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『无人驾驶』在「电动」与「智能」之间，新一代汽车到底该拼什么？( 二 )


特斯拉的「算力」进化史 看过特斯拉「算力」凶猛成长路径 ， 才能更清晰理解「智能」对于汽车行业的重要性 。
简单来说 ， 我们可以把特斯拉的「算力」可以分为智能座舱的算力和自动驾驶能力的算力 ， 也就分别对应信息娱乐系统 (IVI) 和驾驶辅助系统 (ADAS) 。
在驾驶辅助系统之中 ， 特斯拉正在像传统汽车换代一样持续的升级自己的驾驶辅助系统硬件 ， 以及算力 。 特斯拉从 2014 年最初的自动驾驶硬件（称为 Autopilot Hardware 1 / AP1 硬件）以来 ， 已经进行了几次硬件的大更新 ， AP 2 硬件（2016 年）、AP2.5 硬件（2017 年）以及称为全自动驾驶硬件的（FSD 计算机）AP3 硬件（2019 年） 。
具有辅助自动驾驶功能的早期 Tesla 自动驾驶系统于 2014 年 10 月发布 ， 在 Model S 和后来的 Model X 上使用 。 它最早使用的是 Mobileye 公司的 Mobileye EyeQ3 计算平台和软件来控制驾驶体验 。
这个 Mobileye EyeQ3 计算平台当时的算力是 0.256 TOPS 。 但当时 ， 它支持的已经是市场上最复杂的系统之一 ， 辅助驾驶能力也已经达到了当时的极限 。 以至于特斯拉决定构建自己的系统时 ， 花了很多年才能赶上 AP1 中的基础自动驾驶功能 。
之后 ， 特斯拉于 2016 年 7 月与 Mobileye 分道扬镳 ， 开始开发自己的自动驾驶自动驾驶解决方案 。 特斯拉认为 Mobileye 的更新速度不够快 ， 并且有机会通过使用当时逐渐成熟的机器学习/神经网络来提供更强大的自动驾驶功能 。
『无人驾驶』在「电动」与「智能」之间，新一代汽车到底该拼什么？
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Mobileye 辅助驾驶芯片的算力提升 | Mobileye 官方
2016 年底 ， 特斯拉开始推出名为搭载 AP2 硬件的车辆 。 它搭载的是 NVIDIA DRIVE PX 2 AI 计算平台 ， 运算力达到了 24 TOPS 。 从 AP 2.0 到 AP 2.5 ， 主要是平台中多了一颗 Parker 芯片 ， 运算能力更强 ， 也提高了冗余性 。
2019 年 4 月 ， 这款马斯克口中「世界上最好的芯片」发布了 ， 全自动驾驶双冗余 FSD 计算机最终可以实现 144TOPS 的算力（单芯片 72 TOPS） ， 算力较 HW 2.5 提升约 7 倍 。
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FSD （full self-driving computer）计算机芯片 | 直播截图
从 0.256 TOPS 到 144TOPS ， 特斯拉的算力提升明显 ， 相应的特斯拉的自动驾驶能力和体验也在同步飞速成长 。
作为对比 ， 国内的智能汽车的算力也在逐步提升 。 蔚来 ES8 是首款装载 Mobileye EyeQ4 自动驾驶芯片的量产车型 ， 拥有 2.5 TOPS 的算力 。 小鹏将在下一代产品 P7 上搭载英伟达 DRIVE Xavier 芯片 ， 可实现 30 TOPS 的性能 。 最近 ， 即便是号称搭载「国内首个 L3 自动驾驶」6 月量产上市的长安汽车 UNI-T ， 内置了中国首款车规级 AI 芯片——地平线征程二代 ， 具备 4 TOPS 的算力 。
「自动驾驶所需要的计算力 ， 是过去任何一台计算机都没有达到过的 。 」NVIDIA 的掌门人黄仁勋曾在公开场合不止一次的说过这句话 ， 但在真正的量产车上 ， 算力的提升也许能让我们对「智能汽车」有更简单的了解 。
地平线公司做了一个很有趣的总结：自动驾驶等级每提高一级 ， 算力就增加一个数量级 。 L2 级别大概需要 2 个 TOPS 的算力 ， L3 需要 24 个 TOPS 的算力 ， L4 为 320TOPS ， L5 为 4000+TOPS 。

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地平线对自动驾驶算力的预判 | 地平线
「算力只是一把简单的尺子 ， 它只能从数量级上侧面看出自动驾驶的能力状态 ， 当然更重要的还是软件能力 ， 但软件能力很难用一把尺子衡量 。 」一位新造车自动驾驶研发负责人说 。


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