撰文 | 凡雪
编辑 | 四月
Cybertruck 的朋克科幻风尚未平息，「钢铁侠」马斯克尬舞的消息便又霸榜媒体 头条，热搜上的「钉子户」，特斯拉名副其实。
昨日晚间，据特斯拉官微宣称，旗下目前已有超过 60 万配备「完全自动驾驶芯片」的车辆，这些车辆每天创造 2 千万英里的行驶数据，为特斯拉庞大的神经网络提供训练数据，帮助神经网络不断「学习」。
消息一经发布，「特斯拉 自动驾驶芯片」再次成为热搜关键词。
特斯拉自研的专用芯片拥有 60 亿颗晶体管，每秒能完成 144 万亿次计算，能同时处理每秒 2300 帧的图像。每辆选配的特斯拉将搭载两颗该芯片，同时处理相同的数据。特斯拉称，这保证了其行动过程中的低时延特性，更好地确保系统不会发生失误，极大地提高了安全性能。
上周，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在 Twitter 上表示，完全自动驾驶将「很快」推出。事实上，这个承诺本应该在去年年底兑现。马斯克曾不止一次强调虽然这项功能几乎可以实现 L4 级自动驾驶，但也不排除少数情况需要驾驶员手动干预。并且，这项功能需要接受政府的监管。
现在看来，马斯克虽然没有再次允诺时间节点，以免打脸，但「很快」这个词或许并不虚，值得期待。
「这个功能非常宝贵，它将为特斯拉增加数万美元的价值，并使该汽车能够通过特斯拉网络出租车服务为车主赚钱」。马斯克说道。
在特斯拉单车降价不断亲民的同时，作为附加值抬升机的「完全自动驾驶」功能正在向我们驶近。根据特斯拉官网信息，「完全自动驾驶能力」选装价格为 46300 元，但如果在交付后安装，价格则会上涨到 6.5 万元。
1 从外包到自研：自研芯片为特斯拉L5级自动驾驶铺路
作为电动汽车中最会做自动驾驶的品牌而言，成熟的智能驾驶技术是特斯拉的核心。
一般来说，智能辅助驾驶系统涵盖三个方面，分别为感知层，通过传感器感知车身周围环境；决策层，通过感知层收集的信息作出相应的决策（涉及芯片/算法）；执行层，通过接收传感器的实时信息、以及芯片/算法得出的决策信号从而采取包括刹车/警示等在内的行车行动。
这三大层面中，决策层起着「中枢」作用，不可小觑，这也是特斯拉一直在自动驾驶芯片不断布局的原因。
目前，特斯拉已经发布了多个自动驾驶功能。Autopilot 功能适用于高速公路驾驶，车辆可以在高速路上自动辅助导航驾驶，在高速路上也能自动辅助变道。Smart Summon 召唤功能可允许车辆在停车场低速行驶到指定位置。
其中，特斯拉的 Autopilot 自动辅助驾驶系统通过先普及硬件，配备 L2 以上级别的传感器、芯片算法及零配件，再通过 OTA 利用移动通信空中接口对 SIM 卡数据及应用进行远程管理升级解锁软件，实现自动变道、自适应巡航等具体功能。
特斯拉对软件、硬件两方面都拥有绝对的把控权，让其能够推动技术不断迭代，实现功能完善和开拓新的功能。软件硬件两条腿交替向前走，推动整体功能平稳提升。
硬件方面，一共有三次升级，HW1.0 到 HW2.0 主要通过增加传感器数量和深度学习功能使感知力大幅提升。HW2.0 到 HW3.0 主要针对芯片进行了两次升级，基本实现了 L5 完全自动驾驶级别所需的计算能力。
特斯拉在第一代硬件 HW1.0 时采用 Mobileye 视觉识别芯片，信息收集阶段主要依靠 Mobileye 的图像识别技术，数据来自于车顶的 Mobileye 摄像头，车首的雷达和周边雷达只是提供辅助信息。
HW2.0 使用 NVIDIA 的 Drive PX 2 芯片，主板的整体集成度并不高，有大片留白。
HW2.5 芯片整体集成度空前提高，在之前主板构造的基础上增加了 4 块 CPU，集成度上的飞跃带来算力的跃升，基本达到了 Drive PX 2 的理论算力水平。
到了 HW3.0，特斯拉开始启用自主研发的自动驾驶芯片 FSD，「全自动驾驶计算机」（full self-driving computer，以下称 FSD），在计算层拥有了完全掌控力。FSD 采用双芯片设计，算力达到了 144TOPS，对比 HW2.5 性能提高了 21 倍，而功耗仅提高了 25％。远超英伟达的 Drive Xavier 的理论性能值 21 TOPS，高达 7 倍。
