वर्तमान में, यात्री कारों को स्वचालित रूप से चलाने वाली कंपनियों को मोटे तौर पर तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है। पहली श्रेणी Apple (NASDAQ: AAPL) के समान एक बंद-लूप प्रणाली है। चिप्स और एल्गोरिदम जैसे प्रमुख घटक स्वयं द्वारा बनाए जाते हैं। टेस्ला (NASDAQ: TSLA) ऐसा करता है। कुछ नई ऊर्जा कार कंपनियां भी धीरे-धीरे इसे शुरू करने की उम्मीद करती हैं। यह सड़क. दूसरी श्रेणी एंड्रॉइड के समान एक ओपन सिस्टम है। कुछ निर्माता स्मार्ट प्लेटफ़ॉर्म बनाते हैं, और कुछ कारें बनाते हैं। उदाहरण के लिए, Huawei और Baidu (NASDAQ: BIDU) के इस संबंध में इरादे हैं। तीसरी श्रेणी रोबोटिक्स (चालक रहित टैक्सी) है, जैसे वेमो जैसी कंपनियां।
यह लेख मुख्य रूप से प्रौद्योगिकी और व्यवसाय विकास के दृष्टिकोण से इन तीन मार्गों की व्यवहार्यता का विश्लेषण करेगा, और कुछ नए पावर कार निर्माताओं या स्वायत्त ड्राइविंग कंपनियों के भविष्य पर चर्चा करेगा। प्रौद्योगिकी को कम मत समझो. स्वायत्त ड्राइविंग के लिए, प्रौद्योगिकी ही जीवन है, और प्रमुख प्रौद्योगिकी पथ रणनीतिक पथ है। इसलिए यह लेख स्वायत्त ड्राइविंग रणनीतियों के विभिन्न रास्तों पर भी एक चर्चा है।
स्मार्ट कारों के क्षेत्र में, विशेष रूप से स्वायत्त ड्राइविंग के क्षेत्र में, ऐप्पल के बंद-लूप मॉडल को अपनाने से निर्माताओं के लिए प्रदर्शन को अनुकूलित करना और प्रदर्शन में सुधार करना आसान हो सकता है। उपभोक्ता की जरूरतों पर तुरंत प्रतिक्रिया दें।
पहले मैं प्रदर्शन के बारे में बात करता हूँ। स्वायत्त ड्राइविंग के लिए प्रदर्शन आवश्यक है। सुपर कंप्यूटर के जनक सेमुर क्रे ने एक बार एक बहुत ही दिलचस्प बात कही थी, "कोई भी तेज़ सीपीयू बना सकता है। तरकीब एक तेज़ सिस्टम बनाने की है।"
मूर के नियम की क्रमिक विफलता के साथ, प्रति इकाई क्षेत्र में ट्रांजिस्टर की संख्या बढ़ाकर प्रदर्शन को बढ़ाना संभव नहीं है। और क्षेत्र और ऊर्जा खपत की सीमा के कारण, चिप का पैमाना भी सीमित है। बेशक, वर्तमान टेस्ला FSD HW3.0 (FSD को फुल सेल्फ-ड्राइविंग कहा जाता है) केवल 14nm प्रक्रिया है, और इसमें सुधार की गुंजाइश है।
वर्तमान में, अधिकांश डिजिटल चिप्स को मेमोरी और कैलकुलेटर को अलग करके वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर के आधार पर डिज़ाइन किया गया है, जो कंप्यूटर (स्मार्ट फोन सहित) की पूरी प्रणाली बनाता है। सॉफ्टवेयर से लेकर ऑपरेटिंग सिस्टम और चिप्स तक पर इसका गहरा असर पड़ा है। हालाँकि, वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर उस गहन शिक्षा के लिए पूरी तरह से उपयुक्त नहीं है जिस पर स्वायत्त ड्राइविंग निर्भर करती है, और इसमें सुधार या यहां तक कि सफलता की आवश्यकता है।
उदाहरण के लिए, एक "मेमोरी वॉल" है जहां कैलकुलेटर मेमोरी से तेज़ चलता है, जिससे प्रदर्शन संबंधी समस्याएं हो सकती हैं। मस्तिष्क जैसी चिप्स के डिज़ाइन में वास्तुकला में एक सफलता है, लेकिन बहुत दूर की छलांग जल्द ही लागू नहीं की जा सकती है। इसके अलावा, छवि कन्वेन्शनल नेटवर्क को मैट्रिक्स ऑपरेशन में परिवर्तित किया जा सकता है, जो वास्तव में मस्तिष्क जैसी चिप्स के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है।
इसलिए, चूंकि मूर का नियम और वॉन न्यूमैन वास्तुकला दोनों बाधाओं का सामना करते हैं, भविष्य के प्रदर्शन में वृद्धि को मुख्य रूप से डोमेन विशिष्ट आर्किटेक्चर (डीएसए, जो समर्पित प्रोसेसर को संदर्भित कर सकता है) के माध्यम से प्राप्त करने की आवश्यकता है। डीएसए का प्रस्ताव ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता जॉन हेनेसी और डेविड पैटरसन द्वारा किया गया था। यह एक ऐसा नवाचार है जो बहुत आगे नहीं है, और एक ऐसा विचार है जिसे तुरंत व्यवहार में लाया जा सकता है।
