Ayeuna, perusahaan anu nyetir mobil panumpang sacara otomatis tiasa dibagi kana tilu kategori. Kategori kahiji nyaéta sistem loop tertutup anu sami sareng Apple (NASDAQ: AAPL). Komponén konci sapertos chip sareng algoritma didamel ku nyalira. Tesla (NASDAQ: TSLA) ngalakukeun ieu. Sababaraha perusahaan mobil énérgi anyar ogé ngarep-arep bakal naék kana éta. jalan ieu. Kategori kadua nyaéta sistem kabuka anu sami sareng Android. Sababaraha pabrik nyieun platform pinter, sarta sababaraha nyieun mobil. Contona, Huawei jeung Baidu (NASDAQ: BIDU) boga niat dina hal ieu. Kategori katilu nyaéta robotika (taksi tanpa supir), sapertos perusahaan sapertos Waymo.
Artikel ieu utamana bakal nganalisis feasibility tilu ruteu ieu ti sudut pandang téhnologi jeung ngembangkeun bisnis, sarta ngabahas masa depan sababaraha pabrik mobil kakuatan anyar atawa pausahaan nyetir otonom. Ulah underestimate téhnologi. Pikeun nyetir otonom, téknologi mangrupikeun kahirupan, sareng jalur téknologi konci nyaéta jalur strategis. Ku kituna artikel ieu ogé mangrupa sawala dina jalur béda tina strategi nyetir otonom.
Dina widang mobil pinter, khususna dina widang nyetir otonom, ngadopsi model loop tertutup Apple tiasa ngagampangkeun pabrik pikeun ngaoptimalkeun kinerja sareng ningkatkeun kinerja. Gancang ngabales kabutuhan konsumen.
Hayu atuh ngobrol ngeunaan kinerja munggaran. Kinerja penting pisan pikeun nyetir otonom. Seymour Cray, bapana supercomputers, sakali ceuk hiji kecap pisan metot, "Saha waé bisa ngawangun CPU gancang. trik mangrupa ngawangun sistem gancang ".
Kalayan gagalna Hukum Moore sacara bertahap, teu mungkin pikeun ngan ukur ningkatkeun kinerja ku cara ningkatkeun jumlah transistor per unit luas. Sareng kusabab watesan daérah sareng konsumsi énergi, skala chip ogé dugi. Tangtu, ayeuna Tesla FSD HW3.0 (FSD disebut Full Self-Driving) ngan hiji prosés 14nm, tur aya rohangan pikeun perbaikan.
Kiwari, lolobana chip digital dirancang dumasar kana Arsitéktur Von Neumann kalawan pamisahan memori jeung kalkulator, nu nyiptakeun sakabéh sistem komputer (kaasup telepon pinter). Ti software pikeun sistem operasi pikeun chip, eta geus deeply kapangaruhan. Tapi, Arsitéktur Von Neumann henteu cocog pisan pikeun diajar jero anu ngandelkeun nyetir otonom, sareng peryogi perbaikan atanapi bahkan terobosan.
Contona, aya "tembok memori" dimana kalkulator ngajalankeun leuwih gancang ti mémori, nu bisa ngabalukarkeun masalah kinerja. Desain chip otak-kawas boga terobosan dina arsitektur, tapi kabisat jauh teuing moal bisa dilarapkeun geura-giru. Leuwih ti éta, jaringan convolutional gambar bisa dirobah jadi operasi matrix, nu bisa jadi teu bener cocog pikeun chip otak-kawas.
Ku alatan éta, salaku Hukum Moore jeung arsitéktur Von Neumann duanana ngalaman bottlenecks, perbaikan kinerja hareup utamana kudu dihontal ngaliwatan Domain Spésifik Arsitéktur (DSA, nu bisa ngarujuk kana prosesor dedicated). DSA diusulkeun ku juara Turing Award John Hennessy sareng David Patterson. Éta mangrupikeun inovasi anu henteu jauh ka hareup, sareng mangrupikeun ide anu tiasa dilaksanakeun langsung.
