英伟达汽车(比亚迪新能源汽车2020年有什么新的动作)
资讯
2023-11-16
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1. 英伟达汽车,比亚迪新能源汽车2020年有什么新的动作?
2020年第一个月,新能源车的开局堪称噩梦,连续第七个月同比下滑。
问题不仅发生在销量上,也发生在产量上。根据中汽协公布的数据显示,1月份新能源汽车产量为4.0万辆,销量为4.4万辆,同比分别下滑分别为55.4%和54.4%。
直接腰斩,堪称断崖式下跌。
好消息也有,根据工信部官方信息,原定2020年完全退出的新能源车补贴政策可能延缓,瞬间让一票新能源车企的股价飙升。
冥冥中,总有一只手在调节市场,为了带动以特斯拉和通用为首的汽车工业复兴,美国纳税人新购置的符合条件的插电式混合动力汽车及纯电动汽车,可享受税收返还方式的补贴,并且电池容量越高,补贴金额越高。
特斯拉为何在2019年高调在中国建厂,并且宣布并推进在德国建厂的计划?因为它在美国的补贴被退坡了呗,而如果它在德国建厂,不仅能够打入欧盟核心市场,并且可以享受德国国家财政补贴。但是前不久特斯拉的德国霸业因为环保问题,被法院叫停了。
回归中国市场,补贴仍在,就说明至少新能源车市的增长速度不会退步,竞争将更加激烈,技术的比拼,续航里程的比拼,都能够成为我们的谈资,那么有哪几台重点纯电动车将在2020年上市呢?
比亚迪汉EV
这是一台注定在2020年掀起风浪的车。
汉,这个字在中国代表了太多意义。如果是其他名字,失利只是一个产品,或者是一条产品线的挫折,但比亚迪敢于用这个字来命名自己的车型,就是在赌,胜则生,它将创造一个可以与特斯拉将“Model”置于产品序列的传奇。
“Model”在英文的释义中,可以看做一个模型,但另一个意义则是“(用于示范运作方法等的)模型”。
这台中大型轿车延续了比亚迪Dragon Face的家族式设计语言,车头下压,发动机盖上隆起立体式线条,营造出俯冲的感觉,贯穿式镀铬条粗壮敦厚,被官方称为Dragon Face专为EV车型所推出的进化版。
侧面线条则带有典型的轿跑风格,配合隐藏式门把手设计,风阻系数达到了0.233Cd。
根据申报信息,汉EV车型将有“普通版”的单电机两驱和“豪华版”的双电机四驱两种车型,配备的磷酸铁锂“刀片电池”。单电机车型的最大功率将达到163kW,NEDC标准下的纯电续航里程达到了550km,而双电机四驱车型的前电机最大功率为163kW,后电机最大功率为200kW,NEDC标准下纯电续航达到了605km。
很多人认为这台车将是自主品牌抗衡Model S的拳头产品,也有消息透露它的售价对标奔驰C级、宝马3系、奥迪A4,但我们眼中它真正的对手还是国产Model 3,钢铁侠的跑量车是一个试金石,但就目前的 信息来看,比亚 迪 汉EV将是最有希望的那个。
只是有希望。
但对比亚迪来说,这是一次将尊严梭哈到赌桌上的决战,因为背负“汉”之名,一旦失败,将收获永远的嘲笑。但一旦成功,受益将难以想象。
小鹏汽车P7
小鹏汽车已经成功立足中国造车新势力第一梯队,小鹏G3稳定的出货量让它暂居纯电A级SUV市场第一,造车新势力总榜第二的成绩,1月单月销量依然达到了1073台。
特斯拉一年大大小小更新四五十次,每一次都会在娱乐、车辆和应用层面带来细微的变化,可能第一次和第二次没啥太大的感觉,但第一次和第五十次之后,你感觉到拥有的是两台不一样的车。
小鹏汽车就属于Geek基因较强的玩家,它对数据采集、分析和升级有着比较强的仪式,根据数据显示,G3车型从2019 年 1月的首次 OTA 到 2019 年 12 月 31 日,一共完成 7 次 OTA 升级,新增 56 项功能,1732 项功能优化升级。
前不久的Xmart OS 1.7 版本 OTA 升级就进一步强化了智能泊车系统、智能驾驶系统、智能导航等多项功能,就拿泊车功能来说,它在泊车过程中将车辆前进与后退的方向在车内大屏上将根据方向同步显示,车速进一步优化,并且还会让系统针对部分固定车位进行学习。它并没有将卖车视作一锤子买卖,而是真正在当成一个崭新的生态圈来打造,一定程度上和“为发烧而生”的那个小米接近。
因而在造车新势力中,我们最看好的是它,而不是蔚来。
小鹏在2020年的重头戏是已经开启预售的P7,预售价格24万起,目前推出三款车型,分别是NEDC标准下续航里程为550km+后驱长续航版,它算入门级,预售价格24万;NEDC标准下续航里程为650km+的后驱超长续航版,预售价格27万,以及NEDC标准下续航里程为550km+的四驱高性能版,它在后轴最大功率196kW的电机基础上,增加了一台最大功率120kW,最大扭矩265N·m的前电机,百公里加速时间为4.3s,预售价格37万元。
小鹏的思路就比较清爽,也比较技术宅,做轿车特斯拉Model 3是避不开的对比标杆,那么就正视它,外观上更具科幻感,分体式大灯上方的贯穿式LED灯带,强调视觉宽度,并与车尾的带贯穿式LED灯带的分体式大灯呼应,同时采用隐藏式门把手优化风阻,无框车门强化视觉效果和档次感。
其次在自动驾驶领域,小鹏P7配备了英伟达性能最强系统级自动驾驶芯片NVIDIA DRIVE Xavier,以及高通骁龙820A顶级车用处理器,系统采集的是中国车况和停车环境数据,并且在软件层面进行本土优化,以此来抗衡特斯拉的互联网技术基因。
外国的Geek们在中国一直表现不太好,或许,小鹏P7将是Model 3在2020年遇到的“最强地头蛇”,虽然还略显稚嫩,但獠牙已成。
荣威Ei6
荣威坐拥上海市场,得天独厚。
从造车的角度来说,荣威Ei6继承了前辈们的成功经验,并在荣威i6的基础上采用全新设计语言“集智设计”,推翻了以往荣威车全部采用“律动设计”的传统,并且可能荣威旗下的所有新能源车型将都采用这样的风格。
车头取消了传统荣威车标,而改用“ROEWE”这五个英文字母,官方称这是时下流行手法,但直接抛弃过往车标的做法实属罕见,况且经过荣威RX5、荣威i6的成功,以及前辈车型荣威350、荣威550、荣威950的普及,“小狮子”盾标已经有了不小的知名度。
这样的做法等同于换LOGO,可换LOGO在品牌运营层面,堪称一件天大的事儿,当需慎之又慎啊。
当然,荣威Ei6和越造越炫酷的造车新势力车型相比,更像是一台运动风明显的传统车,车身尺寸为长宽高4724/1835/1493mm,轴距2715mm。根据曝光的信息,它的NEDC续航为605km,采用三元锂离子电池。
大众ID.初见
在新能源布局上,大众与通用系相比,明显慢了一步,但正所谓船大难掉头,早在2016年大众集团就发布了“2025 战略”,预计2025年电动车销量达到200~300 万辆,并且为大规模生产开发纯电动汽车推出了MEB 平台。
大众ID.初见是一汽大众首款MEB平台车型,预计2020年内将在佛山工厂成功量产。目前公布的车型图依然带有非常厚重的伪装,暂且知道新车长宽高分别为4261/1809/1552mm,轴距为2765mm,造型根据“套娃”传统,将延续ID.家族的设计风格,但你别想找出它和ID.4 Prototype 概念车究竟有啥细微差别,因为静态车图的不规则大圈圈套小圈圈,实在是太让人头晕了。
关键是,这台车采用WLTP排放测试标准,相比被测试车辆的运行工况基本维持在理想的稳定运行工况的NDEC标准,WLTP更加注重用户实际使用过程中的油耗表现以及排放标准,测试过程中发动机工况更加多变,同时在测试中还加大了市区复杂路况的比重,所以相比NDEC里程来说更真实一些。
考虑到大众ID.3的WLTP续航最长达到了550km,相信ID.初见表现不会差。
宝马iX3
伴随着奔驰EQC、奥迪e-tron的上市,不甘久居人后的宝马紧锣密鼓地推出了宝马iX3。
坊间猜测这可能是一台“油改电”的车型,呈现的风格与宝马X3十分接近,双肾非常大,但采用了封闭式前格栅。内饰呈现非对称设计,挡杆加入了蓝色元素修饰,并且会被配备全液晶仪表盘。
iX3是宝马系列中第一款采用第5代eDrive技术的车型,电动机、传动装置和电控系统被组合成一个单独的组件,并且电机不含稀土元素,电池则选取了宁德时代作为供应商,WLTP工况下的续航里程为440km。
更多信息依然是个迷,即便两年前你就可以在国外市场上预订这台车。它的姗姗来迟表明了宝马高层依然对电动车持观望态度,但你不能忽视宝马多年从i3和i8上积累的技术与经验,单凭宝马这块金字招牌,就值得等上一些时间。
雷克萨斯UX 300e
雷克萨斯旗下的首款纯电动车型雷克萨斯UX 300e在2019年广州车展上首发,预计在今年第二季度上市,它是一台非常明显的“油改电”车型,丰田有一个习惯,即在技术研发上舍得持续性大手笔投入,并且有超前的眼光,但新技术在量产车上的运用极为谨慎。
由于雷克萨斯和丰田的口碑,我们可以相信它将带来不俗的驾驶体验,至少不会掉链子。
新车作为一台紧凑纯电SUV,基本上就是雷克萨斯UX260h的样子,而内饰则沿用了混动版车型的设计,仪表盘为7英寸的液晶显示屏,中控则是悬浮式大尺寸液晶屏,而电机最大扭矩达到了300N·m,据称NEDC续航里程达到了400km。
最关键的是,雷克萨斯燃油车型凭借贴心的售后政策征服了国内消费者,那么它的纯电车型将会以怎样的姿态颠覆,甚至重新定义新能源车型在保养这一环节的标准呢?
