特斯拉在中國憑什么翻身？自研芯片還是自動駕駛？
原創(chuàng) 晴天 | 2021-09-03 15:31
【數(shù)據(jù)猿導讀】 那這是不是意味著，特斯拉的自動駕駛技術(shù)就已經(jīng)足夠達標，完全能為用戶提供自動駕駛這項超級服務(wù)了呢？答案并不肯定。不肯定的原因有兩個：首先，特斯拉的自動駕駛技術(shù)遠沒有達到監(jiān)管機構(gòu)的規(guī)定。；第二，全球監(jiān)管標準尚未落地，特斯拉的自動駕駛能否合格也是未知數(shù)。
從特斯拉公布的2021年Q2季度財報來看，無疑，特斯拉再次印證了自己的盈利能力。財報顯示，Q2季度非GAAP準則下凈利潤高達 16億美元（103.72億元），GAAP準則下也高達11.42億美元（74億元），和一季度相比，特斯拉的非GAAP利潤增長率高達45.5%
在耀眼的業(yè)績數(shù)字及盈利能力背后，我們看到的是另一個不爭的事實，特斯拉在中國市場遭遇了明顯的滑鐵盧。
根據(jù)乘聯(lián)會于近日公布的國內(nèi)新能源汽車銷量數(shù)據(jù)顯示，今年7月份，特斯拉在中國市場上的銷量大幅下降至8621輛，幾乎與蔚來、小鵬、理想處在了同一起跑線上。而中國本土新能源汽車龍頭比亞迪的銷量高達45782輛，大約是特斯拉的5倍。
同時，目前特斯拉的股價徘徊在700美元以上，相較2021年開年的時候接近900美元的股價，特斯拉市值蒸發(fā)了1000多億美元。
即便業(yè)績亮眼，特斯拉的中國市場發(fā)展仍然不如預期。一方面，特斯拉在中國乃至全球市場事故頻繁，出現(xiàn)了前所未有的信任危機；另一方面，中國新能源車企的不斷崛起，大大沖擊了特斯拉原有的霸主地位，價格、能耗、配置、性價比等等；第三，芯片短缺也導致了減產(chǎn)。那么，特斯拉到底該如何挽回中國市場如今的局面呢？
“眼見為實”，打造更加可靠的自動駕駛
即使是自動駕駛也要用眼睛開車。這應該是特斯拉的原始命題，從未改變。
雖然激光雷達、毫米波雷達和攝像頭是公認的自動駕駛的三大關(guān)鍵傳感器技術(shù)，而且從技術(shù)上看，激光雷達與其他兩者相比具備強大的空間三維分辨能力，具有探測距離準、探測精度高等顯著優(yōu)點，但是特斯拉則認為計算機視覺更勝一籌。因此當大多數(shù)智能汽車廠商選用激光雷達作為傳感器，特斯拉卻始終把人眼作為著力點。
特斯拉是計算機視覺的堅定擁護者。所謂的計算機視覺主要是用于訓練計算機通過視覺去理解這個世界。特斯拉所應用在自動駕駛的原理就是按照人眼感知的方式去進行建模、分析、決策。
在前不久的AI day上，特斯拉發(fā)布了自動駕駛輔助系統(tǒng)。事實證明，光看是不夠的，看到之后，還要去解析，去判斷，去決策，這才是一個完整的邏輯鏈。因此這一次，特斯拉通過8個攝像頭作為傳感器，獲取原始影像數(shù)據(jù)，再將這些原始數(shù)據(jù)輸入到一個復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，形成一個矢量空間，并不斷的通過模擬訓練，最終完成自動駕駛。
同時結(jié)合特斯拉已有的10億英里駕駛數(shù)據(jù)、60億個物體標簽、超過1.5PB的數(shù)據(jù)量，不斷建模訓練，快速提升自動駕駛系統(tǒng)的適應性和實用性，以及糾錯能力，來提高自動駕駛能力。
比如激光雷達無法測量移動中的物體，攝像頭則可以明確判斷移動的物體到底是人還是狗。再比如，道路上車輛一旦停止行進，激光雷達便不知道要如何給出反饋，計算機視覺通過攝像頭收到車輛停止的信息，就會迅速做出下一步的判斷。
馬斯克對于計算機視覺以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練學習有著足夠的自信。于特斯拉或者馬斯克而言，真正的自動駕駛只是時間和模擬訓練學習的次數(shù)問題。
那這是不是意味著，特斯拉的自動駕駛技術(shù)就已經(jīng)足夠達標，完全能為用戶提供自動駕駛這項超級服務(wù)了呢？答案并不肯定。
不肯定的原因有兩個：首先，特斯拉的自動駕駛技術(shù)遠沒有達到監(jiān)管機構(gòu)的規(guī)定。；第二，全球監(jiān)管標準尚未落地，特斯拉的自動駕駛能否合格也是未知數(shù)。
2021年5月，加州機動車輛管理局表示，特斯拉目前處于L2級自動駕駛水平。L2級自動駕駛意味著該軟件仍然需要人工監(jiān)督，尚未達到真正的無人駕駛且不需要人直接監(jiān)督的級別。要想達到真正的無人駕駛，需要至少打到L4級，甚至是L5級。
據(jù)近日美國加州機動車輛管理局發(fā)布的一份備忘錄顯示，特斯拉早前向加州監(jiān)管機構(gòu)表示，該公司可能無法在今年年底前實現(xiàn)L5級別的完全的自動駕駛技術(shù)。特斯拉說明道：依然會堅定發(fā)展目前的L2級別技術(shù)。特斯拉距離真正的L5無人駕駛，恐怕還有一段漫長的路要走。
