特斯拉fsd芯片和英伟达_英伟达teslap4
1.特斯拉芯片算力排行?
2.280TOPS算力爆表!北京车展最强国产自动驾驶平台是它
3.自动驾驶芯片哪家强,这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉
4.关于智能驾驶的三种“套餐”,只有特斯拉是搭载了“旗舰版”?
5.历数特斯拉自动驾驶5年进步:Autopilot从1.0走向FSD
6.特斯拉也“减配”?实车信息与环保清单信息不符,遭到车主投诉
特斯拉芯片算力排行?
第一的是英伟达:全球图形处理芯片的王者,在汽车自动驾驶芯片同样是王者。目前已经量产的英伟达Xavier,单芯片算力30tops,首先搭载于小鹏P7身上。能实现L2-L3的自动驾驶。2021年即将量产的英伟达Orin是Xavier的升级版,采用台积电7nm制程,性能提升接近7倍,单芯片算力200tops,性能超越特拉斯HW3.0。更牛逼的是它可以使用两颗Orin Soc和两颗安培GPU组合形成的DRIVE Pegasus Robotaxi自动驾驶平台,性能可以达到2000TOPS,能实现L4-L5级别的自动驾驶。目前已经确认理想和小鹏下一代车型将采用英伟达Orin芯片。
②Mobileye:属于英特尔旗下的芯片公司,目前量产的EyeQ4芯片,算力2.5tops,能实现L2级别的移动辅助驾驶,目前蔚来ES6和欧拉好猫等车型在用。2021年即将量产的是EyeQ5芯片,性能提升10倍,算力达到25tops,能实现L3级别的自动辅助驾驶,领克zero将采用EyeQ5H,采用的双芯片组合,算力达到50tops,值得期待。
③高通:作为移动芯片领域绝对王者,高通也是非常重视汽车芯片,不仅杀入了车机芯片,推出了骁龙820A吸引了诸如理想One,小鹏P7等造车新势力的青睐。更是在自动驾驶芯片领域一步到位推出了高通的Snapdragon Ride自动驾驶平台。王者的实力就是不一般,一经推出,就站在了制高点。高通Snapdragon Ride平台支持L1-L5级别的自动驾驶,芯片总算力高达700tops,功耗仅为130W,比特斯拉的FSD芯片功耗还低。采用高通自动驾驶芯片的汽车最早要2023年才会推出市场,敬请期待吧。
④华为:华为早在2018年10月就发布了升腾310,12nm制程,也是一颗自动驾驶AI芯片,其单芯片算力16tops,华为基于升腾310组合的多芯片方案MDC600,算力352tops,是目前国内算力最强大的自动驾驶芯片,支持L3-L4级别的自动驾驶。北汽全新高端品牌ARCFOX在2021年推出的新车HBT将搭载华为MDC600芯片,非常值得期待。
⑤地平线:国内人工智能芯片的佼佼者,目前已经量产的征程2,芯片制程28nm,单芯片算力4tops,超越了EyeQ4芯片,目前搭载于长安Uni-T和奇瑞大蚂蚁。2020年9月26日,发布了征程3,单芯片算力5tops,芯片制程16nm。2021年地平线将直接跳过征程4,发布征程5,性能提升近20倍,单芯片算力达到96tops,组合芯片可以达到192-384tops,性能全面超越特斯拉HW3.0,非常值得期待。
⑥黑芝麻:国内自动驾驶芯片的后起之秀,2020年6月发布的华山二号A1000芯片,芯片制程16nm,单芯片算力40-70tops,超越了英伟达Xavier,功耗仅为8w,能效比全球领先。其组合的多芯片FAD方案算力最高达280tops,全面超越特拉斯HW3.0。黑芝麻华山二号芯片有望搭载到明年蔚来中大型轿车ET7上面,敬请期待。
⑦零跑:零跑属于国内造车新势力的第二梯队成员,目前已经推出零跑S01和零跑T03两款车型。今年广州车展发布了旗下首款中型SUV零跑C11搭载了零跑自主研发的自动驾驶芯片凌芯01,成为除了特斯拉外,全球唯二自主研发自动驾驶芯片的汽车厂商(蔚来今年也宣布芯片自研,预计蔚来自研芯片要2023年才会推出)。凌芯01采用28nm制程,功耗4w,单芯片算力4.2tops,领先EyeQ4。零跑C11采用的是双芯片方案,算力8.4tops,支持L2-L3价格的自动辅助驾驶。
280TOPS算力爆表!北京车展最强国产自动驾驶平台是它
车东西
文?|?俞岳
上周末,延误了半年有余的2020北京国际车展正式开幕,因疫情防控需要,北京车展可能也是今年全球最大规模的车展。
在本届北京国际车展上,最大的看点之一莫过于L2级自动驾驶逐渐成新车标配,自主品牌L3甚至L4级自动驾驶正逐渐落地;华为等科技公司拿出自动驾驶解决方案“秀出肌肉”;多家自动驾驶芯片创企推出性能炸裂的解决方案……让本届北京国际车展宛如一场汽车科技秀。
国内自动驾驶芯片创业公司黑芝麻首次展出FAD自动驾驶计算平台,其算力最高可达280TOPS,从数据上看甚至全面超过特斯拉自研的FSD自动驾驶电脑。
那么,黑芝麻FAD自动驾驶平台真的这么强吗?FAD是如何碾压特斯拉FSD的呢?