这件事儿,或许比这台车本身的产品力更值得期待。
当然,值得关注的车型还有很多,比如拜腾M-Byte,它一直在跳票,希望在2020年能够实现量产上市的承诺;奇瑞新能源eQ5未公布续航里程,但它大面积采用真皮和木纹饰板包裹的设计手法,和其他品牌主打科技风的新能源车型呈现出截然不同的姿态,而宾尼法利纳公司打造的外观是否会像当年的奇瑞A3一样获得广大消费者的认可呢?
还有在2019年遭遇退市危机并以创始人卖惨成功渡过难关的蔚来,据称将会在2020年7月公布蔚来EC6的配置,并在9月交付,但大家都知道蔚来新车的交付一直是个迷,它将交付日期暂定在下半年,第三季度的最后一个月,我们希望能够如约与这台新车见面,毕竟蔚来是营销做得最好的造车新势力,且“豪华势头”初成,希望能够体现出中国造车新势力的领军者风貌。
有竞争,才能洗尽铅华,炼出真金,这对于消费者来说或许是最幸福的,毕竟咱们在2020年得更加小心翼翼地花钱不是。
2. 深远009怎样区分高配低配?
高配电动车在配套设施齐全款式型号设计是有独特性的,功能性是比较好的充电效果是不错的价格是有点贵的,而低配在款式型号设计是一般功能性还好的价格是便宜的。
高端品牌的电动车,同一款车型有些低配置的电机是低功率的,高配置是高功率的。例如:金箭电动车的战舰,低配的是装600W的电机,高配的是装800W的电机,它能的区别是速度动力的区别,如果你是对动力、速度有要求的,建议选择高功率的,因为电机功率越大动力越好。如果你对续航有要求的,选择低功率的电机。越低的功率耗电越小。
避震:比方说后减震,一般我们看见的是那种只有弹簧的减震。高配版给你提升到液压减震、气囊减震,或者其它什么的(商家宣传,你懂的),实际效果自己体验。
刹车:前后鼓刹、前碟刹后鼓刹是普通款(标配款),高配版是双碟刹。
普通的这种的轮胎比较宅一些,尖一些这种它的轮毂也会薄一些。承重以及遇到坎坷路面时轮毂不大能经受的住冲击,导致轮子的使用寿命大大打折扣。这是一个方面,而高配的轮毂比较厚,胎体也会厚一些。然后是电池,电池作为电动车的核心。
它的使用寿命直接就关系到车子的使用寿命,一般车子的电瓶肯定要弱一些,而且动力也不如高配的强劲,高配的这种除了动力强它的这些电路也会更科学一些
3. 小鹏汽车新发布的P7如何?
4月16日,小鹏汽车携旗下全新车型——第二代智能汽车、智能电动轿跑P7闪亮登陆2019上海国际车展。在发布会现场,小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏先生介绍了P7的产品亮点及小鹏汽车的新运营和新零售商业模式,以及一些最新进展。
何为第二代智能?
P7为何被小鹏汽车称为第二代智能汽车?何小鹏先生给出了它的定义。区别于第一代的智能汽车,第二代智能汽车在四个方面有比较大的提升,第一个是更高级别的自动驾驶能力,让消费者可以释放更多的空闲时间;第二个是融合感知能力,可以智能地判断车主的状态和需求;第三点是万物互联的能力,把车和人的生活场景紧密地结合在一起;最后就是可持续进化的能力,实现在车辆使用周期里的可升级性。
“很性感,很聪明,很强大”
“很性感,很聪明,很强大”是会上小鹏汽车对P7的三个形容词。“性感”必然说的是P7的外观,基于“生动力”设计理念以及 “星际”主题设计语言,P7采用低重心、溜背车身姿态,打造出了非常动感的车身比例,结合全景玻璃观星车顶、无框车门、隐藏式门把手等轻量化、低风阻设计元素,让P7看起来极具科幻美感。侧面以曲面代替传统腰线,去掉多余棱角,再通过主动交互灯语,以前后灯贯通式“光剑”造型,呈现科技与生命力的“融合之美”。
“聪明”的P7依托“两大硬件基础”。针对智能电动车特性量身打造的SEPA平台架构(智能电动平台架构)和性能强大的智能双擎--业界领先的高通骁龙™ 820A车规级芯片、系统级自动驾驶芯片NVIDIA DRIVE Xavier™,让P7成为位数不多的具备L3自动驾驶能力的车型。人车交互层面,通过XUI可以深度学习用户习惯,给用户带来更加自然交互感受。目前小鹏汽车已与支付宝和小米展开合作,未来可实现更多互联应用,同时小鹏汽车还具备整车OTA能力和APP STORE智能应用商店,使每一台小鹏汽车拥有持续升级的能力。
“强大”是一辆轿跑必要的素质,P7高配车型搭载双电机四驱,0-100km/h加速成绩进入4秒级别,首度披露的NEDC续航里程达到600+km级别;定位中型车的P7车长达到4.9米,轴距达到3米,甚至可以比肩中大型车,底盘和悬挂调教也参考了德系豪华运动车型,带来更富激情的操控。
P7的预售在当天发布会的现场同时开启。小鹏汽车提供2000元和99元两种预订方案,消费者可以通过小鹏官网、天猫旗舰店、公众号及APP进行预订,新车预计将于2020年第二季度交付。
“2S+2S”
本次发布会上,小鹏汽车还公布了新零售体系的最新计划--通过2S+2S、直营与加盟、线上和线下结合的模式,为用户提供更规范、更便利的服务。
2018年,小鹏汽车已实现新零售布局的第一阶段目标,一方面将传统4S店分拆为两个2S店,来分担传统4S模式的压力;另一方面则是开通线上渠道,比如通过官网和天猫旗舰店购车,消费者可以享受到和线下实体店一样的售价和服务。2019年,小鹏汽车将加速新零售第二阶段布局,在年内新增100家以上线下店面。
一些新进展
小鹏汽车提到旗下纯电SUV G3自去年12月上市后获得了消费者的高度认可,火爆的预售是对其产品力的有效证明;3月底G3已启动大规模交付并计划于7月底交付一万辆,预计将在2019年内交付四万辆。
新运营体系
小鹏宣布其“鹏友+”用户服务运营体系正在建设中。小鹏汽车致力让用户可以通过APP体验到预订车辆,车辆交付,车辆故障远程后台诊断及OTA升级等服务,甚至在车辆发生碰擦时,可以一键报案及定损,在车辆维修期间更是有免费的代步及上门服务。同时小鹏汽车为了解决客户的里程焦虑,正在加快布局超充站的建设,未来三年内,小鹏汽车将实现布局1000座超充站。
写在最后
随着发布会上对“新物种、新零售、新运营”的完美演绎,笔者不禁感叹,虽然作为一家起步过程中的造车企业,但小鹏汽车完全展现出一个新兴品牌难得的长远规划,也是其社会责任感的最好体现。生而智能的小鹏汽车在2019年还将聚焦品质、交付和运营,致力为大家带来更多的好产品。
4. 汽车智能技术选什么电脑?
如果你想从事汽车智能技术方面的工作,需要一台配置较高的电脑来应对复杂的计算和数据处理任务。以下是一些建议:
1. 处理器:建议选择英特尔i7或i9处理器,或者AMD Ryzen 7或9处理器,以确保足够的处理速度和多任务处理能力。
2. 显卡:建议选择Nvidia或AMD的高性能显卡,如Nvidia GeForce RTX 3070或AMD Radeon RX 6800 XT,以支持复杂的图形处理和计算机视觉任务。
3. 内存:建议选择16GB或以上内存,以支持多任务处理和大型数据集的处理。
4. 存储:建议选择SSD硬盘,以提供快速的数据读写速度和更好的系统响应速度。
5. 显示器:建议选择高分辨率的显示器,如4K或以上分辨率,以支持复杂的图像处理和计算机视觉任务。
6. 其他:建议选择具备高速网络接口和大容量内存的电脑,以满足数据传输和处理的需求。
总之,如果你想从事汽车智能技术方面的工作,需要一台高性能的电脑来支持复杂的计算和数据处理任务。以上建议仅供参考,具体选择应根据自己的需求和预算进行决策。
5. cs35跟cs75有什么区别?
