Trenutno se kompanije koje automatski voze putničke automobile mogu grubo podijeliti u tri kategorije. Prva kategorija je sistem zatvorene petlje sličan Apple-u (NASDAQ: AAPL). Ključne komponente kao što su čipovi i algoritmi izrađuju se sami. Tesla (NASDAQ: TSLA) to radi. Neke kompanije za proizvodnju novih energetskih automobila također se nadaju da će se postepeno upustiti u to. ovaj put. Druga kategorija je otvoreni sistem sličan Androidu. Neki proizvođači prave pametne platforme, a neki automobile. Na primjer, Huawei i Baidu (NASDAQ: BIDU) imaju namjere u tom pogledu. Treća kategorija je robotika (taksiji bez vozača), kao što su kompanije kao što je Waymo.
Ovaj članak će uglavnom analizirati izvodljivost ove tri rute iz perspektive razvoja tehnologije i poslovanja, te raspravljati o budućnosti nekih novih proizvođača automobila ili kompanija za autonomnu vožnju. Ne podcjenjujte tehnologiju. Za autonomnu vožnju, tehnologija je život, a ključni tehnološki put je strateški put. Dakle, ovaj članak je također rasprava o različitim putevima strategija autonomne vožnje.
U oblasti pametnih automobila, posebno u oblasti autonomne vožnje, usvajanje Appleovog modela zatvorene petlje može olakšati proizvođačima da optimizuju performanse i poboljšaju performanse. Brzo odgovorite na potrebe potrošača.
Prvo da pričam o performansama. Performanse su neophodne za autonomnu vožnju. Seymour Cray, otac superkompjutera, jednom je rekao vrlo zanimljivu riječ: "Svako može napraviti brz CPU. Trik je u tome da se izgradi brz sistem".
Sa postepenim neuspjehom Mooreovog zakona, nije izvodljivo jednostavno povećati performanse povećanjem broja tranzistora po jedinici površine. A zbog ograničenja površine i potrošnje energije, skala čipa je također ograničena. Naravno, trenutni Tesla FSD HW3.0 (FSD se zove Full Self-Driving) je samo 14nm proces i ima prostora za poboljšanje.
Trenutno je većina digitalnih čipova dizajnirana na osnovu Von Neumannove arhitekture sa odvajanjem memorije i kalkulatora, koji stvara čitav sistem računara (uključujući pametne telefone). Od softvera preko operativnih sistema do čipova, to je duboko pogođeno. Međutim, Von Neumannova arhitektura nije u potpunosti prikladna za duboko učenje na koje se oslanja autonomna vožnja i potrebno joj je poboljšanje ili čak napredak.
Na primjer, postoji "memorijski zid" gdje kalkulator radi brže od memorije, što može uzrokovati probleme s performansama. Dizajn čipova sličnih mozgu zaista ima napredak u arhitekturi, ali preveliki skok možda neće biti primijenjen uskoro. Štaviše, konvoluciona mreža slike može se pretvoriti u matrične operacije, što možda nije baš prikladno za čipove nalik mozgu.
Stoga, kako se i Murov zakon i Von Neumannova arhitektura susreću s uskim grlima, buduća poboljšanja performansi uglavnom se moraju postići kroz domensku specifičnu arhitekturu (DSA, koja se može odnositi na namjenske procesore). DSA su predložili dobitnici Turingove nagrade John Hennessy i David Patterson. To je inovacija koja nije daleko napred i ideja je koja se može odmah provesti u praksi.
Ideju DSA možemo razumjeti iz makro perspektive. Generalno, trenutni vrhunski čipovi imaju milijarde do desetine milijardi tranzistora. Način na koji su ovi ogromni brojevi tranzistora raspoređeni, povezani i kombinovani imaju veliki uticaj na performanse određene aplikacije.U budućnosti je potrebno izgraditi „brzi sistem“ iz sveukupne softverske i hardverske perspektive, te se osloniti na optimizaciju i prilagođavanje strukture.
"Android mod" nije dobro rješenje u oblasti pametnih automobila.
Mnogi ljudi vjeruju da u eri autonomne vožnje postoje i Apple (zatvorena petlja) i Android (otvoreni) na polju pametnih telefona, a da će postojati i provajderi hard-core softvera poput Googlea. Moj odgovor je jednostavan. Android ruta neće raditi na autonomnoj vožnji jer ne odgovara smjeru budućeg razvoja tehnologije pametnih automobila.
Naravno, ne bih rekao da kompanije poput Tesle i drugih kompanija moraju same da prave svaki šraf, a mnoge delove još treba nabaviti od proizvođača dodatne opreme. Ali najvažniji dio koji utiče na korisničko iskustvo morate obaviti sami, kao što su svi aspekti autonomne vožnje.
U prvom dijelu je spomenuto da je Apple-ova zatvorena ruta najbolje rješenje. U stvari, to također pokazuje da Android otvorena ruta nije najbolje rješenje u oblasti autonomne vožnje.
Arhitektura pametnih telefona i pametnih automobila je različita. Fokus pametnih telefona je ekologija. Ekosistem znači pružanje različitih aplikacija zasnovanih na ARM i IOS ili Android operativnim sistemima.Stoga se Android pametni telefoni mogu shvatiti kao kombinacija gomile uobičajenih standardnih dijelova. Standard čipa je ARM, na vrhu čipa je Android operativni sistem, a zatim postoje razne aplikacije na internetu. Zbog svoje standardizacije, bilo da se radi o čipu, Android sistemu ili aplikaciji, lako može samostalno postati posao.
Fokus pametnih automobila je algoritam i podaci i hardver koji podržavaju algoritam. Algoritam zahtijeva izuzetno visoke performanse bez obzira da li je obučen u oblaku ili izveden na terminalu. Hardver pametnog automobila zahtijeva puno optimizacije performansi za specifične specijalizirane aplikacije i algoritme. Stoga će se samo algoritmi ili samo čipovi ili samo operativni sistemi suočiti s dilemama optimizacije performansi na duge staze. Tek kada se svaka komponenta razvija sama, može se lako optimizirati. Razdvajanje softvera i hardvera će rezultirati performansama koje se ne mogu optimizirati.
Možemo to uporediti na ovaj način, NVIDIA Xavier ima 9 milijardi tranzistora, Tesla FSD HW 3.0 ima 6 milijardi tranzistora, ali Xavierov indeks računarske snage nije tako dobar kao HW3.0. Rečeno je da FSD HW nove generacije ima poboljšanje performansi od 7 puta u odnosu na trenutnu. Dakle, to je zato što su Teslin dizajner čipova Peter Bannon i njegov tim jači od NVIDIA-inih dizajnera, ili zato što je Teslina metodologija kombinovanja softvera i hardvera bolja. Mislimo da metodologija kombinovanja softvera i hardvera takođe mora biti važan razlog za poboljšanje performansi čipa. Razdvajanje algoritama i podataka nije dobra ideja. To nije pogodno za brze povratne informacije o potrebama potrošača i brzo ponavljanje.
Stoga, u oblasti autonomne vožnje, rastavljanje algoritama ili čipova i njihova odvojena prodaja nije dugoročno dobar posao.
Izvor ovog članka je EV-tech
psp13880916091
Vrijeme objave: 10.12.2020