ამჟამად კომპანიები, რომლებიც მართავენ სამგზავრო მანქანებს ავტომატურად, შეიძლება უხეშად დაიყოს სამ კატეგორიად. პირველი კატეგორია არის Apple-ის მსგავსი დახურული მარყუჟის სისტემა (NASDAQ: AAPL). ძირითადი კომპონენტები, როგორიცაა ჩიპები და ალგორითმები, თავად მზადდება. Tesla (NASDAQ: TSLA) აკეთებს ამას. ზოგიერთი ახალი ენერგეტიკული ავტომობილების კომპანია ასევე იმედოვნებს, რომ თანდათან დაიწყებს მას. ეს გზა. მეორე კატეგორია არის Android-ის მსგავსი ღია სისტემა. ზოგიერთი მწარმოებელი აწარმოებს ჭკვიან პლატფორმებს, ზოგი კი მანქანებს. მაგალითად, Huawei-სა და Baidu-ს (NASDAQ: BIDU) აქვთ განზრახვები ამ კუთხით. მესამე კატეგორიაა რობოტიკა (უმართავი ტაქსი), როგორიცაა კომპანიები, როგორიცაა Waymo.
ეს სტატია ძირითადად გააანალიზებს ამ სამი მარშრუტის მიზანშეწონილობას ტექნოლოგიებისა და ბიზნესის განვითარების პერსპექტივიდან და განიხილავს ზოგიერთი ახალი ენერგეტიკული მანქანების მწარმოებლების ან ავტონომიური მართვის კომპანიების მომავალს. ნუ შეაფასებთ ტექნოლოგიას. ავტონომიური მართვისთვის ტექნოლოგია სიცოცხლეა, ხოლო ძირითადი ტექნოლოგიური გზა არის სტრატეგიული გზა. ასე რომ, ეს სტატია ასევე არის დისკუსია ავტონომიური მართვის სტრატეგიების სხვადასხვა გზებზე.
ჭკვიანი მანქანების სფეროში, განსაკუთრებით ავტონომიური მართვის სფეროში, Apple-ის დახურული მოდელის გამოყენებამ მწარმოებლებს გაუადვილოს მუშაობის ოპტიმიზაცია და მუშაობის გაუმჯობესება. სწრაფად უპასუხეთ მომხმარებელთა საჭიროებებს.
ჯერ სპექტაკლზე ვისაუბრებ. შესრულება აუცილებელია ავტონომიური მართვისთვის. სუპერკომპიუტერების მამამ სეიმურ კრეიმ ერთხელ თქვა ძალიან საინტერესო სიტყვა: "ყველას შეუძლია შექმნას სწრაფი CPU. ხრიკი არის სწრაფი სისტემის აშენება".
მურის კანონის თანდათანობითი წარუმატებლობით, შეუძლებელია უბრალოდ გაზარდოს შესრულება ერთეულ ფართობზე ტრანზისტორების რაოდენობის გაზრდით. ფართობისა და ენერგიის მოხმარების შეზღუდვის გამო, ჩიპის მასშტაბი ასევე შეზღუდულია. რა თქმა უნდა, ამჟამინდელი Tesla FSD HW3.0 (FSD ჰქვია სრული თვითმართვა) არის მხოლოდ 14 ნმ პროცესი და არის გაუმჯობესების ადგილი.
დღეისათვის, ციფრული ჩიპების უმეტესობა შექმნილია ფონ ნეუმანის არქიტექტურაზე დაყრდნობით მეხსიერებისა და კალკულატორის გამიჯნვით, რომელიც ქმნის კომპიუტერების მთელ სისტემას (მათ შორის სმარტ ტელეფონებს). დაწყებული პროგრამული უზრუნველყოფიდან ოპერაციული სისტემებით დამთავრებული ჩიპებით დამთავრებული, მასზე დიდი გავლენაა. თუმცა, ფონ ნეუმანის არქიტექტურა არ არის სრულიად შესაფერისი ღრმა სწავლისთვის, რომელსაც ეყრდნობა ავტონომიური მართვა და საჭიროებს გაუმჯობესებას ან თუნდაც გარღვევას.