CS35和CS75在课程设置、内容难度和目标群体等方面存在一定区别。因为CS75是哈佛大学的计算机科学课程,主要是针对高年级的本科生和研究生设计的,所以其内容难度和深度会比较高。而CS35是斯坦福大学设置的计算机科学入门课程,主要是面向初学者和零基础的学生。因此,CS35和CS75在很多课程设置和内容上存在一定区别,比如前者更注重基础知识的讲解和实践操作,而后者则更注重算法和理论的掌握和应用。此外,由于两个课程所面向的目标群体不同,所以在评分、课程设计和考试难度等方面也可能存在差异。总之,这两门课程从教学目标、内容难度、教学方式等方面都存在一定差异。
6. 无人驾驶汽车究竟何时到来?
刚看到一则新闻。
来自外国的记者朋友体验了一下中国的高科技,北京燕房线无人驾驶列车,载着一帮游客进行了试运行。这辆北京首条无人驾驶地铁明年即将开通。
当然,说是无人驾驶,其实还是有人的。
这些工作人员都“躲”在幕后,敲敲键盘就可以控制一切。目前,无人驾驶列车技术已经成熟,早在2002年,丹麦就已应用。
所以,我和你一样,并不感觉有什么新奇的。
不过!
就在10月份,由中国中车株洲研究所自主研发的全球首列智轨列车在“中国电力机车之都”株洲实现上路运行。
试乘途中,列车还演示了一段“无人驾驶”,驾驶员双手不触碰方向盘,列车自动调节方向,遇到障碍减速停车。
预计在2020年可实现自动驾驶,届时,我们对满大街跑着“幽灵车”的画面,就不会感到恐惧了。
听了半天,这些貌似对于我在地铁上挨挤这事儿并没有卵用!该后背贴着后背还是贴着,该前胸挤着前胸还是要使劲地挤。
但无可争议的是,无人驾驶的日子正在悄悄逼近我们的生活。
还记得今年7月份的时候,百度大BOSS李彦宏,因将无人驾驶车开上北京五环嘚瑟,被北京交警查了!
查得好!
我连车都没有,你都开上无人车了,瞧把你能的!
还有一个消息,据外媒报道,Alphabet旗下谷歌的专攻无人驾驶汽车项目的Waymo公司,已于近日向美国交通部提交了一份43页的安全报告,详细说明了Waymo为自动驾驶车辆所投入的先进技术及操作规程,旨在确保自动驾驶车辆路测的安全性。
可见,无人驾驶这事儿已经甚嚣尘上!
甚至有专家预测,在未来25年内,将会出现人类驾驶被完全禁止的现象,因为,人类搞不过机器,机器自己操作比你们人类安全可靠,所以,人类,还是靠边站吧。
要知道,1900年的人也在猜测2000年时我们的生活。在上个世纪之交的时候,法国巴黎艺术家珍•马可(JeanMarc)和其他艺术家携手打造了一系列展望2000年人类生活的明信片:
1.电动扫除机(吸尘器)
2.遥控收割机(机器人收割机)
3.自动成衣机(3D打印衣服)
4.自动化妆机(我们现在想要一步到位,可以直接去韩国换脸)
5.快递员(无人送货指日可待)
6.艺术家想象的飞艇大战(不好意思,这已经落后了)
7.空中交警(无人机现在是没有问题了,但是个人坐在上面驾驶的话,那得要建多高的红绿灯才能防止堵机)
8.孵蛋机器(早就有了,只是一下子就长这么大的鸡,谁敢吃?)
千万不要放弃自己的的想象力!
回看我小时候看过的儿童科幻小说,现在基本上都已经实现了,《哆啦A梦》除外。
我还记得看过的书中有这样的一个情节:未来的汽车不再只是用轮子了,当我们遇到堵车时,会从车子底部伸出蚂蚱脚一般的家伙儿,跳跃过拥堵的车流,驶入畅通的大道。
我一直在期待这种设计的实现,这样就不会有那么多人怕上班迟到而选择和我挤地铁了。
我也相信,人工智能的发展迟早能解决堵车的问题。
7. 为何科技公司竞相制造自家人工智能芯片?
1492年哥伦布从西班牙巴罗斯港出发,一路西行发现了美洲。葡萄牙人达伽马南下非洲,绕过好望角到达了印度。不久之后,麦哲伦用了整整三年时间,完成了人类史上第一次环球航行,开启了人类历史上的大航海时代。大航海时代的到来,拉近了人类社会各文明之间的距离,对人类社会产生了深远的影响。
人工智能进入“大航海时代”
(图片来源:https://tech.fpt.com.vn/language/en/chinas-engineers-create-thinker-universal-ai-chip-2/)
从深蓝到Alpha Go,人工智能逐渐走进人们的生活。人工智能也从一场技术革命,逐渐走向了产业落地。智能手机、智能家居设备、智能音箱……等设备,已经完全进入到人们的生活中。指纹识别、人脸识别、画面增强等实用人工智能的技术,也成为了人们日常使用电子设备必不可少的技术。
基于面部识别的emoji表情
(图片来源:https://www.engadget.com/2017/12/22/artificial-intelligence-2017-2018/)
这些在我们日常生活中“见怪不怪”的人工智能技术越来越普遍,代表了人工智能产业在近年来的爆炸式发展,2018年更是被称为人工智能技术规模应用的拐点。而作为人工智能技术的核心,人工智能芯片也备受关注,引得国内外科技巨头纷纷布局。谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高通、英伟达、AMD、阿里巴巴等巨头纷纷开始自主研发人工智能芯片。
国产寒武纪芯片(图片来源:http://military.china.com/important/11132797/20171107/31640388_all.html)
并且人工智能芯片的应用场景细分市场越来越多,专门为某些人工智能应用场景定制的芯片适用性明显高于通用芯片。这样的形势,给一些人工智能芯片的初创公司带来了机会。寒武纪芯片和地平线的人工智能视觉芯片、自动驾驶芯片等,就是初创公司在人工智能芯片领域取得成功的代表。
人工智能芯片大火的同时,已经呈现出三分天下的态势。FPGA、GPU和TPU芯片,已经在人工智能领域大规模应用。这三种人工智能芯片有何不同?人工智能企业又是怎样看待这三种芯片的?下文将为您详述。
FPGA并不是新鲜的事物,而因为AI的火热的应用需求不断增强,FPGA正是作为一种AI芯片呈现在人们的面前。准确的说,不仅仅是芯片,因为它能够通过软件的方式定义,所以,更像是AI芯片领域的变形金刚。
FPGA是现场可编程逻辑阵列的首字母缩写,即Field-Programmable Gate Array。过去曾与可编程逻辑器件CPLD进行过较量,如今已经在PAL、GAL、CPLD等可程式逻辑装置的基础上进一步发展,成为英特尔进军AI市场的一个重要法宝。
全球FPGA市场的年均增长率会达到7%(图片来自:gartner.com)
为了更好地了解FPGA和其对AI芯片的未来看法,ZOL企业站对英特尔可编程解决方案事业部亚太区市场拓展经理刘斌(Robin Liu)进行了书面采访。面对目前市场上出现的,CPU、GPU、FPGA、TPU等多种技术处理方式,英特尔又有哪些判断。
FPGA三大特点
刘斌表示:“实际上今天绝大多数人工智能系统是部署在通用处理器上的,原因是在很多应用领域中人工智能部分只是完成某个环节的系统任务,还有大量其它任务一起构成系统处理的完整单元。”在此基础上,出现了很多种选项,比如FPGA、TPU2或者NNP等专用处理器。这种专用处理器,往往向深度学习和神经网络领域延伸,拥有更高效的存储器访问调度结构。
FPGA具有很强的灵活性(图片来自:ruggedpcreview.com)
FPGA被称为大型数据中心和计算机群众的“加速多面手”也有其技术生态背景。FPGA的开发社区规模相对较小,也具有一定的门槛,但是,FPGA具备良好的存储器访问能力,并且可以非常灵活高效的处理各种不同位宽的数据类型,其有效计算力接近专用处理器的水平,FPGA还可以在线重编程成为其它非人工智能任务的硬件加速器,这也是其有别于GPU和TPU的关键因素。
具体而言有三大特点:FPGA器件家族的广泛覆盖可以适配从云到端的应用需求;FPGA具有处理时延小并且时延可控的特点,更适合某些实时性要求高的业务场景;FPGA可以灵活处理不同的数据位宽,使得系统可以在计算精度、计算力、成本和功耗上进行折衷和优化,更适合某些制约因素非常严格的工程化应用。相比于ASIC则FPGA更加灵活,可以适配的市场领域更加广泛。
自定义功能芯片
以微软为例,在微软必应搜索业务和Azure云计算服务中,均应用了英特尔FPGA技术,在其发布的“脑波项目”(Project Brainwave)中特别阐述了英特尔FPGA技术如何帮助Azure云和必应搜索取得“实时人工智能”(real-time AI)的效果。
