În prezent, companiile care conduc automat autoturisme pot fi împărțite aproximativ în trei categorii. Prima categorie este un sistem în buclă închisă similar cu Apple (NASDAQ: AAPL). Componentele cheie, cum ar fi cipurile și algoritmii, sunt realizate singure. Tesla (NASDAQ: TSLA) face acest lucru. Unele companii de mașini cu energie nouă speră, de asemenea, să se angajeze treptat în aceasta. acest drum. A doua categorie este un sistem deschis similar cu Android. Unii producători produc platforme inteligente, iar alții produc mașini. De exemplu, Huawei și Baidu (NASDAQ: BIDU) au intenții în acest sens. A treia categorie este robotica (taxii fără șofer), precum companii precum Waymo.
Acest articol va analiza în principal fezabilitatea acestor trei rute din perspectiva tehnologiei și dezvoltării afacerilor și va discuta viitorul unor noi producători de mașini de putere sau companii de conducere autonomă. Nu subestima tehnologia. Pentru conducerea autonomă, tehnologia este viață, iar calea tehnologică cheie este calea strategică. Deci acest articol este și o discuție despre diferitele căi ale strategiilor de conducere autonomă.
În domeniul mașinilor inteligente, în special în domeniul condusului autonom, adoptarea modelului Apple în buclă închisă poate facilita pentru producători să optimizeze performanța și să îmbunătățească performanța. Răspunde rapid nevoilor consumatorilor.
Lasă-mă să vorbesc mai întâi despre performanță. Performanța este esențială pentru conducerea autonomă. Seymour Cray, părintele supercomputerelor, a spus odată un cuvânt foarte interesant: „Oricine poate construi un procesor rapid. Trucul este să construiești un sistem rapid”.
Odată cu eșecul treptat a Legii lui Moore, nu este fezabil să creștem pur și simplu performanța prin creșterea numărului de tranzistori pe unitate de suprafață. Și din cauza limitării suprafeței și a consumului de energie, dimensiunea cipului este, de asemenea, limitată. Desigur, actualul Tesla FSD HW3.0 (FSD se numește Full Self-Driving) este doar un proces de 14 nm și există spațiu pentru îmbunătățiri.
În prezent, majoritatea cipurilor digitale sunt proiectate pe baza arhitecturii Von Neumann cu separarea memoriei și a calculatorului, care creează întregul sistem de calculatoare (inclusiv telefoane inteligente). De la software la sisteme de operare la cipuri, este profund afectat. Cu toate acestea, arhitectura Von Neumann nu este complet potrivită pentru învățarea profundă pe care se bazează conducerea autonomă și are nevoie de îmbunătățire sau chiar de descoperire.
De exemplu, există un „perete de memorie” în care calculatorul rulează mai repede decât memoria, ceea ce poate cauza probleme de performanță. Designul cipurilor asemănătoare creierului are un progres în arhitectură, dar saltul prea departe s-ar putea să nu fie aplicat în curând. Mai mult decât atât, rețeaua convoluțională a imaginii poate fi convertită în operații matrice, care ar putea să nu fie cu adevărat potrivite pentru cipuri asemănătoare creierului.
Prin urmare, întrucât Legea lui Moore și arhitectura Von Neumann se confruntă ambele cu blocaje, îmbunătățirile viitoare ale performanței trebuie realizate în principal prin Arhitectura specifică domeniului (DSA, care se poate referi la procesoarele dedicate). DSA a fost propus de către câștigătorii premiului Turing, John Hennessy și David Patterson. Este o inovație care nu este prea avansată și este o idee care poate fi pusă în practică imediat.
Putem înțelege ideea de DSA dintr-o perspectivă macro. În general, actualele cipuri high-end au miliarde până la zeci de miliarde de tranzistori. Modul în care acest număr mare de tranzistori sunt distribuite, conectate și combinate are un impact mare asupra performanței unei anumite aplicații.În viitor, este necesar să se construiască un „sistem rapid” din perspectiva globală a software-ului și hardware-ului și să se bazeze pe optimizarea și ajustarea structurii.
„Modul Android” nu este o soluție bună în domeniul mașinilor inteligente.
Mulți oameni cred că în era conducerii autonome, există și Apple (buclă închisă) și Android (deschis) în domeniul telefoanelor inteligente și vor exista și furnizori de software de bază cum ar fi Google. Raspunsul meu este simplu. Ruta Android nu va funcționa la conducerea autonomă, deoarece nu corespunde direcției viitoare de dezvoltare a tehnologiei pentru mașini inteligente.
Desigur, nu aș spune că companii precum Tesla și alte companii trebuie să facă fiecare șurub singure, iar multe piese mai trebuie achiziționate de la producătorii de accesorii. Dar cea mai importantă parte care afectează experiența utilizatorului trebuie să o faci singur, cum ar fi toate aspectele conducerii autonome.
În prima secțiune, s-a menționat că ruta Apple în buclă închisă este cea mai bună soluție. De altfel, demonstrează și că ruta deschisă Android nu este cea mai bună soluție în domeniul conducerii autonome.
Arhitectura telefoanelor inteligente și a mașinilor inteligente este diferită. Accentul smartphone-urilor este ecologia. Ecosistem înseamnă furnizarea diverselor aplicații bazate pe sisteme de operare ARM și IOS sau Android.Prin urmare, telefoanele inteligente cu Android pot fi înțelese ca o combinație de o grămadă de piese standard comune. Standardul cipului este ARM, deasupra cipului este sistemul de operare Android și apoi există diverse aplicații pe Internet. Datorită standardizării sale, fie că este un cip, un sistem Android sau o aplicație, poate deveni cu ușurință o afacere independentă.
Accentul mașinilor inteligente este algoritmul și datele și hardware-ul care sprijină algoritmul. Algoritmul necesită performanțe extrem de ridicate, indiferent dacă este antrenat în cloud sau dedus pe terminal. Hardware-ul mașinii inteligente necesită multă optimizare a performanței pentru aplicații și algoritmi specializați specifici. Prin urmare, doar algoritmii sau doar cipurile sau numai sistemele de operare se vor confrunta pe termen lung cu dileme de optimizare a performanței. Numai atunci când fiecare componentă este dezvoltată singură, poate fi ușor optimizată. Separarea software-ului și hardware-ului va avea ca rezultat o performanță care nu poate fi optimizată.
O putem compara astfel, NVIDIA Xavier are 9 miliarde de tranzistori, Tesla FSD HW 3.0 are 6 miliarde de tranzistori, dar indicele de putere de calcul al lui Xavier nu este la fel de bun ca HW3.0. Și se spune că generația următoare FSD HW are o îmbunătățire a performanței de 7 ori față de cea actuală. Deci, pentru că designerul de cipuri Tesla Peter Bannon și echipa sa sunt mai puternici decât designerii NVIDIA sau pentru că metodologia Tesla de a combina software-ul și hardware-ul este mai bună. Credem că metodologia de combinare a software-ului și hardware-ului trebuie să fie, de asemenea, un motiv important pentru îmbunătățirea performanței cipului. Separarea algoritmilor și a datelor nu este o idee bună. Nu este propice pentru un feedback rapid cu privire la nevoile consumatorilor și o iterare rapidă.
Prin urmare, în domeniul condusului autonom, dezasamblarea algoritmilor sau cipurilor și vânzarea lor separat nu este o afacere bună pe termen lung.
Acest articol provine de la EV-tech
psp13880916091
Ora postării: Dec-10-2020