1.汽车芯片自主率低于10%！中国离汽车强国还有多远？

2.智能驾驶芯片争夺战

3.正面对决硬碰硬，小鹏P7超越特斯拉Model3的底气从何而来？

4.280TOPS算力爆表！北京车展最强国产自动驾驶平台是它

5.华为汽车能否“吊打”特斯拉

6.深度如果特斯拉“减配门”发生在美国会是什么后果？

7.请问英伟达特斯拉显卡可以配合GeForce GTX游戏显卡工作以提高性能吗？

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?AGX?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?AGX?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Xavier，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?AGX?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辅助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

黑芝麻

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Xavier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Xavier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辅助驾驶；

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。

汽车芯片自主率低于10%！中国离汽车强国还有多远？

整车?OTA、自动驾驶、智能网联，这些是智能化的大方向，与之对应的是，当下的电子电气架构已经无法承载这样的需求，新的变化已经在悄然发生：接下来，域控制器这个词将会不断的出现在大家面前。

文章开始前，我们首先要厘清两个概念：ECU（（Electronic?Control?Unit，电子控制单元）和?DCU（Domain?Controller?Unit，域控制器）。

在汽车发展进程中，ECU?是一个非常重要的东西，在现在的大部分汽车中，其被广泛应用于车辆发动机、变速箱等各底层执行零部件中，起到决策功能，一台车上，会有?7、80?甚至是上百个?ECU，基于此的架构也就被称为分布式架构。

而如此多的?ECU?带来的结果就是线束布置复杂、车重增加，整车成本很高，同时软硬件耦合度很深，一辆车上可能有数十家、上百家供应商参与其中，可能某些部分供应商还不是一家，这就导致产品验证周期延长，不利于做更多的软件集成开发甚至是自行功能定义等工作。

So，在这种趋势下，DCU?就诞生了。首先要说的是，大家不要神话这个东西。域控制器相较于传统?ECU?并没有很大改变，更像是一种集成，将整车上百个?ECU「浓缩」到?5?个?DCU，目前主流思路是分为五个域：自动驾驶域、动力域、底盘域、座舱域和车身域。

拿自动驾驶域控制器来说，一个很好的例子就是此前奥迪?A8?的?zFAS?域控制器。上面就集成了很多芯片，其中?Mobileye?的?EyeQ3?负责识别，比如交通标识、行人检测、车道线识别等；英伟达的?Nvidia?Tegra?K1?用于图像处理；Altera?Cyclone?来进行传感器数据预处理；英飞凌?Aurix?用于提供安全防护。这个域控制器在当时来说，可以说是非常先进，代表了传统企业的前沿甚至是最高水平。

不过在彼时，域控制器极其昂贵，而?zFAS?也更像是奥迪进行技术验证的产物。但是现在，我们看到的一个趋势是：汽车架构真正迎来新的变革，正在由分布式向域集中式转变，行业即将迎来「域控制器」时代。

自主品牌电子电气架构转型加快

域控制器呼之欲出

在北京车展期间，奇瑞新能源发布了@LIFE?平台，基于这个平台，发布了其新一代自主知识产权的电子架构技术，2020?年是其关键之年，@LIFE?平台将从传统?CAN?总线分布式电子架构，向域控制器+以太网+CAN?融合式电子架构转变。

再进一步，我们能够看到，车端智能化这边，奇瑞新能源这样写道：「与中兴通讯合作开发中国第一个基于国产芯片（地平线征程?2）」自主研发、量产级自动驾驶域控制器（支持?OTA?升级）。

而在瑞虎?8?这款车型上，量产搭载了?Hypervisor?架构瑞萨?M3?座舱域控制器。显然，在变革这条路上，奇瑞动作很快，走的很激进。

北京车展前夕，领克也正式发布其专属纯电架构，名曰「SEA?浩瀚」。在讲到架构方面，领克着重强调了其硬件软件化。已知的是，「SEA?OS?整车智能开发系统，以从三域融合到中央集成的电子电气架构为基础，通过硬件软件化、软件算法、云计算以及应用场景，形成一套完整的开发系统。其核心芯片元器件，未来都将自主研发，目前已经实现的?API?接口超过?4000?个，可实现全场景、全生命周期的?FOTA。」

而在这套架构之上，已经有超过?7?个品牌，总计超过?16?款新车型启动研发，布局不同的细分市场。吉利控股集团总裁、吉利汽车集团?CEO、总裁安聪慧表示「按照现有规划，2021?年开始，多款基于浩瀚架构的新车型将陆续投放市场。2021?年将成为吉利的科技转型与智能电动汽车发展的全速之年。」

今年?7?月，长城正式发布了柠檬平台，兼容多种动力形式（纯电、内燃机、混动、燃料电池），这个不是重点，重要的还是让我们看到了来自电子电气架构的蜕变，也走上了域集中式的道路，将电子电气架构分为四大域：影音域、驾驶辅助域、车身域、驾控域。

