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我有个想法不知道对不对: 自动驾驶的核心是上层的算法模型,自动驾驶芯片厂商(英伟达 /高通等)实际上做着这个领域最简单的工作,底层芯片提供大算力,困难的点都留给了下游客户自己做.
个人愚见,望指导.
 | 1 66beta 2022-10-25 09:39:22 +08:00 没有地基，如何建高塔 |
 | 2 kindjeff 2022-10-25 09:39:55 +08:00 不是啊，很多会提供算法的，或者说合作方式很多。国内不就有地平线既做芯片也做解决方案，就是看客户需求决定合作方式。 |
 | 3 CaptainD 2022-10-25 09:43:14 +08:00 怎么感觉难度应该反过来呢 |
 | 4 mikeven 2022-10-25 09:45:35 +08:00 英伟达出了芯片也是给自动驾驶的 sdk 的，这套东西也不简单的 |
| 5 kindjeff 2022-10-25 09:46:13 +08:00 另外 通用芯片 == 简单 本身就是一个很大的误会。 且不说做芯片的技术本身，只说应用到的功能：英伟达游戏显卡为什么要加 DLSS 、光追专用芯片？ AMD 通过什么决定游戏显卡值得增加无限缓存？ Intel 怎么决定一套指令集要增加某个指令？ 这些硬件本身就和上层应用最核心的需求息息相关。 |
 | 6 paopjian 2022-10-25 09:48:50 +08:00 自动驾驶芯片很重要啊,传感器越来越多,芯片差了根本算不过来,好的模型优化好可以减少芯片的依赖,但也是被卡脖子. |
 | 7 dacapoday nbsp; 2022-10-25 09:58:59 +08:00 核心是数据集吧，包含各种精度和边界条件的场景模拟并能持续更新。 而且英伟达还握着 Cuda ，可不像 Posix 那样开放和兼容。 |
 | 8 fredli 2022-10-25 10:03:59 +08:00 芯片哪里简单了？算法也有供应商在做，不是每个车企都要从头做起 |
 | 9 Jooooooooo 2022-10-25 10:12:13 +08:00 苹果 M1 和 macbook 的结合效果你想想. |
 | 10 LXGMAX 2022-10-25 11:27:56 +08:00 芯片内部的运算资源得靠芯片厂提供接口（包括 NPU 、特殊指令等），一方面上层使用更加便捷，另一方面提高芯片自身竞争力 上层恰恰是开发更简单的 |
 | 11 killeder 2022-10-25 11:38:59 +08:00  1 感觉大部分搞自动驾驶的都是骗人的 |
 | 12 cassyfar 2022-10-25 11:42:39 +08:00 算法在 nb ，没硬件来提供计算平台，怎么商业化？好的自动驾驶芯片就是在性能和成本取一个平衡点 |
 | 14 wanguorui123 2022-10-25 11:53:56 +08:00 芯片提供算力，算法驱动提供技术支撑 |
 | 17 masterclock 2022-10-25 12:49:04 +08:00 冷知识：芯片行业是当前最高技术的行业之一 |
 | 20 lazer911 2022-10-25 15:13:57 +08:00 车载芯片的工艺看似落后手机芯片，其实要求使用环境标准和响应速度要求十分严格，能做高速车载芯片的就那么几家。 |
 | 22 qsmd42 2022-10-25 16:31:53 +08:00 问硬件难还是软件难...这有啥可比性吗, 你要从研发门槛上来说显然芯片的门槛比算法高多了, 所以唯一能自己做的就是软件了, 当然现在很多车厂软件其实也玩不了只能买现成的解决方案, 就跟智能手机一样只能跟在有能力自研软硬件的厂商屁股后面了, 不过省下来点研发预算多投点广告其实也能活得挺开心, 毕竟汽车行业暂时还没有手机行业那么透明 |
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