Hiện nay, các công ty lái xe ô tô chở khách tự động có thể được chia thành ba loại. Loại đầu tiên là hệ thống khép kín tương tự như Apple (NASDAQ: AAPL). Các thành phần quan trọng như chip và thuật toán đều do chính họ tạo ra. Tesla (NASDAQ: TSLA) thực hiện điều này. Một số hãng xe năng lượng mới cũng hy vọng sẽ dần dần bắt tay vào việc này. con đường này. Loại thứ hai là một hệ thống mở tương tự như Android. Một số nhà sản xuất tạo ra nền tảng thông minh và một số tạo ra ô tô. Ví dụ: Huawei và Baidu (NASDAQ: BIDU) có ý định về vấn đề này. Loại thứ ba là robot (taxi không người lái), chẳng hạn như các công ty như Waymo.
Bài viết này sẽ chủ yếu phân tích tính khả thi của ba tuyến đường này từ góc độ phát triển công nghệ và kinh doanh, đồng thời thảo luận về tương lai của một số nhà sản xuất ô tô điện mới hoặc các công ty lái xe tự hành. Đừng đánh giá thấp công nghệ. Đối với xe tự lái, công nghệ là cuộc sống và con đường công nghệ then chốt là con đường chiến lược. Vì vậy, bài viết này cũng là cuộc thảo luận về những con đường khác nhau của chiến lược lái xe tự động.
Trong lĩnh vực ô tô thông minh, đặc biệt là lĩnh vực lái xe tự động, việc áp dụng mô hình vòng kín của Apple có thể giúp các nhà sản xuất dễ dàng tối ưu hóa hiệu suất và cải thiện hiệu suất. Đáp ứng nhanh chóng nhu cầu của người tiêu dùng.
Hãy để tôi nói về hiệu suất đầu tiên. Hiệu suất là điều cần thiết cho việc lái xe tự động. Seymour Cray, cha đẻ của siêu máy tính, từng nói một câu rất thú vị: "Bất cứ ai cũng có thể xây dựng một CPU nhanh. Bí quyết là xây dựng một hệ thống nhanh".
Với sự thất bại dần dần của Định luật Moore, việc tăng hiệu suất bằng cách tăng số lượng bóng bán dẫn trên một đơn vị diện tích là không khả thi. Và vì hạn chế về diện tích và mức tiêu thụ năng lượng nên quy mô của con chip cũng bị hạn chế. Tất nhiên, Tesla FSD HW3.0 hiện tại (FSD được gọi là Tự lái hoàn toàn) chỉ là quy trình 14nm và vẫn còn chỗ để cải tiến.
Hiện nay, hầu hết các chip kỹ thuật số đều được thiết kế dựa trên Kiến trúc Von Neumann với sự tách biệt giữa bộ nhớ và máy tính, tạo nên toàn bộ hệ thống máy tính (bao gồm cả điện thoại thông minh). Từ phần mềm, hệ điều hành đến chip đều bị ảnh hưởng sâu sắc. Tuy nhiên, Kiến trúc Von Neumann không hoàn toàn phù hợp với công nghệ học sâu mà hệ thống lái xe tự động dựa vào và cần được cải thiện hoặc thậm chí là đột phá.
Ví dụ: có một "bức tường bộ nhớ" nơi máy tính chạy nhanh hơn bộ nhớ, điều này có thể gây ra các vấn đề về hiệu suất. Thiết kế chip giống não đúng là có đột phá về kiến trúc, nhưng bước nhảy vọt quá xa có thể sẽ không sớm được áp dụng. Hơn nữa, mạng tích chập hình ảnh có thể được chuyển đổi thành các phép toán ma trận, điều này có thể không thực sự phù hợp với các chip giống não bộ.
Do đó, do Định luật Moore và kiến trúc Von Neumann đều gặp phải các hạn chế nên việc cải thiện hiệu suất trong tương lai chủ yếu cần đạt được thông qua Kiến trúc cụ thể theo miền (DSA, có thể đề cập đến các bộ xử lý chuyên dụng). DSA được đề xuất bởi những người đoạt giải Turing John Hennessy và David Patterson. Đó là một sự đổi mới không quá xa vời và là một ý tưởng có thể được áp dụng ngay vào thực tế.
Chúng ta có thể hiểu ý tưởng về DSA từ góc độ vĩ mô. Thông thường, các dòng chip cao cấp hiện nay có từ hàng tỷ đến hàng chục tỷ bóng bán dẫn. Cách phân phối, kết nối và kết hợp số lượng bóng bán dẫn khổng lồ này có tác động lớn đến hiệu suất của một ứng dụng cụ thể.Trong tương lai, cần xây dựng một “hệ thống nhanh” từ góc độ tổng thể của phần mềm và phần cứng, đồng thời dựa vào việc tối ưu hóa và điều chỉnh cấu trúc.
