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智能化發(fā)展路徑

特斯拉自研汽車智能化的大部分關鍵軟硬件，國內(nèi)三家造車新勢力跟緊步伐，逐步針對核心硬軟件開始自研之路特斯拉與國內(nèi)三家造車新勢力的自研能力對比 在傳感器方面，特斯拉與Liminar合作研發(fā)激光雷達，而國內(nèi)三家新勢力則購買合作方產(chǎn)品；在毫米波雷達和超聲波雷達供應上，蔚小理主要使用博世的產(chǎn)品。在決策層方面，特斯拉自研自動駕駛芯片、域控制器、中間件、操作系統(tǒng)，并全面覆蓋軟件應用。蔚小理從選擇Mobileye的自動駕駛芯片到選擇英偉達的芯片，并開啟了中間件和操作系統(tǒng)的自研道路。

特斯拉及蔚小理選擇自研電子電氣架構(gòu)，目前特斯拉已研發(fā)出域集中式E/E架構(gòu)并引領行業(yè)變革。四家車企在選擇與百度、高德、谷歌、騰訊等地圖企業(yè)合作而非自研。在轉(zhuǎn)向和制動系統(tǒng)方面，博世和布雷博的產(chǎn)品頗受青睞。特斯拉自建數(shù)據(jù)中心訓練數(shù)據(jù)引擎，蔚小理則選擇與阿里云、星辰天合等公司進行合作。

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電子電氣架構(gòu) 從Model S到Model 3，特斯拉電子電氣架構(gòu)發(fā)生了從分布式功能的域控制器到中央集中式的重要變化，ECU數(shù)量也隨之減少特斯拉的電子電氣架構(gòu) 目前傳統(tǒng)車企仍以分布式架構(gòu)為主，特斯拉的電子電氣架構(gòu)較為領先且在不斷進步深化，特斯拉中央集中式的電子電氣架構(gòu)是其實現(xiàn)軟件定義汽車的基礎。

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座艙域控制器 特斯拉Model S和高性能版Model Y搭載第三代座艙域控制器， 采用AMD銳龍處理器，打造最流暢順滑的車機體驗特斯拉的三代座艙域控制器 特斯拉前兩代座艙域控制器的主計算芯片分別為英偉達Tegra 3 T30和英特爾車規(guī)級處理器Atom A 3950，閃存使用的是讀寫相對較慢的eMMC，因此車機系統(tǒng)運行緩慢。第三代座艙域 控制器采用AMD銳龍嵌入式處理器，將eMMC換成SSD，內(nèi)閃的讀寫性能和壽命明顯增加；因此，在車機實際體驗中，應用程序打開、網(wǎng)頁載入速度明顯變快、游戲也能更流暢運行。

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自動駕駛純視覺方案 特斯拉的自動駕駛架構(gòu)是基于純視覺方案，采用原始數(shù)據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建真實世界的三維向量空間，實現(xiàn)汽車的路徑規(guī)劃特斯拉的自動駕駛純視覺方案 自動駕駛方面，區(qū)別于國內(nèi)車企的“視覺+激光雷達”方案，特斯拉采用純視覺方案。純視覺方 案共配有環(huán)繞車身的8個攝像頭，視野范圍可達360度，對周圍環(huán)境最遠監(jiān)測距離達250米；還配置12個超聲波傳感器和1個毫米波雷達來探測物體，與視覺系統(tǒng)相配合實現(xiàn)泊車引導。

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自動駕駛芯片 特斯拉當前采用以NPU為核心的主控芯片，外采Aptina攝像頭的自動駕駛方案，得益于充沛資金，公司開啟核心自研模式特斯拉自動駕駛芯片供應鏈模式及芯片介紹 2014年起，特斯拉歷經(jīng)外購主控芯片到核心自研的發(fā)展歷程。2014~2016 年，特斯拉配備的是基于Mobileye Eye Q3芯片的AutoPilot HW1.0計算平臺；2016~2019年，基于英偉達DRIVE PX 2 AI計算平臺打造Hardware 2.0；2017年，起特斯拉開啟自研主控芯片；2019年， AutoPilot HW3.0平臺搭載Tesla FSD自研版本的主控芯片。

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OTA技術 特斯拉率先在汽車上應用OTA升級，汽車軟件能像智能手機實現(xiàn)在線升級，實現(xiàn)智能座艙、智能駕駛、轉(zhuǎn)向控制的功能更新特斯拉的OTA技術 特斯拉早期的Model S和最新的Model 3均具備整車OTA 能力，從而通過云端實現(xiàn)動力系統(tǒng)域、座艙娛樂域、車身電子域、底盤和自動駕駛域的升級。

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影子模式 特斯拉通過影子模式采集和觸發(fā)新的Corner case數(shù)據(jù)，快速鍛煉和修正自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡模型，構(gòu)建自動駕駛技術競爭壁壘特斯拉的影子模式 特斯拉借助量產(chǎn)車隊的擴張，建立數(shù)據(jù)閉環(huán)，通過數(shù)據(jù)引擎充分將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化迭代驅(qū)動力，實現(xiàn)自動駕駛技術的迭代進步。每一款特斯拉量產(chǎn)車都配備有影子模式，負責在用戶駕駛過程中采集各類駕駛數(shù)據(jù)，其中包括高價值的corner case數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)引擎將高價值數(shù)據(jù)送往自動標注系統(tǒng)從而快速生成真值，用以迭代神經(jīng)網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)自動駕駛技術的自我演進。

審核編輯 ：李倩