而在新势力中，这种变化同样在进行中。今年?4?月，小鹏汽车在?P7?上下放了基于?NVIDIA?DRIVETM?AGX?Xavier?的自动驾驶域控制器，目标自然是实现更强的自动驾驶能力，小鹏汽车后续车型也将继续搭载?NVIDIA?的?AI?自动驾驶计算平台；今年?9?月，类似的一幕再次上演，理想汽车、NVIDIA?及?德赛西威达成合作，理想将会在?2022?年推出的全尺寸增程式智能?SUV?上搭载基于?Orin?系统级芯片（算力?200TOPS）的自动驾驶域控制器。

至于领头羊蔚来，内部肯定有相关的布局和规划，只是暂时未与人说罢了。除此之外，哪吒汽车也表示，未来将会采用全新电子电气架构，新的架构会以以太网为主干，分为四大域控制器：智能座舱域控制器、自动驾驶域控制器、动力域控制器以及?AI?域控制器。

国外巨头逐渐跟进

当然，国外巨头同样也在积极参与到这场变革中。

觉醒最早，同时也是最早开始这样做的是大众，刚刚说的?zFAS?域控制器就是大众奥迪搞的。为了加速电动化转型，大众发布了?MEB?纯电专属平台，ID3?作为首款量产纯电车型，将搭载名为?E3?的跨域融合式架构。

2019?年?5?月，通用发布新一代电子电气架构，支持整车?OTA，数据传输速度?4.5?TB/小时，这比他们现行的?Global?A?架构高?5?倍。同时，这套新的架构，也通过系统集成的方式减少了控制器的数量，具有更好的扩展性和更高的性能。已知更多的信息是，于两年后量产的通用凯迪拉克首款纯电?Liriq?将会采用供应商博世的座舱域控制器。

顺着博世往下说。根据资料显示，在今年?4?月，博世已经获得首个本地座舱域控制项目，将在?2021?年第四季度实现量产；2022?年?Q1?首个全球座舱域控制器项目量产。

今年?6?月，奔驰和英伟达达成合作，双方将会基于英伟达自动驾驶平台打造新的车载计算架构，共同开发?AI?和自动驾驶汽车应用，包括?SAE?L2?级和?L3?级的功能以及自动泊车功能（最高可达?L4?级），并将新架构部署在下一代梅赛德斯-奔驰汽车上，时间节点定在2024?年。

类似的案例不胜枚举，这里就不再多说，你能够明显感知到，不管是主机厂，还是供应商，大家都在往域控制器的方向来转。今年会是域控制器开始规模应用的元年。

背后的原因是什么？

我想，这个小标题一出现，大家脑海中就出现了那三个字：「特斯拉」。

细心的朋友可能会发现，在我刚才说到的这些车企中，唯独没有提到的就是领先者特斯拉。当大家还在从分布式向集中式过渡，完成向多域的跨越，而特斯拉已经走到了下一步，跨域融合，不再根据功能划分各个域，而是以区域进行划分（自动驾驶及域控制模块?Autopilot?&?Infotainment?Control?Module、右车身控制器?BCM?RH?和左车身控制器?BCM?LH），领先同行一个身位。

之前在和法雷奥中国?CTO?顾剑民聊的时候，他这样说道「特斯拉对于行业的最大贡献不是电动车、不是电池，不是电动化，而是架构，首推了集成式的架构，首推了?OTA，而在这个架构之上我们可以做很多东西。」我很认同这个观点。

诚然，特斯拉对于行业的推动作用非常大。但是，这也只是原因之一。

随着智能驾驶、智能网联的逐渐的渗透，对于汽车的算力、处理能力等各方面都提出了更高的要求。简单的，以我们的手机举一个例子，以前的照片可能只需要几十?KB?的空间，但是随着手机像素、照片分辨率越来越高，一张照片随随便便就上了几?MB，这就需要手机有更大内存，现在都是?G、128G?起步，同时随着所需要处理的数据越来越多，对应的手机芯片的算力也越来越高。放在车上，也是一样的道理。

此前一直沿用的分布式架构无法满足这种日益增长的需求，ECU?的算力不能协同，从而造成很大的浪费，同时分布式架构中的上百个?ECU?供应商各异，导致无法进行统一的维护升级，同时增加了软件开发难度。

就以自动驾驶来说，随着传感器数量越来越多，数据处理和协同需求也会越来越高，同时这也是车载?ECU?数量增加的主要原因，此时就需要更强大的集中式架构替代分布式架构，这也是为什么理想、小鹏均采用域控制器的原因。

除此之外，当然还有来自主机厂们?降本增效方面的迫切需求?。域控制器的出现，减少了布线，降低了整车成本，同时降低了软件开发难度，缩短了整车集成验证的周期。此外，带来了更好的空中软件更新（OTA）能力。

