Šobrīd uzņēmumus, kas ar vieglajiem automobiļiem vada automātiski, var aptuveni iedalīt trīs kategorijās. Pirmā kategorija ir slēgta cikla sistēma, kas ir līdzīga Apple (NASDAQ: AAPL). Galvenie komponenti, piemēram, mikroshēmas un algoritmi, tiek izgatavoti paši. To dara Tesla (NASDAQ: TSLA). Arī daži jaunu enerģijas automobiļu uzņēmumi cer pakāpeniski to uzsākt. šis ceļš. Otrā kategorija ir atvērta sistēma, kas ir līdzīga Android. Daži ražotāji ražo viedās platformas, bet daži - automašīnas. Piemēram, Huawei un Baidu (NASDAQ: BIDU) ir nodomi šajā sakarā. Trešā kategorija ir robotika (taksometri bez vadītāja), piemēram, tādi uzņēmumi kā Waymo.
Šajā rakstā galvenokārt tiks analizēta šo trīs maršrutu iespējamība no tehnoloģiju un biznesa attīstības perspektīvas, kā arī apspriesta dažu jaunu spēka automobiļu ražotāju vai autonomas braukšanas uzņēmumu nākotne. Nenovērtējiet tehnoloģiju par zemu. Autonomai braukšanai tehnoloģija ir dzīve, un galvenais tehnoloģiju ceļš ir stratēģiskais ceļš. Tātad šis raksts ir arī diskusija par autonomās braukšanas stratēģiju dažādajiem ceļiem.
Viedo automašīnu jomā, jo īpaši autonomās braukšanas jomā, Apple slēgtā cikla modeļa pieņemšana var atvieglot ražotājiem optimizēt veiktspēju un uzlabot veiktspēju. Ātri reaģēt uz patērētāju vajadzībām.
Vispirms parunāšu par sniegumu. Veiktspēja ir būtiska autonomai braukšanai. Seimūrs Krejs, superdatoru tēvs, reiz teica ļoti interesantu vārdu: "Ikviens var izveidot ātru centrālo procesoru. Triks ir izveidot ātru sistēmu".
Mūra likuma pakāpeniskas neveiksmes dēļ nav iespējams vienkārši palielināt veiktspēju, palielinot tranzistoru skaitu uz laukuma vienību. Platības un enerģijas patēriņa ierobežojuma dēļ arī mikroshēmas mērogs ir ierobežots. Protams, pašreizējais Tesla FSD HW3.0 (FSD tiek saukts par Full Self-Driving) ir tikai 14 nm process, un to var uzlabot.
Pašlaik lielākā daļa digitālo mikroshēmu ir izstrādātas, pamatojoties uz fon Neimana arhitektūru, atdalot atmiņu un kalkulatoru, kas veido visu datoru sistēmu (ieskaitot viedtālruņus). No programmatūras līdz operētājsistēmām un mikroshēmām tas ir ļoti ietekmēts. Tomēr Von Neumann arhitektūra nav pilnībā piemērota dziļām mācībām, uz kurām balstās autonomā braukšana, un tai ir nepieciešami uzlabojumi vai pat izrāviens.
Piemēram, ir "atmiņas siena", kurā kalkulators darbojas ātrāk nekā atmiņa, kas var radīt veiktspējas problēmas. Smadzenēm līdzīgu mikroshēmu dizainam ir izrāviens arhitektūrā, taču pārāk tālu lēciens var netikt īstenots drīz. Turklāt attēla konvolucionālo tīklu var pārvērst matricas operācijās, kas var nebūt īsti piemērotas smadzenēm līdzīgām mikroshēmām.
Tāpēc, tā kā gan Mūra likums, gan fon Neimana arhitektūra saskaras ar vājajām vietām, turpmākie veiktspējas uzlabojumi galvenokārt ir jāpanāk, izmantojot domēna specifisko arhitektūru (DSA, kas var attiekties uz īpašiem procesoriem). DSA ierosināja Tjūringa balvas ieguvēji Džons Henesijs un Deivids Patersons. Tā ir inovācija, kas nav pārāk tālu uz priekšu, un tā ir ideja, kuru var nekavējoties īstenot.