"Chế độ Android" không phải là giải pháp tốt trong lĩnh vực ô tô thông minh.
Nhiều người tin rằng trong thời đại xe tự lái, còn có Apple (vòng khép kín) và Android (mở) trong lĩnh vực điện thoại thông minh, đồng thời cũng sẽ có những nhà cung cấp phần mềm lõi nặng như Google. Câu trả lời của tôi rất đơn giản. Lộ trình Android sẽ không hoạt động trên hệ thống lái tự động vì không đáp ứng được định hướng phát triển công nghệ ô tô thông minh trong tương lai.
Tất nhiên, tôi sẽ không nói rằng các công ty như Tesla và các công ty khác phải tự sản xuất từng con vít và nhiều bộ phận vẫn cần phải mua từ các nhà sản xuất phụ kiện. Nhưng phần cốt lõi nhất ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng phải do chính bạn thực hiện, chẳng hạn như tất cả các khía cạnh của xe tự lái.
Ở phần đầu tiên đã đề cập rằng lộ trình khép kín của Apple là giải pháp tốt nhất. Trên thực tế, nó cũng chứng tỏ rằng lộ trình mở của Android không phải là giải pháp tốt nhất trong lĩnh vực lái xe tự động.
Kiến trúc của điện thoại thông minh và ô tô thông minh là khác nhau. Trọng tâm của điện thoại thông minh là sinh thái. Hệ sinh thái có nghĩa là cung cấp các ứng dụng khác nhau dựa trên hệ điều hành ARM và iOS hoặc Android.Vì vậy, điện thoại thông minh Android có thể được hiểu là sự kết hợp của một loạt các bộ phận tiêu chuẩn chung. Tiêu chuẩn chip là ARM, trên chip là hệ điều hành Android và sau đó có nhiều ứng dụng khác nhau trên Internet. Do tính chất tiêu chuẩn hóa của nó, cho dù đó là chip, hệ thống Android hay Ứng dụng, nó có thể dễ dàng trở thành một doanh nghiệp độc lập.
Trọng tâm của ô tô thông minh là thuật toán, dữ liệu và phần cứng hỗ trợ thuật toán. Thuật toán yêu cầu hiệu năng cực cao dù được huấn luyện trên đám mây hay suy luận trên thiết bị đầu cuối. Phần cứng của ô tô thông minh đòi hỏi phải tối ưu hóa hiệu suất rất nhiều cho các ứng dụng và thuật toán chuyên dụng cụ thể. Do đó, chỉ có thuật toán hoặc chip hoặc chỉ hệ điều hành mới phải đối mặt với tình huống khó xử về tối ưu hóa hiệu suất về lâu dài. Chỉ khi mỗi thành phần được tự phát triển thì mới có thể dễ dàng tối ưu hóa được. Việc tách rời phần mềm và phần cứng sẽ dẫn đến hiệu suất không thể tối ưu được.
Chúng ta có thể so sánh thế này, NVIDIA Xavier có 9 tỷ bóng bán dẫn, Tesla FSD HW 3.0 có 6 tỷ bóng bán dẫn, nhưng chỉ số sức mạnh tính toán của Xavier không bằng HW3.0. Và người ta nói rằng FSD HW thế hệ tiếp theo có hiệu suất cải thiện gấp 7 lần so với thế hệ hiện tại. Vậy là do nhà thiết kế chip Tesla Peter Bannon và nhóm của ông mạnh hơn các nhà thiết kế của NVIDIA, hoặc do phương pháp kết hợp phần mềm và phần cứng của Tesla tốt hơn. Chúng tôi cho rằng phương pháp kết hợp phần mềm và phần cứng cũng phải là nguyên nhân quan trọng giúp cải thiện hiệu suất chip. Việc tách biệt thuật toán và dữ liệu không phải là một ý tưởng hay. Nó không có lợi cho việc phản hồi nhanh chóng về nhu cầu của người tiêu dùng và sự lặp lại nhanh chóng.
Vì vậy, trong lĩnh vực lái xe tự động, việc tháo rời các thuật toán hoặc chip rồi bán riêng lẻ không phải là một hoạt động kinh doanh tốt về lâu dài.
Bài viết này có nguồn gốc từ EV-tech
psp13880916091
Thời gian đăng: Dec-10-2020