借助着这一能力，主机厂们可以通过车联网络诊断车辆问题，直接通过远程?OTA?完成修复，对于主机厂来说，又是一个降低成本的好方法。同时，主机厂可以为用户带来更好的用户体验，通过?OTA?更新，带来整车性能、互联上的提升，在整个车辆生命周期内与车主保有良好互动。

甚至于，可以基于此寻找新的变现渠道和机会。特斯拉已经这么做了，像此前的花钱提升加速、开启座椅加热功能、解锁?FSD?功能，都是类似的操作。重点是，特斯拉还因此赚钱了。而后来者奔驰也明确表示想要将?OTA?远程无线升级、订阅服务成为其布局重点。

小结

我们能够看到的是，域控制器的出现，也让主机厂、供应商们的关系出现了微妙的变化。汽车软硬件解耦的速度正在加速，软件的价值正在上升，主机厂们越来越重视软件研发能力，像大众、上汽等企业已经在着力打造自己的软件研发团队，要把最核心的东西攥在自己手上，原有的供应商格局被打破，行业规则正在重塑，主机厂们和供应商们的关系也进入新的调整期。

在电子电气架构上，今年出现的这些新趋势性的东西已经足以让我兴奋，到了明年，我们将会看到越来越多搭载域控制器的车型出现。基于这种域集中式架构，主机厂会想出什么新的玩法？和供应商们又会有怎样的合作新模式出现？我很期待。

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。

智能驾驶芯片争夺战

太平洋 汽车 网 行业频道2020年上半年的打开方式无疑是极为魔幻的，车市销量腰斩，弱势车企接连倒闭，就连大众、戴姆勒等车企豪门都亏损上百亿元人民币，隐藏在这些车企背后的零部件企业恐怕已哭晕在厕所。

今年上半年，大陆、采埃孚、麦格纳等主流跨国零部件企业利润至少暴跌90%，而体弱的中国自主零部件企业面临着更为致命的暴击。

在这样的疫情爆发、行业变革、国际关系多变的复杂背景下，中国自主零部件企业面临怎样的挑战？如何突出重围？在2020全球新能源 汽车 供应链创新大会上，专家们给这些企业支了招。

中国智电 汽车 的难言之隐

虽然我国已是公认的全球最大 汽车 产销大国，新旧势力车企拥有自研纯电平台，智能化水平一日千里；上游企业也掌握着三电、5G、高精地图、车联网等新四化技术，眼看一片欣欣向荣，实际上还有很多难言之隐和挑战。

● 关键技术缺失 导致“卡脖子”

在华为芯片被断供事件发生后，国人开始谈“芯”色变。虽然这样的悲恸暂未在 汽车 行业蔓延，却向我们敲起沉重的警钟。

目前，新能源 汽车 的电池管理系统、行驶控制系统、主动安全系统、自动驾驶系统等都需要芯片的支撑，同时自动驾驶、智能互联的不断渗透和提升，感知和决策变得日益复杂化，使得芯片的算力要求将呈现指数级上升。

ASIC定制集成芯片和V2X云计算作为主流解决方案，可满足未来算力的要求，但均存在发展瓶颈。国内玩家起步较晚，在相关领域突破有限，仍然由英飞凌、德州仪器等老牌芯片厂商主导，同时作为消费级芯片的英伟达、高通、英特尔也在抢闸入局 汽车 领域。

这里有一组非常扎心的数据：2019年，欧洲 汽车 半导体产值达到150.88亿美元，占到全球 汽车 半导体总产值的36.79%，为全球第一。美国达到133.87亿美元，占全球32.%。日本 汽车 半导体2019年产值达到106.77亿美元，占26.03%。

中国内地2019年 汽车 半导体实现销售收入仅为10亿美元左右，占比不到3%，部分关键零部件进口超过80%—90%。

假设海外企业同样对自主车企断供芯片，将会对中国 汽车 工业发展形成致命一击，多年来祈求用“新四化”换道超车的愿景恐将是黄粱一梦。

第二大挑战来自电子电气架构的转变。随着 汽车 智能化、网联化的渗透，整车集成的重点正由物理架构向高速、安全的电子电气架构转变。

纵观全球， 汽车 电子电气架构最为领先的车企莫过于以一敌百的特斯拉。其HW3.0自动驾驶硬件内置两块自主研发的芯片，处理性能达到144 TOPS（每秒144万亿次）。

两块芯片能完成摄像头和传感器的数据录入，进行感知、定位、规划，冗余计算和交叉验证，最终把控制交给ECUs执行，这就是最先进的中央计算架构，没有之一。优势甚多，降低ECU成本、优化线束以及更易于实现OTA等等。

就连日本方面也惊叹，大众、丰田等其他车企在电子架构方面落后特斯拉超过6年，缺乏软件开发经验的中国车企恐怕差距更大，目前基本都处于传统的分布式电子架构。

● 国际巨头入华 本地供应商受压

2020年上半年，受特斯拉国产化的影响，强势回归中国本土化生产的日韩系动力电池电芯装机量占比达到17%，其中LG化学、松下更是在一季度将宁德时代拉落神坛，后者仅屈居装机量第三，瞬间引起一片哗然。

