特斯拉fsd芯片和英伟达,特斯拉fsd是硬件还是软件

1.英伟达、Mobileye 谁会成为芯片领域的霸主？

2.历数特斯拉自动驾驶5年进步：Autopilot从1.0走向FSD

3.关于智能驾驶的三种“套餐”，只有特斯拉是搭载了“旗舰版”？

4.刚国产就败好感 特斯拉Model 3陷“简配”风波

文/田忠朝

在自动驾驶量产应用上，特斯拉为何能遥遥领先？很多人认为是其强大的软件算法，其实软件算法固然重要，但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。

在过去PC时代，顶尖的芯片技术一直被英特尔、AMD这样的国外巨头垄断，直到移动通信时代随着华为、紫光展锐的崛起，国内才开始有了与苹果、高通相抗衡的芯片企业。

那么在自动驾驶芯片领域，我们与国外又有多少差距呢？

国外自动驾驶芯片处于什么水平？

目前国外自动驾驶芯片真正进入大规模量产车市场的也就三家：

英伟达

产品注重算力，但同时功耗也大，因此曾被马斯克调侃“性能一样的耗电更高，耗电差不多的性能弱鸡”。

这也直接让伤了面子的老黄决定不再挤牙膏，从橱柜里掏出了?其Drive?AGX?Orin新产品以及Ampere?架构旗舰产品Nvidia?EGX?A100芯片，这应该是目前世界上最高效的深度学习芯片，7nm制程工艺，算力624TOPS，功耗400W。

基于这枚芯片，英伟达造出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive?AGX?Robotaxi，算力?2000TOPS，但功耗高达800W，它的出现显然是冲着未来L5全自动驾驶秀肌肉的。

所以目前英伟达的主要实用产品还是Xavier，从小鹏?P7?到沃尔沃、奔驰、丰田的一些车型都在使用。另外如小马智行在美国的电动车队用的是英伟达?Pegasus，用于训练高等级自动驾驶汽车。

Mobileye

芯片产品算力不强但走实用路线，主要用于摄像头的数据感知，而并非中央域处理器。所以在早期的L2辅助驾驶车型市场占主流地位，包括小鹏G3、蔚来ES6/ES?8、广汽新能源Aion?LX都用了Eye?Q4芯片，算力?2.5TOPS，功耗?3W。

但随着自动驾驶等级的提升，中央域处理器的作用越来越大，Mobileye的产品就开始有点力不从心而被边缘化，虽然被英特尔收购后称会使用英特尔的?7?nm工艺“打磨”EyeQ5，但Eye?Q5算力依然只有24TOPS，功耗10W，它在自动驾驶解决方案中只能作为感知芯片处理图像等信息，无法进入“中央”决策层。

特斯拉

先后用过Mobileye、英伟达的芯片，后来嫌弃它们性能跟不上发展，从2016年开始自研芯片。

2019年4月份特斯拉FSD（Full?Self?Driving全自动驾驶）芯片正式以量产的形式发布，被马斯克誉为“世界上最好的芯片”，算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W，就目前来说，确实是量产车最好用的自动驾驶芯片。

再来说说国内三家主流芯片企业发展程度

黑芝麻

近日，这家科技创业公司发布了公司成立四年来最重磅的产品，两款自动驾驶感知芯片华山二号A1000和A1000L（Lite）。

其中A1000使用台积电16nm工艺制造，算力40-70TOPS，功耗8-10W，从性能来看，它对标的将是特斯拉FSD和英伟达Xavier芯片。但是从能效比来说，A1000优势更明显。

特斯拉FSD算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W；英伟达Xavier算力30TOPS，功耗30W，能耗比1TOPS/W。而华山二号A1000单芯片能效比超过6TOPS/W?,双芯片叠加组成的域控制器能效比也超过5TOPS/W。

而且它的自由组合度极高，根据黑芝麻给出的计算平台方案，?

单颗A1000L芯片适用于低等级级ADAS辅助驾驶；

单颗A1000芯片适用于L2+自动驾驶；

双A1000芯片互联组成的域控制器可支持L3级别自动驾驶；

四颗A1000芯片叠加可用于未来L4级别自动驾驶。

虽然用于L3/L4的方案看起来有点夸张，但从官方这介绍来看不可否认，这款芯片符合AEC?Q-100、单芯片ASIL?B、系统ASIL?D汽车功能安全要求，应该是目前极少符合以上所有安全标准的国产车规级芯片，也是目前能支持L3及以上级别自动驾驶的最强国产芯片。

寒武纪

前身是中国科学院计算技术研究所下，应该是最早进入大家视线的芯片公司，但该公司更专注于人工智能领域，早在2016年就发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。

同时还有两款用于人工智能芯片IP授权的产品Cambricon-1M和Cambricon-1H，用于手机或者汽车终端上的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用加速。

此外寒武纪也发布了两款用于边缘计算（指在靠近智能设备（终端）或数据源头（云端）的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。）的人工智能加速卡，思元220和思元270，在边缘计算中起着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的作用。

性能上思元270满血版（F4）算力达到128TOPS，功耗70-150W，与早期的英伟达Tesla?T4计算卡（算力130TOPS，功耗75W）性能相近，但该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力，简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。