一、北京车展最强自动驾驶计算平台?算力最高可达280TOPS
车展首日,国内自动驾驶芯片创企黑芝麻正式发布并展出了FAD(Full?Atonomous?Driving)全自动驾驶计算平台,同时也首次对外展出了第二款自动驾驶芯片华山二号A1000系列。
FAD最大的优势就是算力强,从数据上看,甚至已经超过特斯拉最强的自动驾驶计算电脑HardWare?3(实际算力大约72TOPS),单个控制器的算力最大可以达到280TOPS,高算力也让FAD支持L2+~L4级自动驾驶。
▲北京车展现场展出的黑芝麻FAD自动驾驶平台
今年6月,黑芝麻正式发布了华山二号A1000系列芯片,单颗芯片算力最高可以达到70TOPS,功耗小于8W,单颗芯片就能支持L3级自动驾驶系统。而FAD自动驾驶平台就是基于华山二号A1000芯片打造,单控制器最多可集成4颗华山二号A1000芯片,也就能够实现最大280TOPS的算力。
即便有这样强大的算力,FAD自动驾驶平台最高功耗也就几十瓦,能效比达到6TOPS/W。
这样的性能数据和能效比数据即便放到全球自动驾驶芯片领域,都处于领先地位。
此外,为适应不同汽车制造商和不同车型,车企也可以选择1颗、2颗或4颗华山二号A1000芯片集成的域控制器,分别可以实现最大70TOPS、140TOPS和280TOPS的算力,对应L2+级、L3级和L3/L4级的自动驾驶系统。
实际上,这就是满足车企的成本需求。
据了解,FAD自动驾驶平台支持多种传感器接入,包括激光雷达、毫米波雷达,同时接入多路摄像头,还内置有GNSS+IMU+RTK组合高精度定位模块,可以实现车道级定位,实现更精准的自动驾驶。
可以说,黑芝麻FAD自动驾驶平台凭借其高算力、低功耗,已经成为本届北京国际车展上最强大的自动驾驶域控制器之一。
二、支持L2+~L4级自动驾驶?黑芝麻FAD真能打趴特斯拉FSD?
FAD除了使用超强芯片,算力超强,还有哪些强大本领呢?
昨天上午,车东西与黑芝麻创始人兼CEO单记章与创始人兼COO刘卫红进行了深入访谈,找到了问题的答案。
1、对标特斯拉、英伟达?性能全面领先
在全球自动驾驶芯片大厂中,能实现黑芝麻FAD这样高算力水平的也就英伟达、特斯拉两家。
从算力上看,英伟达Xavier计算平台的算力有30TOPS,特斯拉FSD计算平台(HardWare?3)算力为144TOPS,两颗华山二号A1000芯片集成的黑芝麻FAD计算平台就有最高140TOPS的算力。
▲北京车展现场展出的黑芝麻FAD自动驾驶平台
而在算力利用率上,三者的差距比较悬殊,黑芝麻FAD可以达到80%以上的利用率,特斯拉有55%,而英伟达Xavier计算平台大约在20%左右。
单记章说道,用CPU、GPU进行AI运算,算力利用率太低,必须要使用专用的神经网络处理器进行AI运算,算力利用率才能达到比较高的水准。
实际上,这也是特斯拉放弃英伟达自动驾驶芯片,改用自研芯片的原因之一。
在功耗上,英伟达Xavier计算平台和黑芝麻FAD都在30W左右,特斯拉FSD功耗则翻了一倍还多,达到72W。另外,英伟达Xavier计算平台的能效比仅有1TOPS/W,特斯拉稍好,为2TOPS/W,黑芝麻FAD则能做到6TOPS/W。
据介绍,虽然三者的整体功耗比较低,但也需要进行严格的热管理优化。如果能效比太低,芯片发热难以控制,可能导致整体安全性、稳定性降低。
今年5月,英伟达发布了基于安培架构的自动驾驶芯片的迭代产品,算力较上一代Xavier计算平台有很大提升,并且有10TOPS、200TOPS、2000TOPS算力的三个产品。不过目前英伟达还没有公布太多有关安培架构自动驾驶平台的消息,量产时间也被定在2022年下半年,距离真正装车还有一定的距离,而黑芝麻预计FAD已经能够在2021年下半年量产装车。
2、神经网络引擎性能超强?支持多种AI运算
当我们透视华山二号A1000芯片就能发现,其主要由一颗8核心主频为1.6GHz的CPU,GPU,内存控制器,神经网络处理器,数字信号处理器(DSP),图像信号处理器(ISP),安全岛以及I/O接口控制器等处理器组成。据了解,这颗SoC中共有22个处理器。
▲华山二号A1000芯片内部
而这么多核心和计算单元,都集成在了不到90mm?的区域内,相当于指甲盖大小。芯片封装后的大小也只有约250mm?。