另外，随着德美系品牌在中国的电动化产品落地，德美系的驱动电机在国内今年上半年合计占比达到30%，电控的装机量合计占比达到23%。

可以看出，当市场产品越来越多样、开放，车企和零部件企业之间的竞争意味着越来越激烈，行业寡头开始出现。宁德时代、国轩高科、比亚迪等主流企业尚且有能力保证供需平衡，但对于体量小且供货不稳定的中小企业而言，将会是一场万劫不复的灾难。

● 销量增长放缓 钱越来越难赚了

作为新能源车的核心部件，电池、电机、电控盈利尚可，但在主机厂降本的需求和原材料价格不断攀升的情况下，三电部件的企业将会面临盈利或将下降的风险。

以锂电池为例，近5年来，价格年降幅高达20%，按照预计到2025年降进一步降低至600/千瓦时。届时，电池供应商的毛利率将从2016年的50%左右下降至30%左右。

这样的行业环境在迫使着电池供应商变革自救，常见的方式是材料变革、系统结构优化、工艺创新等。在近一两年间，新技术集中涌现，以宁德时代、比亚迪为代表的电池供应商分别推出了刀片电池、CTP电池方案，特斯拉更有望在今日（9月22日）推出革命性意义的硅纳米线技术。

如何解决中国智能电动 汽车 的痛点？

针对疫情和国际形势变化，2020全球新能源 汽车 供应链创新大会提出了“以强链补链”的建议，顾名思义就是以现有优势为核心牵引，补齐短板，实现综合能力的塑造，具体分为三大环节。

一国家顶层指引 ，即国家与地方政府制定战略目标和技术线路图，构建相关产业平台、统领资源和技术协同共享，特别是针对“卡脖子”的高端材料、芯片、设备等清单，合力攻关。

恰好，在几日前的9月19日，国家新能源 汽车 技术创新中心牵头70多家企事业单位，成立了中国 汽车 芯片产业创新战略联盟，总算让 汽车 芯片领域拥有了统一的行动组织。

二是头部牵引 ，带动弱势。比如以自建、合资、合作等丰富形势，为其他弱势环节赋能。今年由宁德时代、蔚来等投资方共同成立的蔚能电池资产管理公司就是一个示范，通过互补，实现车电分离的规范运营，帮助解决车价高、里程焦虑等行业痛点。

三是积极应用 ，对于已取得一定成功，可实现初步商业化的传统弱势环节，政府和上下游玩家可通过采购补贴、定点扶持等方式，积极引导相关产品的上车搭载和应用。

换言之就是不怕试错，比亚迪在IGBT研发初期，在功率小、逆变器性能要求低的秦系列等入门级纯电动车进行试点应用与搭载，如今比亚迪车IGBT装车量已累计超过60万只。

诚然，中国 汽车 产业发展依然是“大而不强”，这将是未来很长一段时间内不变的主基调，在芯片、电子架构、三电系统方面仍需打破高筑的技术壁垒，补齐短板，才离真正的 汽车 强国越来越近。

大象转身

站在巨变的十字路口，零部件企业在电动化、自动驾驶、车联网等新技术面前同样表现得相当坚定，特别是Tier1巨头们更是将未来几乎全盘押注在新四化中，颇有大象转身的气势：

全球第二大零部件供应商大陆集团此前已落实最后一代内燃机将会在2025年投入研发，2030年投产。此后，内燃机将被终止研发，精力将集中在毫米波雷达、激光雷达、无线充电、人工智能等新兴领域；

作为变速箱文明奠基者的采埃孚也宣布从2021年1月起将不再为内燃机传动系统研发部件，重心将转移到电驱动解决方案。

这是行业生态倒逼出来的默契。当下，内燃机难有增值空间，定义未来 汽车 的将是软件、新能源，零部件企业必须抛开传统的包袱，彻底改变商业模式、产品开发、研发流程、人才结构、供给关系等环节，全面转向更有“钱景”的领域。

同时，随着苹果、谷歌、华为、腾讯等 科技 公司的入局自动驾驶、智能座舱、车联网等，不少车企也在自研软硬件，智能电动 汽车 的供应链边界将变得越来越模糊，价值链面临重塑。

在这样的情况下，无论是车企，还是传统供应商，都应该找准自己的优势与技术控制点。特斯拉就给我们起到了一个绝佳的榜样作用，核心部件如芯片、自动驾驶系统、电池等都在坚持自研，并且能将这些关键技术快速迭代与落地，这是特斯拉最性感的地方，也是市值超4000亿美元，在资本市场碾压丰田的核心原因。

