7月18日，中信证券研究中心发布《从拆解Model3 看智能电动汽车发展的新趋势》，5万余字的报告，从域控制器架构、线束和连接器、电池、三电与热管理、汽车车身五个方面阐述了特斯拉Model3的产品技术方案、自身迭代与电动汽车行业发展的新趋势。虽然报告的出发点是对电动汽车及配套产业链的投资建议，但其中的技术方案、架构路线和产品理念对于智能机器人行业也颇具参考意义。

  在关键技术上持续进行深度创新，在成本和性能上提供高增量。特斯拉善于发现技术方案中可进一步发掘的价值空间，并通过产品方案和技术整合同步提升客户体验与减少相关成本。技术方案优化的案例是扁线电机、产品方面则是天幕玻璃。通过系统解耦配合物理抽象、单点突破带动多维优化的策略，特斯拉持续推动电动汽车专项技术升级。

  2012年6月，第一辆Model S下线月，第一辆Model 3下线年发布的EEA（Electric Electronic Architecture，电子电气架构）对标，2012年6月首台下线的Model S直接跨入功能域架构，而到2017年9月，第一辆Model 3下线，特斯拉的位置域架构进入中央集成架构层级。架构方面领先传统车厂5-7年，并带来了硬件成本和智能化的系统级优势。另一方面，中央集成架构下，整车的软件可通过OTA升级，持续迭代进行一步丰富软件功能，硬件功能亦可通过软件升级获得提升，比如Model X通过OTA升级可将百公里加速时间可以从5.2秒，缩短到4.7秒。迭代与适应迭代的架构，将真正推动汽车性能和智能化水平的快速发展。

  以充分且必要的硬件为基础，通过软件能轻松实现任意丰富的功能。解除了软硬件之间的耦合关系，使得两者可以各自独立演化，有助于软件向个性化方向发展、硬件向标准化方向发展。在API之上，一切皆可编程；API之下，“如无必要、勿增实体”。

  从分布式架构到域架构再到中央计算架构，汽车的发展趋势正朝着一台移动的电脑架构发展，汽车的中央处理器+智能驾驶操作系统将成为类似Intel+Microsoft的模式，复制电脑领域的安迪-比尔定律，催生出新的生态、机遇和寡头。电动汽车更加简化的动力系统，汽车成熟的产业链使得造车新势力快速入局成为可能，但谁会是下一个Intel+Microsoft或者ARM+Android?

  当前阶段针对无人驾驶算法+芯片的垄断组合尚未出现，且行业智能化尚低于预期，算法+芯片的协同优化有利于获得叠加优势。特斯拉在无人驾驶技术路线上坚持纯视觉方案，该方案需要多久在性能上超越LiDAR方案还待时间验证。但以视觉算法为基础，使用NPU 对视觉算法中的卷积运算和矩阵乘法运算进行相对有效加速，使得特斯拉FSD芯片14nm工艺对标英伟达Xavier 12nm 工艺，74%的尺寸实现4.8倍算力。在算法不发生根本性变革的情况下，特斯拉FSD 能取得成本和性能的双重优势，这也构成了特斯拉自动驾驶方案的竞争力。

  随着汽车电子化进程推进，主机厂需要同步做功能性能上的加法和体积重量上的减法。电气部件芯片化是提高集成度和控制柔性的有效方案之一。例如特斯拉采用了大量 HSD 芯片替代了继电器和保险丝，可靠性提高，可以编程，能更好实现软件定义汽车。另一方面，特斯拉在高性能半导体技术方案的应用上也足够果断快速，Model 3 为第一款采用全SiC 功率模块电机控制器的纯电动汽车，开创SiC 应用的先河。

