文 | 海豚投研人体艺术摄影

在上篇《 FSD：星辰大海能经得起现实历练吗？》对于智驾的磋商中，海豚君提到面前FSD的交易化旅途，其实在国内皆有不同程度的落地，仅仅无论是 to C 端单独售卖、如故面向 to B 的做事销售，交易化仍然痛苦重重。

而在本篇的磋商中，海豚君将试图回话以下投资者关怀的问题：

一. 全无东说念主驾驶网约车模式能跑通，中枢点在哪？

二. 特斯拉作念Robotaxi，比较萝卜快跑有什么上风？

三. Robotaxi业务教育后，UE模式能有多大改善？

四. Robotaxi业务能给特斯拉孝敬些许估值？

五. L4无东说念主驾驶教育后确凿的契机在哪？对应到$特斯拉.US 上，面前估值是否高估？

六. 面前还有哪些玩家不错享受智驾迁延走向教育期的契机？

一. Robotaxi模式能跑通，中枢点在哪？

分析能否跑通一个交易模式，咱们不错先来望望 1.在经济性上（UE模式上）能否有达周密自动驾驶网约车盈亏均衡的可能，主要放荡要素在哪；以及2. 是否能够大限制的在天下扩展和铺开；

由于萝卜快跑如故在武汉开启交易化运营，咱们先把柄萝卜快跑在武汉的UE模式分析，望望自动驾驶网约车交易化能跑通的中枢要素在哪？

咱们来将1Q24萝卜快跑的UE模子和传统网约车对比，找出影响萝卜快跑的盈亏均衡主要要素以及后续的改善空间：

先从收入端来看：

① 逐日总收入：萝卜快跑1Q24单车逐日总收入仅为传统网约车的15%

在2024年一季度，萝卜快跑的单车逐日总收入仅为传统网约车的15%，而由于逐日总收入=逐日接单量*每单平均公里数*扣头后每公里本质单价。咱们将拆分这些收入端的中枢要素来与网约车作对比：

在网约车时期，网约车运力（供给端）接近饱和，平均逐日接单量受到需求侧驱动的影响要素更大，同质化竞争下，降价激励平凡能换来逐日接单量的加多（以价换量）。而当作城市短途交通，每单行驶的平均公里数也基本沉稳。

但对比1Q24萝卜快跑与网约车的收入端的要害驱动要素，海豚君发现了两个彰着的问题：

① 萝卜快跑的每单平均公里数大幅低于网约车，仅为网约车的50%独揽；

② 萝卜快跑的每公里本质单价更低，仅为网约车的40%独揽：

平凡在新的出行平台导入阶段，平台皆会采纳乘客大额补贴来培养用户心智的养成，乘客补贴占GTV的比重不错高达至20%-30%，但萝卜快跑在1Q24的导入阶段时，给乘客的补贴占到了每单GTV的70%，补贴扣头过高也导致了本质单价过低。

同期萝卜快跑“以价换量”上风也并不彰着，单车逐日平均接单量也仅达到了网约车的75%独揽。

但由于萝卜快跑提供的家具本色比较网约车莫得发生根人性的篡改，皆是点到点的载东说念主做事，海豚君以为问题落在了萝卜快跑家具侧的“弱势”。

当先从用户打车的中枢要素接头，1. 打车的高效性和精真金不怕火性；2. 安全性（用户感知维度）；3.以及乘客体验的闲适性；组成了打车做事家具端的中枢三角，而在提供的打车做事家具各异化莫得那么大的时候，订价成为了中枢竞争要素。

但从萝卜快跑面前提供的打车做事的家具端来看，在海豚君以为的中枢三角中皆不占据上风，以致在高效性和精真金不怕火性上还存在了彰着的“bug”:

打车奏效力低、用户恭候时辰长、路程行驶时辰迁延（订单完成每每接近东说念主类出租车的2倍），以及只可在轨则站点凹凸车（近似公交车），失去了打车做事区别于全球交通的高效性和精真金不怕火性。