对于中国整体水平偏弱的 汽车 供应链而言，转身无疑是更具挑战性。全球新能源 汽车 供应链创新大会道出了当下的国内发展现状：中国 汽车 零部件企业已经拥有10万多家，但销售收入在2000万以上仅有1.3万家。

这是一个非常刺眼的数字，即使主机厂逐渐崛起，作为底层支持的零部件供应链还是如此孱弱。在某种程度上，这也表明中国要实现 汽车 强国仍然任重而道远。当然，新四化赋予了中国 汽车 产业百年一遇的弯道超车机会，无论是对零部件供应链还是主机厂而言，这都是新一轮博弈。（文：太平洋 汽车 网 曾惠君）

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正面对决硬碰硬，小鹏P7超越特斯拉Model3的底气从何而来？

全球智能驾驶汽车市场正处在爆发的前夜。

根据艾瑞咨询的报告数据显示，到?2023?年，全球范围内具备智能驾驶功能的车辆将达到约6000?万辆，L1/L2?级自动驾驶功能的渗透率将接近50%，L3级自动驾驶功能的市场渗透率也会来到7%。

就从眼前来看，全球智能汽车的急先锋特斯拉，凭借着对车辆的智能化和自动化革命，其股价不断创造新高，总市值已突破2000?亿美元。

这也体现了整个市场对于智能汽车的发展保持着超高的预期。

1、国内智能驾驶市场蓄势待发

我们将视角转到国内：经过这两年的快速发展，很多合资品牌、自主品牌、造车新势力们在?ADAS?功能与智能驾驶系统的量产上车上，呈现出你追我赶的态势。

据佐思产研统计，今年前?4?个月，国内市场的?L2?级自动驾驶系统的装配率已达10.6%。

其中，丰田、沃尔沃这样的传统品牌，以及吉利、领克、几何，还有长城魏派、奇瑞星途等新兴品牌装配率领先。

造车新势力更不用说，蔚来的?NIO?Pilot、小鹏的?XPilot、威马的?Living?Pilot?以及理想的辅助驾驶系统都已经搭载上车并且在持续进化之中。

特别是理想汽车最近拿到美团的融资，未来将大力投入自动驾驶技术的开发和应用。

L3?自动驾驶的市场也在不断扩大，自?2017?年奥迪推出新?A8?标榜量产全球首个?L3?自动驾驶系统以来，国内的品牌也纷纷上马?L3?级自动驾驶功能。

其中就包括了广汽新能源的?Aion?LX/Aion?V、上汽荣威已上市的?Marvel?X?和待上市的?Marvel?R，还有今年受到广泛关注的长安?U-NIT?和比亚迪汉。

