车东西3月27日消息，据外媒insideevs报道，日前，一位加拿大的特斯拉Model?3用户Gary?Pandher表示，他订购了一辆配备有HW3.0（HW是hardware硬件的缩写，是特斯拉自动驾驶计算机的名称，3.0是版本号）的Model?3，但是他最近发现自己的车上配备的是HW?2.5而不是HW?3.0。
他在购买车辆的时候特地选择了配备了HW?3.0的版本，此前他也一直以为自己车上配备的是HW?3.0，直到最近，他的朋友也购买了一辆HW?3.0的版本的车辆，但汽车在完成最新的升级之后，他发现自己的车辆功能并没有朋友的多。
▲外媒报道截图
HW?2.5使用的是有英伟达定制的Drive?PX2?计算平台，而HW?3.0使用的是特斯拉自己为FSD芯片打造的新的计算平台，HW?3.0的图像处理速度是HW?2.5的21倍，计算能力提升了大约7倍，但能耗只有HW?2.5的1.25倍，HW?2.5的峰值功率为57W，而HW?3.0为72W。
HW?3.0的性能更为强大，也正因为如此，特斯拉可以根据HW?3.0来开发更多自动驾驶功能，甚至特斯拉所宣称的全自动驾驶功能需要借助HW?3.0才能够实现。
此前，特斯拉在中国已经发生过简配的了，本月初，有国内用户发现，自己所购买的特斯拉Model?3的随车环保信息清单上写的是HW?3.0，但交车时却被偷换成了HW?2.5，随后该用户在微博上曝出了这件事，之后多个用户陆续都在爆料特斯拉的简配。
这件事也惊动了工信部，工信部对特斯拉就简配进行了约谈，之后特斯拉方面承认了错误，并承诺将免费为用户更换HW?3.0。
特斯拉当时表示中国简配是因为受到疫情影响，零部件不够，才用了HW?2.5。但是去年9月没有疫情，并且承诺在加拿大4月之后交付的车辆会配备HW?3.0，却依然使用了HW?2.5。
这也是用户气愤的原因，中国用户的配置单上明明写的是HW?3.0，加拿大也说一定时期后配备HW?3.0，但交付的时候偷偷换成HW?2.5，特斯拉此举着实不太厚道。
一、特斯拉简配门继续发展?加拿大地区已出现3例
Gary?Pandher是一位加拿大的特斯拉Model?3的车主，他在去年9月24日在安大略省订购了一辆特斯拉Model?3，并且在9月30日提取了车辆。
他表示自己在选择在9月份购买这款车的原因之一就是他不想购买配备HW?2.5的汽车，最初他选择了四驱长续航版本的车辆，几天后，他又改成了标准续航升级版本的车辆。
在购买车辆时，他曾特别向他的购车顾问询问车辆配备的是HW?2.5还是HW?3.0，顾问通过邮件向他确认车辆将会配备HW?3.0。
▲外媒报道截图
此后，Gary?Pandher一直坚信自己的车辆上用的是HW?3.0，直到最近事情发生了转机。
Gary?Pandher帮助他的朋友也购买了一辆配备了HW?3.0的特斯拉汽车，最近，他们都对车辆的软件系统进行了更新，但是更新之后他发现朋友的特斯拉汽车所拥有的功能比自己多。
之后，Gary?Pandher意识到，自己的车辆配备的应该是HW?2.5而不是HW?3.0，但是他在购买汽车的时候，特斯拉方面并没有告知他他将会得到配备HW?2.5的汽车。
Gary?Pandher希望特斯拉能够为他的车辆更换最新的HW?3.0，但他不知道如何与特斯拉联系。因此，Gary?Pandher向外媒insideevs爆料了这件事，insideevs向特斯拉公司做了求证，但目前特斯拉还没有回复。
但这并不是首起在加拿生的特斯拉简配，在本月初的时候，就有两名加拿大的特斯拉用户匿名向外媒爆料称特斯拉并没有向他们提供最新的HW?3.0，而是仍然装配了HW?2.5。
▲此前已经有用户反映简配问题
这两名用户的特斯拉汽车都是在2019年9月之后交付的，按照特斯拉此前发布的声明，他们将会为2019年4月之后生产的汽车免费配备HW?3.0。
不过这两名车主经过跟特斯拉不停的沟通，都已经升级了HW?3.0。
值得一提的是，特斯拉的简配并不只是在加拿生了，特斯拉自动驾驶硬件简配的最开始是在国内爆发的。
本月初，国内一名特斯拉Model?3的用户发现自己的随车环保信息清单上的整车控制器型号与车辆实际装载的硬件型号不匹配，清单标注的整车控制器型号为HW?3.0（代码为1462554），但车辆实际搭载的硬件型号却是HW?2.5（代码为1483112）。
▲国内车主放出的对比图
于是，他就将这一问题发到了微博上，之后陆续有特斯拉国产Model?3的车主在微博、论坛等社交媒体上称，自己购买的国产Model?3出现简配情况。
持续增加的投诉引起了工信部的重视，3月10日，工信部针对特斯拉Model?3车型部分车辆违规装配HW?2.5问题约谈了特斯拉（上海）有限公司。
之后，特斯拉方面承认了错误，表示由于疫情的影响，零部件不够，才用了HW?2.5，并宣布将会陆续免费为客户更换最新的HW?3.0。
二、HW?3.0图像处理速度、计算能力都优于HW?2.5