Urang tiasa ngartos ideu DSA tina sudut pandang makro. Sacara umum, chip high-end ayeuna gaduh milyaran dugi ka puluhan milyar transistor. Kumaha jumlah transistor anu ageung ieu disebarkeun, dihubungkeun, sareng digabungkeun gaduh pangaruh anu ageung kana kinerja aplikasi khusus.Dina mangsa nu bakal datang, perlu pikeun ngawangun hiji "sistem gancang" tina sudut pandang sakabéh software jeung hardware, sarta ngandelkeun optimasi sarta adjustment struktur.
"Mode Android" sanes solusi anu saé dina widang mobil pinter.
Seueur jalma yakin yén dina jaman nyetir otonom, aya ogé Apple (closed loop) sareng Android (open) dina widang telepon pinter, sareng bakal aya ogé panyadia perangkat lunak anu kuat sapertos Google. Jawaban kuring basajan. Rute Android moal tiasa dianggo dina nyetir otonom sabab henteu nyumponan arah pangembangan téknologi mobil pinter anu bakal datang.
Tangtosna, kuring henteu bakal nyebatkeun yén perusahaan sapertos Tesla sareng perusahaan sanés kedah ngadamel unggal screw sorangan, sareng seueur bagian anu masih kedah dipésér ti produsén aksésori. Tapi bagian anu paling inti anu mangaruhan pangalaman pangguna kedah dilakukeun ku anjeun nyalira, sapertos sagala aspek nyetir otonom.
Dina bagian kahiji, parantos disebatkeun yén rute loop tutup Apple mangrupikeun solusi anu pangsaéna. Nyatana, éta ogé nunjukkeun yén jalur kabuka Android sanés mangrupikeun solusi anu pangsaéna dina widang nyetir otonom.
Arsitéktur telepon pinter sareng mobil pinter béda. Fokus smartphone nyaéta ékologi. Ekosistem hartina nyadiakeun rupa-rupa aplikasi dumasar kana sistem operasi ARM jeung IOS atawa Android.Ku alatan éta, telepon pinter Android bisa dipikaharti salaku kombinasi kebat bagian baku umum. Standar chip nyaéta ARM, di luhur chip nyaéta sistem operasi Android, teras aya sababaraha aplikasi dina Internét. Kusabab standarisasina, naha éta chip, sistem Android, atanapi App, éta tiasa gampang janten usaha mandiri.
Fokus mobil pinter nyaéta algoritma sareng data sareng hardware anu ngadukung algoritma éta. Algoritma ngabutuhkeun kinerja anu luhur pisan naha éta dilatih dina méga atanapi disimpulkeun dina terminal. Hardware mobil pinter merlukeun loba optimasi kinerja pikeun aplikasi husus sarta algoritma. Ku alatan éta, ngan algoritma atawa chip atawa ukur sistem operasi bakal nyanghareupan dilemmas optimasi kinerja dina jangka panjang. Ngan lamun unggal komponén dikembangkeun ku sorangan bisa gampang dioptimalkeun. Pamisahan software sareng hardware bakal ngahasilkeun kinerja anu teu tiasa dioptimalkeun.
Urang tiasa ngabandingkeun éta ku cara kieu, NVIDIA Xavier gaduh 9 milyar transistor, Tesla FSD HW 3.0 gaduh 6 milyar transistor, tapi indéks kakuatan komputasi Xavier henteu saé sapertos HW3.0. Disebutkeun yén FSD HW generasi salajengna ngagaduhan paningkatan kinerja 7 kali dibandingkeun sareng anu ayeuna. Janten, éta kusabab desainer chip Tesla Peter Bannon sareng timnya langkung kuat tibatan desainer NVIDIA, atanapi kusabab metodologi Tesla pikeun ngagabungkeun parangkat lunak sareng hardware langkung saé. Kami pikir metodologi ngagabungkeun software sareng hardware ogé kedah janten alesan anu penting pikeun ningkatkeun kinerja chip. Misahkeun algoritma jeung data sanes mangrupakeun ide nu sae. Teu kondusif pikeun eupan balik gancang dina pangabutuh konsumén jeung Iteration gancang.
Ku alatan éta, dina widang nyetir otonom, disassembling algoritma atawa chip sarta ngajual aranjeunna misah - teu bisnis alus dina jangka panjang.
Artikel ieu sourced ti EV-tech
psp13880916091
waktos pos: Dec-10-2020