【科技．未来】自行研发自动驾驶芯片 对Tesla是好是坏？
不用光学雷达和高清地图，不用模拟数据，几乎仅靠摄录机和人工智能，正正是为什么Tesla要研制高效能的人工智能芯片以处理行车数据，解决自动驾驶难题。不过，对于这块马斯克“客观来说全球最佳”最佳的芯片，本来供应Tesla芯片的Nvidia却反驳这说法不公道。
每辆Tesla车上将会配有两块芯片，每块芯片有两个专为运行神经网络而设的加速器。而每块芯片处理能力达72兆次浮点运算（trillion operations per second，TOPS），足以让系统每秒分析2,100帧影格数，Tesla声称比原来使用由NVIDIA提供的芯片快21倍，成本是原有芯片的八成，耗电功率仅由57W增加至72W。芯片设计师Pete Bannon解释：“这是两个独立电脑，各自运行的系统。”每块芯片均有独立电源，即使其中一块无法运作，汽车仍可继续行驶。因此马斯克说，现时生产的每辆Tesla车都配备了全自动驾驶所需硬件：“你只需要升级软件。”
回溯2017年底，马斯克在人工智能方面的顶级会议NIPS上表示，Tesla正“研发我们认为是世上最好的特制AI硬件”。他对科技媒体The Register说：“我想澄清，Tesla十分着紧AI，无论是软件还是硬件。我们正开发度身订造的AI硬件芯片。”去年10月，马斯克宣布Tesla自主研制的新芯片，还需六个月才可安装到新生产的汽车上；并在Twitter上声称新芯片可提升“500%至2,000%”效益。
尽管Tesla芯片数据亮丽，呈现方式却不尽不实。NVIDIA自动驾驶高级总监Danny Shapiro指出，Tesla不但以两块Tesla芯片的处理能力与一块NVIDIA芯片比较，更贬低NVIDIA芯片的能力：“他们误说芯片的运算能力为21 TOPS（每秒21万亿次），但其实有30 TOPS，把我们真正能力说低了30%。”
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Shaprio补充，Tesla把新芯片与NVIDIA的旧硬件、即2016年推出的Xavier作比较，Xavier只是用作自动辅助驾驶功能，而非全自动驾驶，Tesla的新芯片应该与NVIDIA新推出的Pegasus作比较。Pegasus的运算能力可达320 TOPS，是Tesla的新FSD硬件两倍有多，但耗电是Tesla芯片四倍。
但Nvidia也赞赏Tesla的芯片“提升了行业标准”。Shapiro指Tesla和Nvidia一样意识到，要实现自动驾驶，必须要有处理庞大数据的能力：“务实的车厂都了解这一点，但Tesla有巨大优势。我自己也每天驾驶Tesla。”
半导体行业分析师Patrick Moorhead担心：“任何与马斯克相关的公司都夸下海口。顺利时，火箭能降落在海中心回收；但有时……它会在半空中爆炸。”他说Tesla的自动驾驶芯片也符合这规律：“我在这行三十年，从未见过任何人研发第一块芯片就成功。我认为它只会大大分散Tesla注意力和浪费金钱。”
技术以外，Tesla更大挑战在于自行设计研发涉及巨大经费及有欠灵活，人工智能领域进展快速，随着自动驾驶技术发展，Tesla或许会在芯片上押错注。市场研究机构林利集团（Linley Group）微处理器分析师Mike Demler便质疑，“太过专门的芯片有一定危险。他们设计时是否够灵活适应新的演算法？”投资研究公司Lynx Equity Strategies分析师K.C. Rajkumar和Jahanara Nissar直指：“自制芯片对Tesla来说是件很辛苦的事，他们不是半导体公司。” Moorhead也认为自动驾驶领域变化急速，从其他公司购买改良芯片较为明智。
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Tesla过往曾在其他方面尝试自行生产，却不一定见效。例如2017年，Tesla收购了自动设备生产商Perbix，翌年马斯克承认过分依赖机器自动组装，导致生产进度落后。“我觉得Tesla正把自己迫到困境。” Moorhead说。
到底多强运算能力对自动驾驶才足够？初创公司Accel Robotics机器感知专家Filip Piekniewski提醒：“我不认为任何人知道必须要有什么硬件。”而从这一点延伸，可以发现不论是芯片开发还是有多少TOPS的讨论，某程度上都没有说到重点。运算能力固然对自动驾驶很重要，但全自动驾驶并非单靠更好的处理器就能实现。Tesla虽然描绘出一个全自动驾驶的未来，但按美国汽车工程师协会（SAE）分级，它现时的自动驾驶水平仍在第2级，与全自动的第5级相去甚远。
上文节录自第163期《香港01》周报（2019年5月20日）《自动驾驶竞赛：马斯克单挑同业》。
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