其中,“占地”面积最大的就是DynamAI?NN神经网络处理器。据了解,这个区域中有4个3D卷积阵列,主频为1.2GHz,算力就已经能达到39TOPS;同时还有1个2D?GEMM矩阵乘法阵列,主频800MHz。另外,芯片内还有5个独立DSP,让整个芯片的算力可以达到43TOPS。这还不包含CPU、GPU、CV加速器的算力。
实际上,这还是黑芝麻华山二号A1000芯片最基础的算力,其最强算力可以达到70TOPS。
同时,因为有多种不同的神经网络处理器,让整颗SoC能够保持很强的灵活性和均衡性。
3、降低开发门槛?符合车规标准
当前,大部分整车企业和自动驾驶公司采用自研自动驾驶软件,购买自动驾驶硬件的方式,研发或量产自动驾驶。但各个厂商在感知、识别、决策算法方面的进度各不相同,所使用的神经网络也各不相同,这就要求硬件厂商必须紧密配合整车企业的软件开发流程。
黑芝麻针对不同整车厂和自动驾驶公司给出了完善的开发解决方案。
首先,黑芝麻提供自研的算法神经网络,也能提供常用神经网络模型库。例如,在ADAS算法神经网络中,就包括路牌、路标、车道线、预测目标运动趋势等网络,黑芝麻将这些算法神经网络作为SDK提供给客户。也能将常用的、公开的神经网络制作成模型库,作为开源软件提供给客户。
第二,黑芝麻为客户提供神经网络开发工具,可以不断优化算法。即便在交付之前,也能在虚拟环境下运行开发者的网络。开发者可以通过黑芝麻的云端平台测试,甚至不需要在本地安装。
第三,如果客户完全没有开发自动驾驶软件,黑芝麻也可以提供硬件、工具链、软件库、操作系统打包交付。
在安全流程标准和车规认证方面,FAD平台满足ASIL?B、ASIL?D汽车功能安全要求以及CC?EAL5+的车规级安全认证要求。升级到板级产品后,FAD?平台的双芯片系统可完全独立工作,支持电源和视频采集系统的冗余设计,满足前装产品的设计要求。通过双芯片冗余,支持ASIL?安全分解,配合ASIL-D级别的控制MCU,实现系统级的ISO26262?ASIL-D安全流程标准。进一步达到系统级自动驾驶平台的SOTIF和RSS的安全设计要求。
可以说,黑芝麻FAD自动驾驶平台已经能够在硬件算力、整体效能、软件开发、安全认证方面领先于市面上大多数自动驾驶芯片,一些参数已经超越同级别的特斯拉FSD。
三、行业老兵组队造芯?FAD即将步入量产阶段
根据黑芝麻创业团队的介绍,公司于2016年成立并投入研发自动驾驶芯片,和特斯拉自研FSD芯片的启动时间大致相同,这也就让两家公司几乎站在同一起跑线上。
2017年,蔚来、芯动能等资方向其投资了近亿元。2019年4月,黑芝麻又获得了上汽、SK中国、招商局等机构的B轮投资。
这些投资让黑芝麻有能力大力投入研发自动驾驶芯片,现在投入的研发资金已经超过1亿美元(超过6.8亿元人民币),要知道黑芝麻的研发团队也就只有300来人,且都是来自芯片、汽车、算法等各个科技高地的顶尖人才。
▲左右分别为黑芝麻CEO单记章、COO刘卫红
黑芝麻CEO单记章此前是全球视觉芯片领军企业OmniVision创始团队成员,在硅谷芯片行业打拼了20多年,在图像处理芯片和软件算法上具有丰富的经验和技术积累。
CTO齐峥是英特尔奔腾二代芯片主要设计成员、CSO曾代兵是中兴微电子总工程师,COO刘卫红则曾是博世中国ADAS主力部门——底盘与控制系统事业部的中国区总裁。
正因为有超强的研发团队,让黑芝麻这家初创公司可以在3年时间内做出ADAS芯片华山一号A500并量产上市,在今年推出华山二号A1000芯片,发布FAD自动驾驶平台。
今年以来,新车如果没有配备L1/L2级自动驾驶,都“不好意思卖”,自动驾驶的普及程度正在快速提高,而更高等级的L3级甚至L4级自动驾驶也已经到了量产前夜,行业内对自动驾驶芯片和计算平台解决方案需求呈爆发性增长态势。仅自动驾驶芯片的市场规模,都有望达到万亿美元级别,成为半导体行业最大单一市场。
因此,FAD此时进入自动驾驶市场可谓正当其时。
今年8月,一汽智能网联开发院与黑芝麻达成技术合作协议。一汽智能网联开发院将启动基于华山二号A1000的智能驾驶平台的开发,以满足后续量产车型需求。双方将共同推动人工智能技术在汽车工业领域的应用,加速国产智能驾驶芯片的产业化落地。
另外,黑芝麻也已经签约多个FAD定点车型,预计明年就将有搭载FAD自动驾驶平台的车型上市。此外,国内外也已经有多家企业开始测试FAD自动驾驶平台,测试车辆已经上路。
黑芝麻在自动驾驶芯片和域控制器中取得的巨大成功,让行业研究机构开始重视这家刚成立4年有余创业公司。今年4月,硅谷最强智库之一的CB?Insights发布中国芯片设计企业榜单,黑芝麻在车载芯片领域上榜,成为中国芯片设计企业65强之一。
