The cruel end of autonomous driving: Tesla, Huawei, Apple, Weilai Xiaopeng, Baidu, Didi, who can become the footnote of history?

Тренутно се компаније које аутоматски возе путничке аутомобиле могу грубо поделити у три категорије. Прва категорија је систем затворене петље сличан Аппле-у (НАСДАК: ААПЛ). Кључне компоненте као што су чипови и алгоритми се праве сами. Тесла (НАСДАК: ТСЛА) то ради. Неке компаније за производњу нових енергетских аутомобила такође се надају да ће се постепено упустити у то. овај пут. Друга категорија је отворени систем сличан Андроиду. Неки произвођачи праве паметне платформе, а неки аутомобиле. На пример, Хуавеи и Баиду (НАСДАК: БИДУ) имају намере у том погледу. Трећа категорија је роботика (таксији без возача), као што су компаније као што је Ваимо.

Овај чланак ће углавном анализирати изводљивост ове три руте из перспективе развоја технологије и пословања, и разматрати будућност неких нових произвођача аутомобила или компанија за аутономну вожњу. Не потцењујте технологију. За аутономну вожњу, технологија је живот, а кључни технолошки пут је стратешки пут. Дакле, овај чланак је такође дискусија о различитим путевима стратегија аутономне вожње.

Дошло је доба софтверске и хардверске интеграције. „Еплов модел” који представља Тесла је најбољи пут.

У области паметних аутомобила, посебно у области аутономне вожње, усвајање Аппле-овог модела затворене петље може олакшати произвођачима да оптимизују перформансе и побољшају перформансе. Брзо одговорите на потребе потрошача.
Дозволите ми да прво причам о перформансама. Перформансе су неопходне за аутономну вожњу. Сеимоур Цраи, отац суперкомпјутера, једном је рекао веома занимљиву реч: „Свако може да направи брз ЦПУ. Трик је у томе да се изгради брз систем“.
Са постепеним неуспехом Муровог закона, није изводљиво једноставно повећати перформансе повећањем броја транзистора по јединици површине. А због ограничења површине и потрошње енергије, обим чипа је такође ограничен. Наравно, тренутни Тесла ФСД ХВ3.0 (ФСД се зове Фулл Селф-Дривинг) је само 14нм процес и има простора за побољшање.
Тренутно је већина дигиталних чипова дизајнирана на основу Фон Нојманове архитектуре са одвајањем меморије и калкулатора, који ствара читав систем рачунара (укључујући паметне телефоне). Од софтвера до оперативних система до чипова, то је дубоко погођено. Међутим, Фон Нојманова архитектура није у потпуности погодна за дубоко учење на које се ослања аутономна вожња и потребно јој је побољшање или чак напредак.
На пример, постоји „меморијски зид“ где калкулатор ради брже од меморије, што може изазвати проблеме са перформансама. Дизајн чипова сличних мозгу заиста има напредак у архитектури, али превелики скок можда неће ускоро бити примењен. Штавише, конволуциона мрежа слике може се конвертовати у матричне операције, што можда није баш погодно за чипове налик мозгу.
Због тога, пошто и Муров закон и Фон Нојманова архитектура наилазе на уска грла, будућа побољшања перформанси углавном морају да се постигну кроз архитектуру специфичне за домен (ДСА, која се може односити на наменске процесоре). ДСА су предложили добитници Тјурингове награде Џон Хенеси и Дејвид Патерсон. То је иновација која није далеко напред и идеја је која се може одмах применити.
Идеју ДСА можемо разумети из макро перспективе. Генерално, тренутни врхунски чипови имају милијарде до десетине милијарди транзистора. Начин на који су ови огромни бројеви транзистора распоређени, повезани и комбиновани имају велики утицај на перформансе одређене апликације.У будућности је потребно изградити „брзи систем“ из свеукупне софтверске и хардверске перспективе и ослонити се на оптимизацију и прилагођавање структуре.

„Андроид режим” није добро решење у области паметних аутомобила.

Многи људи верују да у ери аутономне вожње постоје и Аппле (затворена петља) и Андроид (отворени) у области паметних телефона, а биће и добављача хард-цоре софтвера попут Гугла. Мој одговор је једноставан. Андроид рута неће радити на аутономној вожњи јер не одговара смеру будућег развоја технологије паметних аутомобила.

Наравно, не бих рекао да компаније као што су Тесла и друге компаније морају саме да праве сваки шраф, а многе делове још треба набавити од произвођача додатне опреме. Али најважнији део који утиче на корисничко искуство морате да урадите сами, као што су сви аспекти аутономне вожње.
У првом одељку је поменуто да је Аппле-ова рута затворене петље најбоље решење. У ствари, то такође показује да Андроид отворена рута није најбоље решење у области аутономне вожње.

Архитектура паметних телефона и паметних аутомобила је другачија. Фокус паметних телефона је екологија. Екосистем значи пружање различитих апликација заснованих на АРМ и ИОС или Андроид оперативним системима.Стога се Андроид паметни телефони могу схватити као комбинација гомиле уобичајених стандардних делова. Стандард чипа је АРМ, на врху чипа је Андроид оперативни систем, а затим постоје разне апликације на Интернету. Због своје стандардизације, било да се ради о чипу, Андроид систему или апликацији, лако може самостално да постане посао.

Фокус паметних аутомобила је алгоритам и подаци и хардвер који подржавају алгоритам. Алгоритам захтева изузетно високе перформансе без обзира да ли је обучен у облаку или закључен на терминалу. Хардвер паметног аутомобила захтева много оптимизације перформанси за специфичне специјализоване апликације и алгоритме. Стога ће се само алгоритми или само чипови или само оперативни системи суочити са дилемама оптимизације перформанси на дужи рок. Тек када се свака компонента развије сама, може се лако оптимизовати. Раздвајање софтвера и хардвера ће резултирати перформансама које се не могу оптимизовати.

Можемо то упоредити на овај начин, НВИДИА Ксавиер има 9 милијарди транзистора, Тесла ФСД ХВ 3.0 има 6 милијарди транзистора, али Ксавиеров индекс рачунарске снаге није тако добар као ХВ3.0. И каже се да следећа генерација ФСД ХВ има побољшање перформанси од 7 пута у поређењу са тренутном. Дакле, то је зато што су Теслин дизајнер чипова Питер Бенон и његов тим јачи од НВИДИА-иних дизајнера, или зато што је Теслина методологија комбиновања софтвера и хардвера боља. Мислимо да методологија комбиновања софтвера и хардвера такође мора бити важан разлог за побољшање перформанси чипа. Раздвајање алгоритама и података није добра идеја. То није погодно за брзе повратне информације о потребама потрошача и брзо понављање.