地平线

由前百度深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的，专注于自动驾驶与人工智能芯片。

相比大多数注重硬件算力的芯片公司，地平线更注重以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，简单来说就像安卓机与苹果的区别，安卓手机更追求硬件性能，软件系统由不同厂商自己匹配；而苹果手机硬件和软件系统是一体设计的。

在产品方面，地平线目前拥有用于边缘人工智能的征程二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于自动驾驶中对车辆、行人和道路环境等目标的感知，类似MobileyeQ系列芯片。

此外是用于AIoT边缘计算的旭日二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于智能家居、智慧城市、智能安防、工业机器人等应用领域。

当然，地平线也推出了基于征程芯片的自动驾驶解决方案——Matrix，其中Matrix二代拥有16TOPS的等效算力，可用于摄像头等传感器的数据感知和融合。预计今年将发布的Matrix三代，将拥有192TOPS的算力，功耗48W，可以竞争特斯拉FSD芯片。

最后

我们整理了目前一些主要芯片参数性能，可以看出，国内自动驾驶芯片在超前研发方面可能与国外老牌企业还有一定差距，但是在同一起跑时间点上大家的差距并不大，例如黑芝麻芯片产品在性能和功耗上已经可以与特斯拉掰手腕了。

可以预见，未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地，而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

英伟达、Mobileye 谁会成为芯片领域的霸主？

此前，在国产版特斯拉车主发现，自己新买的特斯拉随车环保信息清单上的整车控制器型号与车辆实际装载的硬件型号不匹配——清单标注的整车控制器型号为HW3.0（代码为1462554），亦即去年4月份发布的那款"史上最佳自动驾驶芯片"，而车辆实际搭载的硬件型号却是HW2.5（代码为1483112）。遂将这一情况发到了微博上。当时就引发了一波对于特斯拉国产减配的质疑。那么特斯拉的HW3.0和HW2.5究竟有什么区别呢？

近年来，车载芯片的地位开始变得越发重要，因为其算力是支撑驾驶员辅助、自动驾驶和主动安全功能的中流砥柱。因此许多OEM商与一级供应商开始用摄像头、雷达、LiDAR等传感器武装车辆，帮它们获知周边环境信息。传感器采集的所有信息都要汇集到一起，这时就需要一个算力强大的控制单元。HW2.5硬件使用的是英伟达定制的DrivePX2计算平台，而HW3.0则是特斯拉自己专门为FSD打造的新计算平台，就性能而言，HW3.0的自动驾驶芯片拥有每秒2300帧的图像处理能力，是HW2.5的21倍，计算能力提升了大约7倍。同时，HW3.0的能耗只有HW2.5的1.25倍。可以说HW3.0强大的性能为之后自动驾驶的升级打下了坚实的基础。

在Model3上，特斯拉标配了8颗摄像头，1颗雷达和12颗超声波传感器。至于激光雷达LiDAR，出于成本原因，特斯拉并不打算采用。8颗摄像头，能为Model3提供360度视野，探测半径250米。12颗超声波传感器则是视觉系统的补充。两套传感器相结合，相对于此前系统精确度大幅提高。除此之外，Model3的传感器套装还整合了处理能力增强版的前视雷达系统。它能为车辆提供额外的环境数据，同时在雨雾、沙尘等天气充当安全冗余。车头3颗摄像头负责前方视野，与雷达形成互补。这3颗摄像头技术特性并不相同，其中充当主摄那颗探测距离达到250米，但视场很窄，其他2颗探测距离分别为150和60米，但视场要宽上不少。另外5颗摄像头则负责监控车辆侧面和后方，其探测距离可达100米。12颗超声波传感器能在任何速度下稳定工作，控制车辆盲区。这些数据还可以被用于Autopilot的车道变线。

这8颗摄像头均为120万像素，均是2015年的产品。他们分辨率不算高，但优点是价格便宜。特斯拉的三摄系统用了OnSemiconductor的120万像素AR0136ACMOS传感器，单个像素尺寸为3.75μ。类似的采埃孚的S-Cam4三摄系统搭载了Omnivision的COMS传感器与Mobileye的EyeQ4视觉处理器。特斯拉的前视三摄模组则将所有CMOS放在了一块PCB上，而采埃孚则分置于不同PCB。因此不考虑效果，单从成本上来说，特斯拉的方案要更低。

特斯拉Autopilot系统的信息处理是在自研的液冷双核计算平台上进行的，它们被安置在两块PCB上，但整合进了一个模组。新的计算平台整合了负责中控信息娱乐的ECU与AutopilotECU，而在HW2.5时代，Autopilot用的还是英伟达的SoC与GPU。尽管自研了FSD，特斯拉还是要用到英伟达的GPU，英特尔的处理器，恩智浦与英飞凌的微控器，镁光、三星的闪存以及意法半导体的音频放大器。在HW2.5时代，特斯拉整合了两块英伟达SoC，一块英伟达PascalGPU和一块英飞凌的TriCoreCPU。到了HW3.0时代，特斯拉则用上了两块自研SoC，两块GPU，两块神经网络处理器和一块锁步CPU。同样的体积下，特斯拉在HW3.0里塞进了4746个零部件，比HW2.5多了65个零部件。制程方面，特斯拉的自研SoC为14nm，与HW2.5时代英伟达的16nm相比稍有改进，但基本处于同一代水平。

