探析特斯拉的软件未来
对于特斯拉来说，2019年需要关注的一些显而易见的事情是正在进行的model 3产量提升，包括model 3在中国的本地化生产、售价3.5万美元的model 3的首次亮相，以及该公司的整体盈利能力和现金流。
但一个不那么明显、不那么受关注的开发项目，可能会对特斯拉的估值产生更大影响。
特斯拉正在寻找更多的人来测试其新的自动驾驶硬件hardware 3，作为其全自动驾驶系统试验的一部分。据外媒报道称，该公司首席执行官埃隆·马斯克(elon musk)又向员工发了一封电子邮件，试图为该系统的beta测试再找到数百名内部参与者。
这是该公司为hardware 3的发布所做准备的一部分，这是一款特斯拉自主研发的神经网络计算芯片，该公司设计这款芯片的目的是让其汽车具备完全的自动驾驶能力。
马斯克在9月份首次呼吁测试人员，要求100到200名志愿者加入内部测试项目。
除了汽车本身的价格外，要购买一套完整的自动驾驶能力套餐还需要额外支付8000美元。在给员工的信息中，马斯克明确地重申，所有订购特斯拉自动驾驶系统的员工和客户都将免费升级特斯拉的autopilot hardware 3的硬件。
马斯克甚至斩钉截铁地表示，“hardware 3的芯片处理能力超过hardware 2的10倍，而成本并没有增加”。今年早些时候，马斯克首次透露，该公司开发这款定制人工智能芯片至少已有两年时间。
此前 ，特斯拉主管皮特·班农曾披露，新芯片正在进行路测，与之前依赖英伟达gpu的autopilot版本不同，升级后的硬件将以每秒2000帧的速度处理图像。
在此之前，最初的“hardware 1.0”使用了mobileye eyeq3平台，具有第一代自动驾驶功能。随后，基于nvidia drive px 2 ai计算平台推出了“hardware 2.0”。
由于芯片技术的快速发展，特斯拉明智地让计算控制器可用于未来的升级。特斯拉新定制的人工智能芯片是专门为运行其软件和特定的神经网络配置而设计的。内存和处理能力在芯片本身进行了优化，而不是像目前的nvidia设置那样需要通过cpu进行gpu连接。
不过，这不意味现有市场上的芯片无法满足需求。英伟达为自动驾驶汽车设计的新drive px pegasus芯片每秒提供320万亿次操作（性能比原来的px 2提升了10倍），足以支持l5级自动驾驶。据英伟达公司介绍，这种高效节能的高性能人工智能计算机同时运行一系列深层神经网络，能够安全处理高度自动化和全自动驾驶。
但对于在自动驾驶领域有野心的企业，“真正重视软件的人应该制造自己的硬件”，通过设计芯片，特斯拉可以完善其硬件和软件之间的关系，就像苹果所做的那样。
马斯克透露，它本质上是一个带有本地内存的“矩阵乘法器”。hardware 3.0将处理速度提高了10倍，从200帧每秒提高到2000帧每秒。这一点至关重要，因为特斯拉选择使用基于视觉的摄像头系统，而不是激光雷达。
同时，通过过去几年基于两种市场主流的芯片使用经验，特斯拉已经意识到，边缘计算对于实现完全自动驾驶能力至关重要。
众所周知，waymo的自动驾驶硬件套件包括三种不同类型的激光雷达传感器、五个雷达传感器和八个摄像头。
waymo严重依赖激光雷达（不惜代价自主研发来控制成本），而特斯拉则严重依赖其摄像头。激光雷达现在还是很昂贵，尤其是对于量产来说，而且价格下跌需要时间。特斯拉的非激光雷达传感器路线正冒着巨大的风险，但如果成功，回报将是巨大的。
虽然摄像头部署成本更低，更容易集成到汽车中，但它们需要更多的处理能力来理解图像和环境数据，这也是特斯拉必须创建自己的定制ai芯片的原因之一。
特斯拉人工智能总监安德烈·卡帕西(andrej karpathy)表示，业界普遍认为当网络变大时，其预测的准确性会随着容量的增加而提高。现在特斯拉已经训练了大型网络，它们工作得很好，但是由于计算的限制，无法将它们部署到车辆端。所有这些都将随着硬件的下一个迭代而改变，这是计算能力的一个巨大的进步。
同时，特斯拉还将为hardware 3打造一条生产线，强调垂直整合战略，这已成为这家电动汽车制造商的一个标志。目前，配备hardware 3的model s、model x和model 3车辆的测试版本也已完成。