მაგალითად, არის „მეხსიერების კედელი“, სადაც კალკულატორი უფრო სწრაფად მუშაობს ვიდრე მეხსიერება, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს მუშაობის პრობლემები. ტვინის მსგავსი ჩიპების დიზაინს ნამდვილად აქვს გარღვევა არქიტექტურაში, მაგრამ ძალიან შორს ნახტომი შეიძლება მალე არ იქნას გამოყენებული. უფრო მეტიც, გამოსახულების კონვოლუციური ქსელი შეიძლება გარდაიქმნას მატრიცულ ოპერაციებად, რაც შესაძლოა ნამდვილად არ იყოს შესაფერისი ტვინის მსგავსი ჩიპებისთვის.
ამიტომ, რადგან მურის კანონი და ფონ ნეუმანის არქიტექტურა ორივეს ხვდება შეფერხებებს, სამომავლო შესრულების გაუმჯობესება ძირითადად საჭიროა დომენის სპეციფიკური არქიტექტურის საშუალებით (DSA, რომელიც შეიძლება ეხებოდეს სპეციალურ პროცესორებს). DSA შემოგვთავაზეს ტურინგის ჯილდოს გამარჯვებულებმა ჯონ ჰენესიმ და დევიდ პატერსონმა. ეს არის ინოვაცია, რომელიც არც თუ ისე შორს არის და არის იდეა, რომელიც შეიძლება დაუყოვნებლივ განხორციელდეს.
ჩვენ შეგვიძლია გავიგოთ DSA-ს იდეა მაკრო პერსპექტივიდან. ზოგადად, ამჟამინდელი მაღალი კლასის ჩიპებს აქვთ მილიარდიდან ათეულ მილიარდამდე ტრანზისტორი. როგორ არის გადანაწილებული, დაკავშირებული და გაერთიანებული ტრანზისტორების ეს უზარმაზარი რაოდენობა, დიდ გავლენას ახდენს კონკრეტული აპლიკაციის შესრულებაზე.სამომავლოდ აუცილებელია „სწრაფი სისტემის“ აგება პროგრამული და აპარატურის საერთო პერსპექტივიდან და დაეყრდნოს სტრუქტურის ოპტიმიზაციასა და კორექტირებას.
„ანდროიდის რეჟიმი“ არ არის კარგი გამოსავალი ჭკვიანი მანქანების სფეროში.
ბევრს სჯერა, რომ ავტონომიური მართვის ეპოქაში სმარტ ტელეფონების სფეროში ასევე არის Apple (დახურული ციკლი) და ანდროიდი (ღია) და ასევე იქნება მძიმე პროგრამული უზრუნველყოფის პროვაიდერები, როგორიცაა Google. ჩემი პასუხი მარტივია. ანდროიდის მარშრუტი არ იმუშავებს ავტონომიურ მართვაზე, რადგან ის არ შეესაბამება მომავალი ჭკვიანი ავტომობილების ტექნოლოგიების განვითარების მიმართულებას.
რა თქმა უნდა, მე არ ვიტყოდი, რომ ისეთ კომპანიებს, როგორიცაა Tesla და სხვა კომპანიები, თავად უწევთ თითოეული ხრახნის დამზადება და ბევრი ნაწილის შეძენა ჯერ კიდევ საჭიროა აქსესუარების მწარმოებლებისგან. მაგრამ ყველაზე მნიშვნელოვანი ნაწილი, რომელიც გავლენას ახდენს მომხმარებლის გამოცდილებაზე, თქვენ უნდა გააკეთოთ, მაგალითად, ავტონომიური მართვის ყველა ასპექტი.
პირველ ნაწილში აღინიშნა, რომ Apple-ის დახურული მარშრუტი საუკეთესო გამოსავალია. სინამდვილეში, ის ასევე აჩვენებს, რომ Android-ის ღია მარშრუტი არ არის საუკეთესო გამოსავალი ავტონომიური მართვის სფეროში.