不过受限于国内的法律法规还未明确，这些车型上所搭载的?L3?自动驾驶功能尚未开放，但后市可期。

而针对更高级别的?L4?自动驾驶，近期有两大比较重磅的行业动态：

其一是沃尔沃与?Waymo?牵手了，后续沃尔沃品牌、极星品牌以及领克品牌的车型将会集成?Waymo?的自动驾驶技术；

其二则是滴滴自动驾驶终于宣告落地，在上海嘉定开启试运营。

在这之前，包括百度、Pony.ai、文远知行以及AutoX在内的诸多自动驾驶厂商都已经落地了?Robotaxi?服务，其规模还将持续扩大。

全球咨询管理公司麦肯锡在?2018?年曾发布过一份自动驾驶研究报告，其指出中国未来很有可能成为全球最大的自动驾驶汽车市场。

至?2030?年，中国自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过?5000?亿美元。

从高级辅助驾驶功能到?L3?级自动驾驶乘用车再到?L4?级的?Robotaxi，如此规模庞大的智能汽车增量市场，给各类新兴的供应商培育出无限的产品落地机会。

无论是算法、传感器，还是芯片等领域，势必有一批供应链新星强势崛起。

2、算法让位于芯片，市场格局亟待突破

自动驾驶最早期的一批玩家主要是在算法层面进行开发和改进，特别是以深度学习为核心的人工智能技术的发展，加快了汽车自动化的进程。

Waymo?之所以在自动驾驶领域走在全球最前列，很大程度上得益于其自?Google?无人车创立以来多年的算法积累。

近?5?年内，国内也诞生了一大批自动驾驶算法公司，BAT、滴滴、小马智行、文远知行、Momenta?等等，这些企业都开发出了自己的算法体系。

即使起步稍晚，但这些公司正迎头赶上，尝试将以往与国外企业间的算法鸿沟逐渐填平。

近?2?年内，很多国内的?OEM?也纷纷建立起创新中心、人工智能技术中心，不断从算法层攻克自动驾驶难题。

可以肯定的是，目前国内的自动驾驶算法实力已经处在全球领先的水平，算法已不再是制约自动驾驶技术发展的高墙。

在算法之外，则是自动驾驶的传感器配套。

面向低级别的自动驾驶，毫米波雷达+摄像头的组合已经足够支撑，这类传感器已有很多国际?Tier?1?和国内供应商保障供给。

而应用于高级别自动驾驶的激光雷达，这个市场也已经从几年前的一枝独秀发展至百花齐放，包括大疆?Livox、禾赛科技以及速腾聚创等等。

各家的产品都已开始广泛部署在自动驾驶车型上。

目前整体的传感器成本还有下降空间，但大规模量产已经指日可待。

总体来看，自动驾驶研发中来自传感器部分的短板正在逐步被修复。

这样，未来自动驾驶发展的重点还在于计算硬件上，也就是我们常说的自动驾驶芯片。

自动驾驶车辆上有大量的传感器，而算法精进正需要这些传感器不断收集外部数据，遍历各种极端情况，不断进化。

自动驾驶系统除了需要解决大流量数据传输问题，还需要快速处理这些海量数据，而强大的自动驾驶芯片正是那把钥匙。

业内一般认为，实现L2?自动驾驶需要的计算力在10?TOPS左右，L3需要的计算力为30?–?60?TOPS，L4需要的计算力大于100?TOPS，L5需要的计算力至少为1000?TOPS。足够高的算力只是对自动驾驶芯片的一部分要求，其在功耗表现以及安全性、稳定性方面还必须满足车载环境的需求，这里涉及的内容很广，包括了温度、湿度、振动、粉尘以及电磁兼容性等等。

大家都知道芯片设计的门槛颇高，现在广泛应用在消费电子设备中的芯片，在全球也只有少数的企业能够设计并大规模制造，而车规级芯片的开发难度又远高于消费电子芯片。

更进一步看，应用于自动驾驶的感知芯片，其设计难度又要比普通的车规芯片要高。

毫不夸张地说，应用于自动驾驶的车规级感知芯片，可以称得上是芯片设计领域的「珠峰」。

迄今为止，全球能够实现量产的具备大算力的自动驾驶芯片也就只有?Mobileye、英伟达以及特斯拉等几家大厂。

根据?Mobileye?公布的最新数据，其?EyeQ?芯片已经售出超过?5400?万片，被搭载在全球超?5000?万辆汽车上，其客户包含了?BBA?在内的顶级车企。

特斯拉曾经很长一段时间采用的是?EyeQ?系列芯片来驱动?Autopilot?系统。

在国内，蔚来?ES6/ES8、理想?One、广汽新能源?Aion?LX?等车型也纷纷采用了?EyeQ4?作为其驾驶辅助系统的核心。

Mobileye?这样的战绩在市面上基本难逢敌手，这也是英特尔为何要在?2017?年斥巨资收购这家公司的原因。

GPU?霸主英伟达这几年也凭借其推出的高性能计算平台收获诸多客户，国内包括滴滴、Pony.ai、文远知行、AutoX?在内的?Robotaxi?运营商都采用了英伟达的自动驾驶计算平台。

最近上市的小鹏?P7?上还搭载了其与德赛西威联合开发的基于英伟达Xavier的自动驾驶域控制器?IPU?03。

特斯拉自不必说，正是认识到自动驾驶芯片本身的重要性，马斯克才狠下心来不惜投入重金研发出了?FSD。

可以肯定的是，FSD?不会对外供应，毕竟?FSD?将是特斯拉未来的核心竞争力，而且特斯拉自己的需求就完全可以养活其芯片开发团队。

在这样的市场格局之下，车企们都要认真思考未来如何构建自己的自动驾驶芯片供应链。

目前看来，Mobileye?的芯片和其算法是紧密耦合的，并且是打包出售，车企的自主权很小，若想用自行开发的算法几乎不太可能，所以业内对?Mobileye?的评价就是过于封闭。

而车企们要使用英伟达的芯片，门槛也很高，高昂的入会费用和联合开发费用并非一般企业承受得了。

据说小鹏汽车和和德赛西威为了开发?P7?上的自动驾驶域控制器，向英伟达支付了近?8?位数美金的会员费。

口口声声要在汽车智能化以及自动驾驶领域实现全球领先的中国汽车产业，如今在自动驾驶芯片上受制于人、仰人鼻息。

「国产自动驾驶芯片」需要加速走上舞台，成为真正的主角。

好在，国内企业中不乏这样的进取者。

3、国产自动驾驶芯片的突围

这些年，国内也涌现出了很多深耕自动驾驶芯片领域的优秀企业，他们都希望在中国这个庞大的智能汽车市场里分得一杯羹。

巨头之中，华为已经确认将依托旗下海思半导体，进军智能驾驶计算芯片和平台领域，其推出的昇腾?AI?芯片以及?MDC?将担起国产智能驾驶芯片崛起的重责。

而在诸多创新公司中，黑芝麻智能科技也称得上是自动驾驶「国产芯」的典型代表。

黑芝麻相继在?2019?年?8?月和?2020?年?6?月推出了两代自动驾驶芯片「华山一号」和「华山二号」，而且在性能与能效比上已经可以与国外竞争对手抗衡。

以今年?6?月黑芝麻最新推出的华山二号?A1000?芯片为例，其在算力上达到了?40?-?70?TOPS，相应的功耗为?8?W，能效比超过?6?TOPS/W，这个数据指标目前在全球范围处于领先水平。

之所以能实现如此高的算力，离不开黑芝麻自研的核心?IP——DynamAI?NN引擎。

这个引擎采用大算力的架构，支持多形态、多精度运算；具备可适配量化、结构化剪裁以及支持稀疏加速等优势，同时还配备了自动化开发工具。

感知技术是黑芝麻引以为傲的核心优势，而A1000?是一款非常典型的感知芯片。

这颗芯片内置了?8?颗?CPU?核心，包含?DSP?数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K?摄像头、GPS?等等。

非常值得一提的是，A1000?因为集成了黑芝麻自研的?NeuralIQ?ISP?流水线，可支持多达?12?路高清摄像头接入。

这对于严重依赖视觉感知的自动驾驶系统来说是非常大的助益。

在芯片架构层面，黑芝麻还打造了多层异构性?TOA?架构。

这个架构将黑芝麻核心的光控技术、图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。

TOA?架构具备可扩展性，支持多芯片级联扩展，这也是为什么以华山二号芯片为基础打造的?黑芝麻?FAD?计算平台能够兼容从?L2?自动驾驶到?L4?级自动驾驶的原因。

目前，针对低级别?ADAS场景，客户可以基于低算力版本芯片?A1000L?搭建一个算力为?16?TOPS、功耗为?5W?的计算平台。

而针对高级别?L4?自动驾驶，客户可以将?4?块?A1000?芯片并联起来，实现高达?280?TOPS?算力的计算平台。

可扩展模式也是目前大多数主流自动驾驶芯片厂商所采用的策略，英伟达的?Drive?AGX?Pegasus、采埃孚的?Pro?AI?也都是采用这样的模式。

在华山二号之后，黑芝麻还计划在?2021?年的某个时点推出华山三号，主要面向的是?L4/L5?级自动驾驶平台，其算力将超越?200?TOPS，同时会采用更先进的?7nm?制程工艺。200?TOPS?的算力水平将追平英伟达的?Orin?芯片。

而在软实力层面，相比于?Mobileye?的封闭以及英伟达高昂的入会门槛，黑芝麻的体系更加开放且更具性价比。

这体现在：黑芝麻的华山芯片拥有完善的工具链、开放的软硬件平台，支持车企进行自主可控的创新。

这一点也许能让「苦?Mobileye?久矣」的?OEM?们看到曙光。

整体来看，黑芝麻已经开发出了自动驾驶所需的感知算法、核心?IP、芯片系统架构以及工具链等等，形成了成熟的产品体系。

而这些产品背后的关键，当然还是团队。

自动驾驶芯片产品涵盖的是两大重要产业：芯片产业和汽车产业。

一个团队要打造出这样的尖端产品，少不了汽车背景和芯片背景两方面人才的加持，黑芝麻的团队正好形成了这样的良性互补。

黑芝麻联合创始人兼?CEO?单记章（右）黑芝麻联合创始人兼?COO?刘卫红（左）

黑芝麻的联合创始人兼?CEO单记章此前是图像芯片公司?OmniVision（OV）的图像算法负责人，在视觉感知领域拥有?100?多项专利。

联合创始人兼?COO刘卫红先后就职通用汽车、博世，曾出任博世底盘制动事业部亚太区总裁，在主机厂和?Tier?1?都有深厚的任职经验。

一个出身自芯片行业，另一个来自汽车制造业，两者相辅相成，未来要在自动驾驶芯片领域创造出一番天地。

针对团队的构成，刘卫红曾经提到，「我们的基因是芯片，团队里有做过车规级芯片研发和车规级芯片验证的尖端人才，想做和做过是不一样的。同时我们还整合了既懂算法，又懂得计算架构的开发人员。」