英特尔 FPGA 支持必应快速处理网页中的数百万篇文章,从而为您提供基于上下文的答案。借助机器学习和阅读理解,必应 现在可提供智能答案,帮助用户更快速找到所需答案,而非手动点击各个链接结果。在微软脑波计划中,同样选择了英特尔现场可编程门阵列的计算晶片,以具有竞争力的成本和业界最低延迟进行人工智能计算。
如果说在AI芯片领域各家有各家的拿手绝学,那么身为“变形金刚”FPGA的拿手绝学就是自定义功能了。作为特殊应用积体电路领域中的一种半定制电路的FPGA,既解决了全定制电路的不足,又克服了原有可编程逻辑器件门电路数有限的缺点。也就是说,尽管FPGA不是辐射范围最广的,但是一旦匹配后,输出惊人,所以也是良好的芯片选择。
不止FPGA
随着人工智能的发展,芯片的设计不仅要能够满足人工智能对计算力的需求,还要能够适应不断变化的产业需要。在不同的应用领域和不同的位置,前端还是数据中心,甚至边缘计算等应用场景。刘斌表示:一种芯片是没办法解决所有问题的。从移动设备,到服务器,再到云服务、机器学习和人工智能的加速,需要不同种类的技术支持,需要能够支持从毫瓦级到千瓦级的多种架构。
在英特尔人工智能领域,除了FPGA之外,还提供了ASIC方案下的NNP神经网络计算加速器、Movidius专注前端智能摄像头领域和Mobieye加速芯片,在无人车领域做视觉相关的物体、道路、异常情况的监测。
过去30多年,摩尔定律几乎每年都会推动微处理器的性能提升50%,而半导体的物理学限制却让其放慢了脚步。如今,CPU的性能每年只能提升10%左右。事实上,英伟达CEO黄仁勋在每年的GTC上都会提到同一件事——摩尔定律失灵了。也就是说,人们要获得更强的计算力,需要花费更多的成本。与此同时,GPU的崛起速度令人咂舌,看看英伟达近两年的股价就知道了。
微处理器趋势图(图片来自NVIDIA)
随着人工智能、深度学习等技术的兴起与成熟,起初为图像渲染而生的GPU找到了新的用武之地,以GPU驱动的计算环境随处可见,从HPC到AI训练。站在数字世界、高性能计算、人工智能的交叉口,GPU悄然成为了计算机的大脑。将性能从10倍提升至100倍,GPU的加速能力远超以X86架构构建的CPU系统,将时间压缩至分钟级别,功耗也相对较低。
2006年,借助CUDA(Compute Unified Device Architecture,通用计算架构)和Tesla GPU平台,英伟达将通用型计算带入了GPU并行处理时代,这也为其在HPC领域的应用奠定了基础。作为并行处理器,GPU擅长处理大量相似的数据,可以将任务分解为数百或数千块同时处理,而传统CPU则是为串行任务所设计,在X86架构下进行多核编程是很困难的,并且从单核到四核、再到16核有时会导致边际性能增益。同时,内存带宽也会成为进一步提高性能的瓶颈。
传统CPU计算架构难以支撑快速成长的HPC(图片来自NVIDIA)
与以往的通用算法相比,深度学习对计算性能的要求则到了另一个量级上。尽管在GPU中运行并行核心时处理的应用数量相同,但在系统中单个内核的使用效率却更高。此外,经过重写的并行函数在应用程序关键部分运行时,在GPU上跑的速度更快。
更重要的是,英伟达在利用GPU构建训练环境时还考虑到了生态的重要性,这也是一直以来困扰人工智能发展的难题。首先,英伟达的NVIDIA GPU Cloud上线了AWS、阿里云等云平台,触及到了更多云平台上的开发者,预集成的高性能AI容器包括TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流DL框架,降低了开发门槛、确保了多平台的兼容性。
其次,英伟达也与研究机构、大学院校,以及向Facebook、YouTube这样的科技巨头合作,部署GPU服务器的数据中心。同时,还为全球数千家创业公司推出了Inception项目,除了提供技术和营销的支持,还会帮助这些公司在进入不同国家或地区的市场时,寻找潜在的投资机会。
可以说,英伟达之于GPU领域的成功除了归功于Tesla加速器、NVIDIA DGX、NVIDIA HGX-2这些专属的工作站或云服务器平台,更依托于构建了完整的产业链通路,让新技术和产品有的放矢,从而形成了自己的生态圈,这也是英特尔难以去打破的。
在不久前举行的谷歌I/O 2018开发者大会上,TPU3.0正式亮相。根据官方介绍,TPU3.0的计算能力最高可达100PFlops,是TPU2.0的8倍多。TPU的英文全名是Tensor Processor Unit,它是谷歌自主研发的针对深度学习加速的专用人工智能芯片。TPU是专为谷歌深度学习框架TensorFlow设计的人工智能芯片。著名的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。
谷歌TPU3.0芯片
(图片来源:https://techcrunch.com/2018/05/08/google-announces-a-new-generation-for-its-tpu-machine-learning-hardware/)
目前大多数人工智能企业青睐于GPU芯片,而TPU相对于GPU而言,采用8位低精度计算节省晶体管,对精度影响很小但是却可以大幅节约功耗。尤其是当大面积集成系统时,TPU不仅性能更强,功耗也会大幅低于GPU集成系统。由于芯片能力非常强大,谷歌使用了液冷散热技术,可以帮助TPU更好的为数据中心服务。
谷歌TPU架构
(图片来源:http://www.electronicdesign.com/industrial/cpus-gpus-and-now-ai-chips)
除了强大的性能外,谷歌在生态系统的建设上做了大量的工作。在TPU1.0和2.0的初期,谷歌并没有大规模推进其商业化,而是围绕生态做文章。这就意味着要投入巨额的成本,而且冒着极大的市场风险。当然,背后的潜在市场也是巨大的。在人工智能市场竞争激烈的形势下,吸引到更多的开发者到谷歌的生态系统中,将会比对手有更强的竞争优势。
TPU计算集群
(图片来源:https://www.nextplatform.com/2017/05/17/first-depth-look-googles-new-second-generation-tpu/)
目前谷歌正快速扩张自己的云计算业务,TPU也依托于云平台运行。通过更低的售价让人工智能开发企业抛弃GPU,转投成本更低的TPU服务,是谷歌目前正在大力发展的业务。如果TPU无法获得巨大的市场份额从而降低单颗TPU的成本,那么谷歌将很难在人工智能市场盈利。不过,TPU强劲的计算性能和集群计算阵列可以让人工智能开发企业更快的开展业务。TPU的强大,让谷歌在人工智能芯片领域已称霸一方。
上游厂商喊得再欢,落地到千人千面的行业场景中也要由解决方案商来帮忙,无论是GPU、FPGA还是TPU,最终还是要听听客户的使用感受。为此,我们采访了人工智能产品和行业解决方案提供商旷视科技。旷视科技利用自主研发的深度学习算法引擎Brain++,服务于金融安全、城市安防、手机AR、商业物联、工业机器人等五大核心行业。
在旷视科技看来,GPU、FPGA、TPU在通用性和能效比之间的取舍不同。其中,GPU最成熟,但也最耗资源,常用于训练神经网络和服务端;FPGA最灵活,能支持应用中出现的特殊操作,但要考虑灵活度和效率之间的trade-off;TPU相对最不灵活,但如果场景合适则能发挥出最大功用。
如果拿汽车类比,GPU是大巴车,适合多人同目标;FPGA是小轿车,能到任何地方,但得自己会开;而TPU是火车,只能在比公路少的多的铁轨上开,但开的飞快。人工智能还在快速发展,还处于在各个行业落地的过程中。这个阶段对GPU,FPGA和TPU都有需求。
目前,旷视科技选择的是T型技术方案,即在维持一定广度的同时,深耕某些应用场景,因此在算法实际落地的过程中,自然而然地产生了从GPU/CPU到FPGA的需求。GPU主要用于训练,而FPGA能在端上能提供比GPU更好的性能功耗比。CPU则是无处不在的“默认"选择。未来,不排除采用TPU的方案来进一步提高端上的能力。
从行业来看,当前IoT领域对AI芯片的需求最为迫切,原因是IoT领域要求在有限的功耗下完成相应的AI任务,最需要性能功耗比高的AI芯片。至于未来要借助AI赋能各个行业,旷视科技认为,最初阶段可能都会先用GPU的AI方案,因为和源头(即神经网络训练阶段)衔接最好。另外对于中心化的应用,只要GPU按现在的“黄定律”的速度迭代前进,基于GPU在大批量处理数据的场景下仍然经常是公开可得的最佳方案。
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1. 英伟达汽车,比亚迪新能源汽车2020年有什么新的动作?