今年7月,黑芝麻华山二号A1000芯片也亮相世界人工智能大会,与平头哥、依图、寒武纪等高端人工智能芯片同台亮相。
可以说,黑芝麻经过四年多的发展,已经成为全球领先的自动驾驶芯片设计公司,甚至已经有能力和芯片行业的老大哥们一较高下。同时,黑芝麻的快速进步,也推动着国内自动驾驶芯片设计再上新台阶。
在与两位创始人的交谈中,他们还透露了一个彩蛋,明年黑芝麻将发布性能更强的芯片,届时搭载这一芯片的FAD自动驾驶平台最高算力有望突破1000TOPS,其算力已经可以进行完全自动驾驶。
本文来源于汽车之家车家号作者,不代表汽车之家的观点立场。
自动驾驶芯片哪家强,这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉
文/田忠朝
在自动驾驶量产应用上,特斯拉为何能遥遥领先?很多人认为是其强大的软件算法,其实软件算法固然重要,但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。
在过去PC时代,顶尖的芯片技术一直被英特尔、AMD这样的国外巨头垄断,直到移动通信时代随着华为、紫光展锐的崛起,国内才开始有了与苹果、高通相抗衡的芯片企业。
那么在自动驾驶芯片领域,我们与国外又有多少差距呢?
国外自动驾驶芯片处于什么水平?
目前国外自动驾驶芯片真正进入大规模量产车市场的也就三家:
英伟达
产品注重算力,但同时功耗也大,因此曾被马斯克调侃“性能一样的耗电更高,耗电差不多的性能弱鸡”。
这也直接让伤了面子的老黄决定不再挤牙膏,从橱柜里掏出了?其Drive?AGX?Orin新产品以及Ampere?架构旗舰产品Nvidia?EGX?A100芯片,这应该是目前世界上最高效的深度学习芯片,7nm制程工艺,算力624TOPS,功耗400W。
基于这枚芯片,英伟达造出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive?AGX?Robotaxi,算力?2000TOPS,但功耗高达800W,它的出现显然是冲着未来L5全自动驾驶秀肌肉的。
所以目前英伟达的主要实用产品还是Xavier,从小鹏?P7?到沃尔沃、奔驰、丰田的一些车型都在使用。另外如小马智行在美国的电动车队用的是英伟达?Pegasus,用于训练高等级自动驾驶汽车。
而未来可期的是英伟达Drive?AGX?Orin,?200TOPS?的算力超越特斯拉?Autopilot?硬件?3.0,功耗却只有45W,可能在未来一段时间成为主机厂新宠,就看什么时候能进入量产应用。Mobileye
芯片产品算力不强但走实用路线,主要用于摄像头的数据感知,而并非中央域处理器。所以在早期的L2辅助驾驶车型市场占主流地位,包括小鹏G3、蔚来ES6/ES?8、广汽新能源Aion?LX都用了Eye?Q4芯片,算力?2.5TOPS,功耗?3W。
但随着自动驾驶等级的提升,中央域处理器的作用越来越大,Mobileye的产品就开始有点力不从心而被边缘化,虽然被英特尔收购后称会使用英特尔的?7?nm工艺“打磨”EyeQ5,但Eye?Q5算力依然只有24TOPS,功耗10W,它在自动驾驶解决方案中只能作为感知芯片处理图像等信息,无法进入“中央”决策层。
特斯拉
先后用过Mobileye、英伟达的芯片,后来嫌弃它们性能跟不上发展,从2016年开始自研芯片。
2019年4月份特斯拉FSD(Full?Self?Driving全自动驾驶)芯片正式以量产的形式发布,被马斯克誉为“世界上最好的芯片”,算力144TOPS,功耗72W,能效比2TOPS/W,就目前来说,确实是量产车最好用的自动驾驶芯片。
再来说说国内三家主流芯片企业发展程度
黑芝麻
近日,这家科技创业公司发布了公司成立四年来最重磅的产品,两款自动驾驶感知芯片华山二号A1000和A1000L(Lite)。
其中A1000使用台积电16nm工艺制造,算力40-70TOPS,功耗8-10W,从性能来看,它对标的将是特斯拉FSD和英伟达Xavier芯片。但是从能效比来说,A1000优势更明显。
特斯拉FSD算力144TOPS,功耗72W,能效比2TOPS/W;英伟达Xavier算力30TOPS,功耗30W,能耗比1TOPS/W。而华山二号A1000单芯片能效比超过6TOPS/W?,双芯片叠加组成的域控制器能效比也超过5TOPS/W。
而且它的自由组合度极高,根据黑芝麻给出的计算平台方案,?
