5fc4fb2a24b6adfbe3736be6 Yangiliklar - Avtonom haydashning shafqatsiz yakuni: Tesla, Huawei, Apple, Veylay Syaopeng, Baidu, Didi, kim tarixning izohiga aylanishi mumkin?
English
2020 yil 10 dekabr

Avtonom haydashning shafqatsiz yakuni: Tesla, Huawei, Apple, Weilai Xiaopeng, Baidu, Didi, kim tarixning izohiga aylanishi mumkin?

Hozirgi vaqtda yengil avtomobillarni avtomatik ravishda boshqaradigan kompaniyalarni taxminan uch toifaga bo'lish mumkin. Birinchi toifa Apple (NASDAQ: AAPL) ga o'xshash yopiq tsiklli tizimdir. Chiplar va algoritmlar kabi asosiy komponentlar o'zlari tomonidan yaratilgan. Tesla (NASDAQ: TSLA) buni amalga oshiradi. Ba'zi yangi energiya avtomobil kompaniyalari ham asta-sekin bunga kirishishga umid qilmoqda. bu yo'l. Ikkinchi toifa - Android-ga o'xshash ochiq tizim. Ba'zi ishlab chiqaruvchilar aqlli platformalar, ba'zilari esa avtomobillar ishlab chiqaradi. Masalan, Huawei va Baidu (NASDAQ: BIDU) bu borada niyatlari bor. Uchinchi toifa - robototexnika (haydovchisiz taksilar), masalan, Waymo kabi kompaniyalar.

rasm PEXELSdan olingan

Ushbu maqola asosan texnologiya va biznesni rivojlantirish nuqtai nazaridan ushbu uchta yo'nalishning maqsadga muvofiqligini tahlil qiladi va ba'zi yangi kuchli avtomobil ishlab chiqaruvchilari yoki avtonom haydash kompaniyalarining kelajagini muhokama qiladi. Texnologiyani kamsitmang. Avtonom haydash uchun texnologiya hayotdir va asosiy texnologiya yo'li strategik yo'ldir. Shunday qilib, ushbu maqola, shuningdek, avtonom haydash strategiyalarining turli yo'llari haqida munozaradir.

Dasturiy ta'minot va apparat integratsiyasi davri keldi. Tesla tomonidan taqdim etilgan "Apple modeli" eng yaxshi yo'ldir.

Aqlli avtomobillar sohasida, ayniqsa avtonom haydash sohasida, Apple kompaniyasining yopiq-loop modelini qabul qilish ishlab chiqaruvchilarga ish faoliyatini optimallashtirish va ish faoliyatini yaxshilashni osonlashtirishi mumkin. Iste'molchilarning ehtiyojlariga tezda javob bering.
Avvalo ishlash haqida gapiraylik. Avtonom haydash uchun unumdorlik zarur. Superkompyuterlarning otasi Seymur Krey bir paytlar juda qiziq so'zni aytdi: "Har kim tez protsessor qurishi mumkin. Ayyorlik - tez tizimni qurishdir".
Mur qonunining bosqichma-bosqich muvaffaqiyatsizlikka uchraganligi sababli, birlik maydoniga tranzistorlar sonini ko'paytirish orqali unumdorlikni oshirish mumkin emas. Va maydon va energiya iste'moli cheklanganligi sababli, chipning ko'lami ham cheklangan. Albatta, hozirgi Tesla FSD HW3.0 (FSD To'liq Self-Driving deb ataladi) faqat 14 nm jarayon bo'lib, takomillashtirish uchun joy mavjud.
Hozirgi vaqtda ko'pgina raqamli chiplar Von Neumann arxitekturasi asosida xotira va kalkulyatorni ajratish bilan yaratilgan bo'lib, u butun kompyuter tizimini (shu jumladan smartfonlar) yaratadi. Dasturiy ta'minotdan operatsion tizimlargacha, chiplargacha chuqur ta'sir qiladi. Biroq, Von Neumann arxitekturasi avtonom haydashga tayanadigan chuqur o'rganish uchun to'liq mos kelmaydi va uni yaxshilash yoki hatto yutuqni talab qiladi.
Misol uchun, kalkulyator xotiradan tezroq ishlaydigan "xotira devori" mavjud bo'lib, u ishlashda muammolarga olib kelishi mumkin. Miyaga o'xshash chiplarning dizayni arxitekturada yutuq bor, lekin juda uzoqqa sakrash yaqin orada qo'llanilmasligi mumkin. Bundan tashqari, tasvir konvolyutsion tarmoq matritsa operatsiyalariga aylantirilishi mumkin, bu miyaga o'xshash chiplar uchun haqiqatan ham mos kelmasligi mumkin.
Shuning uchun, Mur qonuni va Von Neumann arxitekturasi qiyinchiliklarga duch kelganligi sababli, kelajakda ishlashni yaxshilashga asosan Domenga xos arxitektura (DSA, maxsus protsessorlarga murojaat qilishi mumkin) orqali erishish kerak. DSA Tyuring mukofoti sovrindorlari Jon Xennessi va Devid Patterson tomonidan taklif qilingan. Bu unchalik uzoq bo‘lmagan innovatsiya bo‘lib, darhol amaliyotga tatbiq etilishi mumkin bo‘lgan g‘oyadir.
Biz DSA g'oyasini makro nuqtai nazardan tushunishimiz mumkin. Umuman olganda, hozirgi yuqori darajadagi chiplarda milliardlab o'nlab milliardlab tranzistorlar mavjud. Bu katta miqdordagi tranzistorlarning qanday taqsimlanishi, ulanishi va birlashtirilishi ma'lum bir dasturning ishlashiga katta ta'sir ko'rsatadi.Kelajakda “tezkor tizim”ni umumiy nuqtai nazardan dasturiy ta’minot va apparat ta’minotini qurish va strukturani optimallashtirish va sozlashga tayanish zarur.

"Android rejimi" aqlli avtomobillar sohasida yaxshi yechim emas.

Ko'pchilik avtonom haydash davrida aqlli telefonlar sohasida Apple (yopiq tsikl) va Android (ochiq) ham borligiga ishonishadi va Google kabi og'ir yadroli dasturiy ta'minot provayderlari ham bo'ladi. Mening javobim oddiy. Android marshruti avtonom haydashda ishlamaydi, chunki u kelajakdagi aqlli avtomobil texnologiyasini rivojlantirish yo'nalishiga mos kelmaydi.

2

Albatta, Tesla va boshqa kompaniyalar kabi kompaniyalar har bir vintni o'zlari yasashlari kerak, deb aytmagan bo'lardim va ko'plab qismlarni hali ham aksessuarlar ishlab chiqaruvchilardan sotib olish kerak. Ammo foydalanuvchi tajribasiga ta'sir qiladigan eng asosiy qism, masalan, avtonom haydashning barcha jihatlari kabi o'zingiz qilishingiz kerak.
Birinchi bo'limda Apple'ning yopiq aylanish yo'li eng yaxshi yechim ekanligi ta'kidlangan. Aslida, bu Android ochiq marshruti avtonom haydash sohasida eng yaxshi yechim emasligini ham ko'rsatadi.

Smartfonlar va aqlli avtomobillarning arxitekturasi boshqacha. Smartfonlarning diqqat markazida ekologiya. Ekotizim ARM va IOS yoki Android operatsion tizimlariga asoslangan turli xil ilovalarni taqdim etishni anglatadi.Shuning uchun Android smartfonlarini umumiy standart qismlar to'plami sifatida tushunish mumkin. Chip standarti - ARM, chipning tepasida Android operatsion tizimi, keyin esa Internetda turli xil ilovalar mavjud. Uning standartlashtirilganligi tufayli, u chip, Android tizimi yoki ilova bo'ladimi, u osongina mustaqil ravishda biznesga aylanishi mumkin.

EV3
4

Aqlli avtomashinalarning diqqat markazida algoritm va algoritmni qo'llab-quvvatlaydigan ma'lumotlar va apparat vositalaridir. Algoritm bulutda o'qitilganmi yoki terminalda taxmin qilinganmi, juda yuqori ishlashni talab qiladi. Aqlli avtomobilning apparati maxsus ixtisoslashtirilgan ilovalar va algoritmlar uchun juda ko'p ish faoliyatini optimallashtirishni talab qiladi. Shuning uchun, faqat algoritmlar yoki faqat chiplar yoki faqat operatsion tizimlar uzoq muddatda ishlashni optimallashtirish dilemmalariga duch kelishadi. Har bir komponent o'z-o'zidan ishlab chiqilgandagina uni osongina optimallashtirish mumkin. Dasturiy ta'minot va apparatni ajratish optimallashtirish mumkin bo'lmagan ishlashga olib keladi.

Biz buni shu tarzda solishtirishimiz mumkin, NVIDIA Xavier 9 milliard tranzistorga ega, Tesla FSD HW 3.0 6 milliard tranzistorga ega, ammo Xavierning hisoblash quvvati indeksi HW3.0 kabi yaxshi emas. Va aytilishicha, keyingi avlod FSD HW hozirgiga nisbatan 7 baravar yaxshilangan. Demak, Tesla chiplari dizayneri Piter Bannon va uning jamoasi NVIDIA dizaynerlaridan kuchliroq yoki Teslaning dasturiy ta’minot va apparatni birlashtirish metodologiyasi yaxshiroq bo‘lgani uchun. Bizning fikrimizcha, dasturiy ta'minot va apparatni birlashtirish metodologiyasi ham chip ish faoliyatini yaxshilash uchun muhim sabab bo'lishi kerak. Algoritmlar va ma'lumotlarni ajratish yaxshi fikr emas. Bu iste'molchi ehtiyojlari va tez takrorlash bo'yicha tezkor fikr bildirish uchun qulay emas.

Shu sababli, avtonom haydash sohasida algoritmlarni yoki chiplarni qismlarga ajratish va ularni alohida sotish uzoq muddatda yaxshi ish emas.

Ushbu maqola EV-techdan olingan

psp13880916091

Yuborilgan vaqt: 2020-yil 10-dekabr

Bizga xabaringizni yuboring:

Qidirish uchun Enter tugmasini yoki yopish uchun ESC tugmasini bosing