海豚君将导致萝卜快跑家具侧问题的中枢原因归纳为3方面：

1. 时刻教育度仍然较低：系统泛化智商弱，拟东说念主化和机动性不及

a. 与其他说念路参与者的交互博弈智商差：不主动换说念超车，与前车保持较大的跟车距离，导致平凡被后车超车插队，在路口等行东说念主/电动车沿途通事后再通行，遭遇有车准备变说念或行东说念主距离过近就会出现点刹，以致急刹；

b. 智驾系统泛化智商弱：遭遇复杂路况-如施工路况，实线或车说念内有阻遏物（以致塑料袋，编织物等），窄小径段，长尾场景及恶劣天气时（雨雪天气会影响录像头和激光雷达的感知智商），会出现停摆情况，后需要后台东说念主工经受，以致在顶点天气下会暂停提供打车做事；

而a&b两点共同影响了路程行驶时辰，用户对安全性的感知以及乘客体验闲适性。

c. 系统机动性低：只可在轨则站点凹凸车，且无法开脱遴荐行驶道路和鼎新绝顶，主要影响打车的精真金不怕火性

2. 萝卜快跑车型投放数目少：1Q24武汉仅投放了300辆萝卜快跑的车辆，运力不及，主要影响打车的奏效力和用户恭候时辰；

但投放数目少，主要因为UE模子莫得跑通，仍然濒临大额蚀本，而跟着时刻跨越以及法则放开带来的蚀本收窄，百度如故在加大投放车辆（到2024年底在武汉干涉1000辆萝卜快跑），淌若UE模式透澈跑通明，Robotaxi在武汉的车队出产和供给很容易快速膨胀。

3. 萝卜快跑运营区域受限：应武汉战略法则条目，面前本质运营区域仍以城市非中枢区域，以及无拥挤路段为主（二环开外），城市中心等华贵路段/以及地形复杂区域尚未灵通运营，主要影响打车的奏效力。

而法则对于运营区域的放荡的本色仍然在与萝卜快跑时刻教育度较低，无法与周围说念路参与者很好的交互，从而可能有激励安全性风险。

回归而言，海豚君以为萝卜快跑收入端的主要问题仍在于时刻教育度不及：

① 每单平均公里数过低：主要因为现时偏向保守合规的策略取向以及较弱的博弈智商导致订单时长较长（接近出租车的2倍），用户多以短途出行且不赶时辰为主，长途出行后果太低；

② 采纳乘客大额补贴，但对单日订单量素质仍有限：主要因为家具侧的“弱势”，处分办法仍要在于时刻教育度的素质。

而从成本端来看，萝卜快跑UE模子中成本端占比最大的两块，分离是单车折旧和安全员成本：

② 单车折旧：

从2024年一季度的成本端来看，单车折旧是萝卜快跑成本端的第一大成本，约占到了一季度总GTV的1.1倍，是肤浅网约车折旧成本的3-4倍。

而百度如故推出了第六代萝卜快跑车型RT6，成本端如故从RT5的快要50万元，下落了约60%至RT6的20万元独揽，主要通过前装量产口头和激光雷达供应链降本共同达成。

瞻望2025年，海豚君以为，车端成本再赓续下落的空间短期来看如故不大，面前RT6与肤浅网约车成本端差距主要在于智驾的硬件成本，而L4 自动驾驶网约车是To B端生意，乘客把东说念主身安全寄托给运营方，没办法介入车的驾驶经过，即使时刻端有所跨越，仍需要比较To C端乘用车安装更多的硬件冗余来兜底，更多还仍然得依赖供应链的当然降本。

③ 安全员成本：

在Robotaxi智驾时刻尚未教育时，配备安全员仍然是Robotaxi运营端必须要承担的成本，亦然萝卜快跑成本端的第二大成本。

但安全员成本面前主要如故由法则的条目所放荡，跟着智驾时刻的跨越，在部分城市如故达成从车内安全员向长途安全员过渡的交易化运营，而把柄国度交通运载部发布的《自动驾驶汽车运载安全做事指南》条目，长途安全员与车辆的配比不得低于1：3。

而瞻望后续，安全员成本的下落主要取决于法则端对长途安全员与车辆配比的比例赓续放宽，但法则端的放开仍然取决于由智驾时刻跨越带来的安全性素质。

小结：

从上述对于萝卜快跑UE模式的分析可看出，Robotaxi与其他平台经济的交易模式最大的不同点在于，平台经济更多的是依赖于限制效应带来的角落成本下行，而Robotaxi交易模式能否跑通简直凿中枢要素反而在于时刻教育度的提高（战略端的本色也需要先时刻教育提高来倒逼战略放开），这亦然Robotaxi提前布局的先发上风并不大，各家在时刻不教育的情况下干涉的Robotaxi车辆也并未几的原因。