2020年第一个月,新能源车的开局堪称噩梦,连续第七个月同比下滑。
问题不仅发生在销量上,也发生在产量上。根据中汽协公布的数据显示,1月份新能源汽车产量为4.0万辆,销量为4.4万辆,同比分别下滑分别为55.4%和54.4%。
直接腰斩,堪称断崖式下跌。
好消息也有,根据工信部官方信息,原定2020年完全退出的新能源车补贴政策可能延缓,瞬间让一票新能源车企的股价飙升。
冥冥中,总有一只手在调节市场,为了带动以特斯拉和通用为首的汽车工业复兴,美国纳税人新购置的符合条件的插电式混合动力汽车及纯电动汽车,可享受税收返还方式的补贴,并且电池容量越高,补贴金额越高。
特斯拉为何在2019年高调在中国建厂,并且宣布并推进在德国建厂的计划?因为它在美国的补贴被退坡了呗,而如果它在德国建厂,不仅能够打入欧盟核心市场,并且可以享受德国国家财政补贴。但是前不久特斯拉的德国霸业因为环保问题,被法院叫停了。
回归中国市场,补贴仍在,就说明至少新能源车市的增长速度不会退步,竞争将更加激烈,技术的比拼,续航里程的比拼,都能够成为我们的谈资,那么有哪几台重点纯电动车将在2020年上市呢?
比亚迪汉EV
这是一台注定在2020年掀起风浪的车。
汉,这个字在中国代表了太多意义。如果是其他名字,失利只是一个产品,或者是一条产品线的挫折,但比亚迪敢于用这个字来命名自己的车型,就是在赌,胜则生,它将创造一个可以与特斯拉将“Model”置于产品序列的传奇。
“Model”在英文的释义中,可以看做一个模型,但另一个意义则是“(用于示范运作方法等的)模型”。
这台中大型轿车延续了比亚迪Dragon Face的家族式设计语言,车头下压,发动机盖上隆起立体式线条,营造出俯冲的感觉,贯穿式镀铬条粗壮敦厚,被官方称为Dragon Face专为EV车型所推出的进化版。
侧面线条则带有典型的轿跑风格,配合隐藏式门把手设计,风阻系数达到了0.233Cd。
根据申报信息,汉EV车型将有“普通版”的单电机两驱和“豪华版”的双电机四驱两种车型,配备的磷酸铁锂“刀片电池”。单电机车型的最大功率将达到163kW,NEDC标准下的纯电续航里程达到了550km,而双电机四驱车型的前电机最大功率为163kW,后电机最大功率为200kW,NEDC标准下纯电续航达到了605km。
很多人认为这台车将是自主品牌抗衡Model S的拳头产品,也有消息透露它的售价对标奔驰C级、宝马3系、奥迪A4,但我们眼中它真正的对手还是国产Model 3,钢铁侠的跑量车是一个试金石,但就目前的 信息来看,比亚 迪 汉EV将是最有希望的那个。
只是有希望。
但对比亚迪来说,这是一次将尊严梭哈到赌桌上的决战,因为背负“汉”之名,一旦失败,将收获永远的嘲笑。但一旦成功,受益将难以想象。
小鹏汽车P7
小鹏汽车已经成功立足中国造车新势力第一梯队,小鹏G3稳定的出货量让它暂居纯电A级SUV市场第一,造车新势力总榜第二的成绩,1月单月销量依然达到了1073台。
特斯拉一年大大小小更新四五十次,每一次都会在娱乐、车辆和应用层面带来细微的变化,可能第一次和第二次没啥太大的感觉,但第一次和第五十次之后,你感觉到拥有的是两台不一样的车。
小鹏汽车就属于Geek基因较强的玩家,它对数据采集、分析和升级有着比较强的仪式,根据数据显示,G3车型从2019 年 1月的首次 OTA 到 2019 年 12 月 31 日,一共完成 7 次 OTA 升级,新增 56 项功能,1732 项功能优化升级。
前不久的Xmart OS 1.7 版本 OTA 升级就进一步强化了智能泊车系统、智能驾驶系统、智能导航等多项功能,就拿泊车功能来说,它在泊车过程中将车辆前进与后退的方向在车内大屏上将根据方向同步显示,车速进一步优化,并且还会让系统针对部分固定车位进行学习。它并没有将卖车视作一锤子买卖,而是真正在当成一个崭新的生态圈来打造,一定程度上和“为发烧而生”的那个小米接近。
因而在造车新势力中,我们最看好的是它,而不是蔚来。
小鹏在2020年的重头戏是已经开启预售的P7,预售价格24万起,目前推出三款车型,分别是NEDC标准下续航里程为550km+后驱长续航版,它算入门级,预售价格24万;NEDC标准下续航里程为650km+的后驱超长续航版,预售价格27万,以及NEDC标准下续航里程为550km+的四驱高性能版,它在后轴最大功率196kW的电机基础上,增加了一台最大功率120kW,最大扭矩265N·m的前电机,百公里加速时间为4.3s,预售价格37万元。
小鹏的思路就比较清爽,也比较技术宅,做轿车特斯拉Model 3是避不开的对比标杆,那么就正视它,外观上更具科幻感,分体式大灯上方的贯穿式LED灯带,强调视觉宽度,并与车尾的带贯穿式LED灯带的分体式大灯呼应,同时采用隐藏式门把手优化风阻,无框车门强化视觉效果和档次感。
其次在自动驾驶领域,小鹏P7配备了英伟达性能最强系统级自动驾驶芯片NVIDIA DRIVE Xavier,以及高通骁龙820A顶级车用处理器,系统采集的是中国车况和停车环境数据,并且在软件层面进行本土优化,以此来抗衡特斯拉的互联网技术基因。
外国的Geek们在中国一直表现不太好,或许,小鹏P7将是Model 3在2020年遇到的“最强地头蛇”,虽然还略显稚嫩,但獠牙已成。
荣威Ei6
荣威坐拥上海市场,得天独厚。
从造车的角度来说,荣威Ei6继承了前辈们的成功经验,并在荣威i6的基础上采用全新设计语言“集智设计”,推翻了以往荣威车全部采用“律动设计”的传统,并且可能荣威旗下的所有新能源车型将都采用这样的风格。
车头取消了传统荣威车标,而改用“ROEWE”这五个英文字母,官方称这是时下流行手法,但直接抛弃过往车标的做法实属罕见,况且经过荣威RX5、荣威i6的成功,以及前辈车型荣威350、荣威550、荣威950的普及,“小狮子”盾标已经有了不小的知名度。
这样的做法等同于换LOGO,可换LOGO在品牌运营层面,堪称一件天大的事儿,当需慎之又慎啊。
当然,荣威Ei6和越造越炫酷的造车新势力车型相比,更像是一台运动风明显的传统车,车身尺寸为长宽高4724/1835/1493mm,轴距2715mm。根据曝光的信息,它的NEDC续航为605km,采用三元锂离子电池。
大众ID.初见
在新能源布局上,大众与通用系相比,明显慢了一步,但正所谓船大难掉头,早在2016年大众集团就发布了“2025 战略”,预计2025年电动车销量达到200~300 万辆,并且为大规模生产开发纯电动汽车推出了MEB 平台。
大众ID.初见是一汽大众首款MEB平台车型,预计2020年内将在佛山工厂成功量产。目前公布的车型图依然带有非常厚重的伪装,暂且知道新车长宽高分别为4261/1809/1552mm,轴距为2765mm,造型根据“套娃”传统,将延续ID.家族的设计风格,但你别想找出它和ID.4 Prototype 概念车究竟有啥细微差别,因为静态车图的不规则大圈圈套小圈圈,实在是太让人头晕了。
关键是,这台车采用WLTP排放测试标准,相比被测试车辆的运行工况基本维持在理想的稳定运行工况的NDEC标准,WLTP更加注重用户实际使用过程中的油耗表现以及排放标准,测试过程中发动机工况更加多变,同时在测试中还加大了市区复杂路况的比重,所以相比NDEC里程来说更真实一些。
考虑到大众ID.3的WLTP续航最长达到了550km,相信ID.初见表现不会差。
宝马iX3
伴随着奔驰EQC、奥迪e-tron的上市,不甘久居人后的宝马紧锣密鼓地推出了宝马iX3。
坊间猜测这可能是一台“油改电”的车型,呈现的风格与宝马X3十分接近,双肾非常大,但采用了封闭式前格栅。内饰呈现非对称设计,挡杆加入了蓝色元素修饰,并且会被配备全液晶仪表盘。
iX3是宝马系列中第一款采用第5代eDrive技术的车型,电动机、传动装置和电控系统被组合成一个单独的组件,并且电机不含稀土元素,电池则选取了宁德时代作为供应商,WLTP工况下的续航里程为440km。
更多信息依然是个迷,即便两年前你就可以在国外市场上预订这台车。它的姗姗来迟表明了宝马高层依然对电动车持观望态度,但你不能忽视宝马多年从i3和i8上积累的技术与经验,单凭宝马这块金字招牌,就值得等上一些时间。
雷克萨斯UX 300e
雷克萨斯旗下的首款纯电动车型雷克萨斯UX 300e在2019年广州车展上首发,预计在今年第二季度上市,它是一台非常明显的“油改电”车型,丰田有一个习惯,即在技术研发上舍得持续性大手笔投入,并且有超前的眼光,但新技术在量产车上的运用极为谨慎。
由于雷克萨斯和丰田的口碑,我们可以相信它将带来不俗的驾驶体验,至少不会掉链子。
新车作为一台紧凑纯电SUV,基本上就是雷克萨斯UX260h的样子,而内饰则沿用了混动版车型的设计,仪表盘为7英寸的液晶显示屏,中控则是悬浮式大尺寸液晶屏,而电机最大扭矩达到了300N·m,据称NEDC续航里程达到了400km。
最关键的是,雷克萨斯燃油车型凭借贴心的售后政策征服了国内消费者,那么它的纯电车型将会以怎样的姿态颠覆,甚至重新定义新能源车型在保养这一环节的标准呢?