目前在汽车行业，自行设计芯片搭载在自家车上的做法已经很少见了。因为这样做的风险太大了。现在的汽车市场并不像从前那样火热，如果没有足够的销量支撑，自掏腰包设计芯片只用于自己的车就会得不偿失。但同时，花大价钱自己定制芯片也有一个好处，那就是能将成本压到非常低。这样整车成本也会更低，而利润会更高。比如手机行业中的苹果华为，凭借自己设计的芯片能在同行的激烈竞争中获得更大的收益。过去几年里，车辆整合的电子元器件越来越多，而英伟达和英特尔这样的领军厂商并没有薄利多销。如果不愿将利润拱手让人，恐怕自行研发芯片才是将命运掌握在自己手中的最好方法。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

历数特斯拉自动驾驶5年进步：Autopilot从1.0走向FSD

智能驾驶的到来，正在为?OEM?带来新的利润想象空间。?特斯拉已经通过售卖自动驾驶软件获利，根据摩根士丹利的数据统计，FSD?的?BOM?成本只有?1900?美元，FSD?在?2019?年激活率为?30%，截止到?2019?年，FSD?以及软件相关的更新为特斯拉带来了?12.6?亿美元的收入。甚至于，在特斯拉目前破?6000?亿美元的估值中，智能驾驶占了不小的比重。

就像前段时间在百度?Apollo?生态大会上，百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇说的那样：「?自动驾驶能力将成为智能汽车决胜点。」我们也能看到，越来越多的主机厂开始加大对自动驾驶的布局。但是，要做自动驾驶，两个点最为关键：数据和算力（还有其背后的算法）。前者主机厂可以拿到，但是后者，只能依托于半导体，再进一步讲，芯片供应商。

英伟达和?Mobileye?是业内公认的两大芯片巨头，想要做好自动驾驶，这两家公司是无法逃开的存在。那么，这两家谁会成为未来芯片领域的霸主？这是一个很有意思的问题。

辅助驾驶，Mobileye?称王

自?2008?年到?2019?年底，Mobileye?发货超过?5000?万枚的?EyeQ?芯片；联手?27?家?OEM（整车厂）合作伙伴，为总计约?300?种车型的?ADAS?系统提供支持；?目前批量生产的?11?种?L2+系统中，有?8?种基于?Mobileye?技术，同时，26?个车企的?47?个合作项目在进行中。

那么今年呢？Mobileye?再次拿下多家主机厂的订单。

今年?1?月，CES2020?期间，Mobileye?与上汽达成合作，将通过上汽集团的子公司中海庭将?Mobileye?路网资产管理?（REM?）技术应用于上汽集团生产的汽车中。上汽也会在全新一代智能驾驶辅助系统（ADAS）计划搭载?Mobileye?最新的视觉芯片?，同时双方还将共同开展?L3-L4?级别的智能驾驶项目研究合作。

今年?7?月，Mobileye?与福特达成合作，共同为福特的?全球产品线?开发更先进的高级驾驶辅助系统，合作主要集中在?L1?和?L2?上。

今年?9?月，Mobileye?与吉利达成合作，将把其全栈式环绕视觉解决?Mobileye?SuperVision?方案用于吉利子品牌领克的全新纯电豪华轿跑概念车?ZERO?concept?上，「L4」降维到?L2?使用。此外，吉利汽车集团的多个子品牌产品将配备由?Mobileye?提供支持的包括紧急自动刹车（AEB）和车道保持系统（LKA）等在内的?ADAS?功能。

且不说其他，光是今年拿下的这三个主机厂的单子，就能让?Mobileye?的?EyeQ?芯片获得稳定的?至少数百万级的安装量，随着?Mobileye?不断获取绑定新的客源，?也不断挤压了传统供应商的生存空间。

花开两朵，各表一枝。

当?Mobileye?在全球?L2?辅助驾驶大肆收割的时候，英伟达也开始进行战术调整：从专供?L4?自动驾驶市场俯身往下深入?L2?辅助驾驶市场。

今年?5?月，老黄（英伟达创始人兼?CEO?黄仁勋）在自家厨房搬出了针对?L2?的自动驾驶芯片，功耗?5W，算力?10TOPS（作为对比，Mobileye?EyeQ4?功耗?3W，算力?2.5TOPS）。这个芯片将会在?2022?年下半年将正式量产上车。到那时，将会是两家公司真正展开正面交锋。

自动驾驶，局势未定

而在高级别自动驾驶上，Mobileye?同样亮出了自己的攻势：EyeQ5?要来了。2019?年的?CES?上，Mobileye?透露了?EyeQ5?的相关参数：7nm?工艺，算力?24TOPS，功耗?10kW（EyeQ4?算力?2.5TOPS，功耗?3W）。