二. 特斯拉作念Robotaxi，比较萝卜快跑有什么上风？

从面前布局Robotaxi的玩家来看，时刻旅途上分为模块化架构和端到端架构两种道路，领头羊分离是Waymo/萝卜快跑 vs特斯拉。

而模块化架构和端到端架构最大的区别在于：

① 模块化架构是由司法驱动：智驾发达基于工程师界说的司法，司法能写的越细越全，相应的智驾发达也就会越高，是以对应的是系统的下限会高，因为东说念主写的司法一定会以死守交通司法为前提。

② 而端到端架构则是由数据所驱动：智驾发达皆基于西宾出的神经网罗模子（自学习系统），而模子够不够聪慧，主要取决于学习的数据够不够优秀和丰富（优秀老司机开车视频+遭遇的corner case视频）。

端到端架构的优点也很彰着，学习物料皆来自于优秀司机的驾驶举止，智驾系统的拟东说念主化程度会更高，且智驾性能的上限也会更高。但由于大模子的“黑盒”属性，输出的末端不细目性大，智驾的下限因此也会更低（以致可能还会出现违抗交通司法的情况）。

从端到端头部玩家特斯拉的发达来看，特斯拉自V12版块就初始切换至端到端道路，但MPI的走势也并不沉稳。

数据开端：FSD Tracker

是以，以百度萝卜快跑为代表的L4玩家，一方面因为驾驶数据量有限，切换端到端道路痛苦，另一方面因为L4智驾以安全性为第一要素，且要对监管厚爱（可讲解性条目远高于乘用车，而端到端的瑕疵在于可讲解性差和智驾下限低，面前端到端头部玩家的MPI皆并不沉稳）。

从算法架构来看，萝卜快跑现时仍使用的是基于高精舆图的模块化决议（高精舆图不错极大程度缩小自动驾驶系统算法的复杂程度），其中感知模块为“激光雷达+录像头+毫米波雷达”多传感器会通的神经网罗算法，而决策规控模块仍然使用传统的司法算法，来作念到充分的安全性冗余。

但模块化架构的固有缺点，却也在放荡着达成L4智驾时刻简直凿道理上的教育，而海豚君以为，比较选择模块化架构的萝卜快跑，选择端到端道路的特斯拉反而确凿能跑通Robotaxi的交易化模式：

1. 端到端架构的泛化性更强：

Robotaxi确凿能跑通的要害，在于泛化性够强，一方面体面前城市的统共区域皆不错开展运营（交接复杂场景和corner case的智商强），另一方面体面前该模式不错快速扩展至天下。

而端到端架构的中枢上风就在于泛化性够强，因为拟东说念主化程度高，具有与说念路参与者的高博弈智商，是以场景顺应智商绝顶强，同期并不需要依靠高精舆图（萝卜快跑需要热烈依赖高精舆图是因为高精舆图不错提供先验性信息，缩小司法度代码的复杂性），不错快速扩展至天下。

而萝卜快跑基于司法度+高精舆图决议，司法度决议遭遇稍稍复杂的场景就宕机，更不行能穷尽统共的corner case， 是以模块化决议更安妥交通要领基建完备，且路况疏忽的道路，是以更适用于路况疏忽的说念路，无法达成城市统共区域皆开展运营。

而高精舆图波及到数据隐秘性及安全性，获批商用审核很慢，且高精舆图的辘集也需要在每个城市皆先派遣采图车来跑一遍道路，只可一个城市一个城市的开城（和当初车企开启城市NOA迁延开城一样），扩展性差。

2. 端到端的时效性更强，拟东说念主化更好：

端到端决议由于具有高博弈智商，拟东说念主性更强，行驶策略也会愈加激进，时效性和驾驶体验感会比较模块化决议更强。

把柄调研泄漏，淌若东说念主类驾驶员通勤A-B点需要半个小时，特斯拉V13不错限定在40-45分钟独揽，而Waymo则需要一个小时以上（如故在凤凰城布局Robotaxi交易化做事突出4年）。