那么，闹的沸沸扬扬的特斯拉简配的主角HW?2.5和HW?3.0之间到底有什么区别呢？
HW?2.5使用的是由英伟达定制的Drive?PX2?计算平台，而HW?3.0使用的是特斯拉自己为FSD芯片打造的新的计算平台，HW?3.0的图像处理速度是HW?2.5的21倍，计算能力提升了大约7倍，但能耗只有HW?2.5的1.25倍，HW?2.5的峰值功率为57W，而HW?3.0为72W。
▲特斯拉FSD芯片
HW?3.0中最核心的部件就是特斯拉自研的FSD芯片，FSD是一款FPGA芯片，用三星14nm?FinFET工艺制造，核心面积260平方毫米，集成了60亿个晶体管和2.5亿个逻辑门、32MB?SRAM缓存、96×96乘加阵列。
每颗芯片内部有多达12个ARM?A72?CPU核心，主频2.2GHz，此外还有专门独立的安全模块，只运行加密的特斯拉软件。
而HW?3.0中则拥有两个完整的FSD芯片，即使一套系统失灵了，另一套系统依旧可以工作。所有的信息均会同时发送到两颗芯片中，它们各自处理并决策，然后进行比较，达成一致后由主系统取下一步行动，系统SoC再进行验证。
可以说，特斯拉能够放出豪言将会推出完全自动驾驶汽车的底气就来自于HW?3.0。
需要说明的是，用户选装了特斯拉的FSD完全自动驾驶功能，才会用得上HW?3.0（选装FSD肯定安装的是HW3.0），对于没有选装的用户来言，HW?2.5不影响任何使用体验。
不过问题的核心是，特斯拉毕竟此前向用户承诺交付HW3.0硬件，甚至给提交的环保清单上也是HW3.0版本，然后在加拿大和中国偷偷给用户简配，着实不是这个电动车老大该有的作风。
结语：特斯拉的“小聪明”正在伤害自己
特斯拉可谓是2019年最成功的电动汽车公司了，电动汽车销量领跑其他车企，累计销量也在去年成为了全球第一，从各方面来看都是目前最好的电动车公司。
但今年以来，特斯拉在中国的简配让其品牌受到了不小的冲击，先是车主联名投诉，然后特斯拉还被工信部约谈，甚至还有可能会登上315晚会（因为疫情原因，315晚会延迟）。
现在加拿大地区也出现了同样的问题，特斯拉的“小聪明”正在严重的伤害自己的品牌力，现在正值疫情期间，不断爆出的负面消息将会使特斯拉的处境更加艰难。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
自动驾驶芯片哪家强，这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉
马斯克曾说会在2019年年底推出功能齐全的自动驾驶（Full?Self?Driving,简称?FSD），但现在已经到了2020年，特斯拉升级系统后除增加了“车辆召唤”功能，也并没有完全开放自动驾驶权限。对此，马斯克表示特斯拉希望通过训练神经网络来识别城市中可能遇到的每个物体并取相应的行动，从而强行进入城市驾驶，这可能还需要数月的时间。
不得不说，尽管还需数月，但如果能在今年内开放城市内的完全自动驾驶，也足以令人惊叹。而最近有日本媒体拆解了特斯拉Model?3，更是宣称它的自动驾驶技术要领先其余汽车制造商6年的时间，究竟有什么玄妙？
什么是“Hardware?3”？
说起来特斯拉的自动驾驶技术，不能忽略的就是它的自研芯片，也就是在2019年4月发布的“Hardware?3”。
其实在最开始的时候，特斯拉并没有完全独立研究这块集成芯片，而是与?Mobileye?合作，但后来特斯拉产品在驾驶情况下经历了一次事故，这显然没有达到预期的要求，所以二者不欢而散。随后特斯拉又携手英伟达，用英伟达的芯片解决方案，但显然马斯克觉得这还不够，于是在2016?年请来“芯片皇帝”?Jim?Keller?担任特斯拉硬件开发副总裁，也正式拉开了自研自动驾驶芯片的序幕。
从成品的FSD?电脑中可以看出，里面包含了两块自研芯片。这两款芯片独立运行，拥有各自的电源、DRAM?内存以及闪存，也就是说，当其中任何一个出现故障，FSD?电脑依然会正常驱动汽车进行自动驾驶。
“Hardware?3”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。对比特斯拉上一代处理器（HW2.5），FSD在性能方面提高了21倍，并且能够应对L5级别自动驾驶所需的感知层数据量和计算能力，目前来看哪怕与英伟达这样的芯片公司相比也丝毫不落下风。
“神经网络”才是重点？
想要在自动驾驶方面比其它汽车制造厂更好仅仅拥有一块自研芯片也是不够的。特斯拉之所以能在驾驶领域拥有较好口碑，还有一个关键点，就是神经网络。
神经网络（NEURAL?NETWOTRK）现在对于用户来说并不再陌生，因为大家熟悉的手机产品很多都使用了这种机器学习方式，比如：Iphone?上的Siri。神经网络的工作原理的数学模型就像是生物神经网络。最主要的能力就是能够依赖大量的数据信息进行自我学习，而特斯拉拥有庞大的用户群以及数据量。所以特斯拉可以通过大量用户数据，教会机器识别车道线、车辆、行人、交通信号等内容。