这件事儿,或许比这台车本身的产品力更值得期待。
当然,值得关注的车型还有很多,比如拜腾M-Byte,它一直在跳票,希望在2020年能够实现量产上市的承诺;奇瑞新能源eQ5未公布续航里程,但它大面积采用真皮和木纹饰板包裹的设计手法,和其他品牌主打科技风的新能源车型呈现出截然不同的姿态,而宾尼法利纳公司打造的外观是否会像当年的奇瑞A3一样获得广大消费者的认可呢?
还有在2019年遭遇退市危机并以创始人卖惨成功渡过难关的蔚来,据称将会在2020年7月公布蔚来EC6的配置,并在9月交付,但大家都知道蔚来新车的交付一直是个迷,它将交付日期暂定在下半年,第三季度的最后一个月,我们希望能够如约与这台新车见面,毕竟蔚来是营销做得最好的造车新势力,且“豪华势头”初成,希望能够体现出中国造车新势力的领军者风貌。
有竞争,才能洗尽铅华,炼出真金,这对于消费者来说或许是最幸福的,毕竟咱们在2020年得更加小心翼翼地花钱不是。
2. 深远009怎样区分高配低配?
高配电动车在配套设施齐全款式型号设计是有独特性的,功能性是比较好的充电效果是不错的价格是有点贵的,而低配在款式型号设计是一般功能性还好的价格是便宜的。
高端品牌的电动车,同一款车型有些低配置的电机是低功率的,高配置是高功率的。例如:金箭电动车的战舰,低配的是装600W的电机,高配的是装800W的电机,它能的区别是速度动力的区别,如果你是对动力、速度有要求的,建议选择高功率的,因为电机功率越大动力越好。如果你对续航有要求的,选择低功率的电机。越低的功率耗电越小。
避震:比方说后减震,一般我们看见的是那种只有弹簧的减震。高配版给你提升到液压减震、气囊减震,或者其它什么的(商家宣传,你懂的),实际效果自己体验。
刹车:前后鼓刹、前碟刹后鼓刹是普通款(标配款),高配版是双碟刹。
普通的这种的轮胎比较宅一些,尖一些这种它的轮毂也会薄一些。承重以及遇到坎坷路面时轮毂不大能经受的住冲击,导致轮子的使用寿命大大打折扣。这是一个方面,而高配的轮毂比较厚,胎体也会厚一些。然后是电池,电池作为电动车的核心。
它的使用寿命直接就关系到车子的使用寿命,一般车子的电瓶肯定要弱一些,而且动力也不如高配的强劲,高配的这种除了动力强它的这些电路也会更科学一些
3. 小鹏汽车新发布的P7如何?
4月16日,小鹏汽车携旗下全新车型——第二代智能汽车、智能电动轿跑P7闪亮登陆2019上海国际车展。在发布会现场,小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏先生介绍了P7的产品亮点及小鹏汽车的新运营和新零售商业模式,以及一些最新进展。
何为第二代智能?
P7为何被小鹏汽车称为第二代智能汽车?何小鹏先生给出了它的定义。区别于第一代的智能汽车,第二代智能汽车在四个方面有比较大的提升,第一个是更高级别的自动驾驶能力,让消费者可以释放更多的空闲时间;第二个是融合感知能力,可以智能地判断车主的状态和需求;第三点是万物互联的能力,把车和人的生活场景紧密地结合在一起;最后就是可持续进化的能力,实现在车辆使用周期里的可升级性。
“很性感,很聪明,很强大”
“很性感,很聪明,很强大”是会上小鹏汽车对P7的三个形容词。“性感”必然说的是P7的外观,基于“生动力”设计理念以及 “星际”主题设计语言,P7采用低重心、溜背车身姿态,打造出了非常动感的车身比例,结合全景玻璃观星车顶、无框车门、隐藏式门把手等轻量化、低风阻设计元素,让P7看起来极具科幻美感。侧面以曲面代替传统腰线,去掉多余棱角,再通过主动交互灯语,以前后灯贯通式“光剑”造型,呈现科技与生命力的“融合之美”。
“聪明”的P7依托“两大硬件基础”。针对智能电动车特性量身打造的SEPA平台架构(智能电动平台架构)和性能强大的智能双擎--业界领先的高通骁龙™ 820A车规级芯片、系统级自动驾驶芯片NVIDIA DRIVE Xavier™,让P7成为位数不多的具备L3自动驾驶能力的车型。人车交互层面,通过XUI可以深度学习用户习惯,给用户带来更加自然交互感受。目前小鹏汽车已与支付宝和小米展开合作,未来可实现更多互联应用,同时小鹏汽车还具备整车OTA能力和APP STORE智能应用商店,使每一台小鹏汽车拥有持续升级的能力。
“强大”是一辆轿跑必要的素质,P7高配车型搭载双电机四驱,0-100km/h加速成绩进入4秒级别,首度披露的NEDC续航里程达到600+km级别;定位中型车的P7车长达到4.9米,轴距达到3米,甚至可以比肩中大型车,底盘和悬挂调教也参考了德系豪华运动车型,带来更富激情的操控。
P7的预售在当天发布会的现场同时开启。小鹏汽车提供2000元和99元两种预订方案,消费者可以通过小鹏官网、天猫旗舰店、公众号及APP进行预订,新车预计将于2020年第二季度交付。
“2S+2S”
本次发布会上,小鹏汽车还公布了新零售体系的最新计划--通过2S+2S、直营与加盟、线上和线下结合的模式,为用户提供更规范、更便利的服务。
2018年,小鹏汽车已实现新零售布局的第一阶段目标,一方面将传统4S店分拆为两个2S店,来分担传统4S模式的压力;另一方面则是开通线上渠道,比如通过官网和天猫旗舰店购车,消费者可以享受到和线下实体店一样的售价和服务。2019年,小鹏汽车将加速新零售第二阶段布局,在年内新增100家以上线下店面。
一些新进展
小鹏汽车提到旗下纯电SUV G3自去年12月上市后获得了消费者的高度认可,火爆的预售是对其产品力的有效证明;3月底G3已启动大规模交付并计划于7月底交付一万辆,预计将在2019年内交付四万辆。
新运营体系
小鹏宣布其“鹏友+”用户服务运营体系正在建设中。小鹏汽车致力让用户可以通过APP体验到预订车辆,车辆交付,车辆故障远程后台诊断及OTA升级等服务,甚至在车辆发生碰擦时,可以一键报案及定损,在车辆维修期间更是有免费的代步及上门服务。同时小鹏汽车为了解决客户的里程焦虑,正在加快布局超充站的建设,未来三年内,小鹏汽车将实现布局1000座超充站。
写在最后
随着发布会上对“新物种、新零售、新运营”的完美演绎,笔者不禁感叹,虽然作为一家起步过程中的造车企业,但小鹏汽车完全展现出一个新兴品牌难得的长远规划,也是其社会责任感的最好体现。生而智能的小鹏汽车在2019年还将聚焦品质、交付和运营,致力为大家带来更多的好产品。
4. 汽车智能技术选什么电脑?
如果你想从事汽车智能技术方面的工作,需要一台配置较高的电脑来应对复杂的计算和数据处理任务。以下是一些建议:
1. 处理器:建议选择英特尔i7或i9处理器,或者AMD Ryzen 7或9处理器,以确保足够的处理速度和多任务处理能力。
2. 显卡:建议选择Nvidia或AMD的高性能显卡,如Nvidia GeForce RTX 3070或AMD Radeon RX 6800 XT,以支持复杂的图形处理和计算机视觉任务。
3. 内存:建议选择16GB或以上内存,以支持多任务处理和大型数据集的处理。
4. 存储:建议选择SSD硬盘,以提供快速的数据读写速度和更好的系统响应速度。
5. 显示器:建议选择高分辨率的显示器,如4K或以上分辨率,以支持复杂的图像处理和计算机视觉任务。
6. 其他:建议选择具备高速网络接口和大容量内存的电脑,以满足数据传输和处理的需求。
总之,如果你想从事汽车智能技术方面的工作,需要一台高性能的电脑来支持复杂的计算和数据处理任务。以上建议仅供参考,具体选择应根据自己的需求和预算进行决策。
5. cs35跟cs75有什么区别?