სმარტფონებისა და ჭკვიანი მანქანების არქიტექტურა განსხვავებულია. სმარტფონების აქცენტი ეკოლოგიაა. ეკოსისტემა ნიშნავს ARM და IOS ან Android ოპერაციულ სისტემებზე დაფუძნებული სხვადასხვა აპლიკაციების მიწოდებას.ამიტომ, Android სმარტ ტელეფონები შეიძლება გავიგოთ, როგორც საერთო სტანდარტული ნაწილების ერთობლიობა. ჩიპის სტანდარტი არის ARM, ჩიპის თავზე არის Android ოპერაციული სისტემა და შემდეგ არის სხვადასხვა აპლიკაციები ინტერნეტში. მისი სტანდარტიზაციის გამო, იქნება ეს ჩიპი, Android სისტემა თუ აპლიკაცია, ის ადვილად შეიძლება გახდეს ბიზნესი დამოუკიდებლად.
ჭკვიანი მანქანების ფოკუსი არის ალგორითმი და მონაცემები და აპარატურა, რომელიც მხარს უჭერს ალგორითმს. ალგორითმი მოითხოვს უაღრესად მაღალ შესრულებას, მიუხედავად იმისა, რომ ის ივარჯიშება ღრუბელში, თუ დასკვნა ტერმინალზე. ჭკვიანი მანქანის აპარატურა მოითხოვს მუშაობის დიდ ოპტიმიზაციას კონკრეტული სპეციალიზებული აპლიკაციებისა და ალგორითმებისთვის. ამიტომ, მხოლოდ ალგორითმები ან მხოლოდ ჩიპები ან მხოლოდ ოპერაციული სისტემები გრძელვადიან პერსპექტივაში მუშაობის ოპტიმიზაციის დილემის წინაშე აღმოჩნდებიან. მხოლოდ მაშინ, როდესაც თითოეული კომპონენტი თავისთავად განვითარდება, შეიძლება მისი ადვილად ოპტიმიზაცია. პროგრამული უზრუნველყოფისა და აპარატურის გამიჯვნა გამოიწვევს შესრულებას, რომლის ოპტიმიზაცია შეუძლებელია.
შეგვიძლია შევადაროთ ასე, NVIDIA Xavier-ს აქვს 9 მილიარდი ტრანზისტორი, Tesla FSD HW 3.0-ს აქვს 6 მილიარდი ტრანზისტორი, მაგრამ Xavier-ის გამოთვლითი სიმძლავრის ინდექსი არ არის ისეთი კარგი, როგორც HW3.0. და ნათქვამია, რომ შემდეგი თაობის FSD HW-ს აქვს მუშაობის გაუმჯობესება 7-ჯერ, ვიდრე ახლანდელთან შედარებით. ასე რომ, იმიტომ, რომ Tesla-ს ჩიპების დიზაინერი პიტერ ბანონი და მისი გუნდი უფრო ძლიერები არიან ვიდრე NVIDIA-ს დიზაინერები, ან იმიტომ, რომ Tesla-ს პროგრამული უზრუნველყოფისა და აპარატურის შერწყმის მეთოდოლოგია უკეთესია. ვფიქრობთ, პროგრამული უზრუნველყოფისა და აპარატურის შერწყმის მეთოდოლოგია ასევე უნდა იყოს ჩიპების მუშაობის გაუმჯობესების მნიშვნელოვანი მიზეზი. ალგორითმებისა და მონაცემების გამიჯვნა არ არის კარგი იდეა. ეს არ უწყობს ხელს მომხმარებელთა საჭიროებებზე სწრაფ გამოხმაურებას და სწრაფ განმეორებას.
ამიტომ, ავტონომიური მართვის სფეროში, ალგორითმების ან ჩიპების დაშლა და მათი ცალ-ცალკე გაყიდვა არ არის კარგი ბიზნესი გრძელვადიან პერსპექტივაში.
ეს სტატია მომდინარეობს EV-tech-დან
psp13880916091
გამოქვეყნების დრო: დეკ-10-2020