具体来说，特斯拉会首先在神经网络中放置一个数据集，随机集大量数据然后进行标注，当神经网络在后续识别中存在识别不准确或者车内司机进行某些操作触发反馈机制后，车子会向总部回传这些数据，特斯拉会对数据进行验证修复，在经过海量数据学习之后，机器就变得更加智能，识别更加准确，同时更利于后续的路径规划以及决策操作。
根据之前特斯拉公布的一份数据，利用在全球的车队，特斯拉已经收集超过?160?亿公里的真实行驶数据，其中超过16?亿公里的行驶里程使用了?Autopilot?自动驾驶系统，海量的自动驾驶数据也是特斯拉相比其它汽车制造厂更占优势的地方。
视觉传感器有何作用？
说完了特斯拉自动驾驶中的“大脑”，想要完成出色的自动驾驶功能，还有一个部分不可缺少，那就是车辆的“眼睛”，也就是视觉传感器，俗称摄像头。
在特斯拉看来，人就是通过两只眼睛来实现对外界的感知，车辆上的摄像头作用与之类似，而特斯拉产品上的的视觉传感器有8?个，并且还有毫米波雷达等设备一起完成车辆在自动驾驶时对外界的感知。
总结
通过上述内容可以总结出，特斯拉自动驾驶技术的核心就是视觉感知+自我学习。而特斯拉这种通过神经网络来完成的“用户数据—自动驾驶—用户数据”提升闭环也能使特斯拉自动驾驶技术愈发的领先。
要说特斯拉完全自动驾驶功能何时能下放到现有产品上，很多行业人士乐观的认为将会在2020年内完成。反观其它汽车制造商，无论是传统品牌还是造车新势力，要么就被禁锢在传统的汽车制造逻辑中难以脱离，要么就是缺乏可用的大量用户数据。这些因素虽不说让它们在技术上落后特斯拉6年，但差距总归还是有一些的。据消息称，特斯拉的下一代芯片也会在两三年内面世，如再不加以追赶，特斯拉会不会在自动驾驶的道路彻底甩离这个时代呢？
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
文/田忠朝
在自动驾驶量产应用上，特斯拉为何能遥遥领先？很多人认为是其强大的软件算法，其实软件算法固然重要，但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。
在过去PC时代，顶尖的芯片技术一直被英特尔、AMD这样的国外巨头垄断，直到移动通信时代随着华为、紫光展锐的崛起，国内才开始有了与苹果、高通相抗衡的芯片企业。
那么在自动驾驶芯片领域，我们与国外又有多少差距呢？
国外自动驾驶芯片处于什么水平？
目前国外自动驾驶芯片真正进入大规模量产车市场的也就三家：
英伟达
产品注重算力，但同时功耗也大，因此曾被马斯克调侃“性能一样的耗电更高，耗电差不多的性能弱鸡”。
这也直接让伤了面子的老黄决定不再挤牙膏，从橱柜里掏出了?其Drive?X?Orin新产品以及Ampere?架构旗舰产品Nvidia?EGX?A100芯片，这应该是目前世界上最高效的深度学习芯片，7nm制程工艺，算力624TOPS，功耗400W。
基于这枚芯片，英伟达造出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive?X?Robotaxi，算力?2000TOPS，但功耗高达800W，它的出现显然是冲着未来L5全自动驾驶秀肌肉的。
所以目前英伟达的主要实用产品还是Xier，从小鹏?P7?到沃尔沃、奔驰、丰田的一些车型都在使用。另外如小马智行在美国的电动车队用的是英伟达?Pegasus，用于训练高等级自动驾驶汽车。
而未来可期的是英伟达Drive?X?Orin，?200TOPS?的算力超越特斯拉?Autopilot?硬件?3.0，功耗却只有45W，可能在未来一段时间成为主机厂新宠，就看什么时候能进入量产应用。Mobileye
芯片产品算力不强但走实用路线，主要用于摄像头的数据感知，而并非中央域处理器。所以在早期的L2驾驶车型市场占主流地位，包括小鹏G3、蔚来ES6/ES?8、广汽新能源Aion?LX都用了Eye?Q4芯片，算力?2.5TOPS，功耗?3W。
但随着自动驾驶等级的提升，中央域处理器的作用越来越大，Mobileye的产品就开始有点力不从心而被边缘化，虽然被英特尔收购后称会使用英特尔的?7?nm工艺“打磨”EyeQ5，但Eye?Q5算力依然只有24TOPS，功耗10W，它在自动驾驶解决方案中只能作为感知芯片处理图像等信息，无法进入“中央”决策层。
特斯拉
先后用过Mobileye、英伟达的芯片，后来嫌弃它们性能跟不上发展，从2016年开始自研芯片。
2019年4月份特斯拉FSD（Full?Self?Driving全自动驾驶）芯片正式以量产的形式发布，被马斯克誉为“世界上最好的芯片”，算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W，就目前来说，确实是量产车最好用的自动驾驶芯片。
