特斯拉全系换刀片电池（特斯拉创新力专题报告）

（报告出品方/作者：平安证券，王德安、朱栋）

一、目标——2030实现年销2000万台

特斯拉计划 2030实现年销量 2000万辆电动车（估计占 2030全球电动车 2/3），全球员工人数超过 10万人。目前特斯拉整 车产品除了有轿车、SUV 外还涉足皮卡、重卡等产品，马斯克表示后续特斯拉将进入汽车所有主流细分市场。2030年特斯 拉的电池产能需求将达 3 TWh，其中有接近一半将用于储能。

目前丰田、大众全球年产销规模约 1000万台，考虑正常年份全球汽车年产销规模在 1亿台左右，即全球最大车企份额在 10% 上下，假设特斯拉 2030 年实现 2000 万辆电动车，全球汽车年产销规模仍维持不变，则特斯拉将冲破过去龙头车企市占率 天花板。我们认为在硬件差异降低 软件附加值上升的智能车时代，汽车业规模效应将甚于以往，未来车企集中度将明显高于传统汽车产业。

特斯拉打造绿色可持续能源发展的核心由太阳能发电 储能 电动化交通工具组成。公司愿景一直是通过日益平价的电动汽车 以及可再生能源的生产和存储，推动世界向可持续能源转型。评价特斯拉的一个基本点是：特斯拉让可持续能源的普及加速 多少年。

2021 年前三季度特斯拉累计交付新车 62.7万辆（ 97%）。3Q21特斯拉产量达 23.78万辆（ 64%），3Q21汽车交付量 24.13 万辆（ 73%）。估计 3Q21特斯拉在中国产量已超美国，美国工厂实现本土供应，中国工厂除本土供应外主要满足欧洲的需 求。从 4Q16到 3Q21特斯拉季度销量复合增速 71%，若将 3Q21特斯拉季度销量年化，则特斯拉已达年产销百万台的能力。

Model 3从 0成为全球中级车第一名（4Q20）只用了不到 4年的时间，特斯拉表示 Model Y 即将成为全球最畅销车型（目 前全球销量最高的单一车型是丰田卡罗拉年均销量约 120万辆）。关于电动重卡与皮卡，特斯拉表示由于配件供应紧缺导致 暂时无法大规模量产，乐观估计 2022 开始生产电动皮卡 Cybertruck，并于 2023 年实现量产（估计特斯拉电动皮卡订单已 超 130 万台），2023 年开始生产半挂卡车 Semi 和全新 Roadster。

特斯拉持续关注车辆降本以让更多人能负担得起购车，伴随着规模增长，单车均价持续降低（1H21 单车销售收入 4.8 万美 元），公司毛利率稳步上升（2Q21毛利率 24%）。从 Model 3 开始特斯拉实现了持续正向现金流，最近 4个季度累计实现 42 亿美元自由现金流。

产能方面目前特斯拉拥有：加州 Fremont 工厂和中国上海工厂，德州奥斯汀工厂，德国柏林工厂。目前上海工厂生产 Model 3/Y，柏林工厂生产 Model Y，奥斯汀工厂生产 Cybertruck 和 Model Y，上海工厂 3Q21的产能已经超越了 Fremont 工厂， 估计 2021 年 9 月产能已突破 5 万台。

产能扩张方面，特斯拉表示，将首先考虑提升现有工厂产能，再考虑新设工厂，工厂选址考虑主要是接近消费者，2023 年 或将决定新厂选址。特斯拉的下一个工厂更先进，如即将投产的德国柏林工厂可实现 45秒生产一个车身，假设每周 75%时 间可运行，则可实现周产车身 1万个，年产能约 52万个，假设 2021年内如期投产 Model Y，则预计 2022年底柏林工厂可 实现 50万台以上年产能。柏林汽车工厂将实现特斯拉的欧洲本土供应，而无需从上海工厂进口。2021年 9月特斯拉 Model3 在德国的注册量 6828台，超过了 BBA 所有 B 级轿车的注册量，柏林工厂的投产无疑将极大提升特斯拉在欧洲的市场份额。