EyeQ5?芯片会提供两个不同的版本，一个封闭版，一个开放版。

前段时间，供应商麦格纳宣布其基于?EyeQ5?的驾驶辅助系统面市。「业界首个将前视摄像头和相关软件包含在一个组件中的系统」，「该系统结合了麦格纳的电子和摄像头专业技术，与?Mobileye?的系统级芯片（SoC）图像处理技术。这款摄像头采用?120°800?万像素的光路，同时麦格纳不断完善其世界级的摄像头制造工艺，以达到全球汽车平台所需的质量和产量。」

说白了，这个版本和?EyeQ4?一样，是一个封闭的黑盒子。

另外一个版本则是开放版，支持第三方进行编程操作，开放版芯片会在宝马的?iX?新车上率先搭载，这也是其第一次将?EyeQ?芯片进行开放，具体效果怎么样，还是要看最终表现。

我想，这个开放版芯片的费用不低，不是一般的车企能够承担得起，恐怕只有高端车型?or?与?Mobileye?关系密切的车企才能拿到此版本。

除了供应芯片这种方式，Mobileye?更是?首次以?ADAS?系统供应商的角色?出现，提供高级别自动驾驶辅助系统。

还是刚刚提到的与领克的合作。Mobileye?将把其全栈式环绕视觉解决?Mobileye?SuperVision?方案用于吉利子品牌领克的全新纯电豪华轿跑概念车?ZERO?concept?上。

而这套东西是?Mobileye?为?L4?级自动驾驶汽车（AV）开发的真冗余传感套件中的纯摄像头技术，包含了这么多东西：

明年，我们就会看到更多搭载?Mobileye?EyeQ5?芯片亦或者是?Mobileye?SuperVision?解决方案的车型落地。

视线再回到英伟达这边。虽然在?L2?辅助驾驶市场上，英伟达略慢了一步，但是?在?L2+及以上的自动驾驶上，英伟达已经有虎口夺食的意思了。

还记得这张图么？老黄发布?L2?芯片的时候发的：

仔细观察，在这张图里，针对?L2+的代表作已然换成了?200TOPS?的?Orin?自动驾驶计算平台（一定程度上暗示了此后与理想和小鹏合作）。通过这个?L2+平台，英伟达把理想这个大客户从?Mobileye?那里抢了过来，即便是此前采用供应商方案的小鹏汽车，也投入了英伟达计算平台的怀抱。这两家都想通过预埋硬件的方式逐渐实现更高阶的自动驾驶能力。

传统巨头奔驰，也选择了与英伟达合作。今年?6?月奔驰和英伟达牵手，将使用后者的计算平台进行自动驾驶的开发。双方将基于这个平台打造新的车载计算架构，共同开发?AI?和自动驾驶汽车应用，?包括?SAE?L2?级和?L3?级的功能以及自动泊车功能（最高可达?L4?级），并将新架构部署在下一代奔驰汽车上。

为什么会这样？

这样看下来，其实会发现，即便是英伟达和?Mobileye?的芯片霸主之争，说到底，其实还是一个芯片开放度的问题，以及不同主机厂自动驾驶策略的差异问题。

能够看到，像理想、小鹏这种，拥有较强的软件能力就会追求更多的自定义能力。这也是为什么他们放弃了供应商方案，选择英伟达平台进行自研的原因。

但是，我们不能忽略的是，?很大一部分主机厂其实并没有很强的软件能力?，所以，在感知层面需要很强势的供应商来帮助他们，放眼看下来，Mobileye?的效果可能最好，即便它是一个黑盒子。

另外，汽车厂商转型的速度，其实还是要慢于我们的预期。未来几年福特、吉利、长城的辅助驾驶落地车型中，很大一部分可能用的会是?EyeQ4?芯片。举一个例子吧：?通用凯迪拉克的?SuperCruise，现在用到的芯片还是?EyeQ3，直到下一代平台才会用到?EyeQ4?芯片。

所以，行业节奏要慢的多。这也是为什么，英伟达不慌不忙，到了?2022?年才进行?L2?芯片的量产落地。

还是那句话，未来几年，其实还是辅助驾驶占据主流地位。

不过，能够看得出来，英伟达的?Orin?开放平台还是给了?Mobileye?不小的压力，这其实也在倒逼?Mobileye?做出更大的开放，EyeQ5?开放版就是一个很好的例子。

未来谁称王？

说了这么多英伟达和?Mobileye，那么未来的芯片霸主会是谁呢？这个还真不好说。

为什么？因为越往上的高级别自动驾驶，合作模式可能会越不一样。?目前我们已经能看出一些端倪（仅针对当下）：

第一种，选择更开放的硬件平台，自研软件系统，比如理想、小鹏；

第二种，由供应商完成自动驾驶的大头任务，比如感知，剩余的部分自研，比如蔚来；

第三种，直接采用供应商的成套解决方案，比如?ARCFOX?下一款车采用华为全套的智能驾驶解决方案；

第四种，从软件到硬件，全部自研，比如特斯拉。

这些合作模式的改变，也会让主机商对于芯片选择发生改变。

此外，业内芯片平台的选择其实也在慢慢变多，国内有地平线、黑芝麻等企业。虽然这些企业声量比较小，但是确实也开始逐渐拥有自己的影响力。比如地平线，已经迈过了?10?万出货量门槛。