这标志着在计算层的芯片和算法上，目前特斯拉已拥有一定的先发优势——HW3.0 已经完全能够应对 L5 级别自动驾驶所需的感知层数据量和计算能力，成为特斯拉自动驾驶技术的核心竞争力。
2 解构FSD芯片优势：完全自动驾驶如何实现？
首先，FSD 主板设计的最大特点是双芯片设计形成冗余，减少了功能区故障隐患，同时提高了图像处理的安全与精准性。
根据马斯克的说法，FSD 芯片主板做了完整的冗余，也就是说 HW3.0 的每一个功能区都可以损坏，而整套硬件依然可以保持正常工作。
同时，主板内部设置了两个处理器，同一块板卡上的两颗芯片的供电和数据通道都是独立且互为备份的。两颗芯片对同样的数据进行分析，相互验证、比对分析，再得出最终结论，极大地提高了图像处理的安全和准确性。
其次，FSD 的核心优势在于强大的图像处理和高速传输数据能力。
从单个处理器来看，FSD 处理器由一块负责通用数据处理的中央处理器 CPU、一块负责图形处理的 GPU、两块负责深度学习和预测的神经处理单元 NPU 和一块内置图像处理器 ISP 组成。
GPU 和 ISP 构成了智能驾驶 AI 芯片的主角，GPU 单元为图形处理单元，工作是协助核心处理器完成图形和动画的渲染，让用户能在屏幕上获取有效信息。图像处理器 ISP 的作用主要是将摄像头产生的原始 RGB 三原色数据转化成复杂的图像信息。
此外，FSD 的数据传输速度也远超过现在特斯拉配备的 8 摄像头传感器所产生的数据，为之后的特斯拉向 L5 级别自动驾驶升级预留了足够的数据传输空间。
值得一提的是，FSD 神经处理单元 NPU 储存芯片容量巨大、带宽速度极快。NPU 负责根据深度学习模型对 ISP 产生的图像数据作出处理——但在此之前，这些数据将会存储在 SRAM 内。
静态随机存取存储器可以简单地将它理解为比运行内存速度快很多，同时成本也高很多的存储芯片，一般被应用在处理芯片的 1-3 级缓存上。FSD 现在拥有 32MB 的缓存，巨大的 SRAM 容量总结为 FSD 芯片对比市场上同类芯片的最大的优势。
另外，特斯拉芯片总工程师 Pete Bannon 表示，处理全自动驾驶的缓存带宽至少要达到 1TB/秒，而 FSD 芯片的 SRAM 实际上能提供 2TB/秒的带宽。
3 从「中国制造」到「中国设计」：利润空间不断抬升
作为目前全球销量最大的电动车企，2018 年特斯拉共交付电动车 24.5 万辆，占 2018 年全球电动车总销量 12.3%，高于比亚迪/北汽新能源等传统车企。
由此可见，打破产量瓶颈后，特斯拉的技术优势转化销量优势。今年特斯拉实现本土化后，降本空间提高，原材料、人工、运费、关税都有折价空间，毛利率有望进一步提高。
除了利润空间有较大幅度提高，据国外媒体报道，Ark Investment Management 投资管理公司分析师塔莎·基尼（Tasha Keeney）今日表示，在未来五年内，特斯拉股价有望达到每股 6000 美元。
由于特斯拉芯片自研，摆脱了依靠英伟达、Mobileye 等国际巨头的一直以来的控制，其他核心原材料电芯、传感器也都具有一定折价空间。
传感器采用视觉主导方案，毫米波 雷达/车载摄像头/超声波雷达的合计功能可达到等同于或高于激光雷达的水平。而从价格比较方面来看，毫米波雷达/车载摄像头/超声波雷达相较激光雷达存在明显折价，因此有效压缩了传感器成本。
由上图可见，成本占比最高的是原材料成本，据 Morgan Stanley 测算，目前原材料约占营业成本的 50% 以上，未来随着特斯拉的生产重心向中国转移，人力运输成本压缩，原材料占比将进一步提高到 70% 以上。
2020 年 1 月 7 日，特斯拉在上海正式交付了首批国产 model3，售价从 35.38 万元一口气降至 29 万起。从开工到交付，只用了短短一年的时间。
1 月 15 日，一句「打造原创『中国风』特斯拉，让最美中国艺术融入面向未来的特斯拉」——简短的人才招募口号背后是其在华布局的巨大野心，特斯拉宣布，上海超级工厂 10 个月落成，迎来期待已久的「中国制造」特斯拉，为实现由「中国制造」向「中国设计」的转变，特斯拉将在中国设立设计研发中心，招募优秀设计人才，打造原创「中国风」特斯拉，并面向全球发售。
马斯克畅想的中国市场版图是「未来也许会有更多的 Model 系列在这里生产，甚至有可能有由中国设计的特斯拉诞生」，然而机遇究竟几何，也许特斯拉还有很长的路要走。