而对于远距离驾驶，1个小时的东说念主类开车路程，Waymo则需要2-3个小时，时效性绝顶弱。

3. 端到端时刻跨越速率快，而模块式决议仅能线性素质：

司法度次序是靠近似打补丁的次序去写场景，是以在智驾智商的素质上只可线性推动，难以再达成时刻端有质的飞跃，而靠数据驱动的端到端模子依靠数据驱动有望达成近似Chatgpt的跨越， 达成scaling law。

小结：

诚然面前端到端决议落地速率比较模块式决议落地速率更慢，但海豚君以为选择模块化决议的$百度.US 萝卜快跑由于时刻道路的固有弱势无法处分提供载东说念主做事的家具端的固有弱势，且时刻再跨越程度如故不大。

而选择端到端决议的特斯拉无论是在泛化性，拟东说念主性，时效性上皆更接近网约车提供的载东说念主做事，且时刻跨越速率快，具备确凿达成L4载东说念主做事的后劲。

三. Robotaxi业务教育后，UE模式能有多大改善？

在《特斯拉 “暗度陈仓”，Robotaxi 故事仅仅 “幌子”？》里，海豚君其实如故提到了Robotaxi对传统网约车UE模式的变化，得出的论断是：

司机付出成本不变（车的折旧，燃油费/电费等），而之前有东说念主驾驶车辆由于原先的用户的打车用度的接近一半皆用于支付司机的东说念主力成本，Robotaxi 能根底上篡改的是将这省俭下来的 49% 的部分进行利益的重分拨（假定网约车皆为新动力电动车，比较上篇著作UE模子作念了调治）。

但海豚君忽略了两个要素：

① Robotaxi由于表面现象不错24小时运营，运营时辰的增长不错导致每车逐日接单量的素质，从而使GTV大幅素质，但本质上，这个表面有领有放荡要素：

1. Robotaxi的运营时辰受制于电板和零部件的使用寿命，无法达成24小时运营：

a 车型零部件一直高饱和运转（尤其工控机，车载电脑）万古辰满负荷去跑，会缩小使用寿命，同期可靠性也会下落。

b. 而电板自己领有轮回次数，在电板使用寿命莫得大幅度素质时，相通也放荡着Robotaxi车型的本质运营时辰。

是以面前，Robotaxi的本质运营时辰简略在12小时独揽，略超网约车平均运营时辰10小时。

2. Robotaxi的逐日单量相通受到供需揣摸影响：

分享出行市集自己即是一个市集限制相对有限的市集， 而Robotaxi提供家具本色比较于网约车莫得发生根人性篡改（点到点载东说念主做事），是以只可通过缩小价钱完成对分享出行市集的渗入。

假定在Robotaxi时刻和运营教育的情况下，Robotaxi通过省俭下的司机成本，让利GTV的30%给乘客返利完成分享出行市集的全渗入（肤浅网约车让利GTV的10%），同期催生对分享出行合座需求端的素质，中国分享出行的市集限制在Robotaxi教育后素质至万亿（乐不雅假定）。

而淌若按照Robotaxi单车日均活水600元（GTV），中国Robotaxi市集也仅需要660万辆全职Robotaxi车辆（一年职责360天，平均一分内责12小时）即可称心通盘市集需求，而Robotaxi运力的膨胀也绝顶容易。

而淌若乘客端的无东说念主驾驶车辆也能加入Robotaxi网约车车队参与运营，市集很容易饱和，以致出现供给迷漫的情况，本色上仍然是一个需求端而非供给端驱动的生意。

② Robotaxi还需要承担原先由司机承担的迥殊成本：

Robotaxi的清洗、检测、遭遇故障时大地运维等迥殊成本，是以仍需要配备迥殊的地勤东说念主员产生的迥殊成本（原先这些由网约车司机承担）。

而出于这两个要素放荡，海豚君对于Robotaxi教育后（时刻教育，运营优化后）的UE模子进行了调治：

在对GTV的假定中（GTV=单车日均接单数目*每公里口头单价*每单公里数）：

a. Robotaxi的本质运营时辰仍受到放荡，基于Robotaxi更长的本质运营时辰（12h vs 10h）， 以及基于省俭下的司机成本提供更高的乘客激励，海豚君假定单车逐日接单数目从网约车的20单素质到了Robotaxi的25单。