二、工艺——车身一体压铸与CTC兑现工艺创新

整车制造工艺上，本次柏林工厂开放日特斯拉展示了 Model Y 的车身压铸机及对应模具，压铸出的 Model Y 前车身 后车身 底盘电池包组合成车身，特斯拉的一体压铸技术将大量减少车身零部件、降低车身复杂度并实现减重，与此同时车身焊接 线及对应的工业机器人及工人将由一台压铸机替代，压铸成型后的一体式车身无需再进行二次热处理，大幅提高制造效率（柏 林工厂可实现 45 秒生产一个车身）。车身一体压铸技术将最终将颠覆掉冲压、焊接等传统汽车制造工艺。

柏林工厂也展示了 CTC（Cell to Chassis，电芯直接集成于车辆底盘）工艺，特斯拉最新的第三代圆柱电池 4680电芯和上 一代电芯都可以使用该技术。目前车企一般的电池架构是从电芯（Cell）到模组（Module）再到电池包（Pack），然后把电 池包安装在车辆平台上。特斯拉在 2020电池日曾表示，CTC 技术灵感来自航空航天领域，即将燃料箱融于机翼，而不是在 机翼内还有一个燃料箱用于容纳燃料。新设计能有效减少零部件的数量和电池组的总质量，通过提高制造效率并降低成本最 终实现电动车的续航里程的增加。

汽车动力电池结构创新能显著降本增效，让电车与油车购买平价时代加速到来，CTC是确定的结构创新方向。目前 CTP（Cell To Pack）已由宁德时代和比亚迪等率先推广量产应用，宁德时代表示其量产装车的 CTP（Cell To Pack）实现零件数量节 省 40%，能量密度提升 10~15%，制造效率提升一倍。2020年在某汽车论坛上宁德时代董事长曾毓群表示：宁德时代正在 研发 CTC，让电芯和底盘合体，把电机、电控、整车高压如 DC/DC（直流-直流变换器）、OBC（车载充电机）等通过创新 的架构集成在一起，并通过智能化动力域控制器优化动力分配和降低能耗。CTC 将使新能源汽车成本可以直接和燃油车竞 争,乘坐空间更大，底盘通过性变好，这是我们结构创新的方向。目前特斯拉、大众、宁德时代等汽车和电池龙头企业均在 布局 CTC 技术。

我们认为 CTC 技术将使得电池、电机、电控、车载充电机、DC/DC、底盘高度集成，由于集成度变高带来的安全、散热等 问题将对电芯设计等方方面面带来新的考验。无论是主机厂还是电池供应商要应用好 CTC 技术，必须具备多项跨领域能力并高度整合，整车厂大概率要具备电芯设计能力，具备三电系统高度的集成能力，而电池厂或必须进入电机、底盘设计等领 域，这或许是我国电池龙头宁德时代在这些领域进行布局的原因。

三、电池——扩规模，降成本，提性能

特斯拉庞大的电动车年产销规模计划需要很高的电池产能匹配，2020 年特斯拉以汽车产业 0.7%的销量，消耗了汽车产业 26%的锂电池。在 2020年的特斯拉电池日马斯克表示，如果要实现 100%的纯电交通，电池产能需要 10TWH，目前所有电 池企业的规划加总也难以满足该需求。

特斯拉计划 2030年实现 2000万辆电动车产销规模，这意味着其需要庞大电池产能匹配，在 2021年度特斯拉股东大会上， 马斯克表示只要电池供应商可以提供符合要求的电池，特斯拉将全部可以买下。同时特斯拉将通过自产外购等多种形式来满 足其电动车对电池量的需求，不同电池应用于不同车型：铁锂对应入门级车型和储能站，满足长循环寿命的需求；长续航产 品要求较高电池能量密度，围绕镍锰做无钴电池；重量敏感型产品如皮卡重卡领域将采用高镍电池。特斯拉计划 2022年达 到自产 100GWh 电池产能，2030 达 3TWh 电池产能。

