三星電子將代工特斯拉自動駕駛車載半導體芯片。4月23日根據CNBC報道，特斯拉CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)對外宣布成功開發(fā)出自動駕駛半導體芯片。特斯拉在美國加州召開投資說明會時表示自主開發(fā)出的自動駕駛半導體性能比英偉達（Nvidia）高出7倍，并表示有望在2年內上市。

在此前的特斯拉Model S與X款均采用英偉達的自動駕駛芯片，但此番宣布可看出特斯拉對自主開發(fā)的芯片十分自信。

圖：美國德克薩斯州三星電子半導體代工工廠

特斯拉表示自動駕駛芯片的代工將由三星電子美國半導體Foundry工廠生產。三星電子通過潛心開發(fā)的技術成果終于拿下特斯拉的半導體代工。能拿下特斯拉這類大客戶對于三星電子來說既可以證明半導體代工技術實力，同時還有助于提升公司名聲。尤其自動駕駛為未來增長產業(yè)，通過特斯拉積累半導體代工的業(yè)績和經驗，于三星半導體代工事業(yè)未來的成長十分重要。三星電子有望通過與特斯拉的合作擴大自動駕駛所需的高性能存儲半導體和顯示面板等零部件的供應機遇。

馬斯克稱特斯拉自動駕駛芯片最牛

北京時間4月23日凌晨，在加州帕洛阿爾托舉行的特斯拉自主投資者日(Autonomy Investor Day)上，馬斯克終于亮出了自家的自動駕駛“核武器”——特斯拉“全自駕計算機”（full self-driving computer，以下稱 FSD 計算機），即之前所說的 Autopilot 硬件 3.0 正式亮相。

2017年末，我們得知特斯拉(Tesla)正試圖為自動駕駛汽車制造首款計算機芯片，埃隆?馬斯克(Elon Musk)在2018年10月曾表示，距離制造這種芯片只有6個月的時間。

北京時間 4 月 23 日凌晨，在加州帕洛阿爾托舉行的特斯拉自主投資者日(Autonomy Investor Day)上，馬斯克終于亮出了自家的自動駕駛“核武器”——特斯拉“全自駕計算機”（full self-driving computer，以下稱 FSD 計算機），即之前所說的 Autopilot 硬件 3.0 正式亮相。

FSD 計算機的投入使用意味著特斯拉首度使用了自研車載 AI 芯片，目前這款芯片正安裝進特斯拉生產線上的每一臺電動車中。根據特斯拉官網信息，“完全自動駕駛能力”選裝價格為 46300 元，但如果在交付后安裝，價格則會上漲到 6.5 萬元。

值得注意的是，特斯拉表示，這款硅片具有雙核神經網絡陣列，每秒可運行36萬億次操作，每次只需花費該公司80％的成本，另外，它還能保證每輛車的續(xù)航里程不變，而且不會影響成本。

自動駕駛芯片，馬斯克說“我們最強”

在馬斯克眼中，FSD 計算機已經足夠支持“全自動駕駛”，未來車主僅需進行軟件層面的更新就能讓車輛達到自動駕駛的水平。

發(fā)布會上，特斯拉自動駕駛芯片負責人 Pete Bannon 重點介紹了特斯拉的自研自動駕駛芯片，他是特斯拉從蘋果挖來的芯片設計師，曾參與 iPhone 5 A5 芯片以及多款 iPhone 芯片開發(fā)。不難看出，在這次設計中，這位曾經與 Jim Keller 搭檔領導蘋果芯片研發(fā)部門的頂尖芯片架構師，也將蘋果軟硬深度結合的風格帶到了特斯拉，可以說非常 Apple 了。

4月23日發(fā)布的自研芯片于一年半前設計完成。從公布的一系列的參數來看，無疑是相當強大的一款硬件：144TOPS（完勝競爭對手目前最先進技術 21TOPS 的表現）另一個亮點是，這款新品新的神經網絡加速器（NNA）達到令人難以置信的 2100FPS，將由三星代工生產。在不影響車輛能耗和續(xù)航的前提下，FSD 能將安全性和自動化水平提升到新的等級。總體來看，這款 14nm 芯片的設計非常針對神經網絡，團隊對此進行了架構優(yōu)化以降低耗能和成本，尤其針對處理大量的圖像和視頻。

Bannon 介紹道，最新芯片上的神經網絡處理器能夠處理 8 個攝像頭同時工作產生的每秒 2100 幀的圖像輸入，相當于每秒 25 億像素，表現是之前 2.5 版本的 21 倍左右。

馬斯克表示，現在特斯拉生產的每一輛車都將擁有完全自動駕駛所需的硬件。他說，從現在開始，“你所需要做的就是改進軟件”。

馬斯克透露，在過去的一個月時間里，特斯拉陸續(xù)放棄了英偉達提供的圖像處理解決方案。馬斯克表示，特斯拉的芯片是世界上最好的芯片，而且遠超其他競爭對手。與此同時，特斯拉也已經將下一代芯片的工作進行了一半，馬斯克表示下一代芯片可能比現有的好上 3 倍，有望在兩年內推出。不過，馬斯克并未準備在這次活動透露更多下一代芯片的信息。

特斯拉堅定地選擇計算機視覺

團隊取得的這些成績，也讓這位 CEO 再度發(fā)出豪言：“任何使用激光雷達的自動駕駛公司注定失敗”。

而在軟件算法的部分，作為AI大牛的特斯拉人工智能和自動駕駛視覺總監(jiān) Andrej Karpathy表示他的主要工作是訓練 FSD 以及神經網絡信息處理。他現場演講展示了早期將神經網絡部署在真實世界中訓練的重要性。

比如說，特斯拉的每一位司機其實都參與到了神經網絡的訓練中，每一個新手都將為特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)填入新的數據。而且，Karpathy 認為，在神經網絡的訓練中，和數據的規(guī)模相比，數據的質量更加重要，特斯拉的原始數據集也可能是全球最有價值的，因為特斯拉擁有全球范圍的車隊，可以提供各種環(huán)境、天氣條件的數據，還會收集車輛的異常道路表現數據。在數據的標注上，特斯拉也正在嘗試自動化標注的方向。

Andrej強調特斯拉非常依賴視覺傳感器，特斯拉的 AI 軟件能夠處理來自視覺傳感器收集到的車道線、交通、行人等信息，將這些信號與已知的物體進行匹配再最終作出決策。

Andrej認為：“某種意義上，Lidar 是一個捷徑。它回避了對自動駕駛非常重要的視覺識別基本問題，給人一種虛假的技術進步了的感覺”。他表示，和 Lidar 相比，特斯拉更加依賴計算機視覺，并將收到的視覺信息進行 3D 渲染，涵蓋視頻輸入到深度感知。

總的來說，特斯拉認為，攝像頭+數據+神經網絡，足以挑戰(zhàn) Lidar。如此認定計算機視覺嫌棄 Lidar，這種選擇現階段這在業(yè)內也非常罕見，絕大多數業(yè)者還是采用 Lidar 的方案或者 Lidar+計算機視覺，因為目前的純計算機視覺方案在安全性的保障上仍有一定風險。