单颗A1000L芯片适用于低等级级ADAS辅助驾驶;
单颗A1000芯片适用于L2+自动驾驶;
双A1000芯片互联组成的域控制器可支持L3级别自动驾驶;
四颗A1000芯片叠加可用于未来L4级别自动驾驶。
虽然用于L3/L4的方案看起来有点夸张,但从官方这介绍来看不可否认,这款芯片符合AEC?Q-100、单芯片ASIL?B、系统ASIL?D汽车功能安全要求,应该是目前极少符合以上所有安全标准的国产车规级芯片,也是目前能支持L3及以上级别自动驾驶的最强国产芯片。
寒武纪
前身是中国科学院计算技术研究所下,应该是最早进入大家视线的芯片公司,但该公司更专注于人工智能领域,早在2016年就发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。
同时还有两款用于人工智能芯片IP授权的产品Cambricon-1M和Cambricon-1H,用于手机或者汽车终端上的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用加速。
此外寒武纪也发布了两款用于边缘计算(指在靠近智能设备(终端)或数据源头(云端)的一端,提供网络、存储、计算、应用等能力,达到更快的网络服务响应,更安全的本地数据传输。)的人工智能加速卡,思元220和思元270,在边缘计算中起着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的作用。
性能上思元270满血版(F4)算力达到128TOPS,功耗70-150W,与早期的英伟达Tesla?T4计算卡(算力130TOPS,功耗75W)性能相近,但该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力,简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。
地平线
由前百度深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的,专注于自动驾驶与人工智能芯片。
相比大多数注重硬件算力的芯片公司,地平线更注重以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案,简单来说就像安卓机与苹果的区别,安卓手机更追求硬件性能,软件系统由不同厂商自己匹配;而苹果手机硬件和软件系统是一体设计的。
在产品方面,地平线目前拥有用于边缘人工智能的征程二代芯片,算力4TOPS,功耗2W,主要用于自动驾驶中对车辆、行人和道路环境等目标的感知,类似MobileyeQ系列芯片。
此外是用于AIoT边缘计算的旭日二代芯片,算力4TOPS,功耗2W,主要用于智能家居、智慧城市、智能安防、工业机器人等应用领域。
当然,地平线也推出了基于征程芯片的自动驾驶解决方案——Matrix,其中Matrix二代拥有16TOPS的等效算力,可用于摄像头等传感器的数据感知和融合。预计今年将发布的Matrix三代,将拥有192TOPS的算力,功耗48W,可以竞争特斯拉FSD芯片。
最后
我们整理了目前一些主要芯片参数性能,可以看出,国内自动驾驶芯片在超前研发方面可能与国外老牌企业还有一定差距,但是在同一起跑时间点上大家的差距并不大,例如黑芝麻芯片产品在性能和功耗上已经可以与特斯拉掰手腕了。
可以预见,未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地,而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。
本文来源于汽车之家车家号作者,不代表汽车之家的观点立场。
关于智能驾驶的三种“套餐”,只有特斯拉是搭载了“旗舰版”?
同样都在宣传了搭载L2级辅助驾驶功能,但同样的背后却是全然不同的“硬件套餐”。
在如今,L2级辅助驾驶系统似乎成为了各家车企宣传产品必不可少的亮点之一,而且无论是传统车企,还是造车新势力皆是如此。但同样的“帮“你开车功能,有的表现的好像一个新手司机,有的却似乎能直接“替”你开车。
那么同样的功能背后为什么会表现出不同的实力,其背后到底又有怎样的差别呢?接下来,首席出行官便带各位了解一下不同“配置套餐”下的L2级辅助驾驶功能。
「标配套餐:“一荤一素”的硬件支持?」
标配套餐更多还是出现在传统车企身上,尤其以国内一众合资品牌车型为主。
以最新的丰田RAV4为例,厂家将其支持的L2级辅助驾驶功能命名为Toyota Safety Sense智安全系统。可以实现主动刹车、自适应巡航以及车道居中保持并可以跟随前车轨迹行驶等功能,属于标准的L2级辅助驾驶功能配置。
实现上述功能的配套硬件主要以毫米波雷达和前置单目摄像头为主。其中,毫米雷达主要用于对前车的速度和距离进行实时侦测,实现自适应巡航和主动刹车功能(摄像头作为辅助和冗余)。而前置单目摄像头则通过对路面标线和前车行驶轨迹的识别,实现车道居中保持功能。
L2级辅助驾驶系统更多是辅助驾驶员对车辆进行横向和纵向的控制,驾驶员依旧主导控制车辆,并不需要太强大的算力。所以,这类“标配套餐”并不会配备更高阶的计算芯片。
“标配套餐”属于最基础的功能性配置。无论是在感知层面的硬件配置,还是决策层面的芯片配置,都仅仅是“够用”就好,且后期并不具备OTA升级更高级别自动驾驶的能力。 这样的“标配套餐”最大的优势在于供应链足够成熟,其成本也就得到了有效控制。 所以更多被应用到传统汽车品牌在智能驾驶领域的“突破”。
现阶段尤其以合资品牌为主,包括沃尔沃的领航辅助驾驶系统在内的各种“智行”系统在本质上都属于基础的L2级辅助驾驶功能,一方面是各家命名方式不同,另一方面也会针对算法进行优化。但也都是万变不离其宗。
对于这类品牌来说,智能辅助驾驶功能仅仅是属于锦上添花的配置而已,现阶段也并不会倾注太多的研发力度,他们所追求就是“够用就好”。
「豪华套餐:“四菜一汤”的智能驾驶」
与传统车企标准套餐相对的,就是造车新势力们的智能驾驶“豪华套餐”,俗称的配置“堆料”。尤其是对于号称“自研”自动驾驶能力的造车新势力来说,要想挑战特斯拉,先得在自动驾驶能力上够得上后者两年前的能力。学习其单纯的视觉方案已经来不及,传感融合上下功夫才是王道。
蔚来汽车便是标配了“豪华套餐”的车企之一。该公司推出的ES6与ES8在现阶段虽然只能实现L2级辅助驾驶功能,但其在硬件配置上则具备了更深的开发潜力。
在感知层面的硬件配置上,蔚来的车型上搭载了1个三目摄像头、4个全景系统摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、1个驾驶员状态检测摄像头。其中,三目摄像头和5个毫米波雷达主要用作辅助驾驶功能的感知。
由蔚来研发的前置三目摄像头分别为28度、52度和150度,其中28度摄像头用以识别远距离目标和红绿灯的检测;52度摄像头则用来完成对路面情况的识别;150度摄像头则主要用来扫描车头两侧及加塞车辆。相较于“标配套餐”的单目摄像头来说,其最大的优势在于可以识别到更多信息,让车辆自己能更清晰看到周边所处环境。其次则是用做硬件冗余,在面对单一摄像头被遮挡和损坏时依旧保证功能正常运行。
五个毫米波雷达除了一个前置用以实现自适应巡航功能外,在车身的四个角落还分别布置用以对盲区检测和侧方来车预警功能的数据采集。
另外,蔚来是在布局更高级别的自动驾驶能力,所以决策层面也搭载了算力更强的Mobileye EyeQ4芯片,其性能可以满足每秒超过2.5万亿次TOPS浮点运算能力。而在Mobileye对自家Q系列芯片的介绍中也能看到,EyeQ4芯片是可以满足L3级自动驾驶功能的算力要求。
“豪华套餐”的硬件配置,在本质上已经超越了L2级辅助驾驶功能的基本要求,是在为实现更高级别自动驾驶能力提前铺好“底子”。相较于“标配套餐”来说,“豪华套餐”中无论是感知硬件配置还是芯片的算力性能都要远远更强,所以用来实现L2级辅助驾驶功能也自然是绰绰有余。显然,在产品定义之初就把整车OTA能力放在其中的造车新势力们,对于“成长”这件事有更多想象力。不像“标配套餐”,整个产品周期的功能,可能与交付之初不会有太大变化。
「旗舰套餐:“满汉全席”的自动驾驶」
严格意义上讲,目前搭载“旗舰套餐”的车企只有特斯拉一家。毕竟目前搭载FSD芯片的特斯拉车型已经满足了自动驾驶的硬件能力。
特斯拉在2019年便发布了完全自研的FSD芯片,该芯片实现了每秒约144万亿次TOPS浮点运算能力,是可以满足完全自动驾驶的算力性能。特斯拉自研的FSD芯片算力是英伟达Xavier的近7倍,其特有的神经网络可以同时处理8路摄像头产生的图像数据,并带有自主学习进化的能力。
其次在感知能力上,特斯拉也独树一帜的选择了全视觉感知配置。特斯拉的视觉识别系统对于道路交通参与者的识别,范围更广,类型更加精确。通过多路摄像头,特斯拉的目前已经量产的三辆车可以对车辆周围进行360度的全覆盖。不仅对于车辆所在车道,还包括左右两边车道。除了更广泛的识别范围,特斯拉对物体的识别能力也要远强于其他车企。根据首席出行官的体验和其他车主上传的视频,特斯拉除了能识别轿车、货车和大客车外,对于道路上的行人、雪糕筒、甚至是跑在道路上的马匹都可以进行区分。
特斯拉最“可怕”的地方在于其开创了“影子模式”,让全球路上的每一辆特斯拉汽车都为公司智能驾驶功能的研发上传日常行驶数据,通过更丰富的行驶数据来推动其基于多层神经网络的人工智能算法的不断进化。据从公布数据来看,特斯拉已经收集了超过170亿公里的真实行驶数据,其中有超过16亿公里的行驶历程是采用特斯拉的 Autopilot 智能辅助驾驶系统。
“旗舰套餐”已经不单单是对硬件配置的考量,更多是对系统本身决策和执行能力的要求。而在这一维度的基础上再去实现L2级辅助驾驶功能,那真是用“大马拉小车”来形容真的丝毫不为过。
「最后」
其实,传统车企们的“标配套餐”,便已经可以很好的满足目前ACC、LKA这样的L2级辅助驾驶系统的基础功能了。而“豪华”和“旗舰”套餐,则实现了更丰富的功能以及更踏实的实际体验。
尤其对于搭载“标配套餐”的车型来说,所谓L2级辅助驾驶无非就是一个“帮你开车”功能,它的确可以在一定程度上降低驾驶员的身体疲劳度。而“豪华套餐”和“旗舰套餐”则给予驾驶员一个更放松的驾驶环境,甚至驾驶员开个小差也问题不大。但是,他们最大的价值在于后期OTA到更高级别自动驾驶的潜力。
从这个角度来看,如果你是一个自动驾驶爱好者,那么恐怕一辆特斯拉、蔚来或小鹏,更适合。
