特斯拉自駕電腦領先對手 6 年！日經：ECU - 股票

自駕有沒有領先, 主要先看兩塊


第一點: 自動駕駛HW

這點, 光靠 Jim Keller設計的架構

就幾乎等同是領先 六年的代名詞 , 神蹟如下
https://technews.tw/2019/03/09/jim-keller/

跟著這位神人, 也是股海明燈 , Apple , AMD , Tesla ...

nVidia 當然不錯, 但是實在太貴了



第二點: 收集到的路況資料

這點, 路上跑的 所有 Tesla 都在收集資料 ,

幾年內, 應該也很難有人超越




就這兩個重點來看, 說 Tesla 領先 6 年 ,

也不算是太誇張



※ 引述《MiniArse (型男)》之銘言：
: Tesla 搞自己的自駕晶片，到底經濟效益是不是真的比跟 NVIDIA 買來的高
: 我是不知道啦。不過不管是 HW2.5 還是最新的 HW3，我是都在觀望中拉，
: 原因咧? 安安，聽過 ISO 26262 定義的車輛安全性等級: ASIL-A/B/C/D 嗎?
: 簡單的說，ASIL 規範了車用電子安全性和可靠度的等級，A最低，D最高。
: 如果有一天在路上，你開啟了 Level-3 自動駕駛，會不會擔心車子開一開，
: 負責影像處理和運算的晶片掛掉 ?? 最基本的解決之道除了多一套晶片當備份外，
: (主要運算晶片出狀況時，切換到第二套晶片接手)，你也會希望晶片在設計之初，
: 就考慮了出廠後滿足各種工作環境溫度、壓力等條件，甚至如何測試才能確保裝
: 在車上的晶片夠耐用、夠安全吧?
: 目前只有似乎只有 NVIDIA 的 DRIVE PX Pegasus / Xavier 符合 ASIL-D 而已:
: https://cloud.tencent.com/developer/news/364353
: ㄏㄏ
: 目前看來拉，關於自動駕駛的能力，特斯拉應該是沒有領先到六年那麼多拉，
: 況且特斯拉不再使用 NVDIA 的解決方案後，等於是關起門來自己玩，
: 其它的車廠如果要最快上手，大概還是用 NVIDIA 的解決方案辣，
: 目前聽到的評論還是 NVDIA 的最完整，包括什麼 Developer kit、protocol stack
: 等等..
: 未來比較有可能是分成兩大陣營吧: TESLA 和 其它(NVIDIA 解決方案)
: 大guy 4 這樣...... o_O
: ※ 引述《Scape (缺鈣缺很大)》之銘言：
: : 推 Karida : 特斯拉怎麼沒找台積電合作生產5奈米的晶片?強強聯手 02/19 12:10
: : → Karida : 必定天下無敵 02/19 12:10
: : 你這個問題在當初Tesla Autonomy Day 就已經回答過了
: : 有與會者問了Tesla AI晶片設計負責人Pete Bannon 一個問題：
: : 將目前Tesla AI晶片所使用的14 nm 技術降低到10 nm 或是更低會有意義嗎？
: : 通過後面一系列的問答可以知道
: : Tesla 自製晶片的目標是在提升效能的同時也要降低製作成本
: : HW3.0 的成本比起HW2.5 的成本降低了20%，但是效能(TOPS)卻提升了6-7倍
: : 對於車用晶片來說，散熱並不是很大的問題、空間更不是問題
: : 要如何在效能與成本之間取捨才是問題
: : 若用上更新的製程來設計、製造晶片，那研發與製造費用會大增
: : 同時效能不見得會有相同幅度的提升
: : 追求最新製程對Tesla 來說是沒有意義的
: : https://youtu.be/Ucp0TTmvqOE?t=5760
: : https://www.ptt.cc/bbs/car/M.1555990233.A.901.html
: : PS:
: : Pete Bannon 他是晶片大神Jim Keller 的長期工作夥伴，主要設計完成Jim
: : 離開Tesla 後就將負責人職位交給他。

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