"Le marché est entre les mains de la minorité"
Actuellement, les entreprises qui conduisent automatiquement les voitures de tourisme peuvent être à peu près divisées en trois catégories. La première catégorie est un système en boucle fermée similaire à Apple (NASDAQ: AAPL). Les composants clés tels que les puces et les algorithmes sont fabriqués par eux-mêmes. Tesla (NASDAQ: TSLA) le fait. Certaines nouvelles sociétés automobiles d'énergie espèrent également se lancer progressivement. cette route. La deuxième catégorie est un système ouvert similaire à Android. Certains fabricants fabriquent des plates-formes intelligentes et certaines fabriquent des voitures. Par exemple, Huawei et Baidu (NASDAQ: BIDU) ont des intentions à cet égard. La troisième catégorie est la robotique (taxis sans conducteur), comme des entreprises telles que Waymo.
Cet article analysera principalement la faisabilité de ces trois itinéraires du point de vue de la technologie et du développement commercial, et discutera de l'avenir de certains nouveaux fabricants de voitures électriques ou de sociétés de conduite autonome. Ne sous-estimez pas la technologie. Pour la conduite autonome, la technologie est la vie et la voie technologique clé est la voie stratégique. Cet article est donc également une discussion sur les différentes voies des stratégies de conduite autonomes.
Dans le domaine des voitures intelligentes, en particulier dans le domaine de la conduite autonome, l'adoption du modèle en boucle fermée d'Apple peut permettre aux fabricants d'optimiser plus facilement les performances et d'améliorer les performances. Répondre rapidement aux besoins des consommateurs.
Permettez-moi d'abord de parler des performances. Les performances sont essentielles pour la conduite autonome. Seymour Cray, le père des superordinateurs, a dit un jour un mot très intéressant: "N'importe qui peut construire un processeur rapide. L'astuce consiste à construire un système rapide".
Avec la défaillance progressive de la loi de Moore, il n'est pas possible d'augmenter simplement les performances en augmentant le nombre de transistors par unité de zone. Et en raison de la limitation de la zone et de la consommation d'énergie, l'échelle de la puce est également limitée. Bien sûr, le Tesla FSD HW3.0 actuel (FSD est appelé complet autonome) n'est qu'un processus de 14 nm, et il y a un espace d'amélioration.
À l'heure actuelle, la plupart des puces numériques sont conçues sur la base de l'architecture von Neumann avec la séparation de la mémoire et de la calculatrice, ce qui crée l'ensemble du système d'ordinateurs (y compris les téléphones intelligents). Du logiciel aux systèmes d'exploitation en passant par les puces, il est profondément affecté. Cependant, l'architecture von Neumann ne convient pas tout à fait à l'apprentissage en profondeur sur lequel la conduite autonome repose et a besoin d'amélioration ou même de percée.
Par exemple, il existe un "mur de mémoire" où la calculatrice s'exécute plus rapidement que la mémoire, ce qui peut entraîner des problèmes de performances. La conception de puces en forme de cerveau a une percée en architecture, mais le saut trop loin peut ne pas être appliqué bientôt. De plus, le réseau de convolution d'image peut être converti en opérations matricielles, qui peuvent ne pas être vraiment adaptées aux puces cérébrales.
Par conséquent, comme la loi de Moore et l'architecture de von Neumann rencontrent tous deux des goulots d'étranglement, les améliorations futures des performances doivent principalement être réalisées grâce à une architecture spécifique au domaine (DSA, qui peut se référer à des processeurs dédiés). La DSA a été proposée par les lauréats du prix Turing John Hennessy et David Patterson. C'est une innovation qui n'est pas trop loin, et c'est une idée qui peut être mise en pratique immédiatement.
Nous pouvons comprendre l'idée de la DSA d'un point de vue macro. Généralement, les puces haut de gamme actuelles ont des milliards à des dizaines de milliards de transistors. La façon dont ces énormes nombres de transistors sont distribués, connectés et combinés ont un grand impact sur les performances d'une application spécifique. À l'avenir, il est nécessaire de construire un "système rapide" du point de vue global des logiciels et du matériel, et de s'appuyer sur l'optimisation et l'ajustement de la structure.
"Mode Android" n'est pas une bonne solution dans le domaine des voitures intelligentes.
Beaucoup de gens croient que à l'ère de la conduite autonome, il y a aussi Apple (boucle fermée) et Android (ouvert) dans le domaine des téléphones intelligents, et il y aura également des fournisseurs de logiciels lourds comme Google. Ma réponse est simple. La route Android ne fonctionnera pas sur la conduite autonome car elle ne répond pas à la direction du développement futur de la technologie des voitures intelligentes.
"Mode Android" n'est pas une bonne solution dans le domaine des voitures intelligentes.
Beaucoup de gens croient que à l'ère de la conduite autonome, il y a aussi Apple (boucle fermée) et Android (ouvert) dans le domaine des téléphones intelligents, et il y aura également des fournisseurs de logiciels lourds comme Google. Ma réponse est simple. La route Android ne fonctionnera pas sur la conduite autonome car elle ne répond pas à l'architecture des téléphones intelligents et des voitures intelligentes est différente. L'écologie est l'objectif des smartphones. L'écosystème signifie fournir diverses applications basées sur les systèmes d'exploitation ARM et iOS ou Android. Par conséquent, les téléphones intelligents Android peuvent être compris comme une combinaison d'un tas de pièces standard communes. La norme de puce est ARM, au-dessus de la puce est le système d'exploitation Android, puis il existe différentes applications sur Internet. En raison de sa normalisation, qu'il s'agisse d'une puce, d'un système Android ou d'une application, elle peut facilement devenir une entreprise indépendamment. Direction du développement de la technologie de la voiture intelligente.
L'algorithme et les données et le matériel prennent l'algorithme et les données et le matériel prenant en charge l'algorithme. L'algorithme nécessite des performances extrêmement élevées, qu'elle soit formée dans le nuage ou déduit sur le terminal. Le matériel de la voiture intelligente nécessite beaucoup d'optimisation des performances pour des applications et des algorithmes spécialisés spécifiques. Par conséquent, seuls les algorithmes ou les puces uniquement ou uniquement des systèmes d'exploitation seront confrontés à des dilemmes d'optimisation des performances à long terme. Ce n'est que lorsque chaque composant est développé par lui-même peut être facilement optimisé. La séparation des logiciels et du matériel entraînera des performances qui ne peuvent pas être optimisées.
Nous pouvons le comparer de cette façon, Nvidia Xavier a 9 milliards de transistors, Tesla FSD HW 3.0 a 6 milliards de transistors, mais l'indice de puissance de calcul de Xavier n'est pas aussi bon que HW3.0. Et on dit que le FSD HW de nouvelle génération a une amélioration des performances de 7 fois par rapport à celui actuel. C'est donc parce que le concepteur de Tesla Chip Peter Bannon et son équipe sont plus forts que les concepteurs de Nvidia, ou parce que la méthodologie de Tesla de combinaison des logiciels et du matériel est meilleure. Nous pensons que la méthodologie de la combinaison des logiciels et du matériel doit également être une raison importante pour l'amélioration des performances des puces. La séparation des algorithmes et des données n'est pas une bonne idée. Il n'est pas propice à une rétroaction rapide sur les besoins des consommateurs et l'itération rapide.
Par conséquent, dans le domaine de la conduite autonome, le démontage des algorithmes ou des puces et les vendre séparément n'est pas une bonne affaire à long terme.