本文来源于汽车之家车家号作者,不代表汽车之家的观点立场。
历数特斯拉自动驾驶5年进步:Autopilot从1.0走向FSD
1、Autopilot?的进化历程
2014?年?10?月,特斯拉为用户带来了新的科技大礼包?Autopliot(Hardware?1.0)。
当时,这套系统在官方语境下是为半自动驾驶与自动泊车等功能而生的,全自动驾驶并非其奋斗目标。
特斯拉曾在官方博客上表示:「新的软硬件并不是冲着自动驾驶而来,因为想实现这项功能还为时尚早。」
一年以后(2015?年?10?月),特斯拉正式向用户推送?V7.0?版本更新,Autopilot?的完整功能终于正式开启。
到了?2016?年,特斯拉的迭代脚步再次向前,推出了?Hardware?2.0,特斯拉也开始引入「增强版?Autopilot」的字眼。
同时?Musk?宣称,新的特斯拉市售车型将出厂标配?Hardware?2.0,这套硬件的传感器与算力完全能胜任未来的全自动驾驶。
2017?年?4?月,特斯拉再一次进行了硬件迭代,这次问世的是?Hardware?2.5。说实话,这次取名?Hardware?2.5?其实有点吹牛的意味,因为它其实更像?Hardware?2.1。
这套新硬件增加了算力与冗余,可靠性略有提升。不过,整套硬件还是缺了一块英伟达的?Pascal?GPU。
在这之后,Hardware?2.5?一用就是两年时间。
到了?2019?年?4?月特斯拉举办的投资日上,特斯拉终于推出了性能暴增的自研版?FSD?芯片,而这套新硬件(Hardware?3.0)与全自动驾驶密不可分。
需要注意的是,此前购买过特斯拉全自动驾驶套装的老用户都可以免费升级新的?FSD?芯片。
2、Autopilot?的的核心功能
2015?年?10?月进入?Autopilot?1.0?时代后,特斯拉获得了以下功能:
Autosteer:车道保持功能TACC:交通感知巡航控制(其实就是自适应巡航)自动刹车:紧急避撞可视化:区分大卡车、轿车、摩托车与行人自动并线自动泊车自动大灯:可自动调节高度召唤功能
2016?年?10?月,Hardware?2.0?落地,Autopilot?也进入?2.0?时代。
除了?1.0?时代的核心功能外,Autopilot?2.0?将「召唤功能」升级为「智能召唤」,并且还加入了?Navigate?on?Autopilot(NoA)功能——这让用户在上下匝道时能省不少心。
至于?2017?年更新的?Hardware?2.5,除了可靠性和冗余,并没有新增什么核心功能。
2019?年?4?月?FSD?芯片问世,特斯拉进入?Autopilot?3.0?时代。
相比此前的硬件,Hardware?3.0?最引人注目的就是算力,它是支撑全自动驾驶的必要条件。
从功能角度来看,除了原有功能,Autopilot?3.0?新增了增强型可视化。当然,最重要的还是未来通过推送升级的全自动驾驶功能。
根据特斯拉网站介绍,Hardware?3.0?明年就能帮车主识别并对交通信号灯或停止标识做出反应,同时在城市道路实现自动驾驶。
而最近的消息是,根据美国车主的反馈,目前?Autopilot?已经具备了交通信号灯和停车标志自动检测功。
这一次推出的红绿灯和停车标志识别功能与自动停车功能,或将进一步提高?Autopilot?的安全性。
3、Autopilot?系统上搭载传感器的演进过程
在?Hardware?1.0?时代,特斯拉的车只搭载了?1?颗前视摄像头,不过博世的雷达、360?度传感器和?GPS?等都是标配,负责数据计算的则是?Mobileye?EyeQ3。
到了?Hardware?2.0?时代,特斯拉一下将摄像头加到?8?颗,这个配置也一直延续到了现在。
此外,Mobileye?的芯片被换成了定制版的英伟达?Drive?PX?2,升级到?Hardware?2.5?后,毫米波雷达的供应商从博世换成了大陆,芯片也升级为?Drive?PX?2+,冗余度有了提升。
Hardware?3.0?上,特斯拉的自研芯片?FSD?才是重头戏,其算力相比此前的芯片简直是碾压级的。
举例来说,Hardware?1.0?时每秒只能处理?36?帧图像,而现在则是?2300?帧(Hardware?2.0?和?2.5?都是?110?帧)。
从运算能力?TOPS?这个单位来看,FSD?也将数字拉到了?144,而?Hardware?1.0?仅为?0.256(Hardware?2.0?为?12?TOPS)。
4、Autopilot?的售价
2014?年刚刚发布时,Autopilot?功能解锁费用为?2500?美元,两年后增强版?Autopilot?涨价到?5000?美元。
想要全自动驾驶?不好意思,你还得再支付?3000?美元。
到了?2019?年,Autopilot?功能降到了?3000?美元,但全自动驾驶得花?5000?美元。
现在,特斯拉则选择免费赠送用户基础版的?Autopilot?功能,而全自动驾驶要价?7000?美元(国内价格?56000?元)。
最后来谈谈最新的?Hardware?3.0。
可能大多数人现在都心存疑惑,这套特斯拉史上最强悍的套件真的能带领电动巨头实现「功能完整」的全自动驾驶吗?
