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亏损的特斯拉和它的自动驾驶造芯梦
亏损的特斯拉和它的自动驾驶造芯梦25日(美国当地时间24日),特斯拉发布了该公司截至2019年3月31日的第一季度财务报表。财报显示,特斯拉第一季度总营收为45.4亿美元,同比增长
25日(美国当地时间24日),特斯拉发布了该公司截至2019年3月31日的第一季度财务报表。财报显示,特斯拉第一季度总营收为45.4亿美元,同比增长33.2%,亏损约7亿美元。
特斯拉CEO Elon Musk表示,预计公司二季度仍将亏损,有望在第三季度回恢复盈利。按照当地时间24日的收盘计算,特斯拉市值约为449亿美元。
就在2019年Q1财报公布两天前,特斯拉发布了自家的自动驾驶芯片——“全自动驾驶计算机”(Full self-driving computer,简称FSD计算机),Autopilot 3.0 硬件正式登场。
特斯拉的这一举动引发了投资人和业内技术专家的质疑。
为什么要自研自动驾驶芯片?
这是特斯拉投资人所不解的,一方面特斯拉正在拼命地提升产量,既然市场上已有成熟的GPU芯片,为何还要冒这个风险?
从实际应用上看,高级别的自动驾驶对算力和数据传输具有非常高的要求,虽然通用GPU芯片算力高,但功耗、成本也要付出相应代价。特斯拉的自动驾驶功能目标明确,就是面向量产。因此,如何同时满足自动驾驶巨大算例和超低功耗的平衡,尽快实现可量产、商业化,是其要进行前瞻性思考的。
于是2015年11月底,Musk在自己的Twitter中发布了一条招聘广告,表示公司正在寻找大量资深工程师。
次年初,特斯拉就挖来了业内赫赫有名的顶级芯片架构师Jim Keller,出任特斯拉硬件部门高级副总裁,负责Autopilot自动驾驶硬件工程业务。与Jim Keller共同加入的还有他从AMD带来的整个硬件团队。
加入特斯拉前,Keller在AMD带领团队研发Zen处理器。此前,还曾在苹果领导了A4/A5处理器的开发。
Keller的加入为特斯拉自研自动驾驶芯片埋下伏笔。
这里先插播一则特斯拉和Mobieye的“恩怨纠葛”史。
一直以来,特斯拉都是基于以色列高级驾驶辅助系统供应商Mobieye提供的专用视觉识别芯片EyeQ3,来设计自己的Autopilot 1.0系统的。
直到2016年5月,美国佛罗里达州一名Model S车主在使用特斯拉“Autopilot”模式时撞向前方正在左转的重型卡车导致伤亡事故,二者的关系降至冰点。
它们之间的矛盾在于,在Mobieye看来,Autopilot从始至终只是一套驾驶辅助系统,而特斯拉却将其作为营销卖点,大肆鼓吹这套系统的“自动驾驶”能力,用Mobileye CEO Shashua的话说,就是“不断挑战安全极限”。
特斯拉当然不承认这点,声称双方无法再续前缘,是因为Mobieye阻挠自己研发计算机视觉技术。
目标没谈拢,事故发生两个月后,Mobileye与特斯拉“分手”。
在失去合作伙伴、且自己的视觉识别技术尚未完全成形的“过渡期”,特斯拉在同年8月底推出的V8.0系统固件中,为Autopilot1.0选择了新的技术路线——从过去以摄像头和图像处理系统为主、毫米波雷达为辅,转变为主要通过毫米波雷达来承担主要感知功能,以保证车辆在雨雾等能见度底的恶劣天气下的行驶安全。
特斯拉不会让自己孤立无援,仅用了两个月,同年10月,就基于搭载了英伟达Tegra X1芯片的Driver PX2计算平台,推出了全新的Autopilot2.0系统。
此时,承担主要感知功能的任务又从毫米波雷达回到了摄像头。发布会上,Musk还意味深长地提到,如果将来在性能方面有额外需求,Autopilot2.0系统是支持更换芯片的——显然,英伟达只是特斯拉技术过渡期的一任“备胎”。
从广纳芯片人才、到为Autopilot系统保留更换芯片的空间,特斯拉再不承认自己造芯这件事,外界都看不下去了。
终于,在2017年底神经信息处理系统大会(NIPS 2017)上,Musk公开表示团队正在开发定制的AI芯片,并且是从软件到硬件底层设计全面的变革。
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