5fc4fb2a24b6adfbe3736be6 Lajme - Fundi mizor i drejtimit autonom: Tesla, Huawei, Apple, Weilai Xiaopeng, Baidu, Didi, kush mund të bëhet fusnota e historisë?
Dhjetor 10-2020

Fundi mizor i drejtimit autonom: Tesla, Huawei, Apple, Weilai Xiaopeng, Baidu, Didi, kush mund të bëhet fusnota e historisë?


Aktualisht, kompanitë që drejtojnë makina pasagjerësh automatikisht mund të ndahen afërsisht në tre kategori.Kategoria e parë është një sistem i mbyllur i ngjashëm me Apple (NASDAQ: AAPL).Komponentët kryesorë si çipat dhe algoritmet bëhen vetë.Tesla (NASDAQ: TSLA) e bën këtë.Disa kompani të reja të makinave energjetike gjithashtu shpresojnë që gradualisht të hyjnë në të.këtë rrugë.Kategoria e dytë është një sistem i hapur i ngjashëm me Android.Disa prodhues bëjnë platforma inteligjente, dhe disa bëjnë makina.Për shembull, Huawei dhe Baidu (NASDAQ: BIDU) kanë synime në këtë drejtim.Kategoria e tretë është robotika (taksi pa shofer), siç janë kompanitë si Waymo.

Fotoja eshte nga PEXELS

Ky artikull do të analizojë kryesisht realizueshmërinë e këtyre tre rrugëve nga këndvështrimi i teknologjisë dhe zhvillimit të biznesit, dhe do të diskutojë të ardhmen e disa prodhuesve të rinj të makinave me energji elektrike ose kompanive autonome të drejtimit.Mos e nënvlerësoni teknologjinë.Për ngasjen autonome, teknologjia është jeta, dhe rruga kryesore e teknologjisë është rruga strategjike.Pra, ky artikull është gjithashtu një diskutim mbi shtigjet e ndryshme të strategjive autonome të drejtimit.

Epoka e integrimit të softuerit dhe harduerit ka ardhur."Modeli i Apple" i përfaqësuar nga Tesla është rruga më e mirë.

Në fushën e makinave inteligjente, veçanërisht në fushën e drejtimit autonom, adoptimi i modelit të mbyllur të Apple mund ta bëjë më të lehtë për prodhuesit të optimizojnë performancën dhe të përmirësojnë performancën.Përgjigjuni shpejt nevojave të konsumatorëve.
Më lejoni të flas së pari për performancën.Performanca është thelbësore për drejtimin autonom.Seymour Cray, babai i superkompjuterëve, dikur tha një fjalë shumë interesante, "Çdokush mund të ndërtojë një CPU të shpejtë. Truku është të ndërtosh një sistem të shpejtë".
Me dështimin gradual të Ligjit të Moore, nuk është e mundur që thjesht të rritet performanca duke rritur numrin e transistorëve për njësi sipërfaqe.Dhe për shkak të kufizimit të zonës dhe konsumit të energjisë, shkalla e çipit është gjithashtu e kufizuar.Natyrisht, Tesla FSD HW3.0 aktuale (FSD quhet Full Self-Driving) është vetëm një proces 14 nm dhe ka hapësirë ​​për përmirësim.
Aktualisht, shumica e çipave dixhitalë janë projektuar bazuar në arkitekturën Von Neumann me ndarjen e kujtesës dhe kalkulatorit, i cili krijon të gjithë sistemin e kompjuterëve (përfshirë telefonat inteligjentë).Nga softueri te sistemet operative te çipat, ai është thellësisht i prekur.Sidoqoftë, Arkitektura Von Neumann nuk është plotësisht e përshtatshme për mësimin e thellë mbi të cilin mbështetet ngasja autonome dhe ka nevojë për përmirësim apo edhe përparim.
Për shembull, ekziston një "mur memorie" ku kalkulatori funksionon më shpejt se memoria, gjë që mund të shkaktojë probleme të performancës.Dizajni i çipave të ngjashëm me trurin ka një përparim në arkitekturë, por kërcimi shumë larg mund të mos zbatohet së shpejti.Për më tepër, rrjeti konvolucional i imazhit mund të shndërrohet në operacione matrice, të cilat mund të mos jenë vërtet të përshtatshme për çipa të ngjashëm me trurin.
Prandaj, meqenëse Ligji i Moore dhe arkitektura Von Neumann të dyja ndeshen me pengesa, përmirësimet e performancës së ardhshme kryesisht duhet të arrihen përmes Arkitekturës Specifike të Domenit (DSA, e cila mund t'i referohet përpunuesve të dedikuar).DSA u propozua nga fituesit e çmimit Turing, John Hennessy dhe David Patterson.Është një risi që nuk është shumë larg përpara dhe është një ide që mund të vihet në praktikë menjëherë.
Ne mund ta kuptojmë idenë e DSA nga një perspektivë makro.Në përgjithësi, çipat aktualë të nivelit të lartë kanë miliarda deri në dhjetëra miliarda transistorë.Mënyra se si shpërndahen, lidhen dhe kombinohen këta numër të madh tranzistorë kanë një ndikim të madh në performancën e një aplikacioni specifik.Në të ardhmen, është e nevojshme të ndërtohet një "sistem i shpejtë" nga këndvështrimi i përgjithshëm i softuerit dhe harduerit dhe të mbështetet në optimizimin dhe rregullimin e strukturës.