国外，高通已经发布了自己的?Snapdragon?Ride?平台，提供一整套的软硬件，包括安全系统级芯片、安全加速器和自动驾驶软件栈。同时与维宁尔（Veoneer）宣布合作交付可扩展的先进驾驶辅助系统（ADAS）和协作式自动驾驶（AD）解决方案，预计在?2024?年支持量产汽车。目前已知的是，一些国内外客户已经基于其?Snapdragon?Ride?平台进行开发工作。

就目前而言，这个市场还没有完全固化，不是只有英伟达、Mobileye?两家独大，机会依然存在。

文末，我还有一个疑问：未来汽车芯片领域是否会出现类似现在?PC?市场的情形（intel?占据?PC?市场?8?成以上份额），某个芯片厂商一家独大？

我希望这样的现象永远不要发生，若是一家独大，这个行业就有点悲哀了（参考现在在性能上不断挤牙膏的?intel）。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

关于智能驾驶的三种“套餐”，只有特斯拉是搭载了“旗舰版”？

1、Autopilot?的进化历程

2014?年?10?月，特斯拉为用户带来了新的科技大礼包?Autopliot（Hardware?1.0）。

当时，这套系统在官方语境下是为半自动驾驶与自动泊车等功能而生的，全自动驾驶并非其奋斗目标。

特斯拉曾在官方博客上表示：「新的软硬件并不是冲着自动驾驶而来，因为想实现这项功能还为时尚早。」

一年以后（2015?年?10?月），特斯拉正式向用户推送?V7.0?版本更新，Autopilot?的完整功能终于正式开启。

到了?2016?年，特斯拉的迭代脚步再次向前，推出了?Hardware?2.0，特斯拉也开始引入「增强版?Autopilot」的字眼。

同时?Musk?宣称，新的特斯拉市售车型将出厂标配?Hardware?2.0，这套硬件的传感器与算力完全能胜任未来的全自动驾驶。

2017?年?4?月，特斯拉再一次进行了硬件迭代，这次问世的是?Hardware?2.5。说实话，这次取名?Hardware?2.5?其实有点吹牛的意味，因为它其实更像?Hardware?2.1。

这套新硬件增加了算力与冗余，可靠性略有提升。不过，整套硬件还是缺了一块英伟达的?Pascal?GPU。

在这之后，Hardware?2.5?一用就是两年时间。

到了?2019?年?4?月特斯拉举办的投资日上，特斯拉终于推出了性能暴增的自研版?FSD?芯片，而这套新硬件（Hardware?3.0）与全自动驾驶密不可分。

需要注意的是，此前购买过特斯拉全自动驾驶套装的老用户都可以免费升级新的?FSD?芯片。

2、Autopilot?的的核心功能

2015?年?10?月进入?Autopilot?1.0?时代后，特斯拉获得了以下功能：

Autosteer：车道保持功能TACC：交通感知巡航控制（其实就是自适应巡航）自动刹车：紧急避撞可视化：区分大卡车、轿车、摩托车与行人自动并线自动泊车自动大灯：可自动调节高度召唤功能

2016?年?10?月，Hardware?2.0?落地，Autopilot?也进入?2.0?时代。

除了?1.0?时代的核心功能外，Autopilot?2.0?将「召唤功能」升级为「智能召唤」，并且还加入了?Navigate?on?Autopilot（NoA）功能——这让用户在上下匝道时能省不少心。

至于?2017?年更新的?Hardware?2.5，除了可靠性和冗余，并没有新增什么核心功能。

2019?年?4?月?FSD?芯片问世，特斯拉进入?Autopilot?3.0?时代。

相比此前的硬件，Hardware?3.0?最引人注目的就是算力，它是支撑全自动驾驶的必要条件。

从功能角度来看，除了原有功能，Autopilot?3.0?新增了增强型可视化。当然，最重要的还是未来通过推送升级的全自动驾驶功能。

根据特斯拉网站介绍，Hardware?3.0?明年就能帮车主识别并对交通信号灯或停止标识做出反应，同时在城市道路实现自动驾驶。

而最近的消息是，根据美国车主的反馈，目前?Autopilot?已经具备了交通信号灯和停车标志自动检测功。

这一次推出的红绿灯和停车标志识别功能与自动停车功能，或将进一步提高?Autopilot?的安全性。

3、Autopilot?系统上搭载传感器的演进过程

在?Hardware?1.0?时代，特斯拉的车只搭载了?1?颗前视摄像头，不过博世的雷达、360?度传感器和?GPS?等都是标配，负责数据计算的则是?Mobileye?EyeQ3。

到了?Hardware?2.0?时代，特斯拉一下将摄像头加到?8?颗，这个配置也一直延续到了现在。

此外，Mobileye?的芯片被换成了定制版的英伟达?Drive?PX?2，升级到?Hardware?2.5?后，毫米波雷达的供应商从博世换成了大陆，芯片也升级为?Drive?PX?2+，冗余度有了提升。