雖然，智能汽車已經(jīng)興起已久，自動駕駛技術(shù)也已經(jīng)被炒的熱火朝天。但是很嚴峻的一個問題是，國內(nèi)乃至國際上，至今都還沒有出臺針對帶有自動駕駛功能的智能汽車檢測的標準規(guī)范，而國內(nèi)同樣也沒有關(guān)于自動駕駛相關(guān)的測試標準和法規(guī)。
不止特斯拉，所有汽車廠商的自動駕駛能力是否達標都是一個未知數(shù)。所以，單單僅憑優(yōu)化升級后的自動駕駛輔助系統(tǒng)就想重新俘獲中國市場的消費者們，恐怕還沒有那么容易。
加入芯片自研白熱戰(zhàn)的特斯拉，會交出怎樣的答卷？
很顯然，特斯拉布局芯片的目的就是為了解決困擾已久的自動駕駛問題。從這一次AI day亮相的DI芯片來看，特斯拉的芯片自研能力可謂已經(jīng)登峰造極。
基于臺積電7納米工藝打造，D1芯片核心面積645平方毫米，內(nèi)置了500億個晶體管。一塊D1芯片由354個訓練節(jié)點組成，64位4路集相的多線程 CPU；1.25MB SRAM 緩存；低延遲數(shù)據(jù)交換結(jié)構(gòu)；SIMD 單指令多數(shù)據(jù)流的浮點/整數(shù)單元。
可謂算力能力首屈一指。D1的每一個訓練節(jié)點都擁有1024GFLOPS 的 BF16/CF8精度計算能力，或者32GFLOPS 的 FP32 精度計算能力。354 個訓練節(jié)點構(gòu)成的D1芯片，則可以實現(xiàn)高達362TFLOPS的BF16/CF8 精度算力（FP32 精度 22.6T）。同時25個D1芯片可以組成的一個訓練模塊，帶寬達到36 TB/s，BF16/CFP8的峰值算力達到9 PFLOPS。
與此前特斯拉唯一一款自研芯片F(xiàn)SD，單芯算力72TOPS，雙芯組成的 Autopilot 硬件 3.0 算力144TOPS相比，D1顯然已經(jīng)超越太多。
把不可能變成可能。D1 的芯片內(nèi)部帶寬高達10TB 每秒，芯片外帶寬也高達 4TB 每秒。而大名鼎鼎的英偉達A100，存儲帶寬只有1.6TB/s。
最后再看封裝。簡單的把兩塊芯片放在一個基板上，顯然不符合特斯拉精益求精的個性，但臺積電的 InFO-SoW集成晶圓扇形系統(tǒng)為D1提供了最佳方案。SoW正裝冷盤，散熱效率大大提升，同時物理距離的縮短也使整個系統(tǒng)的效能與功耗也能因而獲得明顯改善。
當然特斯拉的芯片之路，依然充滿著太多未知和不確定性，然而值得慶幸的是，待到真在部署的那一天，D1必然未來可期。
技術(shù)組合拳的威力是否能拯救“流失殆盡”的口碑？
百年前，著名發(fā)明家尼古拉·特斯拉表示，發(fā)明家需要具備制造幻象的能力，只有成功吸引別人的目光，才能得到更多人的支持。百年后，擁有同樣名字的特斯拉依然傳承著這種發(fā)明家思想，但卻更加的務(wù)實落地?？v觀特斯拉的發(fā)展歷程，不難看出，馬斯克特斯拉絕非只是“電動車”的代名詞，而更多的則是技術(shù)控。
從炫技尬舞的智能機器人，到火箭衛(wèi)星，再到電力系統(tǒng)、太陽能布局，馬斯克打造的“特斯拉大帝國”從未把自己定義成一個簡單意義上的公司。今年5月，特斯拉還宣布已在中國建設(shè)數(shù)據(jù)中心的消息，也就是說，不管從軟件硬件方面，特斯拉都在齊齊發(fā)力，以品牌塑造力量。
近日，一份《2021中國用戶新能源車消費決策和態(tài)度調(diào)研報告》對中國消費者購買新能源汽車的決策動因等進行了詳細調(diào)查，從中似乎能給我們帶來一定的啟發(fā)。
從這份報告來看，中國消費者購買新能源汽車的主要動因是用車成本更低，同時動力好、更智能也是他們考慮的因素。其次，用戶購買新能源汽車的預算主要集中在10-15萬元區(qū)間。最后，也是最關(guān)鍵的，根據(jù)報告顯示有54.87%（全國范圍）的用戶認為新能源汽車補能不方便。
特斯拉在用戶眼中一直都是技術(shù)、安全的代名詞，更是電動汽車的行業(yè)領(lǐng)軍。結(jié)合中國2021碳中和發(fā)展的大背景，未來電動車的銷量必然會持續(xù)增長。特斯拉本身想要在中國市場保持第一梯隊以及持續(xù)增長并不難，難的是如何用多組合手段繼續(xù)強勢霸占用戶市場。想要在中國市場有長足穩(wěn)健的發(fā)展，更要滿足中國市場中國用戶的切實需求，解決消費者最最關(guān)心的實際問題，提升安全感和使用體驗，而遠非僅靠炫科技奪回口碑。
文：晴天 / 數(shù)據(jù)猿
來源：數(shù)據(jù)猿
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