滑37.4%； ● 毛利率：51%，保持相对平稳； ● 新增订单金额： 36亿欧元，其中EUV光刻机订单为6.56亿欧元。 Part 1 Q1的主要情况分析 ● 阿斯麦 Q1 营收为 52.9 亿欧元，低于市场预期（54.7 亿欧元），同比下滑 17.6%。净利润为 12.24 亿欧元，同比下滑 37.4%。 ● 系统销售收入为 39.66 亿欧元，同比下滑 25.8%，主要受 EUV 光刻系统出货量减少的影响。 ● 服务收入为 13.24 亿欧元，同比下滑 5.7%。 EUV和ArFi仍然是最主要的收入来源。系统销售收入仍是公司最主要的收入来源，但本季度收入的同比下滑主要是客户对EUV等产品的拉货放缓导致的。 从地区来看，中国市场表现强劲，净系统销售额占比分别为39%和49%。这主要是因为过去几年全球订单交付率相对较低，因此当其他客户的需求时间节点发生变化时，ASML能够向中国客户交付已经预订的设备，中国市场需求稳定，主要针对成熟制程客户。其他地区，如中国台湾、韩国和美国，均出现不同程度的下滑。 Part 2 二季度展望 2024年第二季度预期 Q2 营收将有所改善，达到 57-62 亿欧元，毛利率为 50-51%，从产品的需求面并未有明显好转的迹象。 当前台积电的重心放在先进封装端，而非光刻系统的扩产方面，这直接影响了阿斯麦的业绩。在中长期仍将受益于数据中心及人工智

芝能科技出品 华为最近在智能驾驶领域做了新的变化，推出了华为视觉智驾HUAWEI ADS基础版。华为的视觉智驾方案采用了毫米波雷达和高清摄像头的融合，放弃使用激光雷达，降低了成本。 华为的智界S7 Pro车型展示了这一方案的实际应用，导入了先进的算法，使车辆能够在没有高精度地图的情况下实现高速领航功能。 我们来探讨这一技术路径对中国的智能驾驶路线的影响。 01 视觉的路线 从特斯拉纯视觉方案，特别是FSDV12.3迭代以后，通过E2E得方式深度学习技术实现自动驾驶功能，是一条核心路径。目前已经确定要走纯视觉路线（路线之一）的包括，小鹏、百度和华为，接下来也会有很多的企业进行尝试。 特别是，华为的视觉智驾方案的走向，如果进一步成熟并得到市场认可，可能会对整个智能驾驶行业产生深远影响。目前，市场还需要进一步验证华为的智驾系统是否能够平衡消费者和制造商的需求，并成为广泛接受的市场标准。 华为的方案，更加重视安全性，所以一开始围绕激光雷达，多种传感器的融合使用（ADS2.0搭载了业界首创激光融合GOD网络，这里也是把激光雷达+视觉放在了一起），提高了整体系统的鲁棒性和可靠性。 02 纯视觉方案的走向 在特斯拉100亿美元投入算力之前，纯视觉方案主要诟病的地方主要是冗余和安全性。但是端到端模型的推出标志着智能驾驶技术迈向了一个新的里程碑，将智能驾驶系统的发展推向了一个全新的阶段，为汽车的自主性和智能化带来了革命性的变革。大家都开始预期智能驾驶的GPT时刻。 所谓端到端模型，就是指车辆从感知到决策再到控制这一整个过程被统一为一个模型。传统的智能驾驶系统往往采用模块化的方式，将感知、预测和规划等功能分解成独立的模块，然后分别进行开发和训练。这种方式存在着信息传递损失、系统复杂度高、维护难度大等问题。 而端到端模型的出现，将感知、预测和规划等功能整合到一个模型中，无需独立开发和训练各