首先需要明确的是,这里所谓的「功能完善」并不意味着完全不犯错。即使特斯拉向车主推动了全自动驾驶升级包,车辆依然需要驾驶员的辅助和介入。
不过,它会像前序版本那样,在迭代中不断进步。
在汽车之心看来,特斯拉完善?Autopilot?功能的方案相当聪明——选择向几十万车主借力,而不是烧钱运营车队在路上空跑。
从数据上来看,Autopilot?已经累积了?22?亿英里的道路驾驶经验。到今年年末,这个数字则会进一步暴增至?42?亿英里。
5、今年年底让?100?万辆自动驾驶出租车上路?
就在最近,Musk?信誓旦旦地表示,今年年底前实现?100?万辆自动驾驶出租车上路的目标,只不过这些功能能否启用,取决于监管部门是否批准。
Musk?说这话的背后有哪些底气呢?
首先,是今年?3?月特斯拉宣布了第?100?万辆车下线。
其次,此前?Model?3?上一直没有启用过的座舱摄像头功能也被?Musk?揭秘,这个就是用来监控车内情况,防止有人使用自动驾驶出租车功能时破坏车内的设备。
第三,特斯拉还对自动驾驶软件进行了大更新,以便更好利用?FSD?芯片的算力,早日实现「功能完整」的全自动驾驶。
种种因素加在一起,年底前实现看到?100?万辆能全自动驾驶的特斯拉上路,似乎真的有可能。
但我们别忘了,在自动驾驶上,Musk?有过两次跳票的先例:
2016?年初,Musk?对外表示,2年内特斯拉能够自动驾驶穿越美国东西海岸。2017?年?1?月,Musk?再次画大饼:全自动驾驶功能将在?3?到?6?个月内推出。
结果呢?特斯拉横穿美国的壮举没见到,全自动驾驶功能也没见到。这也难怪有业内人士跳出来说,一年内实现全自动驾驶根本不可能,甚至公开指责?Musk?的行为就是炒作。
但客观地说,2015?年至今,Autopilot?确实发生了巨大的变化,不过真正的质变依然在不久的将来——在城市道路实现自动驾驶将彻底改变现有游戏规则,让特斯拉在竞争中甩开对手好几个身位。
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特斯拉也“减配”?实车信息与环保清单信息不符,遭到车主投诉
最近有不少特斯拉车主发现自己购买的特斯拉Model?3?车型,实车控制代码器与环保清单信息不一致。自己实车搭载的是HW2.5(自动驾驶硬件),而随车环保清单标注的却是HW3.0(自动驾驶硬件),要知道如果车主在特斯拉官网选装HW3.0硬件负责提供FSD功能,则需要额外支付5.6万元的选择费。所以目前有不少车主怀疑特斯拉存在“欺骗消费者”嫌疑。目前事件持续发酵,特斯拉官方微博已经对此事进行回应。
特斯拉官方最新回应是将为车主提供免费的升级服务。车型硬件为HW2.5的车主可以到特斯拉服务中心预约免费升级。首先我们来看看为什么车主怀疑特斯拉存在减配。
什么是HW3.0自动驾驶硬件:HW3.0自动驾驶硬件具备每秒2300帧的图像处理能力,这个功能是HW2.5自动驾驶硬件的21倍.。并且两款硬件的计算平台也不同,HW2.5是实用英伟达定制的平台,而HW3.0硬件是特斯拉自家研制的FSD芯片为核心的新平台。新平台能够带来图像处理能力的巨大提升,后期在HW3.0硬件平台可以升级如自动识别红绿灯/识别锥形桶的功能。
目前特斯拉官方迅速对此次事件进行回复,将为车主免费进行升级。可以看出特斯拉的诚意,而不是给自己找各种借口搪塞,从这一点还是可以看出特斯拉对待客户还是非常负责。如果你特斯拉Model?3的车主,快看看自己的车型硬件是不是HW3.0,如果不是赶快致电特斯拉服务中心预约升级吧。
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