“Android mode” nuk është një zgjidhje e mirë në fushën e makinave inteligjente.

Shumë njerëz besojnë se në epokën e vozitjes autonome, ka edhe Apple (qark i mbyllur) dhe Android (i hapur) në fushën e telefonave inteligjentë dhe gjithashtu do të ketë ofrues të softuerëve të rëndë si Google.Përgjigja ime është e thjeshtë.Rruga Android nuk do të funksionojë në drejtimin autonom sepse nuk plotëson drejtimin e zhvillimit të ardhshëm të teknologjisë së makinave inteligjente.

2

Natyrisht, nuk do të thosha se kompani të tilla si Tesla dhe kompani të tjera duhet të bëjnë çdo vidë vetë, dhe shumë pjesë ende duhet të blihen nga prodhuesit e aksesorëve.Por pjesa më thelbësore që ndikon në përvojën e përdoruesit duhet të bëhet vetë, si për shembull të gjitha aspektet e drejtimit autonom.
Në seksionin e parë, është përmendur se rruga e mbyllur e Apple është zgjidhja më e mirë.Në fakt, tregon gjithashtu se rruga e hapur Android nuk është zgjidhja më e mirë në fushën e drejtimit autonom.

Arkitektura e telefonave inteligjentë dhe makinave inteligjente është e ndryshme.Fokusi i telefonave inteligjentë është ekologjia.Ekosistemi nënkupton ofrimin e aplikacioneve të ndryshme të bazuara në sistemet operative ARM dhe IOS ose Android.Prandaj, telefonat inteligjentë Android mund të kuptohen si një kombinim i një sërë pjesësh standarde të zakonshme.Standardi i çipit është ARM, në krye të çipit është sistemi operativ Android dhe më pas ka aplikacione të ndryshme në internet.Për shkak të standardizimit të tij, pavarësisht nëse është një çip, një sistem Android ose një aplikacion, ai mund të bëhet lehtësisht një biznes në mënyrë të pavarur.

EV3
4

Fokusi i makinave inteligjente është algoritmi dhe të dhënat dhe pajisja që mbështesin algoritmin.Algoritmi kërkon performancë jashtëzakonisht të lartë, pavarësisht nëse është i trajnuar në cloud ose është konstatuar në terminal.Hardueri i makinës inteligjente kërkon shumë optimizim të performancës për aplikacione dhe algoritme specifike të specializuara.Prandaj, vetëm algoritmet ose vetëm çipat ose vetëm sistemet operative do të përballen me dilema të optimizimit të performancës në planin afatgjatë.Vetëm kur secili komponent zhvillohet në vetvete, ai mund të optimizohet lehtësisht.Ndarja e softuerit dhe harduerit do të rezultojë në performancë që nuk mund të optimizohet.

Mund ta krahasojmë në këtë mënyrë, NVIDIA Xavier ka 9 miliardë transistorë, Tesla FSD HW 3.0 ka 6 miliardë transistorë, por indeksi i fuqisë llogaritëse të Xavier nuk është aq i mirë sa HW3.0.Dhe thuhet se gjenerata e ardhshme FSD HW ka një përmirësim të performancës 7 herë në krahasim me atë aktual.Pra, kjo është për shkak se projektuesi i çipave Tesla, Peter Bannon dhe ekipi i tij janë më të fortë se projektuesit e NVIDIA, ose sepse metodologjia e Tesla-s për të kombinuar softuerin dhe harduerin është më e mirë.Ne mendojmë se metodologjia e kombinimit të softuerit dhe harduerit duhet të jetë gjithashtu një arsye e rëndësishme për përmirësimin e performancës së çipit.Ndarja e algoritmeve dhe të dhënave nuk është një ide e mirë.Nuk është e favorshme për reagime të shpejta mbi nevojat e konsumatorëve dhe përsëritje të shpejtë.

Prandaj, në fushën e drejtimit autonom, çmontimi i algoritmeve ose çipave dhe shitja e tyre veç e veç nuk është një biznes i mirë në planin afatgjatë.

Ky artikull është marrë nga EV-tech

psp13880916091


Koha e postimit: Dhjetor-10-2020

Na dërgoni mesazhin tuaj: