目前，自動駕駛乘用車的公司大致可分為三類。第一類是類似蘋果（NASDAQ：AAPL）的閉迴路系統。晶片、演算法等關鍵零件都是自己做的。特斯拉（納斯達克股票代碼：TSLA）就是這麼做的。一些新能源車企也希望逐步走上這條路。這條路。第二類是類似Android的開放系統。有的廠商做智慧平台，有的廠商做汽車。例如，華為和百度（納斯達克股票代碼：BIDU）就有這方面的意圖。第三類是機器人（無人駕駛計程車），例如Waymo等公司。
本文將主要從技術和業務發展的角度分析這三種路線的可行性，並討論一些新勢力汽車製造商或自動駕駛公司的未來。不要低估技術。對自動駕駛來說，技術就是生命，關鍵技術路徑就是戰略路徑。所以這篇文章也是對自動駕駛策略的不同路徑進行探討。
「安卓模式」在智慧汽車領域並不是一個好的解決方案。
很多人認為，自動駕駛時代，智慧型手機領域同樣有蘋果（閉環）和安卓（開放），也會出現谷歌這樣的重核軟體供應商。我的答案很簡單。Android路線在自動駕駛上不會行得通，因為它不符合未來智慧汽車技術發展的方向。
當然，我不會說特斯拉等公司的每個螺絲都要自己製作，很多零件還是需要從配件製造商採購。但影響使用者體驗的最核心的部分必須由你自己來完成，例如自動駕駛的各個方面。
在第一節已經提到，蘋果的閉環路是最好的解決方案。事實上，這也說明Android開放路線並不是自動駕駛領域的最佳解決方案。
智慧型手機和智慧型汽車的架構不同。智慧型手機的重點是生態。生態系統是指提供基於ARM和IOS或Android作業系統的各種應用程式。因此，Android智慧型手機可以理解為一堆通用標準零件的組合。晶片標準是ARM，晶片之上是Android作業系統，然後是網路上的各種App。因為它的標準化，無論是晶片、Android系統或App，都很容易成為一個獨立的業務。
智慧汽車的重點是演算法以及支撐演算法的數據和硬體。無論是在雲端訓練，還是在終端推斷，演算法都需要極高的效能。智慧汽車的硬體需要針對特定的專業應用和演算法進行大量的性能最佳化。因此，僅演算法或僅晶片或僅作業系統長期來看將面臨效能最佳化困境。只有每個組件都是自己開發的，才能輕鬆優化。軟體和硬體的分離會導致效能無法最佳化。
我們可以這樣比較，NVIDIA Xavier有90億個電晶體，Tesla FSD HW 3.0有60億個電晶體，但Xavier的算力指標不如HW3.0。據稱，下一代FSD HW的效能較現款提升了7倍。所以，是因為特斯拉晶片設計師彼得班農和他的團隊比英偉達的設計師更強，或者是因為特斯拉軟硬體結合的方法論更好。我們認為軟硬體結合的方法論也一定是晶片效能提升的重要原因。將演算法和數據分開並不是一個好主意。不利於快速反饋消費者需求和快速迭代。
因此，在自動駕駛領域，將演算法或晶片拆解出來單獨出售，從長遠來看並不是一門好生意。
本文來源於EV科技
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發佈時間：2020年12月10日
