為什么說特斯拉造芯片 一般企業學不得?
但這些從前研發商用芯片的廠商在轉向汽車電子領域會遇到兩個難題,首先就是較商用芯片0°C~85°C的工作環境溫度來說,車規級芯片擴大到了-40°C~120°C。其次,車規級芯片必須有較長時間(5~8年)的供貨周期,一般還會要求延長至10年。 而具體到自動駕駛芯片,由于汽車的操縱者從人類變成了汽車自身的高度或完全自動化,其解決的是汽車在感知、決策和執行等一系列層面上的問題,面臨的情況更加復雜。與此同時,它所處的場景和環境也比普通的汽車電子更加豐富,所以自動駕駛芯片所需的算力顯然比通用的車規級芯片更高。 小鵬汽車
其中,計算任務所需的計算模式、計算復雜度、實時性和功耗指標都是待解決的問題。而要實現算法與計算架構之間的協同設計和同時推進,對于任何一家研發自動駕駛芯片的企業來說,都是非常大的挑戰。
其次,由于涉及到生命財產安全,在假設算力足夠的前提下,不論是自動駕駛的主芯片還是系統內各個模塊的芯片,其安全指標都比通用的汽車電子嚴格得多——既需要滿足汽車電子的通用標準AEC-Q100,還需要滿足處理器層面ASIL-B(汽車安全完整性等級)的功能安全要求。
除此之外,在滿足其性能要求的前提下,盡可能的降低功耗也是自動駕駛芯片需要解決的難題。因為高功耗就意味著高成本,過高的芯片工作溫度會顯著縮短芯片本身的工作壽命。李星宇向億歐汽車介紹,根據過去的經驗,芯片工作的溫度每升高10度,其壽命大概要降低一半。
而芯片本身就是一個耗資巨大的行業,要求頗高的自動駕駛芯片自然需要更多資金的投入。對此,劉振宇表示,在初始研發過程中千萬級美元資金的投入是必須的,整個過程需要儲備億級美元的資金。另外,何濤提到除了必要的資金儲備,還需要專業的芯片研發人員、芯片的功能安全及車規認證流程等資源的投入。
不可復制的"特斯拉模式"
正是由于自動駕駛芯片巨大的研發難度,此前手機芯片巨頭高通曾想通過收購汽車電子巨頭恩智浦實現該領域的"彎道超車"。芯片巨頭尚且如此,作為造車企業的特斯拉為何要跨界研發自動駕駛芯片?
對此,億歐汽車分析認為,相對于通用的自動駕駛芯片,特斯拉自主研發的專用芯片更能滿足自家的自動駕駛系統對高算力與低功耗的要求。何濤也表示,有了自主研發的自動駕駛芯片,特斯拉能更容易實現自身自動駕駛技術的定制化和快速迭代。
軟硬件一體化,這幾乎成為業界的普遍共識。威馬汽車創始人兼CEO沈暉曾在朋友圈中寫道:將來 但即便特斯拉擁有業界最頂尖的人才,實際上,公司自己研發芯片的成本還是遠高于與芯片公司合作生產的費用的。其次,時間成本也是需要考慮的因素。何濤表示,自動駕駛芯片的研發至少需要三年。據億歐汽車了解,Mobileye從成立到拿下第一單訂單耗費了近10年的時間,而目前距特斯拉2016年自研芯片也僅僅才過了兩年時間而已。當然,如今的研發技術和環境已不同于往日而語,但在特斯拉還沒有拿出產品之前,一切都還沒有定論。
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