Hardware?3.0?上，特斯拉的自研芯片?FSD?才是重头戏，其算力相比此前的芯片简直是碾压级的。

举例来说，Hardware?1.0?时每秒只能处理?36?帧图像，而现在则是?2300?帧（Hardware?2.0?和?2.5?都是?110?帧）。

从运算能力?TOPS?这个单位来看，FSD?也将数字拉到了?144，而?Hardware?1.0?仅为?0.256（Hardware?2.0?为?12?TOPS）。

4、Autopilot?的售价

2014?年刚刚发布时，Autopilot?功能解锁费用为?2500?美元，两年后增强版?Autopilot?涨价到?5000?美元。

想要全自动驾驶？不好意思，你还得再支付?3000?美元。

到了?2019?年，Autopilot?功能降到了?3000?美元，但全自动驾驶得花?5000?美元。

现在，特斯拉则选择免费赠送用户基础版的?Autopilot?功能，而全自动驾驶要价?7000?美元（国内价格?56000?元）。

最后来谈谈最新的?Hardware?3.0。

可能大多数人现在都心存疑惑，这套特斯拉史上最强悍的套件真的能带领电动巨头实现「功能完整」的全自动驾驶吗？

首先需要明确的是，这里所谓的「功能完善」并不意味着完全不犯错。即使特斯拉向车主推动了全自动驾驶升级包，车辆依然需要驾驶员的辅助和介入。

不过，它会像前序版本那样，在迭代中不断进步。

在汽车之心看来，特斯拉完善?Autopilot?功能的方案相当聪明——选择向几十万车主借力，而不是烧钱运营车队在路上空跑。

从数据上来看，Autopilot?已经累积了?22?亿英里的道路驾驶经验。到今年年末，这个数字则会进一步暴增至?42?亿英里。

5、今年年底让?100?万辆自动驾驶出租车上路？

就在最近，Musk?信誓旦旦地表示，今年年底前实现?100?万辆自动驾驶出租车上路的目标，只不过这些功能能否启用，取决于监管部门是否批准。

Musk?说这话的背后有哪些底气呢？

首先，是今年?3?月特斯拉宣布了第?100?万辆车下线。

其次，此前?Model?3?上一直没有启用过的座舱摄像头功能也被?Musk?揭秘，这个就是用来监控车内情况，防止有人使用自动驾驶出租车功能时破坏车内的设备。

第三，特斯拉还对自动驾驶软件进行了大更新，以便更好利用?FSD?芯片的算力，早日实现「功能完整」的全自动驾驶。

种种因素加在一起，年底前实现看到?100?万辆能全自动驾驶的特斯拉上路，似乎真的有可能。

但我们别忘了，在自动驾驶上，Musk?有过两次跳票的先例：

2016?年初，Musk?对外表示，2年内特斯拉能够自动驾驶穿越美国东西海岸。2017?年?1?月，Musk?再次画大饼：全自动驾驶功能将在?3?到?6?个月内推出。

结果呢？特斯拉横穿美国的壮举没见到，全自动驾驶功能也没见到。这也难怪有业内人士跳出来说，一年内实现全自动驾驶根本不可能，甚至公开指责?Musk?的行为就是炒作。

但客观地说，2015?年至今，Autopilot?确实发生了巨大的变化，不过真正的质变依然在不久的将来——在城市道路实现自动驾驶将彻底改变现有游戏规则，让特斯拉在竞争中甩开对手好几个身位。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

刚国产就败好感 特斯拉Model 3陷“简配”风波

同样都在宣传了搭载L2级辅助驾驶功能，但同样的背后却是全然不同的“硬件套餐”。

在如今，L2级辅助驾驶系统似乎成为了各家车企宣传产品必不可少的亮点之一，而且无论是传统车企，还是造车新势力皆是如此。但同样的“帮“你开车功能，有的表现的好像一个新手司机，有的却似乎能直接“替”你开车。

那么同样的功能背后为什么会表现出不同的实力，其背后到底又有怎样的差别呢？接下来，首席出行官便带各位了解一下不同“配置套餐”下的L2级辅助驾驶功能。

「标配套餐：“一荤一素”的硬件支持?」

标配套餐更多还是出现在传统车企身上，尤其以国内一众合资品牌车型为主。

以最新的丰田RAV4为例，厂家将其支持的L2级辅助驾驶功能命名为Toyota Safety Sense智安全系统。可以实现主动刹车、自适应巡航以及车道居中保持并可以跟随前车轨迹行驶等功能，属于标准的L2级辅助驾驶功能配置。

实现上述功能的配套硬件主要以毫米波雷达和前置单目摄像头为主。其中，毫米雷达主要用于对前车的速度和距离进行实时侦测，实现自适应巡航和主动刹车功能（摄像头作为辅助和冗余）。而前置单目摄像头则通过对路面标线和前车行驶轨迹的识别，实现车道居中保持功能。

