5fc4fb2a24b6adfbe3736be6 Навіны - Жорсткі канец аўтаномнага кіравання: Tesla, Huawei, Apple, Weilai Xiaopeng, Baidu, Didi, хто можа стаць зноскай гісторыі?
10 снежня 2020 г

Жорсткі канец аўтаномнага кіравання: Tesla, Huawei, Apple, Weilai Xiaopeng, Baidu, Didi, хто можа стаць зноскай гісторыі?


У цяперашні час кампаніі, якія кіруюць легкавымі аўтамабілямі ў аўтаматычным рэжыме, можна ўмоўна падзяліць на тры катэгорыі.Першая катэгорыя - гэта замкнёная сістэма, падобная на Apple (NASDAQ: AAPL).Ключавыя кампаненты, такія як чыпы і алгарытмы, зроблены самі.Тэсла (NASDAQ: TSLA) робіць гэта.Некаторыя кампаніі, якія займаюцца выпускам новых энергетычных аўтамабіляў, таксама спадзяюцца паступова прыступіць да гэтага.гэтая дарога.Другая катэгорыя - адкрытая сістэма, падобная на Android.Некаторыя вытворцы ствараюць разумныя платформы, а некаторыя - аўтамабілі.Напрыклад, Huawei і Baidu (NASDAQ: BIDU) маюць намеры ў гэтым плане.Трэцяя катэгорыя - робататэхніка (таксі без кіроўцы), напрыклад, такія кампаніі, як Waymo.

выява з PEXELS

У гэтым артыкуле ў асноўным будзе прааналізавана мэтазгоднасць гэтых трох маршрутаў з пункту гледжання тэхналогій і развіцця бізнесу, а таксама абмеркавана будучыня некаторых новых вытворцаў электрамабіляў або кампаній, якія займаюцца аўтаномным кіраваннем.Не варта недаацэньваць тэхналогіі.Для аўтаномнага кіравання тэхналогіі - гэта жыццё, а ключавым тэхналагічным шляхам з'яўляецца стратэгічны шлях.Такім чынам, гэты артыкул таксама з'яўляецца абмеркаваннем розных шляхоў стратэгій аўтаномнага кіравання.

Надышла эра інтэграцыі праграмнага і апаратнага забеспячэння.«Мадэль Apple», прадстаўленая Tesla, - лепшы шлях.

У галіне разумных аўтамабіляў, асабліва ў галіне аўтаномнага кіравання, прыняцце мадэлі замкнёнага цыклу Apple можа палегчыць вытворцам аптымізацыю прадукцыйнасці і павышэнне прадукцыйнасці.Хутка рэагаваць на патрэбы спажыўцоў.
Дазвольце мне спачатку пагаварыць пра прадукцыйнасць.Прадукцыйнасць важная для аўтаномнага кіравання.Сеймур Крэй, бацька суперкампутараў, аднойчы сказаў вельмі цікавае слова: "Любы можа стварыць хуткі працэсар. Хітрасць у тым, каб пабудаваць хуткую сістэму".
З паступовым правалам закона Мура немагчыма проста павялічыць прадукцыйнасць шляхам павелічэння колькасці транзістараў на адзінку плошчы.А з-за абмежавання плошчы і спажывання энергіі маштаб чыпа таксама абмежаваны.Вядома, бягучы Tesla FSD HW3.0 (FSD называецца Full Self-Driving) выкананы па 14-нм тэхпрацэсу, і ёсць месца для паляпшэння.
У цяперашні час большасць лічбавых чыпаў распрацаваны на аснове архітэктуры фон Неймана з падзелам памяці і калькулятара, які стварае ўсю сістэму кампутараў (уключаючы смартфоны).Ад праграмнага забеспячэння да аперацыйных сістэм і чыпаў, гэта глыбока закранута.Аднак архітэктура фон Нэймана не зусім падыходзіць для глыбокага навучання, на якім грунтуецца аўтаномнае кіраванне, і патрабуе ўдасканалення ці нават прарыву.
Напрыклад, ёсць "сцяна памяці", дзе калькулятар працуе хутчэй, чым памяць, што можа выклікаць праблемы з прадукцыйнасцю.Дызайн чыпаў, падобных на мозг, сапраўды стаў прарывам у архітэктуры, але занадта далёкі скачок можа быць прыменены не хутка.Больш за тое, сверточная сетка малюнкаў можа быць пераўтворана ў матрычныя аперацыі, што можа быць непрыдатным для мазгападобных чыпаў.
Такім чынам, паколькі як закон Мура, так і архітэктура фон Нэймана сутыкаюцца з вузкімі месцамі, будучыя павышэнні прадукцыйнасці ў асноўным павінны быць дасягнуты з дапамогай даменна-спецыфічнай архітэктуры (DSA, якая можа адносіцца да выдзеленых працэсараў).DSA быў прапанаваны лаўрэатамі прэміі Цьюрынга Джонам Хенэсі і Дэвідам Патэрсанам.Гэта новаўвядзенне, якое не занадта далёка наперад, і гэта ідэя, якая можа быць рэалізавана на практыцы неадкладна.
Мы можам зразумець ідэю DSA з макра пункту гледжання.Як правіла, сучасныя чыпы высокага класа маюць ад мільярдаў да дзесяткаў мільярдаў транзістараў.Тое, як гэтая велізарная колькасць транзістараў размеркавана, злучана і аб'яднана, моцна ўплывае на прадукцыйнасць канкрэтнага прылажэння.У далейшым неабходна пабудаваць «хуткую сістэму» з пункту гледжання агульнага праграмнага і апаратнага забеспячэння і зрабіць стаўку на аптымізацыю і карэкціроўку структуры.

