今日科创板行情快报（2023年6月9日）

Meta加入AIGC之战：在产品中全面加码 但未放弃元宇宙

(资料图片仅供参考)

Facebook母公司Meta的首席执行官扎克伯格周四向员工宣布了一项计划，将在其旗舰产品（如Facebook和Instagram）中加入生成式AI（AIGC）文本、图像和视频生成器。

不过与此同时，扎克伯格强调，这是该公司对元宇宙工作的扩展而非替代Meta。

周四，Facebook的母公司Meta平台向员工展示了其正在开发的一系列人工智能工具，包括为其聊天应用程序WhatsApp和Messenger打造的类似ChatGPT的聊天机器人，这些聊天机器人可以使用不同的角色进行交谈。

Meta发言人提供的会议摘要显示，公司高管在全体会议上还展示了一项即将推出的Instagram功能，该功能可以通过文本提示修改用户照片，还可以为消息服务创建表情符号贴纸。

事实上，Meta一直处于生成式人工智能研究的前沿，但其在将这些技术应用到其产品上方面有些缓慢。尽管该公司上月宣布，它正在与一些广告客户合作，测试使用人工智能生成图像背景和各种广告文案的工具。

在谷歌、微软和Snapchat等竞争对手纷纷宣布在自己的产品中推出AIGC类工具几个月后，这是Meta首次提供关于其自己的生成式人工智能工具的具体计划。

据悉，Meta公司还一直在重组其人工智能部门，并斥巨资打造基础设施。去年年初，该公司承认缺乏支持其人工智能产品需求的硬件和软件能力。

扎克伯格在周四的会议上告诉员工，去年在生成式人工智能方面取得进步，现在公司有可能将这项技术“应用到我们的每一款产品中”。

除了面向消费者的工具，会议上的高管们还宣布了一款名为Metamate的员工生产力助手，它可以回答问题，并根据从公司内部系统收集的信息执行任务。

智能汽车的“ChatGPT时刻”将至？中信证券：特斯拉FSD入华渐行渐近

中信证券研报指出，特斯拉FSD进入中国虽时间未定，但趋势愈发明确。

中信证券认为，FSD入华后，有望整体加速中国电动汽车的智能化进程，在强化消费者教育和认知、扩大市场的同时促进车企优胜劣汰。而若特斯拉“极致性价比硬件+高毛利FSD软件”的模式在国内得以规模化落地，可能类似于智能汽车的“ChatGPT时刻”，不论在增量需求还是商业模式层面，对于当下国内车企和供应链而言都意味着新的可能性。深耕高阶智驾功能并以此为差异化卖点的车企或有望受益，而自年初特斯拉发动汽车价格战后，行业进入一轮洗牌和出清周期，缺乏自研能力的中低端车企在FSD入华后或面临更大压力。

FSD入华在即？数据采集资质和超算中心是落地关键。

此前，因地图测绘等数据敏感性问题，特斯拉未能在中国获取数据采集资质，FSD也因此迟迟未能落地。据澎湃新闻报道，2023年5月12日，上海市经信委领导在参观特斯拉上海工厂时表示，上海将进一步深化与特斯拉的合作，推动自动驾驶等功能板块在沪布局，被认为是国内相关部门首次释放“愿意接纳FSD”的信号。而据经济观察网报道，5月31日，马斯克访问商务部，网传照片显示，马斯克直接将特斯拉Model X停在商务部门口，而此前特斯拉在国内通常被禁止进入党政机关，进一步引发行业热议。据第一财经报道，百度智能汽车事业部总经理在上海车展期间曾表示，FSD很可能在2024年进入中国市场，并在2025、2026年迭代至较高水平。

我们认为，“FSD入华”是整体趋势，但距离真正落地还有两道门槛：1）数据采集资质：2022年9月，自然资源部下发的《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》明确规定，高精地图测绘（对地理信息数据进行采集、存储、传输和处理），只能由具备导航电子地图制作甲级资质的单位进行（目前仅19家）；且导航电子地图编制只向内资企业开放，向境外传输相关测绘数据也必须提前进行审批。地图数据高度敏感，与国家安全息息相关，尽管有关部门口风放松，但特斯拉究竟该如何获取相关资质仍是个未知数，或与中国企业进行合资，或在上海进行试点，但想要短时间大规模铺开并非易事。2）超算中心：纯视觉路线对于图像的处理更依赖大量的数据采集和模型训练，因此特斯拉在美国自建超算中心Dojo并自研D1芯片，以大幅提升FSD的训练效率。而在中国，即使特斯拉获取了数据采集资质，也大概率只能在中国本地进行模型训练，数据不得传回美国。这意味着想要达到与美国同等的训练效率，特斯拉需要在中国建立类似于Dojo的超算中心，同样需要一定的开发周期和成本。