b. 海豚君假定单车每单公里数比较网约车莫得发生篡改（主要由使用场景决定，面前网约车使用场景仍然以短途出举止主）。

从末端端可看出，即使Robotaxi的逐日GTV比较肤浅网约车GTV有所素质（单车逐日接单量素质），但自运营的成本率由于：

① 更高的车辆成本（假定教育状态下智驾域限定器+录像头成本）比肤浅网约车高2万元（18万元VS 16万元）；

② 假定地勤东说念主员的成本（假定地勤：车辆=10：1）揣摸-最主要影响要素

③ 更高的选藏用度（智驾硬件软件选藏用度加多）

本质的Robotaxi的运营成本率还略高于司机成本率（Robotaxi 自运营方成本率36% vs 网约车司机成本率31%），Robotaxi比较网约车能省俭的司机收益的重分拨部分从GTV的49%下落到了44%。

淌若在平台方+自动驾驶车辆提供方共同参与运营的情况下，司机净活水部分（GTV的44%）将分拨给：

① 平台方；② 自动驾驶车辆提供方；③让利乘客。

淌若要Robotaxi完成对分享出行市集的全渗入，海豚君以为需要比较网约车多让利25% GTV给乘客（网约车比较传统出租车多让利10%的GTV给乘客，但也莫得完成向传统出租车市集的渗入），也就意味着平台方+自动驾驶车辆提供方只多凑合拿到GTV的20%。

而淌若在垂直一体化自运营的情况下（我方提供Robotaxi车辆+自运营+自建平台），自己网约车模式下基于GTV的69%的收益部分（司机49%+平台10%+乘客返利10%），在Robotaxi垂直一体化自运营模式下， 变成了GTV的64%收益分拨给：①Robotaxi自运营方；②乘客返利。

相通淌若让利35% GTV给乘客，Robotaxi自运营方将拿到GTV的30%独揽。

四. Robotaxi能给特斯拉孝敬些许估值？

从用户端接头，Robotaxi比较网约车提供的家具本色莫得发生变化，而领有一辆无东说念主驾驶车辆无论是从成本端如故领有车辆的其他属性（雅瞻念/玩物属性等）来看皆好于乘坐Robotaxi网约车，是以分享出行市集也很难向乘用车出行市集去渗入。

是以分享出行市集由于市集限制有限，同期无东说念主驾驶时刻教育后很容易出现供给迷漫（尤其是乘客的自有无东说念主驾驶车辆也能加入Robotaxi网约车车队），海豚君以为Robotaxi业务的演变的终末仍是出行平台商之间的竞争 (只须Robotaxi车辆的供给不受放荡， 且可开脱加入各大出行平台)，利润率仍然有限。

是以在对特斯拉Robotaxi业务的这块估值，海豚君仅作疏忽假定用于参考：

① 假定在好意思国市集，无论是特斯拉自运营车辆，如故乘客自有的无东说念主驾驶车辆（无论是特斯拉如故经特斯拉FSD授权的其他车企车辆），皆只可使用特斯拉网约车平台。

而在Robotaxi的布局上，由于好意思国面前有智商走端到端道路的玩家惟有特斯拉，是以海豚君假定特斯拉占据Robotaxi的龙头地位，市占率能达到好意思国Robotaxi市集的80%（面前Uber好意思国市集市占率简陋75%凹凸）。

同期假定Robotaxi教育后，通过采纳GTV的30%用作乘客的返利，完成对好意思国网约车市集的的全渗入，同期带来合座分享出行市集限制的扩大（用户使用频次加多带来单量增长），教育状态下好意思国Robotaxi市集限制达到835亿好意思元（面前市集简陋是600亿好意思金凹凸）。

即使这么，假定全职Robotaxi单车每年GTV 9万好意思元（按照单车每单GTV 10好意思元，一天25单，运营360天计较）， 接头到东说念主口密度、运行面积和遮蔽率问题，好意思国Robotaxi市集简陋需要160万辆独揽的全职Robotaxi车辆，而淌若特斯拉占据80%的市集份额，意味着特斯拉自营的Robotaxi车辆在130万辆独揽。

终末基于特斯拉在好意思国Robotaxi的盈利模子，合理估算特斯拉自运营净利润/GTV的比例在26%独揽，特斯拉Robotaxi在好意思国的年净利润为173亿好意思元，采纳教育期的Robotaxi业务20倍PE的估值，折现后特斯拉好意思国Robotaxi业务的估值约在1700亿好意思元独揽。