Mēs varam saprast DSA ideju no makro viedokļa. Parasti pašreizējās augstākās klases mikroshēmās ir no miljardiem līdz desmitiem miljardu tranzistoru. Tas, kā šis milzīgais tranzistoru skaits tiek sadalīts, savienots un apvienots, lielā mērā ietekmē konkrētas lietojumprogrammas veiktspēju.Nākotnē ir nepieciešams izveidot "ātru sistēmu" no programmatūras un aparatūras kopējās perspektīvas un paļauties uz struktūras optimizāciju un pielāgošanu.
"Android režīms" nav labs risinājums viedo automašīnu jomā.
Daudzi cilvēki uzskata, ka autonomās braukšanas laikmetā viedtālruņu jomā ir arī Apple (slēgtā cilpa) un Android (atvērtā), kā arī būs tādi smagie programmatūras nodrošinātāji kā Google. Mana atbilde ir vienkārša. Android maršruts nedarbosies uz autonomās braukšanas, jo neatbilst nākotnes viedo auto tehnoloģiju attīstības virzienam.
Protams, es neteiktu, ka tādiem uzņēmumiem kā Tesla un citiem uzņēmumiem katra skrūve ir jāizgatavo pašiem, un daudzas detaļas joprojām ir jāiegādājas no piederumu ražotājiem. Bet vissvarīgākā daļa, kas ietekmē lietotāja pieredzi, ir jāveic pašam, piemēram, visi autonomās braukšanas aspekti.
Pirmajā sadaļā tika minēts, ka Apple slēgtā cikla maršruts ir labākais risinājums. Faktiski tas arī parāda, ka Android atvērtais maršruts nav labākais risinājums autonomās braukšanas jomā.
Viedtālruņu un viedo automašīnu arhitektūra ir atšķirīga. Viedtālruņu uzmanības centrā ir ekoloģija. Ekosistēma nozīmē dažādu aplikāciju nodrošināšanu uz ARM un IOS vai Android operētājsistēmām.Tāpēc Android viedtālruņus var saprast kā kopīgu standarta daļu kopumu. Mikroshēmas standarts ir ARM, virs mikroshēmas ir Android operētājsistēma, un tad internetā ir dažādas lietotnes. Standartizācijas dēļ neatkarīgi no tā, vai tā ir mikroshēma, Android sistēma vai lietotne, tas var viegli kļūt par uzņēmumu neatkarīgi.
Viedo automašīnu uzmanības centrā ir algoritms un dati un aparatūra, kas atbalsta algoritmu. Algoritmam ir nepieciešama ārkārtīgi augsta veiktspēja neatkarīgi no tā, vai tas ir apmācīts mākonī vai izsecināts terminālī. Viedās automašīnas aparatūrai ir nepieciešama liela veiktspējas optimizācija konkrētām specializētām lietojumprogrammām un algoritmiem. Tāpēc veiktspējas optimizācijas dilemmas ilgtermiņā saskarsies tikai ar algoritmiem vai tikai mikroshēmām vai tikai operētājsistēmām. Tikai tad, kad katrs komponents ir izstrādāts pats par sevi, to var viegli optimizēt. Programmatūras un aparatūras atdalīšana radīs veiktspēju, ko nevar optimizēt.
Mēs to varam salīdzināt šādi, NVIDIA Xavier ir 9 miljardi tranzistoru, Tesla FSD HW 3.0 ir 6 miljardi tranzistoru, bet Xavier skaitļošanas jaudas indekss nav tik labs kā HW3.0. Un tiek teikts, ka nākamās paaudzes FSD HW veiktspējas uzlabojums ir 7 reizes, salīdzinot ar pašreizējo. Tātad tas ir tāpēc, ka Tesla mikroshēmu dizainers Pīters Banons un viņa komanda ir spēcīgāki par NVIDIA dizaineriem vai arī Tesla programmatūras un aparatūras apvienošanas metodoloģija ir labāka. Mēs domājam, ka programmatūras un aparatūras apvienošanas metodoloģijai arī jābūt svarīgam iemeslam mikroshēmas veiktspējas uzlabošanai. Algoritmu un datu atdalīšana nav laba ideja. Tas neveicina ātru atgriezenisko saiti par patērētāju vajadzībām un ātru atkārtošanos.
Tāpēc autonomās braukšanas jomā algoritmu vai čipu izjaukšana un pārdošana atsevišķi ilgtermiņā nav labs bizness.
Šis raksts ir iegūts no EV-tech
psp13880916091
Izlikšanas laiks: 10. decembris 2020