CS35和CS75在课程设置、内容难度和目标群体等方面存在一定区别。因为CS75是哈佛大学的计算机科学课程,主要是针对高年级的本科生和研究生设计的,所以其内容难度和深度会比较高。而CS35是斯坦福大学设置的计算机科学入门课程,主要是面向初学者和零基础的学生。因此,CS35和CS75在很多课程设置和内容上存在一定区别,比如前者更注重基础知识的讲解和实践操作,而后者则更注重算法和理论的掌握和应用。此外,由于两个课程所面向的目标群体不同,所以在评分、课程设计和考试难度等方面也可能存在差异。总之,这两门课程从教学目标、内容难度、教学方式等方面都存在一定差异。
6. 无人驾驶汽车究竟何时到来?
刚看到一则新闻。
来自外国的记者朋友体验了一下中国的高科技,北京燕房线无人驾驶列车,载着一帮游客进行了试运行。这辆北京首条无人驾驶地铁明年即将开通。
当然,说是无人驾驶,其实还是有人的。
这些工作人员都“躲”在幕后,敲敲键盘就可以控制一切。目前,无人驾驶列车技术已经成熟,早在2002年,丹麦就已应用。
所以,我和你一样,并不感觉有什么新奇的。
不过!
就在10月份,由中国中车株洲研究所自主研发的全球首列智轨列车在“中国电力机车之都”株洲实现上路运行。
试乘途中,列车还演示了一段“无人驾驶”,驾驶员双手不触碰方向盘,列车自动调节方向,遇到障碍减速停车。
预计在2020年可实现自动驾驶,届时,我们对满大街跑着“幽灵车”的画面,就不会感到恐惧了。
听了半天,这些貌似对于我在地铁上挨挤这事儿并没有卵用!该后背贴着后背还是贴着,该前胸挤着前胸还是要使劲地挤。
但无可争议的是,无人驾驶的日子正在悄悄逼近我们的生活。
还记得今年7月份的时候,百度大BOSS李彦宏,因将无人驾驶车开上北京五环嘚瑟,被北京交警查了!
查得好!
我连车都没有,你都开上无人车了,瞧把你能的!
还有一个消息,据外媒报道,Alphabet旗下谷歌的专攻无人驾驶汽车项目的Waymo公司,已于近日向美国交通部提交了一份43页的安全报告,详细说明了Waymo为自动驾驶车辆所投入的先进技术及操作规程,旨在确保自动驾驶车辆路测的安全性。
可见,无人驾驶这事儿已经甚嚣尘上!
甚至有专家预测,在未来25年内,将会出现人类驾驶被完全禁止的现象,因为,人类搞不过机器,机器自己操作比你们人类安全可靠,所以,人类,还是靠边站吧。
要知道,1900年的人也在猜测2000年时我们的生活。在上个世纪之交的时候,法国巴黎艺术家珍•马可(JeanMarc)和其他艺术家携手打造了一系列展望2000年人类生活的明信片:
1.电动扫除机(吸尘器)
2.遥控收割机(机器人收割机)
3.自动成衣机(3D打印衣服)
4.自动化妆机(我们现在想要一步到位,可以直接去韩国换脸)
5.快递员(无人送货指日可待)
6.艺术家想象的飞艇大战(不好意思,这已经落后了)
7.空中交警(无人机现在是没有问题了,但是个人坐在上面驾驶的话,那得要建多高的红绿灯才能防止堵机)
8.孵蛋机器(早就有了,只是一下子就长这么大的鸡,谁敢吃?)
千万不要放弃自己的的想象力!
回看我小时候看过的儿童科幻小说,现在基本上都已经实现了,《哆啦A梦》除外。
我还记得看过的书中有这样的一个情节:未来的汽车不再只是用轮子了,当我们遇到堵车时,会从车子底部伸出蚂蚱脚一般的家伙儿,跳跃过拥堵的车流,驶入畅通的大道。
我一直在期待这种设计的实现,这样就不会有那么多人怕上班迟到而选择和我挤地铁了。
我也相信,人工智能的发展迟早能解决堵车的问题。
7. 为何科技公司竞相制造自家人工智能芯片?
1492年哥伦布从西班牙巴罗斯港出发,一路西行发现了美洲。葡萄牙人达伽马南下非洲,绕过好望角到达了印度。不久之后,麦哲伦用了整整三年时间,完成了人类史上第一次环球航行,开启了人类历史上的大航海时代。大航海时代的到来,拉近了人类社会各文明之间的距离,对人类社会产生了深远的影响。
人工智能进入“大航海时代”
(图片来源:https://tech.fpt.com.vn/language/en/chinas-engineers-create-thinker-universal-ai-chip-2/)
从深蓝到Alpha Go,人工智能逐渐走进人们的生活。人工智能也从一场技术革命,逐渐走向了产业落地。智能手机、智能家居设备、智能音箱……等设备,已经完全进入到人们的生活中。指纹识别、人脸识别、画面增强等实用人工智能的技术,也成为了人们日常使用电子设备必不可少的技术。
基于面部识别的emoji表情
(图片来源:https://www.engadget.com/2017/12/22/artificial-intelligence-2017-2018/)
这些在我们日常生活中“见怪不怪”的人工智能技术越来越普遍,代表了人工智能产业在近年来的爆炸式发展,2018年更是被称为人工智能技术规模应用的拐点。而作为人工智能技术的核心,人工智能芯片也备受关注,引得国内外科技巨头纷纷布局。谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高通、英伟达、AMD、阿里巴巴等巨头纷纷开始自主研发人工智能芯片。
国产寒武纪芯片(图片来源:http://military.china.com/important/11132797/20171107/31640388_all.html)
并且人工智能芯片的应用场景细分市场越来越多,专门为某些人工智能应用场景定制的芯片适用性明显高于通用芯片。这样的形势,给一些人工智能芯片的初创公司带来了机会。寒武纪芯片和地平线的人工智能视觉芯片、自动驾驶芯片等,就是初创公司在人工智能芯片领域取得成功的代表。
人工智能芯片大火的同时,已经呈现出三分天下的态势。FPGA、GPU和TPU芯片,已经在人工智能领域大规模应用。这三种人工智能芯片有何不同?人工智能企业又是怎样看待这三种芯片的?下文将为您详述。
FPGA并不是新鲜的事物,而因为AI的火热的应用需求不断增强,FPGA正是作为一种AI芯片呈现在人们的面前。准确的说,不仅仅是芯片,因为它能够通过软件的方式定义,所以,更像是AI芯片领域的变形金刚。
FPGA是现场可编程逻辑阵列的首字母缩写,即Field-Programmable Gate Array。过去曾与可编程逻辑器件CPLD进行过较量,如今已经在PAL、GAL、CPLD等可程式逻辑装置的基础上进一步发展,成为英特尔进军AI市场的一个重要法宝。
全球FPGA市场的年均增长率会达到7%(图片来自:gartner.com)
为了更好地了解FPGA和其对AI芯片的未来看法,ZOL企业站对英特尔可编程解决方案事业部亚太区市场拓展经理刘斌(Robin Liu)进行了书面采访。面对目前市场上出现的,CPU、GPU、FPGA、TPU等多种技术处理方式,英特尔又有哪些判断。
FPGA三大特点
刘斌表示:“实际上今天绝大多数人工智能系统是部署在通用处理器上的,原因是在很多应用领域中人工智能部分只是完成某个环节的系统任务,还有大量其它任务一起构成系统处理的完整单元。”在此基础上,出现了很多种选项,比如FPGA、TPU2或者NNP等专用处理器。这种专用处理器,往往向深度学习和神经网络领域延伸,拥有更高效的存储器访问调度结构。
FPGA具有很强的灵活性(图片来自:ruggedpcreview.com)
FPGA被称为大型数据中心和计算机群众的“加速多面手”也有其技术生态背景。FPGA的开发社区规模相对较小,也具有一定的门槛,但是,FPGA具备良好的存储器访问能力,并且可以非常灵活高效的处理各种不同位宽的数据类型,其有效计算力接近专用处理器的水平,FPGA还可以在线重编程成为其它非人工智能任务的硬件加速器,这也是其有别于GPU和TPU的关键因素。
具体而言有三大特点:FPGA器件家族的广泛覆盖可以适配从云到端的应用需求;FPGA具有处理时延小并且时延可控的特点,更适合某些实时性要求高的业务场景;FPGA可以灵活处理不同的数据位宽,使得系统可以在计算精度、计算力、成本和功耗上进行折衷和优化,更适合某些制约因素非常严格的工程化应用。相比于ASIC则FPGA更加灵活,可以适配的市场领域更加广泛。
自定义功能芯片
以微软为例,在微软必应搜索业务和Azure云计算服务中,均应用了英特尔FPGA技术,在其发布的“脑波项目”(Project Brainwave)中特别阐述了英特尔FPGA技术如何帮助Azure云和必应搜索取得“实时人工智能”(real-time AI)的效果。