L2级辅助驾驶系统更多是辅助驾驶员对车辆进行横向和纵向的控制，驾驶员依旧主导控制车辆，并不需要太强大的算力。所以，这类“标配套餐”并不会配备更高阶的计算芯片。

“标配套餐”属于最基础的功能性配置。无论是在感知层面的硬件配置，还是决策层面的芯片配置，都仅仅是“够用”就好，且后期并不具备OTA升级更高级别自动驾驶的能力。 这样的“标配套餐”最大的优势在于供应链足够成熟，其成本也就得到了有效控制。 所以更多被应用到传统汽车品牌在智能驾驶领域的“突破”。

现阶段尤其以合资品牌为主，包括沃尔沃的领航辅助驾驶系统在内的各种“智行”系统在本质上都属于基础的L2级辅助驾驶功能，一方面是各家命名方式不同，另一方面也会针对算法进行优化。但也都是万变不离其宗。

对于这类品牌来说，智能辅助驾驶功能仅仅是属于锦上添花的配置而已，现阶段也并不会倾注太多的研发力度，他们所追求就是“够用就好”。

「豪华套餐：“四菜一汤”的智能驾驶」

与传统车企标准套餐相对的，就是造车新势力们的智能驾驶“豪华套餐”，俗称的配置“堆料”。尤其是对于号称“自研”自动驾驶能力的造车新势力来说，要想挑战特斯拉，先得在自动驾驶能力上够得上后者两年前的能力。学习其单纯的视觉方案已经来不及，传感融合上下功夫才是王道。

蔚来汽车便是标配了“豪华套餐”的车企之一。该公司推出的ES6与ES8在现阶段虽然只能实现L2级辅助驾驶功能，但其在硬件配置上则具备了更深的开发潜力。

在感知层面的硬件配置上，蔚来的车型上搭载了1个三目摄像头、4个全景系统摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、1个驾驶员状态检测摄像头。其中，三目摄像头和5个毫米波雷达主要用作辅助驾驶功能的感知。

由蔚来研发的前置三目摄像头分别为28度、52度和150度，其中28度摄像头用以识别远距离目标和红绿灯的检测；52度摄像头则用来完成对路面情况的识别；150度摄像头则主要用来扫描车头两侧及加塞车辆。相较于“标配套餐”的单目摄像头来说，其最大的优势在于可以识别到更多信息，让车辆自己能更清晰看到周边所处环境。其次则是用做硬件冗余，在面对单一摄像头被遮挡和损坏时依旧保证功能正常运行。

五个毫米波雷达除了一个前置用以实现自适应巡航功能外，在车身的四个角落还分别布置用以对盲区检测和侧方来车预警功能的数据采集。

另外，蔚来是在布局更高级别的自动驾驶能力，所以决策层面也搭载了算力更强的Mobileye EyeQ4芯片，其性能可以满足每秒超过2.5万亿次TOPS浮点运算能力。而在Mobileye对自家Q系列芯片的介绍中也能看到，EyeQ4芯片是可以满足L3级自动驾驶功能的算力要求。

“豪华套餐”的硬件配置，在本质上已经超越了L2级辅助驾驶功能的基本要求，是在为实现更高级别自动驾驶能力提前铺好“底子”。相较于“标配套餐”来说，“豪华套餐”中无论是感知硬件配置还是芯片的算力性能都要远远更强，所以用来实现L2级辅助驾驶功能也自然是绰绰有余。显然，在产品定义之初就把整车OTA能力放在其中的造车新势力们，对于“成长”这件事有更多想象力。不像“标配套餐”，整个产品周期的功能，可能与交付之初不会有太大变化。

「旗舰套餐：“满汉全席”的自动驾驶」

严格意义上讲，目前搭载“旗舰套餐”的车企只有特斯拉一家。毕竟目前搭载FSD芯片的特斯拉车型已经满足了自动驾驶的硬件能力。

特斯拉在2019年便发布了完全自研的FSD芯片，该芯片实现了每秒约144万亿次TOPS浮点运算能力，是可以满足完全自动驾驶的算力性能。特斯拉自研的FSD芯片算力是英伟达Xavier的近7倍，其特有的神经网络可以同时处理8路摄像头产生的图像数据，并带有自主学习进化的能力。

其次在感知能力上，特斯拉也独树一帜的选择了全视觉感知配置。特斯拉的视觉识别系统对于道路交通参与者的识别，范围更广，类型更加精确。通过多路摄像头，特斯拉的目前已经量产的三辆车可以对车辆周围进行360度的全覆盖。不仅对于车辆所在车道，还包括左右两边车道。除了更广泛的识别范围，特斯拉对物体的识别能力也要远强于其他车企。根据首席出行官的体验和其他车主上传的视频，特斯拉除了能识别轿车、货车和大客车外，对于道路上的行人、雪糕筒、甚至是跑在道路上的马匹都可以进行区分。

特斯拉最“可怕”的地方在于其开创了“影子模式”，让全球路上的每一辆特斯拉汽车都为公司智能驾驶功能的研发上传日常行驶数据，通过更丰富的行驶数据来推动其基于多层神经网络的人工智能算法的不断进化。据从公布数据来看，特斯拉已经收集了超过170亿公里的真实行驶数据，其中有超过16亿公里的行驶历程是采用特斯拉的 Autopilot 智能辅助驾驶系统。

