"Ang merkado anaa sa mga kamot sa minoriya"
Sa pagkakaron, ang mga kompanya nga awtomatik nga nagmaneho sa mga pampasaherong awto mahimong bahinon sa tulo ka mga kategorya. Ang una nga kategorya usa ka closed-loop nga sistema nga susama sa Apple (NASDAQ: AAPL). Ang yawe nga mga sangkap sama sa mga chips ug mga algorithm gihimo sa ilang kaugalingon. Gihimo kini ni Tesla (NASDAQ: TSLA). Ang pipila ka bag-ong mga kompanya sa awto sa enerhiya naglaum usab nga hinayhinay nga magsugod niini. niini nga dalan. Ang ikaduha nga kategorya usa ka bukas nga sistema nga susama sa Android. Ang ubang mga tiggama naghimo og mga smart platform, ug ang uban naghimo og mga sakyanan. Pananglitan, ang Huawei ug Baidu (NASDAQ: BIDU) adunay mga katuyoan bahin niini. Ang ikatulo nga kategorya mao ang robotics (mga taxi nga walay drayber), sama sa mga kompanya sama sa Waymo.
Kini nga artikulo nag-una sa pag-analisar sa posibilidad niining tulo ka mga ruta gikan sa panglantaw sa teknolohiya ug pagpalambo sa negosyo, ug hisgotan ang kaugmaon sa pipila ka bag-ong power car manufacturers o autonomous driving companies. Ayaw ipakaubos ang teknolohiya. Alang sa awtonomiya nga pagmaneho, ang teknolohiya mao ang kinabuhi, ug ang yawe nga agianan sa teknolohiya mao ang estratehikong agianan. Mao nga kini nga artikulo usa usab ka diskusyon sa lainlaing mga agianan sa mga estratehiya sa pagmaneho sa awtonomiya.
Sa natad sa mga smart nga mga sakyanan, ilabi na sa natad sa autonomous driving, ang pagsagop sa closed-loop nga modelo sa Apple makapasayon sa mga tiggama sa pag-optimize sa performance ug pagpalambo sa performance. Dali nga pagtubag sa mga panginahanglanon sa mga konsumidor.
Maghisgot una ko bahin sa performance. Ang pasundayag hinungdanon alang sa awtonomiya nga pagmaneho. Si Seymour Cray, ang amahan sa mga supercomputer, kas-a misulti sa usa ka makaiikag kaayo nga pulong, "Bisan kinsa makahimo sa usa ka paspas nga CPU. Ang lansis mao ang pagtukod sa usa ka paspas nga sistema ".
Uban sa anam-anam nga kapakyasan sa Balaod ni Moore, kini dili mahimo sa yano nga pagdugang sa performance pinaagi sa pagdugang sa gidaghanon sa mga transistor kada unit area. Ug tungod sa limitasyon sa lugar ug konsumo sa enerhiya, ang sukod sa chip limitado usab. Siyempre, ang kasamtangan nga Tesla FSD HW3.0 (FSD gitawag nga Full Self-Driving) usa lamang ka proseso sa 14nm, ug adunay luna alang sa kalamboan.
Sa pagkakaron, kadaghanan sa mga digital chips gidesinyo base sa Von Neumann Architecture nga adunay panagbulag sa memorya ug calculator, nga nagmugna sa tibuok sistema sa mga kompyuter (lakip ang mga smart phone). Gikan sa software hangtod sa mga operating system hangtod sa mga chips, apektado kaayo kini. Bisan pa, ang Von Neumann Architecture dili hingpit nga angay alang sa lawom nga pagkat-on nga gisaligan sa awtonomiya nga pagdrayb, ug nanginahanglan pag-ayo o bisan pa nga pagkahugno.
Pananglitan, adunay usa ka "pader sa memorya" diin ang calculator nagdagan nga mas paspas kaysa sa memorya, nga mahimong hinungdan sa mga problema sa pasundayag. Ang disenyo sa mga chips nga sama sa utok adunay usa ka kalampusan sa arkitektura, apan ang paglukso sa layo mahimong dili magamit sa dili madugay. Dugang pa, ang imahe nga convolutional network mahimong mabag-o sa mga operasyon sa matrix, nga dili gyud angay alang sa mga chip nga sama sa utok.
Busa, ingon nga ang Balaod ni Moore ug ang arkitektura sa Von Neumann parehas nga nakasugat sa mga bottleneck, ang umaabot nga mga pagpauswag sa pasundayag kinahanglan nga makab-ot pinaagi sa Domain Specific Architecture (DSA, nga mahimong magtumong sa mga dedikado nga mga processor). Ang DSA gisugyot sa mga mananaog sa Turing Award nga sila si John Hennessy ug David Patterson. Kini usa ka kabag-ohan nga dili kaayo layo sa unahan, ug usa ka ideya nga mahimo’g magamit dayon.