② 而在中国市集，出于以下要素，海豚君对中国市集Robotaxi业务不作念估值。

a. 有智商走端到端的道路的玩家稠密，很难出现特斯拉一家独大的情况；

b. 中国分享出行市集出于监管，安全性等多样要素，不太可能让特斯拉去作念把持地位的排他性公约；

c. 中国Robotaxi市集终末很可能亦然出行平台商之间的竞争，利润率有限，特斯拉布局道理也不大；

五. L4无东说念主驾驶教育后确凿的契机在哪？ 对应到特斯拉上，面前估值是否高估？

在《特斯拉 FSD：星辰大海能经得起现实历练吗？》中，海豚君提到，特斯拉Robotaxi名方向方向，是在培养用户心智，最终催生特斯拉下一个确凿道理上年产 400 万、不错作念软硬一体委用 (车主欢乐为软件买账) 的汽车销售业务，用 FSD 软件来促进硬件汽车的销量，然后 FSD 重新单独收费，达成近似苹果软硬一体的生态闭环。

是以海豚君以为，当L4无东说念主驾驶时刻教育后，确凿的契机反而不是在于Robotaxi， 而是在于车企的卖车+智驾软件业务变现上：

① 无东说念主驾驶时刻教育后能催生新一波全球化的换车周期（合座卖车市集限制赓续扩大）；

参考手机行业，继2007年后，苹果初始发布iPhone， 标识着智高手机时期的初始，全球手机出货量赶紧增长。

② 全球汽车聚会度可能赓续素质，同期带来卖车市占率也赓续飞腾；

L4无东说念主驾驶时刻教育可能催生全球汽车CR5聚会度赓续飞腾， 而特斯拉面前在新动力车全球化上比较其他新动力车企更有上风。

苹果软硬一体化闭环开拓使苹果在全球手机市占率赶紧拉升：2010年时诺基亚仍然如故全球手机的大哥，领有全球约33%的手机市集份额，而2011年，诺基亚手机市集份额降至23%（iPhone 4发布后），2013年后，诺基亚手机如故出售给微软，基本如故退出了手机市集的竞争。

而新动力车市集可能也会受命近似的演变趋势，2023年全球新动力车渗入率仍然惟有15.8%，由于新动力车和智能化硬件软件匹配度更高，会加快燃油车企的淘汰，而手抓教育FSD软件的特斯拉可能就如当初苹果替代诺基亚一样，替代丰田成为全球智能汽车的“霸主”。

③ 而智驾软件收费的高毛利（90%以上）还不错素质合座利润率：

苹果做事业务高毛利将苹果合座毛利率2007年从33%拉升到2024年46%。

海豚君假定特斯拉FSD无东说念主驾驶时刻能够教育，达到L4-L5水平，达成苹果的“App store” 时刻，对卖车的硬件和FSD业务分开估值：

① 卖车业务估值：奏效替代丰田的霸主地位，达成7000亿卖车估值

假定全球汽车销量8000万辆（2023年全球销量7769万辆），2032年智驾教育后，成为了特斯拉的中枢竞争壁垒，特斯拉奏效顶替丰田成为新一代卖车霸主，在全球的市占率达到13%，在卖车单价下滑到3.5万元时达成年销量达到1040万辆（用平价车来作念市占），终末特斯拉年卖车收入达到3640亿元。

同期在卖车的硬件毛利率上，采纳稳态下特斯拉汽车业务毛利率25%（略超丰田），以及限制效应下6%的用度率，特斯拉经税调治后的运渔利润为550亿独揽。

终末参考苹果和丰田，采纳特斯拉卖车业务25倍PE的估值，折现到2025年特斯拉卖车估值为7000亿独揽。

② FSD业务估值：假定FSD演变周密订阅模式（最利好特斯拉的模式）

a. 特斯拉存量车FSD订阅：

按FSD到2032年走量教育的假定，特斯拉到2032年存量车约4460万辆， 假定用每月65好意思元的价钱（面前99好意思元/月）完成特斯拉存量车70%的付费渗入率，终末特斯拉FSD年收入246亿好意思元。

b. 开启第三方FSD授权：

假定第三方付用度户数2160万（海豚君基于2032年全球新动力车渗入率50%的假定，全球新动力存量车约3亿，使用特斯拉FSD的第三方用户占全球新动力车8%独揽），每月订阅价钱不变，特斯拉抽成50%，终末特斯拉第三方FSD授权年收入85亿好意思元。