除了通过外购自制大幅增加电池产能外，特斯拉致力于全流程降低电池成本。特斯拉认为电池成本、电池的单位投资、电池 续航里程还有较大改善空间，特斯拉的自研电池将实现更低成本、更高性能（即充电更快、能量密度更高）。特斯拉有信心 将电池续航里程提升 54%，电池每 KWH成本降低 56%，每 GWH 电池投资降低 69%，且便于实现更简约的车身设计，而 这样的目标是通过垂直整合的方式实现（即从电芯设计——电芯工厂——正极材料——负极材料——电芯底盘集成）。

4680 电芯是继 1865和 2170电芯后特斯拉使用的第三代电芯，电芯直径越大，同样容量的电池在制造时使用的电池外壳材 料越少，单电芯体积和续航增长之间存在一个平衡曲线，而 46mm 是最有利于提高续航的直径尺寸。单个 4680电芯的体积 是 2170的 5.48倍，但外壳表面积却不到 3倍，输出功率为上一代电池的 6倍，整包续航里程提升幅度为 16%。缺点是 4680 电芯单位表面积的散热压力更大，从而影响充电速度和循环寿命，特斯拉采用无极耳电极技术来解决这一问题。

4680 电池目前在特斯拉加州 Fremont 工厂附近电池工厂试生产，估计产能为每年 10GWh，估计 2022 年大规模生产 4680 电池。特斯拉柏林工厂旁将建立产能为 50GWh的电池厂，柏林电池工厂未来也将是 4680 电池重要生产基地之一。

布局电池回收业务：特斯拉表示相较于采矿获取电池材料，从退役电池中回收关键材料是更优选择，目前特斯拉已经开始布 局电池回收业务，其它电池生产企业也已在积极布局。在回应“什么时候不需要为电池而挖矿”的问题时，马斯克表示这取 决于电动车保有量，一辆车从出厂到报废大概要经过 20 年的时间，而目前电动汽车的保有量占比仅有约 1%，因此到处都 是可供回收的电动车预计需要 40 年。特斯拉认为磷酸铁锂电池将是未来供应量最大的电池，由于地球储藏丰富，目前看不 到铁、锂短缺的可能性。

四、智能——感知硬件做减法、云端布局超级算力

特斯拉自动驾驶感知路线走向纯视觉方案，这意味着其车端感知硬件做减法，同时云端布局超级算力。这是特斯拉在过去几 年发展自动驾驶的过程中遇到的一系列问题的改进方式，比如不同感知硬件的数据融合问题，目前特斯拉竞品车辆自动驾驶 方案多处于车端硬件军备竞赛阶段，多搭载豪华感知硬件 高算力芯片，我们认为这些智能车还属于投石问路的第一阶段， 搭载多种感知硬件的整车批量上市后必将遇到特斯拉过去遇到的数据融合等一系列问题，车企在后续智能车产品的感知硬件 搭载上将做出取舍与平衡。

我们先抛开车辆感知的纯视觉方案与激光雷达方案路线之争不谈，特斯拉的纯视觉路线短期内对车主具有更显著的成本吸引 力，特斯拉单车智能硬件成本可能显著低于同价位竞品，且中短期内竞品的豪华感知硬件可能并不能带来更佳的辅助驾驶体 验，而特斯拉超算中心的投入成本是可以由特斯拉所有车辆来均摊的，具备突出的规模效应，随着特斯拉车辆保有规模的上 升，超算中心的单车承担成本将大幅下降，特斯拉的基于纯视觉方案的智能车可能拥有更突出的成本优势。

特斯拉在智能驾驶领域的布局也延续了其在电池领域一样的高度垂直整合，且软硬兼备：拥有独有的感知硬件体系 自研的 计算芯片（既包括车端的智能驾驶芯片也包括云端的用于人工智能训练的芯片） 自研的软件体系。

2019 年的特斯拉自动驾驶日特斯拉带来首款车企自研的自动驾驶计算方案，2021年特斯拉人工智能日特斯拉发布了其首款 自研的人工智能训练芯片以及目前为止性能最强的人工智能计算机柜 DOJO pod，特斯拉人工智能超算中心 DOJO 将服务 于特斯拉的纯视觉自动驾驶方案。