英特尔 FPGA 支持必应快速处理网页中的数百万篇文章,从而为您提供基于上下文的答案。借助机器学习和阅读理解,必应 现在可提供智能答案,帮助用户更快速找到所需答案,而非手动点击各个链接结果。在微软脑波计划中,同样选择了英特尔现场可编程门阵列的计算晶片,以具有竞争力的成本和业界最低延迟进行人工智能计算。
如果说在AI芯片领域各家有各家的拿手绝学,那么身为“变形金刚”FPGA的拿手绝学就是自定义功能了。作为特殊应用积体电路领域中的一种半定制电路的FPGA,既解决了全定制电路的不足,又克服了原有可编程逻辑器件门电路数有限的缺点。也就是说,尽管FPGA不是辐射范围最广的,但是一旦匹配后,输出惊人,所以也是良好的芯片选择。
不止FPGA
随着人工智能的发展,芯片的设计不仅要能够满足人工智能对计算力的需求,还要能够适应不断变化的产业需要。在不同的应用领域和不同的位置,前端还是数据中心,甚至边缘计算等应用场景。刘斌表示:一种芯片是没办法解决所有问题的。从移动设备,到服务器,再到云服务、机器学习和人工智能的加速,需要不同种类的技术支持,需要能够支持从毫瓦级到千瓦级的多种架构。
在英特尔人工智能领域,除了FPGA之外,还提供了ASIC方案下的NNP神经网络计算加速器、Movidius专注前端智能摄像头领域和Mobieye加速芯片,在无人车领域做视觉相关的物体、道路、异常情况的监测。
过去30多年,摩尔定律几乎每年都会推动微处理器的性能提升50%,而半导体的物理学限制却让其放慢了脚步。如今,CPU的性能每年只能提升10%左右。事实上,英伟达CEO黄仁勋在每年的GTC上都会提到同一件事——摩尔定律失灵了。也就是说,人们要获得更强的计算力,需要花费更多的成本。与此同时,GPU的崛起速度令人咂舌,看看英伟达近两年的股价就知道了。
微处理器趋势图(图片来自NVIDIA)
随着人工智能、深度学习等技术的兴起与成熟,起初为图像渲染而生的GPU找到了新的用武之地,以GPU驱动的计算环境随处可见,从HPC到AI训练。站在数字世界、高性能计算、人工智能的交叉口,GPU悄然成为了计算机的大脑。将性能从10倍提升至100倍,GPU的加速能力远超以X86架构构建的CPU系统,将时间压缩至分钟级别,功耗也相对较低。
2006年,借助CUDA(Compute Unified Device Architecture,通用计算架构)和Tesla GPU平台,英伟达将通用型计算带入了GPU并行处理时代,这也为其在HPC领域的应用奠定了基础。作为并行处理器,GPU擅长处理大量相似的数据,可以将任务分解为数百或数千块同时处理,而传统CPU则是为串行任务所设计,在X86架构下进行多核编程是很困难的,并且从单核到四核、再到16核有时会导致边际性能增益。同时,内存带宽也会成为进一步提高性能的瓶颈。
传统CPU计算架构难以支撑快速成长的HPC(图片来自NVIDIA)
与以往的通用算法相比,深度学习对计算性能的要求则到了另一个量级上。尽管在GPU中运行并行核心时处理的应用数量相同,但在系统中单个内核的使用效率却更高。此外,经过重写的并行函数在应用程序关键部分运行时,在GPU上跑的速度更快。
更重要的是,英伟达在利用GPU构建训练环境时还考虑到了生态的重要性,这也是一直以来困扰人工智能发展的难题。首先,英伟达的NVIDIA GPU Cloud上线了AWS、阿里云等云平台,触及到了更多云平台上的开发者,预集成的高性能AI容器包括TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流DL框架,降低了开发门槛、确保了多平台的兼容性。
其次,英伟达也与研究机构、大学院校,以及向Facebook、YouTube这样的科技巨头合作,部署GPU服务器的数据中心。同时,还为全球数千家创业公司推出了Inception项目,除了提供技术和营销的支持,还会帮助这些公司在进入不同国家或地区的市场时,寻找潜在的投资机会。
可以说,英伟达之于GPU领域的成功除了归功于Tesla加速器、NVIDIA DGX、NVIDIA HGX-2这些专属的工作站或云服务器平台,更依托于构建了完整的产业链通路,让新技术和产品有的放矢,从而形成了自己的生态圈,这也是英特尔难以去打破的。
在不久前举行的谷歌I/O 2018开发者大会上,TPU3.0正式亮相。根据官方介绍,TPU3.0的计算能力最高可达100PFlops,是TPU2.0的8倍多。TPU的英文全名是Tensor Processor Unit,它是谷歌自主研发的针对深度学习加速的专用人工智能芯片。TPU是专为谷歌深度学习框架TensorFlow设计的人工智能芯片。著名的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。
谷歌TPU3.0芯片
(图片来源:https://techcrunch.com/2018/05/08/google-announces-a-new-generation-for-its-tpu-machine-learning-hardware/)
目前大多数人工智能企业青睐于GPU芯片,而TPU相对于GPU而言,采用8位低精度计算节省晶体管,对精度影响很小但是却可以大幅节约功耗。尤其是当大面积集成系统时,TPU不仅性能更强,功耗也会大幅低于GPU集成系统。由于芯片能力非常强大,谷歌使用了液冷散热技术,可以帮助TPU更好的为数据中心服务。
谷歌TPU架构
(图片来源:http://www.electronicdesign.com/industrial/cpus-gpus-and-now-ai-chips)
除了强大的性能外,谷歌在生态系统的建设上做了大量的工作。在TPU1.0和2.0的初期,谷歌并没有大规模推进其商业化,而是围绕生态做文章。这就意味着要投入巨额的成本,而且冒着极大的市场风险。当然,背后的潜在市场也是巨大的。在人工智能市场竞争激烈的形势下,吸引到更多的开发者到谷歌的生态系统中,将会比对手有更强的竞争优势。
TPU计算集群
(图片来源:https://www.nextplatform.com/2017/05/17/first-depth-look-googles-new-second-generation-tpu/)
目前谷歌正快速扩张自己的云计算业务,TPU也依托于云平台运行。通过更低的售价让人工智能开发企业抛弃GPU,转投成本更低的TPU服务,是谷歌目前正在大力发展的业务。如果TPU无法获得巨大的市场份额从而降低单颗TPU的成本,那么谷歌将很难在人工智能市场盈利。不过,TPU强劲的计算性能和集群计算阵列可以让人工智能开发企业更快的开展业务。TPU的强大,让谷歌在人工智能芯片领域已称霸一方。
上游厂商喊得再欢,落地到千人千面的行业场景中也要由解决方案商来帮忙,无论是GPU、FPGA还是TPU,最终还是要听听客户的使用感受。为此,我们采访了人工智能产品和行业解决方案提供商旷视科技。旷视科技利用自主研发的深度学习算法引擎Brain++,服务于金融安全、城市安防、手机AR、商业物联、工业机器人等五大核心行业。
在旷视科技看来,GPU、FPGA、TPU在通用性和能效比之间的取舍不同。其中,GPU最成熟,但也最耗资源,常用于训练神经网络和服务端;FPGA最灵活,能支持应用中出现的特殊操作,但要考虑灵活度和效率之间的trade-off;TPU相对最不灵活,但如果场景合适则能发挥出最大功用。
如果拿汽车类比,GPU是大巴车,适合多人同目标;FPGA是小轿车,能到任何地方,但得自己会开;而TPU是火车,只能在比公路少的多的铁轨上开,但开的飞快。人工智能还在快速发展,还处于在各个行业落地的过程中。这个阶段对GPU,FPGA和TPU都有需求。
目前,旷视科技选择的是T型技术方案,即在维持一定广度的同时,深耕某些应用场景,因此在算法实际落地的过程中,自然而然地产生了从GPU/CPU到FPGA的需求。GPU主要用于训练,而FPGA能在端上能提供比GPU更好的性能功耗比。CPU则是无处不在的“默认"选择。未来,不排除采用TPU的方案来进一步提高端上的能力。
从行业来看,当前IoT领域对AI芯片的需求最为迫切,原因是IoT领域要求在有限的功耗下完成相应的AI任务,最需要性能功耗比高的AI芯片。至于未来要借助AI赋能各个行业,旷视科技认为,最初阶段可能都会先用GPU的AI方案,因为和源头(即神经网络训练阶段)衔接最好。另外对于中心化的应用,只要GPU按现在的“黄定律”的速度迭代前进,基于GPU在大批量处理数据的场景下仍然经常是公开可得的最佳方案。
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