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文档简介
01
智能化发展路径特斯拉自研汽车智能化的大部分关键软硬件,国内三家造车新势力跟紧步伐,逐步针对核心硬软件开始自研之路
特斯拉与国内三家造车新势力的自研能力对比
在传感器方面,特斯拉与Liminar合作研发激光雷达,而国内三家新势力则购买合作方产品;在毫米波雷达和超声波雷达供应上,蔚小理主要使用博世的产品。在决策层方面,特斯拉自研自动驾驶芯片、域控制器、中间件、操作系统,并全面覆盖软件应用。蔚小理从选择Mobileye的自动驾驶芯片到选择英伟达的芯片,并开启了中间件和操作系统的自研道路。特斯拉及蔚小理选择自研电子电气架构,目前特斯拉已研发出域集中式E/E架构并引领行业变革。四家车企在选择与百度、高德、谷歌、腾讯等地图企业合作而非自研。在转向和制动系统方面,博世和布雷博的产品颇受青睐。特斯拉自建数据中心训练数据引擎,蔚小理则选择与阿里云、星辰天合等公司进行合作。02电子电气架构
从ModelS到Model3,特斯拉电子电气架构发生了从分布式功能的域控制器到中央集中式的重要变化,ECU数量也随之减少特斯拉的电子电气架构目前传统车企仍以分布式架构为主,特斯拉的电子电气架构较为领先且在不断进步深化,特斯拉中央集中式的电子电气架构是其实现软件定义汽车的基础。03座舱域控制器
特斯拉ModelS和高性能版ModelY搭载第三代座舱域控制器,采用AMD锐龙处理器,打造最流畅顺滑的车机体验特斯拉的三代座舱域控制器
特斯拉前两代座舱域控制器的主计算芯片分别为英伟达Tegra3T30和英特尔车规级处理器AtomA3950,闪存使用的是读写相对较慢的eMMC,因此车机系统运行缓慢。第三代座舱域控制器采用AMD锐龙嵌入式处理器,将eMMC换成SSD,内闪的读写性能和寿命明显增加;因此,在车机实际体验中,应用程序打开、网页载入速度明显变快、游戏也能更流畅运行。04自动驾驶纯视觉方案
特斯拉的自动驾驶架构是基于纯视觉方案,采用原始数据通过神经网络构建真实世界的三维向量空间,实现汽车的路径规划特斯拉的自动驾驶纯视觉方案
自动驾驶方面,区别于国内车企的“视觉+激光雷达”方案,特斯拉采用纯视觉方案。纯视觉方案共配有环绕车身的8个摄像头,视野范围可达360度,对周围环境最远监测距离达250米;还配置12个超声波传感器和1个毫米波雷达来探测物体,与视觉系统相配合实现泊车引导。05自动驾驶芯片
特斯拉当前采用以NPU为核心的主控芯片,外采Aptina摄像头的自动驾驶方案,得益于充沛资金,公司开启核心自研模式特斯拉自动驾驶芯片供应链模式及芯片介绍
2014年起,特斯拉历经外购主控芯片到核心自研的发展历程。2014~2016年,特斯拉配备的是基于MobileyeEyeQ3芯片的AutoPilotHW1.0计算平台;2016~2019年,基于英伟达DRIVEPX2AI计算平台打造Hardware2.0;2017年,起特斯拉开启自研主控芯片;2019年,AutoPilotHW3.0平台搭载TeslaFSD自研版本的主控芯片。06OTA技术
特斯拉率先在汽车上应用OTA升级,汽车软件能像智能手机实现在线升级,实现智能座舱、智能驾驶、转向控制的功能更新特斯拉的OTA技术特斯拉早期的ModelS和最新的Model3均具备整车OTA能力,从而通过云端实现动力系统域、座舱娱乐域、车身电子域、底盘和自动驾驶域的升级。07影子模式
特斯拉通过影子模式采集和触发新的Cornercase数据,快速锻炼和修正自动驾驶神经网络模型,构建自动驾驶技术竞争壁垒特斯拉的影子模式
特斯拉借助量产车队的扩张,建立数据闭环,通过数据引擎充分将数据流转化迭代驱动力,实现自动驾驶技术的迭代进步。每一款特斯拉量产车都配备有影子模式,负责在用户驾驶过程中
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