“旗舰套餐”已经不单单是对硬件配置的考量，更多是对系统本身决策和执行能力的要求。而在这一维度的基础上再去实现L2级辅助驾驶功能，那真是用“大马拉小车”来形容真的丝毫不为过。

「最后」

其实，传统车企们的“标配套餐”，便已经可以很好的满足目前ACC、LKA这样的L2级辅助驾驶系统的基础功能了。而“豪华”和“旗舰”套餐，则实现了更丰富的功能以及更踏实的实际体验。

尤其对于搭载“标配套餐”的车型来说，所谓L2级辅助驾驶无非就是一个“帮你开车”功能，它的确可以在一定程度上降低驾驶员的身体疲劳度。而“豪华套餐”和“旗舰套餐”则给予驾驶员一个更放松的驾驶环境，甚至驾驶员开个小差也问题不大。但是，他们最大的价值在于后期OTA到更高级别自动驾驶的潜力。

从这个角度来看，如果你是一个自动驾驶爱好者，那么恐怕一辆特斯拉、蔚来或小鹏，更适合。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

近日，有一个观察细致的特斯拉Model?3车主反映，其所购买的国产Model?3搭载的自动驾驶硬件编号与该车随附的《电动汽车环保信息随车清单》并将证据发布在了个人微博上。

据该车主反映，在《清单》所标明的车辆控制器型号为1462554，意味着该车辆控制器的内部集成有特斯拉最新的3.0版本自动驾驶硬件。而该车主实际的车辆控制器编号却为1483112-02-E，这意味着它集成的仍然是旧款的2.5版本自动驾驶硬件。

对此，该名车主将所有证据发至了消费者协会进行投诉，要求特斯拉作出赔偿处理。

●?两种版本的硬件有何区别？

硬件不同，性能肯定也有所不同，2.5版本硬件使用的是由英伟达定制的?Drive?PX2?计算平台。

而3.0硬件则是特斯拉自己专门为FSD打造的新计算平台，其自动驾驶芯片拥有每秒2300帧的图像处理能力，是2.5硬件的21倍，计算能力提升了大约7倍。同时，3.硬件0的能耗只有2.5硬件的1.25倍（2.5硬件峰值功率为57W，3.0为72W，相差15W左右），一点点的能耗提升，换来的是性能的大幅度升级。更高的运算能力，代表在单位时间内处理器能够处理的分辨率更高，而更清晰的图像也就意味着车辆能够更为准确的识别路上的人、车、物。

在手机或电脑上，CPU的不同就能带来非常明显的使用差别，例如开机速度、APP打开速度等等，而对于自动驾驶辅助系统来说，如此之大的硬件性能差距带来的影响肯定会更大。可以说，?3.0硬件强大的性能为之后自动驾驶的升级打下了坚实的基础。

对于没有选装FSD的用户来说，除了个别细节（例如在AP中是否显示雪糕筒），目前2.5硬件和3.0硬件并不会带来太多使用上的差别。在之前进口版Model?3中，HW2.5与HW3.0混装的现象也一直存在，此前销售也会主动告知。但在这次国产版本的Model?3上却并没有这么做，甚至出现实际装车与环评清单对不上的情况。

但对于用户来说，最重要的是搭载3.0硬件的特斯拉车型在未来可通过整车OTA升级获得“识别交通信号灯”、“在城市街道中自动辅助驾驶”等更加高级的辅助驾驶功能。而装载2.5硬件及以下自动驾驶硬件的特斯拉车型就不支持上述辅助驾驶功能的升级了。就好比刚以原价买的新iphone但以后无法更新系统，我相信没有人会愿意。

●?特斯拉公布处理方案

针对这一事件，特斯拉中国迅速做出了官方回应，称特斯拉上海超级工厂自2月10日复工以来，受供应链影响，一部分标准续航升级版Model?3安装的硬件为2.5。如上文所提到的，特斯拉中国也表示，现阶段如果没有选装FSD功能，使用2.5硬件的Model?3车型与3.0硬件的Model?3车型在驾乘体验和使用安全上基本不存在区别。而所有选装FSD的客户所安装的也都是3.0硬件。

但特斯拉也承诺，随着产能以及供应链恢复，将按计划陆续为控制器硬件为2.5硬件的中国制造标准续航升级版Model?3的车主提供免费更换3.0硬件的服务，符合更换3.0硬件条件的国产Model?3车主，可以通过特斯拉服务中心预约，并等待货源到来后更换。

而截止到目前，除了为车主免费更换3.0硬件之外，特斯拉并未公布其他补偿措施。

●?写在最后

据悉，更换自动驾驶硬件最快只需要30分钟-1小时，总体上的难度不大，但由于3.0硬件的提供商为韩国三星电子，而目前韩国正处于疫情防控的最高等级，因此3.0硬件的供应时效或许无法保障。

实际装车的硬件与《清单》上不同，并且也没有主动告知车主，这件事件或许会引发公众对特斯拉的“信任危机”，毕竟今年的315晚会马上就要开了。不知道刚刚国产的特斯拉Model?3会不会因此被315点名批评，但无论怎样，特斯拉都应该对这次事件作出深刻的检讨。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。