  智能化的重点是智能硬件产品的软件“可迭代、可演进”。例如2008 年安卓1.0 发布之初，使用体验一般，经过不断的数据收集、用户反馈和持续迭代，最终交互和使用者真实的体验慢慢的变好，逐步向我们理想中的“智能终端”逼近。新势力快速入局，当然也需要快速推出产品占位，所以硬件预埋与软件OTA升级成了部分公司的唯一路径。为实现更深程度的OTA，一方面要实现架构上的软硬件解耦，另一方面也需要对模块技术进行相对有效整合与自主开发。同时期的传动车厂受制于架构及与供应商协同开发的模式，仅能进行座舱域OTA升级。而特斯拉具备整车OTA能力的背后，也是基于其将模块功能自研整合的长期工作，从Model S到Model X再到Model 3，电气架构集中化的演进也正是特斯拉将功能和技术从供应商逐渐收回的过程。

  能源精细化管理的需求持续存在，长续航+低能耗+高安全。相比于电池技术路线的不确定，热管理技术的精细化控制根据代表性。特斯拉通过四通阀、八通阀的应用，向高度集成方向演进，以更复杂管理控制策略实现热量分配。由各部分独立的回路，向空调、电池系统、动力系统打通的整车热管理升级，整车热源集成，提升系统的能量利用效率。

  除了汽车智能化所需的传感器和控制管理系统外，执行部件也在向电子化方向发展。典型的案例为底盘线控化。无人驾驶系统共分为感知、决策、控制和执行四个部分，其中底盘系统属于无人驾驶中的“执行”机构，是最终实现无人驾驶的核心功能模块。L3 及 L3 以上更高级别无人驾驶的实现离不开底盘执行机构的快速响应和精确执行，以达到和上层的感知、决策和控制的高度协同。而底盘系统的升级也意味 着其中驱动系统、制动系统和转向系统等功能模块的升级。所以，线控底盘作为更高级别无人驾驶的执行基石，是发展无人驾驶的具体抓手。当前，特Model 3已完成制动系统线控化，悬挂系统采用前轮双叉臂式独立悬架搭配后轮多连杆式独立悬架的配置，转向系统采用电动助力转向。值得一提的是，传统的硬件设计往往倾向于机械式执行器的高可靠性，并且在生产自动化和专用设备领域得到了广泛验证。但随着汽车和机器人智能化需求的提高，执行器件也需要电子化来实现更高的控制灵活性和精度，更典型的案例可以借鉴达芬奇手术机器人在手术器械操作上的成功应用，通过电子控制过程，在实现医生高精度操作的同时，能更加进一步的消除疲劳产生的抖动。

  从以上的几个论点，以点带面，能够准确的看出特斯拉所采取的架构设计与基础技术相互促进、秉承“第一性原理”持续加码高增量方案、通过快速迭代深化自研构建壁垒的技术策略。作为智能机器人行业从业者，除了对其技术架构和方案持续关注学习之外，在执行层面，也应具备行业大环境下的稳健和冷静。从借鉴的角度看：一方面智能机器人尤其是移动机器人与智能汽车整体架构趋同，功能模块接近，虽然因为落地到具体场景和客户，实际的技术方案差别巨大。但特斯拉的很多技术理念值得学习。其一，

  其三，迭代决定智能，通过架构支持迭代，通过迭代优化架构。从谨慎的角度看：一方面，国内智能机器人行业尚属于加快速度进行发展期，大部分赛道技术及商用模式尚不成熟，当下的重点是细分场景落地，相对完善的产业链体系使得“单点突破/模式创新+系统集成”成为行之有效的产品路径，架构创新和系统优化对于部分公司性价比不高，依托供应商快速为客户提供产品可能是更高效的方案；

  ，智能机器人产品尚未放量，行业技术投入与验证能力和电动汽车有很大的差距，在元器件和模组技术上采取快速跟进策略，在架构和技术方案上保持高兼容性，充分的利用行业技术和产业链发展红利，对于以整机业务为主的后发企业不失为更好的选择。回归机器人技术本身，高性能、集成化、模块化、轻量化、软硬件解耦一直是系统模块设计的着眼点，特斯拉在Roadster到Model Y的迭代中也持续为我们展示了工程技术上的新可能。随着更多的工程技术人才投身国内机器人行业，兼容并蓄，相信奇点临近，未来可期。