Atong masabtan ang ideya sa DSA gikan sa macro perspective. Kasagaran, ang karon nga high-end chips adunay bilyon-bilyon hangtod napulo ka bilyon nga transistor. Giunsa kining daghang mga transistor nga giapod-apod, konektado, ug gihiusa adunay dako nga epekto sa paghimo sa usa ka piho nga aplikasyon. Sa umaabot, gikinahanglan ang pagtukod og "paspas nga sistema" gikan sa kinatibuk-ang panglantaw sa software ug hardware, ug magsalig sa pag-optimize ug pag-adjust sa istruktura.
Ang "Android mode" dili maayo nga solusyon sa natad sa mga smart nga awto.
Daghang mga tawo ang nagtuo nga sa panahon sa autonomous driving, adunay usab Apple (closed loop) ug Android (open) sa natad sa mga smart phone, ug aduna usab mga heavy-core software providers sama sa Google. Simple ra ang akong tubag. Ang ruta sa Android dili molihok sa awtonomiya nga pagmaneho tungod kay wala kini makatagbo sa direksyon sa umaabot nga pag-uswag sa teknolohiya sa smart car.
Ang "Android mode" dili maayo nga solusyon sa natad sa mga smart nga awto.
Daghang mga tawo ang nagtuo nga sa panahon sa autonomous driving, adunay usab Apple (closed loop) ug Android (open) sa natad sa mga smart phone, ug aduna usab mga heavy-core software providers sama sa Google. Simple ra ang akong tubag. Ang ruta sa Android dili molihok sa awtonomous nga pagdrayb tungod kay dili kini makatagbo sa Ang arkitektura sa mga smart phone ug mga smart nga awto lahi. Ang pokus sa mga smartphone mao ang ekolohiya. Ang ekosistema nagpasabot sa paghatag ug lain-laing mga aplikasyon base sa ARM ug IOS o Android operating system. Busa, ang mga Android smart phone mahimong sabton nga kombinasyon sa usa ka hugpong sa kasagarang standard nga mga bahin. Ang chip standard mao ang ARM, sa ibabaw sa chip mao ang Android operating system, ug unya adunay lain-laing mga apps sa Internet. Tungod sa estandardisasyon niini, chip man kini, sistema sa Android, o App, dali ra kining mahimong negosyo nga independente.direksyon sa umaabot nga pagpalambo sa teknolohiya sa smart car.
Ang focus sa mga smart nga mga sakyanan mao ang algorithm ug ang data ug hardware nga nagsuporta sa algorithm. Ang algorithm nanginahanglan labi ka taas nga pasundayag kung kini gibansay sa panganod o nahibal-an sa terminal. Ang hardware sa intelihente nga awto nanginahanglan daghang pag-optimize sa pasundayag alang sa piho nga espesyal nga aplikasyon ug algorithm. Busa, ang mga algorithm lamang o mga chips o mga operating system lamang ang mag-atubang sa mga problema sa pag-optimize sa performance sa kadugayan. Lamang sa diha nga ang matag component naugmad sa iyang kaugalingon nga kini dali optimized. Ang panagbulag sa software ug hardware moresulta sa performance nga dili ma-optimize.
Mahimo natong itandi kini nga paagi, ang NVIDIA Xavier adunay 9 bilyon nga transistor, Tesla FSD HW 3.0 adunay 6 bilyon nga transistors, apan ang indeks sa gahum sa kompyuter sa Xavier dili sama ka maayo sa HW3.0. Ug giingon nga ang sunod nga henerasyon nga FSD HW adunay usa ka pag-uswag sa pasundayag nga 7 ka beses kung itandi sa karon. Busa, kini tungod kay ang Tesla chip designer nga si Peter Bannon ug ang iyang team mas kusgan kay sa NVIDIA's designers, o tungod kay ang Tesla's methodology sa paghiusa sa software ug hardware mas maayo. Naghunahuna kami nga ang pamaagi sa paghiusa sa software ug hardware kinahanglan usab nga usa ka hinungdanon nga hinungdan sa pag-uswag sa pasundayag sa chip. Ang pagbulag sa mga algorithm ug data dili maayong ideya. Dili kini maayo sa paspas nga feedback sa mga panginahanglanon sa mga konsumedor ug paspas nga pag-uli.
Busa, sa natad sa autonomous nga pagdrayb, ang pag-disassembling sa mga algorithm o chips ug pagbaligya niini nga gilain dili usa ka maayong negosyo sa kadugayan.