透过特斯拉自动驾驶传感器以及芯片看其高利润秘诀
域控制器
特斯拉开发了一个定制的“液冷双计算平台”,包含智能驾驶以及智能座舱两部分,但他们不是在同一块PCB版上,也就是只是把他们放在一个盒子里面。
熟悉我们文章的知道,特斯拉最开始的智能驾驶用的mobileye方案,也就是硬件软件都是别人的,在 HW2.5 中,特斯拉整合了两个 Nvidia Parker SoC、一个 Nvidia Pascal GPU 和一个 Infineon TriCore CPU。而现在HW3.0,Tesla 集成了两个新设计的 Tesla SoC、两个 GPU、两个神经网络处理器和一个锁步 CPU。
Tesla SoC 在 HW3 中使用的技术节点是 14nm,而 Nvidia 的 HW2.5 处理器中使用的是 16nm。处理器数量从四个 Tesla SoC 减少到两个。
System Plus 通过测算,特斯拉的 HW2.5 由三个英伟达的芯片和英飞凌 MCU 组成,售价为 280 美元。相比之下,基于特斯拉两款 SoC 的特斯拉 HW3.0 售价 190 美元。,HW3.0比HW2.5 主要的处理芯片就省了90美金一块。
当然设计芯片也不是不要花钱,System Plus假设一家汽车制造商在自己的处理器上花费 1.5 亿美元用于设计成本,而组件价格没有变化且年产量为 400,000 台,汽车公司可以在四年内收回投资。显然看特斯拉现在的销量不要四年就收回成本。其实芯片设计GPU时代按照Nvidia英伟达的 AI 智能汽车信仰中其实大家更多的是采用ARM架构,是不是也有路径,另外国内在一图概览2022 电动汽车百人会论坛观点过中地平线不是也可以支持大家一起做。
总结
所以从特斯拉的自动驾驶硬件系统来看,确实控制成本高手,当然他还保持较高的客户体验。那么我总结下其秘诀:总体上要有设计思维,最优的成本精准满足客户需求,不过度设计和过度工程。这个说起来容易,做起来难,视野上要保持前瞻,技术上要保持可拓展敏捷。
电子零部件简化以及批量模块化,例如摄像头COMS图像传感器子零部件模块通用化,这个其实和#整车架构模块化原理相同,所以电子子零部件模块化在智能汽车时代估计也是一个课题。再如其摄像头并不自我处理而是直接发送到域控制器统一处理。核心关键芯片自研,作为一家依赖智能电子的汽车主机厂,核心芯片在强势供应商手上可不是一件很划得来的事情,特别出现只有一两家独大的时候。类似于现在英伟达可能各大主机厂在他面前议价能力估计很弱。
那么看完时候想想,我们的新势力更多的是在堆料,拼参数,国人还是有一段路要走,加油。
参考文章
特斯拉自动驾驶硬件拆解 - Junko yoshida EE times
*未经准许严禁转载和摘录
原文标题 : 透过特斯拉自动驾驶传感器以及芯片看其高利润秘诀
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