再来说说国内三家主流芯片企业发展程度
近日，这家科技创业公司发布了公司成立四年来最重磅的产品，两款自动驾驶感知芯片华山二号A1000和A1000L（Lite）。
其中A1000使用台积电16nm工艺制造，算力40-70TOPS，功耗8-10W，从性能来看，它对标的将是特斯拉FSD和英伟达Xier芯片。但是从能效比来说，A1000优势更明显。
特斯拉FSD算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W；英伟达Xier算力30TOPS，功耗30W，能耗比1TOPS/W。而华山二号A1000单芯片能效比超过6TOPS/W?,双芯片叠加组成的域控制器能效比也超过5TOPS/W。
而且它的自由组合度极高，根据黑芝麻给出的计算平台方案，?
单颗A1000L芯片适用于低等级级ADAS驾驶；
单颗A1000芯片适用于L2+自动驾驶；
双A1000芯片互联组成的域控制器可支持L3级别自动驾驶；
四颗A1000芯片叠加可用于未来L4级别自动驾驶。
虽然用于L3/L4的方案看起来有点夸张，但从官方这介绍来看不可否认，这款芯片符合AEC?Q-100、单芯片ASIL?B、系统ASIL?D汽车功能安全要求，应该是目前极少符合以上所有安全标准的国产车规级芯片，也是目前能支持L3及以上级别自动驾驶的最强国产芯片。
寒武纪
前身是中国科学院计算技术研究所下，应该是最早进入大家视线的芯片公司，但该公司更专注于人工智能领域，早在2016年就发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。
同时还有两款用于人工智能芯片IP授权的产品Cambricon-1M和Cambricon-1H，用于手机或者汽车终端上的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用加速。
此外寒武纪也发布了两款用于边缘计算（指在靠近智能设备（终端）或数据源头（云端）的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。）的人工智能加速卡，思元220和思元270，在边缘计算中起着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的作用。
性能上思元270满血版（F4）算力达到128TOPS，功耗70-150W，与早期的英伟达Tesla?T4计算卡（算力130TOPS，功耗75W）性能相近，但该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力，简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。
地平线
由前百度深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的，专注于自动驾驶与人工智能芯片。
相比大多数注重硬件算力的芯片公司，地平线更注重以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，简单来说就像安卓机与苹果的区别，安卓手机更追求硬件性能，软件系统由不同厂商自己匹配；而苹果手机硬件和软件系统是一体设计的。
在产品方面，地平线目前拥有用于边缘人工智能的征程二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于自动驾驶中对车辆、行人和道路环境等目标的感知，类似MobileyeQ系列芯片。
此外是用于AIoT边缘计算的旭日二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于智能家居、智慧城市、智能安防、工业机器人等应用领域。
当然，地平线也推出了基于征程芯片的自动驾驶解决方案——Matrix，其中Matrix二代拥有16TOPS的等效算力，可用于摄像头等传感器的数据感知和融合。预计今年将发布的Matrix三代，将拥有192TOPS的算力，功耗48W，可以竞争特斯拉FSD芯片。
最后
我们整理了目前一些主要芯片参数性能，可以看出，国内自动驾驶芯片在超前研发方面可能与国外老牌企业还有一定差距，但是在同一起跑时间点上大家的差距并不大，例如黑芝麻芯片产品在性能和功耗上已经可以与特斯拉掰手腕了。
可以预见，未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地，而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
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