特斯拉优势何在？国内主机厂与特斯拉的主要差距在于处理大规模数据的工程化能力，即“数据飞轮”的建立。

我们认为，特斯拉的核心优势在于构建了一套完整的工业化数据训练流程，包括数据收集、训练、标注、黑白测试等流程闭环，以及超算中心dojo等基础设施。尽管国内主机厂也在构建类似的“数据闭环”，但想要搭建这样一套高度自动化、流程化的系统工程绝非一蹴而就，需要的不仅仅是了解框架的工作原理，还有超强的工程实践能力以及多年的打磨迭代。即使是小鹏、华为等国内领先玩家，在“数据闭环”方面或也落后特斯拉2-3年的时间。例如，一辆10V配置的汽车每秒产生的数据量大约在100M左右，无法全部上传云端，因此必须在车端通过相关软件将这些非结构化的原始数据进行实时处理，在转化为结构化数据后再进行上传。该转换过程直接影响了上传数据的质量和后续数据的可用性，在算法层面提出了较高的要求。此外，仅从数据量角度，中国车企中智能驾驶自研能力相对突出的造车新势力，在汽车销量和车队规模方面目前仍不及特斯拉。也因此我们认为，一旦FSD落地中国，“飞轮”在中国开始运转，特斯拉与国内主机厂在“数据闭环”方面的差距或愈发明显，留给国内厂商的时间窗口或将迅速收窄。

在2023年1月25日发布的4Q22 Shareholder Deck中，特斯拉表示FSD Beta版本在北美地区（美国和加拿大）的部署车辆已达40万辆，对比特斯拉截至2022年底在北美累计销售约170辆车，渗透率超20%。此外，在5月的特斯拉2023年股东大会上，马斯克表示FSD Beta版用户的累计行驶里程已接近2亿英里（约3.2亿公里）。

“鲶鱼效应”？FSD入华将整体利好中国电动汽车的智能化进程，在加强消费者教育、扩大市场的同时加速车企优胜劣汰。

从消费者角度，目前智能驾驶在购车的考量因素中排序相对靠后，而特斯拉作为行业领军者，对市场教育有主要作用，此前对中国纯电汽车市场的推动就是一大例证。因此我们认为，FSD入华或可显著加强中国消费者对汽车智能化的认知，同时培养消费者对智能驾驶的日常需求和使用习惯，中国前装智驾市场有望大幅扩容。

从中国主机厂角度，我们认为，在特斯拉完成消费者教育后，辅助驾驶乃至高阶智能驾驶在车企淘汰赛中的权重或有所上升。一方面，对于重视智驾功能的高端车型，车企有望受益于消费者对智能驾驶认知的提升，尤其是FSD高昂的售价（目前中国6.4万元、美国1.5万美元）将进一步打开中国车企的想象空间。尽管特斯拉的智驾能力领先于国内主机厂，但考虑到中美道路环境和驾驶习惯有较大差异，FSD在入华初期或会“水土不服”，需要一定时间进行本土化“数据闭环”的搭建和算法模型的训练适配。因此我们认为，国内主机厂仍具有一定的先发优势和本土化优势，接下来能否把握所剩不多的时间窗口加速打磨智驾产品、卡位消费者心智将至关重要。而另一方面，年初以来车企价格战由特斯拉发动后，行业进入一轮洗牌和出清周期。对于受价格战冲击较大的中低端车型，如果特斯拉将极高毛利的FSD引入中国后，不排除对整车进一步降价，包括推出更低价格的Model 2/Q（定价或在15-20万元区间）。若特斯拉“极致性价比硬件+高毛利FSD软件”的模式能在国内规模化落地，中低端车型的成本压力将进一步加剧，通过第三方供应商提供一个低价但合格的智驾产品或成为自研能力较弱主机厂的主流选择，但这或也会削弱他们在智能化新赛道获取溢价的可能。

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