马斯克认为，特斯拉不应仅被定位为车企，他认为特斯拉人工智能部分的价值未获充分认识，因为特斯拉拥有车端硬件、软 件、智能芯片，此外特斯拉已设计了适用于完全自动驾驶的计算机 DOJO（原意为“训练场”），特斯拉表示其自动驾驶技术可 以对外开放，授权给那些有需求和意愿的企业。

由于目前特斯拉感知方案已走向纯视觉路线，因此它的车端智能驾驶芯片、用于人工智能训练的超算中心及软件系统等一系 列软硬件方案的设计及后续演化都将以纯视觉感知为基础来展开。车端感知硬件做减法，由于去掉了雷达，车端自动驾驶芯 片亦不依赖高算力（目前搭载的智能芯片是两颗自研芯片，合计算力为 144Tops），与车端低计算相对应的是需要云端超计 算，这意味着特斯拉需要具备超级算力的人工智能训练中心，这是特斯拉自己从基础开始搭建超算中心的原因。

车端感知走向纯视觉

从 2014年的 HW1.0开始，特斯拉自动驾驶就不用激光雷达，自动驾驶芯片从外购逐步走向自研，车端感知硬件一直是 12 个摄像头 1个前向雷达。2021 年 5月发布“Tesla Vision”，特斯拉取消毫米波雷达并最终走向了纯视觉。现有毫米波雷达 缺点是对大量静态目标（如低矮路灯、隧道顶、金属圆盘等）产生反射，反射信号被进一步放大从而产生大量虚假杂点，这 需要在算法上做过滤，过滤过多和过滤过少都会产生该刹车的时候系统没发出刹车指令或不该刹车的时候系统反而进行刹车 的问题。此外，摄像头每秒数据传输量是毫米波雷达的 100倍，数据融合置信度不高。对某一物体识别，不同传感器产生冲 突的时候依然还是要决定以某一个传感器识别结果为主导。选择纯视觉方案，除了降成本外，更重要的是避免多传感器带来 的融合问题，最终特斯拉的自动驾驶解决方案决定模拟人眼视觉工作模式。

云端布局超级算力

特斯拉自研人工智能训练中心 DOJO，如果把特斯拉 AI DAY 超算中心比喻成一幢建筑物的话，则特斯拉是从设计特有的“砖” 开始设计这幢建筑物的。

从设计人工智能芯片 D1开始到训练单元（training tile），到 DOJO机柜，再由多个机柜组成一个超算中心。与世界上其它 超算中心不同的是，特斯拉的超算中心是专门为训练纯视觉自动驾驶方案而度身定做的。

特斯拉 Dojo 是目前最快的 AI 训练计算机。在同等功耗下，Dojo 超算比现有计算机性能提升 4 倍、能效提升 1.3 倍、碳足 迹只有原来的 1/5，同时特斯拉预告下一代Dojo 超算性能将再提升 10 倍。

基于帧检测的摄像头并不需要依赖高算力，关键是高带宽和低延迟。特斯拉对于人工智能训练计算机的核心诉求即高带宽和 低延迟，高带宽意味着数据交换的通道多，低延迟表示数据交换速度快。为此特斯拉发布了第一款汽车企业自研的人工智能 训练芯片 D1，D1 芯片基于台积电 7 纳米工艺，核心面积 645 平方毫米，内置 500 亿个晶体管，内部走线长度 11 英里。 25 个 D1 芯片封装成一个 Dojo训练模块(training tile)，总算力高达 9PFLOPS（1PFLOPS 即每秒 1千亿次浮点运算），拥 有高性能（高带宽、低延时、低功耗）。120个训练模块（即 3000个 D1芯片）组成一个人工智能计算机柜 DOJO Pod，总 算力为 1.1EFLOPS（1EFLOPS 为每秒进行 10^18 次浮点运算），最终多个计算机柜组成一个 DOJO 超算中心。

超算中心需要数以百万计的，经过清晰标注的（速度、加速度、深度）且包含大量边缘案列的数据用于训练。在数据标注层 面，特斯拉一直致力于自动打标签，通过将 12 个摄像头的 2D 图像拼成一个 3D 鸟瞰试图，叠加时间标签，形成一个连续 4D 空间，为了应对长尾问题（Conner Case），特斯拉开发了 221 个 Trigger，主要目的是为了获得边缘化的场景。

特斯拉的 2021AI DAY 目的主要是为吸引 AI人才，股东大会上公司表示发布会后相关简历暴增，相当于 AI DAY 之前的 100 倍。主机厂利用各类发布会向外界展示并吸纳紧缺的科技人才也是新时期的重要竞争手段之一，而特斯拉的巨大影响力和其 进化速度对于相关人才而言无疑具有强烈吸引力。

五、车险——特斯拉推UBI或具独特优势

特斯拉近期宣布或于 2021年 10月在美国得克萨斯州推出其为不同用户“量身定做”的个性化的保险产品，并有可能在 2022 年将该保险业务扩展到纽约。特斯拉保险的目标是为特斯拉车主提供全面的保险和索赔管理，折扣或达百分之二三十以上， 购买方式可以按月订阅，随时可取消或变更。

UBI（usage-based-insurance，基于用户行为的保险）车险并非新事物，它是主要基于车主驾驶行为习惯而设计的千人千面 的车险，与目前主要基于车主年龄、车型、车况的传统车险有所不同。早前已有不少公司试水 UBI车险，比如英国保险公司 InsuretheBox 利用装载于客户车里的黑匣子跟踪车主驾驶行为从而提供更有竞争力的车险产品。我们认为受制于 1）覆盖车 辆规模不够大；2）车主驾驶行为搜集的全面性欠缺；3）将车主驾驶数据合理合法地与车险产生联系存在难点等一系列因素 导致此前各方推出的 UBI 并没有给传统车险行业带来多大的冲击。

但特斯拉的 UBI 可能有所不同，主要是其特有的自动驾驶技术领先性和大量数据的积累是其它 UBI 提供者不具备的。目前 特斯拉车辆保有量约 200 万台，结合特斯拉 2030年实现 2000万台的整车年销量目标，基于巨大的车辆保有量和领先的技 术，特斯拉完全有可能成为传统车险行业的颠覆者。

2016 年开始特斯拉涉足车险业务，但都是保险经纪业务，2016年在澳大利亚和中国香港开始 Insure MyTesla计划，2017 年特斯拉与保险公司合作将该业务拓展到北美地区，为北美和加拿大用户提供服务。2020 年特斯拉在华保险经纪公司推出 车险计算器，利用车内传感器搜集驾驶者行为作为车险定价依据。

未来特斯拉车辆巨大的保有量 特斯拉在自动驾驶技术上的领先性，使得：

1） 特斯拉车辆同样里程的事故率可能低于行业平均水平，特斯拉车主可拥有更低的车险费率。

据美国国家公路交通安全管理局数据显示，美国发生一次碰撞事故的平均行驶里程为 47.9 万英里（约 77 万公里）。4Q19 特斯拉 Autopilot 自动辅助驾驶参与的驾驶活动中，汽车发生一次交通事故的平均行驶里程为 307万英里（约 494万公里），在没有 Autopilot 自动辅助驾驶和主动安全功能参与的驾驶活动中平均每 164万英里（约合 264万公里）行驶里程报告一起 交通事故。这使得特斯拉车主存在使用更低保险费率的基础和可能。

2） 特斯拉对特斯拉保有用户的驾驶行为的判断更精准，可用于设计更精准的 UBI 车险。

虽然特斯拉开展车险业务还存在诸多障碍，比如驾驶行为获取权利、各区/各国保险牌照发放政策等问题，但我们认为随着 汽车辅助驾驶技术的不断演进，车险领域发生重大变化是必然会到来的。目前商用领域的无人驾驶车辆增多，比如用于码头、 矿山、厂区等，这意味着很多细分场景已可以实现自动驾驶，投保主体结构将逐步发生变化，以车企，车辆运营平台（如美 团、滴滴）购买的比例将逐步上升。此外辅助驾驶技术的发展将使得车险定价精准度大幅提高，从而逐步降低车险费率和车 险赔付率。

（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。）

精选报告来源：【未来智库】「链接」。

,