芝能汽车出品 2024年，截止4月14日，我们来盘一盘外资车企在华的情况。从目前的数据来看： ● 外资企业的终端销量为238.2万，占比44.4% ● 自主品牌的终端销量为298.7万，占比55.6% 总共的销量为537万，这个数据如果细分到月度，可以看到，1月外资发力更明显一些，3月以来的竞争环境，让外资车企有点无所适从。 Part 1 上周销量和一季度情况汇总 1 周度销量情况 上周（4/8-4/14）所有的外资品牌同比有20%以上的下降，从整体格局来看，南北大众相对占据了先发的位置，德系和日系目前是勉强维持。 ● 一汽大众：2.14万辆，同比下降34.07%。 ● 上汽大众：1.63万辆，同比下降21.59%。 ● 广汽丰田：0.97万辆，同比下降34.24%。 ● 华晨宝马：0.90万辆，同比下降29.46%。 ● 东风日产：0.72万辆，同比下降27.00%。 ● 一汽丰田：1.09万辆，同比下降17.82%。 ● 上汽通用：0.88万辆，同比下降51.71%。 ● 北京奔驰：0.96万辆，同比下降6.32%。 ● 广汽本田：0.68万辆，同比下降31.60%。 ● 东风本田：0.64万辆，同比下降21.5% ● 特斯拉中国：0.62万辆，同比下降50.80% 2 一季度至今的情况 截止4月14日，2024年整体的数据也没有特别好。 ● 一汽大众以45.5万辆的销量稳居榜首，同比增长8.57% ● 上汽大众以31.9万辆的销量紧随其后，同比增幅达16.62%，主要是去年的基数比较低 ● 广汽丰田位列第三，销量17.6万辆，但同比下降13.41% ● 华晨宝马和东风日产分别以17.3万辆和16

芝能智芯出品 英伟达的汽车业务，在过去几年汽车业务是个故事，但是随着在服务器领域的飙升，在汽车业务的比重有点微不足道。在AI领域，自动驾驶技术从焦点到开始旁落，英伟达该如何发展这块业务呢？ Part 1 吴新宙履新： 英伟达在中国构建智能驾驶底层能力 2023年底，英伟达在上海召开了中国区全员大会，新任汽车事业副总裁吴新宙引发热议，吴新宙曾是小鹏汽车的副总裁，带领团队在自动驾驶领域取得了巨大成功。吴新宙的加入以后，英伟达陆续从小鹏和百度Apollo团队挖走了多位关键人才，也是全面要铺开这个领域。 汽车业务更多的还是一个念想，每次黄教主在英伟达的战略规划中把汽车放在一个重要位置，但其收入贡献仍然远远落后于数据中心和游戏业务，这确实是反映出英伟达在自动驾驶领域面临的尴尬境地。 自2016年成立以来，英伟达一直致力于为车企提供高算力芯片和软件工具箱，以支持自动驾驶算法的开发。面对汽车行业软件开发的挑战，英伟达本身是从芯片和算力出发，可能需要更多的支持和合作。单纯提供芯片和软件工具箱可能不足以支撑汽车行业的自动驾驶发展。 英伟达与车企共同开发自动驾驶系统，是通过和奔驰合作开始的，2020年6月，英伟达宣布与奔驰合作开发新一代自动驾驶汽车，提供计算平台，还将共同开发自动驾驶系统。 这种全方位的合作模式，标志着英伟达从“供应商”转变为“承包商”。这既是因为英伟达的核心地位，也是目前奔驰的能力导致的，开发量产车可用的自动驾驶算法并非易事，需要面对算力、算法和数据等多重挑战。 从车辆道路实际数据收集，英伟达的积累远远不及特斯拉等公司，这成为了制约其自动驾驶业务发展的一个关键因素。 Part 2 中国区域的能力 英伟达加大了在中国的投入，吸引了大量优秀人才加入自动驾驶团队，可以说让吴新宙来试一试，这一方面也是看到中国车企企业对于英伟达的最新系统是具备大的需求。在中国的部门负责监督软件、自