«Андроід-рэжым» не з'яўляецца добрым рашэннем у сферы разумных аўтамабіляў.

Шмат хто лічыць, што ў эпоху аўтаномнага кіравання ў галіне смартфонаў таксама з'явяцца Apple (замкнёны цыкл) і Android (адкрыты), а таксама з'явяцца пастаўшчыкі цяжкіх праграм, такіх як Google.Мой адказ просты.Маршрут Android не будзе працаваць на аўтаномным кіраванні, таму што ён не адпавядае кірунку будучага развіцця тэхналогій разумных аўтамабіляў.

2

Вядома, я б не сказаў, што такія кампаніі, як Tesla і іншыя кампаніі, павінны вырабляць кожны шрубу самастойна, і многія дэталі ўсё яшчэ трэба набываць у вытворцаў аксесуараў.Але самую важную частку, якая ўплывае на карыстацкі досвед, напрыклад, усе аспекты аўтаномнага кіравання, трэба зрабіць самастойна.
У першым раздзеле было згадана, што замкнёны цыкл Apple - лепшае рашэнне.На самай справе гэта таксама дэманструе, што адкрыты маршрут Android - не лепшае рашэнне ў галіне аўтаномнага кіравання.

Архітэктура смартфонаў і разумных аўтамабіляў адрозніваецца.У цэнтры ўвагі смартфонаў - экалогія.Экасістэма азначае прадастаўленне розных прыкладанняў на базе аперацыйных сістэм ARM і IOS або Android.Такім чынам, смартфоны Android можна разумець як камбінацыю звязка агульных стандартных частак.Стандартам чыпа з'яўляецца ARM, на вяршыні чыпа - аперацыйная сістэма Android, а таксама ёсць розныя праграмы ў Інтэрнэце.Дзякуючы сваёй стандартызацыі, незалежна ад таго, ці з'яўляецца гэта чып, сістэма Android або дадатак, ён можа лёгка стаць бізнесам.

EV3
4

У цэнтры ўвагі разумных аўтамабіляў - алгарытм, а таксама дадзеныя і абсталяванне, якія падтрымліваюць алгарытм.Алгарытм патрабуе надзвычай высокай прадукцыйнасці, незалежна ад таго, навучаецца ён у воблаку або выводзіцца на тэрмінале.Апаратнае забеспячэнне разумнага аўтамабіля патрабуе значнай аптымізацыі прадукцыйнасці для пэўных спецыялізаваных прыкладанняў і алгарытмаў.Такім чынам, толькі алгарытмы або толькі чыпы або толькі аперацыйныя сістэмы будуць сутыкацца з дылемай аптымізацыі прадукцыйнасці ў доўгатэрміновай перспектыве.Толькі калі кожны кампанент распрацаваны самастойна, яго можна лёгка аптымізаваць.Падзел праграмнага і апаратнага забеспячэння прывядзе да прадукцыйнасці, якую немагчыма аптымізаваць.

Мы можам параўнаць гэта так: NVIDIA Xavier мае 9 мільярдаў транзістараў, Tesla FSD HW 3.0 мае 6 мільярдаў транзістараў, але індэкс вылічальнай магутнасці Xavier не такі добры, як HW3.0.І кажуць, што наступнае пакаленне FSD HW мае павышэнне прадукцыйнасці ў 7 разоў у параўнанні з бягучым.Такім чынам, гэта таму, што дызайнер чыпаў Tesla Пітэр Бэнан і яго каманда мацнейшыя за дызайнераў NVIDIA, або таму, што метадалогія Tesla па спалучэнні праграмнага і апаратнага забеспячэння лепшая.Мы лічым, што метадалогія спалучэння праграмнага і апаратнага забеспячэння таксама павінна быць важнай прычынай паляпшэння прадукцыйнасці чыпа.Раздзяленне алгарытмаў і дадзеных - не вельмі добрая ідэя.Гэта не спрыяе хуткай зваротнай сувязі аб патрэбах спажыўцоў і хуткай ітэрацыі.

Такім чынам, у галіне аўтаномнага кіравання разборка алгарытмаў або чыпаў і продаж іх асобна не з'яўляецца добрым бізнесам у доўгатэрміновай перспектыве.

Гэты артыкул узяты з EV-tech

psp13880916091


Час публікацыі: 10 снежня 2020 г

Адпраўце нам паведамленне: