特斯拉FSD技术架构分析 - 特斯拉在ICCV分享的最新FSD技术架构仍属于大号端到端模型[3] - 行业前沿的VLA架构在机器人领域流行但特斯拉未采用引发技术路线讨论[3] 机器人与自动驾驶任务目标差异 - 机器人需理解通用语言指令完成任务目标而自动驾驶核心是导航任务[4] - 自动驾驶可直接获取高德或百度导航地图底层数据实现精确路径规划比语言表征更高效[4] 机器人与自动驾驶作业环境差异 - 自动驾驶在规则明确的道路上行驶场景相对单一复杂任务拆解需求少[4] - 驾驶操作多为本能反应无需语言分析仅在特殊场景调用VLM模型类似人类大小脑协作机制[4] 硬件限制对技术选择的影响 - 端侧硬件算力普遍低于1000 TOPS无法支持几B参数语言模型确保安全[5] - 视觉到语言再到动作的转换流程会浪费算力增加延迟百公里车速下0.1秒偏差即可导致车辆偏离车道[5] 特斯拉技术路径的优化策略 - 采用快慢思考逻辑端到端模型与VLM协同工作[5] - 绝大部分场景由端到端模型处理仅交规或非结构化道路等少数场景减速调用VLM[5]

计算机板块年度走势与估值 - 板块全年走势呈现“年初蓄势、二月冲高、年中调整、九月突破”四个阶段 [1] - 当前板块PS估值处于历史相对高位区间，营收规模的“扩容天花板”持续上移为PS估值提供强支撑 [1] - AI应用端企业有望受益于算力扩容提质和模型能力进步，享受突出的估值弹性 [1] AI+Coding - 2024年全球AI代码工具市场价值67亿美元，预计2030年达257亿美元，2024-2030年复合年增长率为25.2% [2] - 2023年中国AI代码生成市场规模65亿元人民币，预计2028年增长至330亿人民币，年复合增长率38.4% [2] - 中国AI代码生成在互联网和游戏行业渗透率较高，因行业开发特性与AI代码生成高度契合 [2] AI+办公 - 2024年中国AI+办公软件市场规模308.64亿元，预计2028年达1911.37亿元，复合增长率57.75% [3] - 2025年3月中国AI办公产品Web端总访问量2.6亿次，月活跃用户保持在7500万 [3] - 市场高度集中，夸克以超8000万访问量居首，头部产品超80%掌握在互联网公司手中 [3] AI+网安 - 厂商运用机器学习与自然语言处理技术提升安全检测效率，实现从“传统防御”向“主动防御”转变 [4] - 预计2028年中国安全智能体相关应用市场规模达16亿美元，年复合增长率超230% [4] 智能驾驶 - VLA架构将视觉信息转化为语言逻辑以指导车辆操作，目标实现L5级全域自动驾驶 [5] - 2023年1-8月至2025年1-8月，高速NOA标配销量从36.3万辆升至265.0万辆，渗透率从8.7%跃升至35.7% [5] 工业软件 - 下游行业资本开支有所下降，钢铁行业2025Q1-Q3资本开支同比增速企稳至0.8% [6] - 高端设计类软件借助物理AI技术展现出色估值弹性，新一代工控产品正改造工业生产技术范式 [6] 关注标的 - AI+Coding领域关注卓易信息 [8] - AI+办公领域关注金山办公、福昕软件、致远互联、泛微网络 [8] - AI+金融领域关注九方智投、同花顺 [8] - AI+网安领域关注深信服、安恒信息 [8] - 智能汽车领域关注地平线机器人、德赛西威、中科创达 [8] - 工业软件领域关注中控技术、容知日新、赛意信息 [8]