中信证券-特斯拉-TSLA.US-重大事项点评：物流影响Q3交付量，机器人进展未超市场预期-221010

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　　北京时间10月1日，特斯拉在加州帕洛阿尔托举行了2022人工智能日活动，重点更新人形机器人Optimus、自动驾驶系统FSD与超级计算机Dojo三大项目的技术研究、工程进展。同时，特斯拉亦公布了3Q22的产销量数据，不及市场预期，但主要受物流拖累，而非需求。超级计算机Dojo针对深度神经网络训练进行了专门设计，将为特斯拉FSD的模型训练提供算力支持，公司预计在1Q23推出ExaPOD超级计算机。公司亦展示了Optimus原型机，并完成了行走与物体移动等简单动作，在识别、规划等核心技术环节，有望和特斯拉自动驾驶实现大部分技术共享。自动驾驶方面，FSDBeta版本的测试人数快速增长，公司预计2022年底前自北美向全球推出。Fed持续紧缩预期、Q3交付量不及预期、AIDay未超市场预期表现，以及马斯克重启收购Twitter等，导致近期特斯拉股价出现明显下跌，但我们判断上述问题更多是阶段性扰动，当前市场担忧明显过度，中长期而言，特斯拉“汽车+软件”的组合优势，料持续支撑公司中期业绩高确定性的高速增长，建议投资者积极关注公司近期股价回调后的介入机会。
　　▍汽车业务：Q3交付量不及预期，更多受物流拖累，而非需求。公司公布3Q22全球电动车产销量数据：1）销量：公司3Q22共交付电动汽车34.4万辆（同比+42%，环比+35%），低于市场预期的36.3万辆，其中Model 3/Y交付32.5万辆（同比+40%，环比+36%），Model S/X交付1.9万辆（同比+101%，环比+16%）；2）产量：公司3Q22共生产电动汽车36.6万辆（同比+54%，环比+42%），其中Model 3/Y生产34.6万辆（同比+51%，环比+43%），ModelS/X交付2.0万辆（同比+123%，环比+21%）。3）影响因素：公司表示，过去公司采用针对不同区域市场的批量生产方式，交付量往往在季度末明显提升，高峰物流成本提升。对此公司在Q3调整了生产规划，每周针对不同区域市场的产量比例更加均匀，这导致在运汽车数量上升，相关汽车将在抵达目的地后完成交付。
　　▍人工智能：公司举行2022年AIDay活动，公布多项产品研发进展。公司于10月1日举行了第二届人工智能日活动，主要展示了人形机器人Optimus、自动驾驶FSD，以及Dojo超级计算机的技术研发、工程进程。我们判断，公司人工智能领域的超级计算机（用于自动驾驶模型训练）、自动驾驶（用于机器人与汽车感知/决策/驱动）、智能汽车与人形机器人等，整体布局规划清晰，中长期成长路径明确，持续看好公司“汽车+软件”的组合效应。
　　▍人形机器人Optimus：预计3-5年规模量产，远期目标售价低于2万美元。本次活动中公司展示了人形机器人的原型机：1）外形参数：外形与成年男子相当，全身具备200+自由度，体重73公斤，躯干共设置了28个关节，手掌部分配备6个制动器以完成11个角度的自由动作；2）技术搭载：Optimus将在特斯拉SoC上运行，支持Wifi与LTE连接，并与特斯拉共用视觉算法与计算芯片，采用2.3kWh容量的电池组，能提供52伏特的电压。且针对不同动作，研发团队对各个关节进行了受力功耗模拟，设计了6款模拟肌肉的电机。3）实现功能：可实现简单的物体搬运，公司预计将在数周内学会行走，未来Optimus将在工厂中从事高重复与危险的工作，通过成本控制，公司预计3-5年内用户将能购买到机器人产品，远期售价将低于2万美元。虽整体进展并未超出市场预期，但仅用时一年，即完成从概念构想到原型机的落地，亦实属难得。
　　▍自动驾驶FSD：Beta版本用户数快速增长，计划年底前向全球推出。与2021年相比，FSDBeta版本取得了巨大进展。1）应用规模：使用自动驾驶FSDBeta软件的用户数量从2021年的约2000名提升至2022年9月的16万名，训练了超过75,000个神经网络模型，积累了480万段数据，并推了35个版本更新，马斯克预计在年底前向全球推出Beta版本；2）技术实现：特斯拉收集大量数据并生成对应的图像，经过自动或人工标注后对数据进行处理，从而不断训练神经网络模型。目前公司数据集来源分为现实数据回传与模拟数据，其中模拟数据来自于仿真系统，针对极端情况进行模型训练。公司表示，生成虚拟场景的速度比以前提高了1,000倍，还可以增加信号灯、停车标志等现实要素，最大限度贴近现实世界；3）实现功能：基于大量训练，FSDBeta版本可以适应不同国家的不同路况，通过预测周围环境中车辆、行人的行动并给予指令，可一定程度上实现自动驾驶，如自动泊车、停车场间的移动、等待红绿灯等。
　　▍超级计算机Dojo：专注于AI训练环节，计划1Q23推出ExaPOD超级计算机。当前公司拥有30PB的视频素材，而用于模型训练的大型超算主要基于GPU，与之相比，Dojo的不同点在于：1）设计思路：硬件层面配合自动驾驶的大规模神经网络训练，从芯片到机组再到机房皆保持高传输带宽，进而降低延迟和性能损失。2）技术参数：①ExaPOD集群：BF16/CFP8峰值算力1.1EFLOPS（百亿亿次浮点运算），拥有1.3T高速内存与13TB高带宽内存。②System Tray参数：75mm高度、54 PFLOPS（BF16/CFP8）、13.4 TB/S（对分带宽）、100+ KWPower。③标准接口处理器参数：32GB（高带宽动态随机存取存储器）、900 TB/S（TTP带宽）、50 GB/S（以太网带宽）、32GB/S（第四代PCIE带宽）。④高性能接口处理器参数：640GB（高带宽动态随机存取存储器）、1TB/S（以太网带宽）、18 TB/S（Aggregate Bandwidth To Tiles）。3）实现功能：特斯拉技术工程师预计，Dojo超算能够提升30%的网络训练速度，且一个Dojo训练瓦片就能取代6个GPUBox，而成本低于一个GPUBox，训练时间由原来的一个多月降低至一周内。公司预计，Dojo机柜ExaPOD将在2023年第一季度推出，未来有可能以云服务的方式提供给市场用于模型训练。
　　▍风险因素：宏观经济承压；核心技术人员流失风险；AI产品研发进度不及预期；人工成本增加；同业竞争加剧等。
　　▍投资建议：Fed持续紧缩预期、Q3交付量不及预期、AIDay未超市场预期表现，以及马斯克重启收购Twitter等，导致近期特斯拉股价出现明显下跌，但上述问题料更多是阶段性扰动，中长期而言，特斯拉“汽车+软件”的组合优势，料持续支撑公司中期业绩高确定性的高速增长。我们维持公司2022-2024年营业收入预测分别为845/1289/1629亿美元，Non-GAAP净利润预测分别为121.3/201.5/279.6亿美元，现价对应PE（Non-GAAP）分别为58/35/25倍，持续看好公司短期、中长期投资价值，并建议投资者积极关注公司近期股价回调后的介入机会。