未来想要升级hardware 3的用户，只需要更新车载的计算板，因为连接器都是之前的标准接口，然后进行一次本地ota软件升级。
随着特斯拉汽车数量的增长，特斯拉能够从车队的车载摄像头和传感器收集到越来越多的信息。它利用这些数据“教导”自动驾驶神经网络(ai)如何成为更好的虚拟驾驶员。
上个月，特斯拉公司表示，其电动汽车车主使用该公司的autopilot驾驶员辅助功能完成了10亿英里的行程，是一个重要的里程碑，由此产生的各种真实世界的里程数据被特斯拉用作算法反馈。
这一次，特斯拉再次要求员工为第三代硬件平台提供数百小时的驾驶反馈，以换取免费安装，并告诉员工这是他最后一次提出这个建议。马斯克显然希望收集到足够的数据，以便在2019年底之前开发并推出能够实现完全自主驾驶的功能。
近期，更新了autopilot9.0版本的特斯拉车主在互联网上发布的几段视频显示，在自动驾驶模式下已经可以在城市交通、停车标志和交通灯上正常行驶。尽管如此，特斯拉警告司机，当autopilot启动时，他们必须保持高度警惕，做好接管的准备。
不过，众所周知，这位特斯拉首席执行官在时间安排上有点过于乐观，因此特斯拉的所有者可能需要降低自己的预期。
但对于行业来说，hardware 3是否会成功，或许可能会改变自动驾驶的游戏规则。
谷歌企图将所有华为手机排除在谷歌GMS生态之外
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高频开关电源主要磁性元件的设计
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探析特斯拉的软件未来
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火电厂热控仪表的常见故障
智能农业气象站常见问题介绍
华为p50是什么芯片
STM32的HAL和LL库到底能不能混合使用呢？
烟雾报警器中安费诺 SM-PWM-01A粉尘传感器的应用
利用OpenGL图形系统建立六自由度机器手的三维模型
价格比iPhone7保值，小米Note2畅销四月格外抢手
阿里云发布ET工业大脑开放平台，全球首个工业智能的孵化基地
英科学家发明新技术 可通过无线给飞行中的无人机充电
“缺芯”浪潮下，促使国产化主板飞速发展
2045年，最保守的预测也认为将会有超过1千亿的设备连接在互联网上
浪潮AI服务器参与软件开发
但一个不那么明显、不那么受关注的开发项目，可能会对特斯拉的估值产生更大影响。
特斯拉正在寻找更多的人来测试其新的自动驾驶硬件hardware 3，作为其全自动驾驶系统试验的一部分。据外媒报道称，该公司首席执行官埃隆·马斯克(elon musk)又向员工发了一封电子邮件，试图为该系统的beta测试再找到数百名内部参与者。
这是该公司为hardware 3的发布所做准备的一部分，这是一款特斯拉自主研发的神经网络计算芯片，该公司设计这款芯片的目的是让其汽车具备完全的自动驾驶能力。
马斯克在9月份首次呼吁测试人员，要求100到200名志愿者加入内部测试项目。
除了汽车本身的价格外，要购买一套完整的自动驾驶能力套餐还需要额外支付8000美元。在给员工的信息中，马斯克明确地重申，所有订购特斯拉自动驾驶系统的员工和客户都将免费升级特斯拉的autopilot hardware 3的硬件。
马斯克甚至斩钉截铁地表示，“hardware 3的芯片处理能力超过hardware 2的10倍，而成本并没有增加”。今年早些时候，马斯克首次透露，该公司开发这款定制人工智能芯片至少已有两年时间。
此前 ，特斯拉主管皮特·班农曾披露，新芯片正在进行路测，与之前依赖英伟达gpu的autopilot版本不同，升级后的硬件将以每秒2000帧的速度处理图像。
在此之前，最初的“hardware 1.0”使用了mobileye eyeq3平台，具有第一代自动驾驶功能。随后，基于nvidia drive px 2 ai计算平台推出了“hardware 2.0”。