终末给于特斯拉FSD业务25倍P/S的软件估值，折现到2025年特斯拉FSD业务估值为4200亿。

终末画饼落地下的轮廓估值：

由此看出，即使如故将无东说念主驾驶时刻教育的统共乐不雅预期打满，特斯拉也即是1.4万亿市值（隐含2025年P/S倍数11倍）凹凸。这如故是海豚君把特斯拉所画的统共大饼皆当成2030年独揽会完成和落地的功绩去估值的。

淌若说惟一不够乐不雅的所在，即是基于面前各智能车企的本质布局，莫得让全球非特斯拉智能汽车的FSD渗入率莫得无脑上拉到双位数到50%这种一家独大的假定、莫得算进去Optimus的估值。

在这种极致乐不雅假定下，也不外是特斯拉面前的市值汉典。显著市集对现时特斯拉如故订价进去了太多将来还不细意见东西。

六. 面前还有哪些玩家不错享受智驾迁延走向教育期的契机？

但基于上述的分析，海豚君以为这波L4无东说念主驾驶教育后确凿的契机仍然在于车企端，复刻近似苹果的“APP Store”时刻，达成软硬一体化闭环。

而与网约车对于载东说念主做事的家具条目近似，海豚君以为乘用车车主对于智驾体验感的条目，相通受命场景顺应性，通行后果，拟东说念主度三个维度。

这三个维度不断优化的经过对应着摧毁者对智驾系统从可用、到好用、爱用的主不雅感受，面前来看在时刻道路的遴荐上，端到端时刻道路仍然是最有但愿确凿达成L4-L5无东说念主驾驶时刻的道路。

是以海豚君以为，能紧跟端到端时刻道路的车企，才最有可能享受智驾走向教育期的契机。

端到端道路达成了自动驾驶算法从司法驱动到数据驱动的滚动，使竞争的中枢要素变成了高质料数据+后端西宾算力，以及智驾的时刻东说念主才储备当作补助。

得到高质料数据的要害在于搭载高阶智驾硬件车型销量越多（惟有搭载高阶智驾硬件车型的车辆才气完成高质料驾驶数据），而西宾算力+智驾时刻东说念主才本色是资金竞赛（对应成本干涉/研发干涉加多），是以海豚君预计，在智驾时刻尚未教育，国内车企尚未能达成对智驾软件单独收费时，会造成以下闭环：

头部端到端玩家程度

但反不雅国内车企，面前估值最高的小鹏也仅有1.2倍P/S，而其余新动力车企多数P/S倍数如故不到1倍，基本上皆莫得把智驾变现的预期打进估值，仍然如故一个基于卖车硬件端的估值，海豚君以为，在这波智能化演变的趋势下，国内紧跟端到端道路的头部玩家$小鹏汽车.US 和$理思汽车.US 反而更有契机。

此后续带来估值素质的可能催化点在于：

① 智驾时刻教育度提高，带来智驾体验感有大幅提高，体面前 a. 城区MPI快速提高；b. 城区通行后果提高（完成同段出行道路的时辰更接近东说念主类司机发达）；c. 城区复杂场景/功能的拓展和通行奏效力提高（面前端到端比拼车位到车位功能）

② 而在乘客端来说，在智驾软件单独收费时，最主要看到的是智驾软件渗入率提高。但智驾尚未单独收费时，体面前a. 城区智驾活跃用户数大幅素质；b. 在智驾选配情况下，看到遴荐高阶智驾版车型的比例大幅提高；c. 在智驾标配情况下看到用户因为智驾要素遴荐该车型的销量提高，造成爆款车型；

③ 特斯拉FSD入华的潜在催化，可能产生近似“鲢鱼效应”催生国内智驾时刻素质加快，以及可能率先培养用户对智驾单独付费的默契，催生国内车企对智驾软件单独收费模式开启；

④ 国度层面的L3及以上法则和执照的颁发，使开启智驾模式后，因为智驾模式出事故的主要厚爱东说念主变成车企，而非车主承担。