हम डीएसए के विचार को व्यापक परिप्रेक्ष्य से समझ सकते हैं। आम तौर पर, मौजूदा हाई-एंड चिप्स में अरबों से दसियों अरब ट्रांजिस्टर होते हैं। इन बड़ी संख्या में ट्रांजिस्टर को कैसे वितरित, कनेक्ट और संयोजित किया जाता है, इसका किसी विशिष्ट एप्लिकेशन के प्रदर्शन पर बहुत प्रभाव पड़ता है।भविष्य में, सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के समग्र दृष्टिकोण से एक "फास्ट सिस्टम" बनाना और संरचना के अनुकूलन और समायोजन पर भरोसा करना आवश्यक है।
स्मार्ट कारों के क्षेत्र में "एंड्रॉइड मोड" एक अच्छा समाधान नहीं है।
कई लोगों का मानना है कि स्वायत्त ड्राइविंग के युग में, स्मार्ट फोन के क्षेत्र में ऐप्पल (बंद लूप) और एंड्रॉइड (खुला) भी हैं, और Google जैसे हेवी-कोर सॉफ़्टवेयर प्रदाता भी होंगे। मेरा उत्तर सरल है. एंड्रॉइड रूट स्वायत्त ड्राइविंग पर काम नहीं करेगा क्योंकि यह भविष्य की स्मार्ट कार प्रौद्योगिकी विकास की दिशा को पूरा नहीं करता है।
निःसंदेह, मैं यह नहीं कहूंगा कि टेस्ला जैसी कंपनियों और अन्य कंपनियों को प्रत्येक पेंच स्वयं बनाना पड़ता है, और कई हिस्सों को अभी भी सहायक निर्माताओं से खरीदने की आवश्यकता होती है। लेकिन उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित करने वाला सबसे मुख्य हिस्सा स्वयं ही किया जाना चाहिए, जैसे स्वायत्त ड्राइविंग के सभी पहलू।
पहले खंड में, यह उल्लेख किया गया है कि Apple का बंद-लूप मार्ग सबसे अच्छा समाधान है। वास्तव में, यह यह भी दर्शाता है कि स्वायत्त ड्राइविंग के क्षेत्र में एंड्रॉइड ओपन रूट सबसे अच्छा समाधान नहीं है।
स्मार्ट फोन और स्मार्ट कारों का आर्किटेक्चर अलग-अलग होता है। स्मार्टफोन का फोकस पारिस्थितिकी पर है। इकोसिस्टम का अर्थ है एआरएम और आईओएस या एंड्रॉइड ऑपरेटिंग सिस्टम पर आधारित विभिन्न एप्लिकेशन प्रदान करना।इसलिए, एंड्रॉइड स्मार्ट फोन को सामान्य मानक भागों के समूह के संयोजन के रूप में समझा जा सकता है। चिप मानक एआरएम है, चिप के शीर्ष पर एंड्रॉइड ऑपरेटिंग सिस्टम है, और फिर इंटरनेट पर विभिन्न ऐप हैं। इसके मानकीकरण के कारण, चाहे वह एक चिप हो, एक एंड्रॉइड सिस्टम हो, या एक ऐप हो, यह आसानी से स्वतंत्र रूप से एक व्यवसाय बन सकता है।
स्मार्ट कारों का फोकस एल्गोरिदम और एल्गोरिदम का समर्थन करने वाले डेटा और हार्डवेयर पर है। एल्गोरिदम को अत्यधिक उच्च प्रदर्शन की आवश्यकता होती है, चाहे वह क्लाउड में प्रशिक्षित हो या टर्मिनल पर अनुमानित हो। स्मार्ट कार के हार्डवेयर को विशिष्ट विशिष्ट अनुप्रयोगों और एल्गोरिदम के लिए बहुत अधिक प्रदर्शन अनुकूलन की आवश्यकता होती है। इसलिए, केवल एल्गोरिदम या केवल चिप्स या केवल ऑपरेटिंग सिस्टम को लंबे समय में प्रदर्शन अनुकूलन दुविधाओं का सामना करना पड़ेगा। केवल जब प्रत्येक घटक स्वयं विकसित होता है तो इसे आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है। सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर को अलग करने से ऐसा प्रदर्शन होगा जिसे अनुकूलित नहीं किया जा सकेगा।
हम इसकी तुलना इस तरह कर सकते हैं, NVIDIA ज़ेवियर में 9 बिलियन ट्रांजिस्टर हैं, टेस्ला FSD HW 3.0 में 6 बिलियन ट्रांजिस्टर हैं, लेकिन ज़ेवियर का कंप्यूटिंग पावर इंडेक्स HW3.0 जितना अच्छा नहीं है। और ऐसा कहा जाता है कि अगली पीढ़ी के FSD HW में वर्तमान की तुलना में 7 गुना प्रदर्शन सुधार हुआ है। तो, ऐसा इसलिए है क्योंकि टेस्ला चिप डिजाइनर पीटर बैनन और उनकी टीम NVIDIA के डिजाइनरों से अधिक मजबूत हैं, या क्योंकि टेस्ला की सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के संयोजन की पद्धति बेहतर है। हमारा मानना है कि चिप के प्रदर्शन में सुधार के लिए सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के संयोजन की पद्धति भी एक महत्वपूर्ण कारण होनी चाहिए। एल्गोरिदम और डेटा को अलग करना एक अच्छा विचार नहीं है। यह उपभोक्ता की जरूरतों पर त्वरित प्रतिक्रिया और त्वरित पुनरावृत्ति के लिए अनुकूल नहीं है।
इसलिए, स्वायत्त ड्राइविंग के क्षेत्र में, एल्गोरिदम या चिप्स को अलग करना और उन्हें अलग से बेचना लंबे समय में अच्छा व्यवसाय नहीं है।
यह लेख ईवी-टेक से लिया गया है
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पोस्ट करने का समय: दिसंबर-10-2020