由于芯片技术的快速发展，特斯拉明智地让计算控制器可用于未来的升级。特斯拉新定制的人工智能芯片是专门为运行其软件和特定的神经网络配置而设计的。内存和处理能力在芯片本身进行了优化，而不是像目前的nvidia设置那样需要通过cpu进行gpu连接。
不过，这不意味现有市场上的芯片无法满足需求。英伟达为自动驾驶汽车设计的新drive px pegasus芯片每秒提供320万亿次操作（性能比原来的px 2提升了10倍），足以支持l5级自动驾驶。据英伟达公司介绍，这种高效节能的高性能人工智能计算机同时运行一系列深层神经网络，能够安全处理高度自动化和全自动驾驶。
但对于在自动驾驶领域有野心的企业，“真正重视软件的人应该制造自己的硬件”，通过设计芯片，特斯拉可以完善其硬件和软件之间的关系，就像苹果所做的那样。
马斯克透露，它本质上是一个带有本地内存的“矩阵乘法器”。hardware 3.0将处理速度提高了10倍，从200帧每秒提高到2000帧每秒。这一点至关重要，因为特斯拉选择使用基于视觉的摄像头系统，而不是激光雷达。
同时，通过过去几年基于两种市场主流的芯片使用经验，特斯拉已经意识到，边缘计算对于实现完全自动驾驶能力至关重要。
众所周知，waymo的自动驾驶硬件套件包括三种不同类型的激光雷达传感器、五个雷达传感器和八个摄像头。
waymo严重依赖激光雷达（不惜代价自主研发来控制成本），而特斯拉则严重依赖其摄像头。激光雷达现在还是很昂贵，尤其是对于量产来说，而且价格下跌需要时间。特斯拉的非激光雷达传感器路线正冒着巨大的风险，但如果成功，回报将是巨大的。
虽然摄像头部署成本更低，更容易集成到汽车中，但它们需要更多的处理能力来理解图像和环境数据，这也是特斯拉必须创建自己的定制ai芯片的原因之一。
特斯拉人工智能总监安德烈·卡帕西(andrej karpathy)表示，业界普遍认为当网络变大时，其预测的准确性会随着容量的增加而提高。现在特斯拉已经训练了大型网络，它们工作得很好，但是由于计算的限制，无法将它们部署到车辆端。所有这些都将随着硬件的下一个迭代而改变，这是计算能力的一个巨大的进步。
同时，特斯拉还将为hardware 3打造一条生产线，强调垂直整合战略，这已成为这家电动汽车制造商的一个标志。目前，配备hardware 3的model s、model x和model 3车辆的测试版本也已完成。
未来想要升级hardware 3的用户，只需要更新车载的计算板，因为连接器都是之前的标准接口，然后进行一次本地ota软件升级。
随着特斯拉汽车数量的增长，特斯拉能够从车队的车载摄像头和传感器收集到越来越多的信息。它利用这些数据“教导”自动驾驶神经网络(ai)如何成为更好的虚拟驾驶员。
上个月，特斯拉公司表示，其电动汽车车主使用该公司的autopilot驾驶员辅助功能完成了10亿英里的行程，是一个重要的里程碑，由此产生的各种真实世界的里程数据被特斯拉用作算法反馈。
这一次，特斯拉再次要求员工为第三代硬件平台提供数百小时的驾驶反馈，以换取免费安装，并告诉员工这是他最后一次提出这个建议。马斯克显然希望收集到足够的数据，以便在2019年底之前开发并推出能够实现完全自主驾驶的功能。
近期，更新了autopilot9.0版本的特斯拉车主在互联网上发布的几段视频显示，在自动驾驶模式下已经可以在城市交通、停车标志和交通灯上正常行驶。尽管如此，特斯拉警告司机，当autopilot启动时，他们必须保持高度警惕，做好接管的准备。
不过，众所周知，这位特斯拉首席执行官在时间安排上有点过于乐观，因此特斯拉的所有者可能需要降低自己的预期。
但对于行业来说，hardware 3是否会成功，或许可能会改变自动驾驶的游戏规则。
谷歌企图将所有华为手机排除在谷歌GMS生态之外
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新能源汽车为什么这么容易起火呢
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「陆芯半导体」精密划片机在钽酸锂晶圆切割案例
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