目前黑芝麻在中美两地都有团队，全球拥有近?300?名员工，团队成员很多曾就职于?OV、安霸、高通、英伟达等芯片公司，平均从业经验超过?15?年?。

4、自动驾驶芯片量产急行军

自动驾驶芯片要实现量产落地，必须要迈过车规级的坎。

自动驾驶芯片的车规级，不但包含了芯片本身的可靠性、稳定性、耐久性等要求，还要满足与车辆系统整合后的系统功能安全。目前市面上很少有供应商能同时满足两方面的要求。

黑芝麻新近推出的?A1000?芯片，从设计之初就朝着车规级的目标迈进。

它符合芯片?AEC-Q100?可靠性和耐久性?Grade?2?标准，芯片整体达到了?ISO?26262?功能安全?ASIL-B?级别。

芯片内部还有满足?ASIL-D?级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。

为此，A1000?芯片采用的是?ARM车规级的?CPU?和?GPU。

在代工厂方面，黑芝麻也是按照车规级的要求选择了台积电的?16nm?产线。这一切的目标都是为了实现这款芯片的车规级设计目标。

此前的?6?月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。

据悉，搭载这款芯片的首款车型将在2021?年底量产。

另外，黑芝麻的华山一号?A500?芯片也已开启量产，其与国内头部车企针对?L2+?和?L3?级别自动驾驶的项目也正在展开。

相较于传统的汽车电子芯片厂商，黑芝麻的规划显然更加快速激进，他们需要更敏捷地把握住时间窗口。

这个时间窗口也就在这两年中，特别是今年，大部分的智能驾驶车型已经在进行芯片选型，而现在能够拿出这样的芯片产品的厂商，无疑将占得先机。

黑芝麻的?A1000?芯片已于今年?6?月发布，在量产进程中踏准了市场的节奏。

在全球智能驾驶汽车市场爆发的前夜，针对自动驾驶芯片的市场争夺也更加激烈。

头部是?Mobileye、英伟达这样的巨头；还有从移动芯片市场杀出的华为海思和高通等厂商；老牌汽车半导体厂商们也在加快布局。

如黑芝麻一样的?AI?芯片公司将成为重要的后起之秀。

智能驾驶汽车将是一个拥有巨量增长潜力的市场。

在这样的市场机遇中，黑芝麻这样的国产自动驾驶芯片厂商正在产品层面上与?Mobileye?和英伟达这样的国际巨头展开角逐，未来就是吸纳客户、建立起生态，修建自己的护城河。

单记章曾在多个场合表露过同一个愿景：PC?时代英特尔为代表的处理器企业；智能手机时代有?ARM?为代表的移动芯片公司；而黑芝麻则希望成为智能驾驶时代的英特尔和?ARM。

智能汽车的大势已成，「Big?things?start?small」。

巨大的产业机遇之下，今天的后起之秀能否成为未来的产业巨头？

我们且行且看。

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。

280TOPS算力爆表！北京车展最强国产自动驾驶平台是它

随着小鹏P7上市节奏步步逼近，关于P7和特斯拉Model?3的信息也越来越多。根据目前最新消息，P7的最高续航有可能实现700km+，最低价格会下探到24万，而且轿跑定位绝对拉风。在国内一众电动汽车中，目前是最有可能和Model3正面硬扛的车型。特别是在自动驾驶层面，小鹏汽车一直以自研自居，更是在去年举办了1024科技日。

众所周知，1024是程序员节(因为1024是2的十次方，二进制的基本计量单元之一)，作为一家汽车企业，举办这样的活动其实非常违和。你很难想像BBA或者一汽广汽上汽会将之作为一个公司的核心活动。但对于主打“天生智能”、植根于互联网的小鹏汽车而言，这个活动却显得顺理成章。

对于小鹏汽车来说，举办这个节日，不止是“炫耀”自身的科技实力，更是表明自身的品牌调性，尤其是对于旗下小鹏P7与特斯拉Model?3的对比，成为全场活动的核心。

▌武装到牙齿的小鹏P7

“小鹏P7，武装到牙齿，光摄像头比特斯拉多了6个。”这是小鹏汽车10月24日第一场1024智能技术分享日活动后，电动星球蟹老板微博上发布的消息。

这条微博发布后，评论很多，争议很多。人们热衷于争论多了6个摄像头的小鹏P7能不能比特斯拉在自动驾驶上做得更好？回答这一问题的是小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙，前高通自动驾驶团队负责人。

那么，小鹏P7这套Xpilot?3.0的硬件架构是怎样的？

12个超声波传感器、5个高精度毫米波雷达、13个自动驾驶摄像头、1颗智能座舱摄像头、高精度地图、高精度定位融合、英伟达Xavier自动驾驶芯片

有关这个硬件架构的解读，42号车库在《XPilot?3.0强悍的智能化会成就小鹏P7吗？》一文中做了很好的分析，并将之定义为了全行业最强辅助驾驶硬件架构、除特斯拉外第二件完全自主建立感知能力的车企。

但是，仅止于此？在我们看来，无论是吴新宙将自动驾驶分为四大颗粒——感知、定位、规划、控制；还是从这套硬件架构本身、小鹏自动驾驶团队的组成架构等等来看，以上解读并不能完整说明小鹏P7的特殊性。

特斯拉在自动驾驶上一直坚持纯视觉方案(全车21个传感器，包括12个超声波、8个摄像头、1个前置毫米波雷达，主要以视觉感知为主，参看上图第一张。)，而小鹏P7或者说小鹏Xpilot?3.0的硬件架构则是多传感器融合的方案。

除了更多的传感器外(31个，包括摄像头+超声波+毫米波)，P7还通过高精度地图+RTK差分+双频高精GPS+超高精度IMU实现了超视距+实时在线的辅助驾驶能力。

是的，超视距+实时在线，这是我们认为小鹏P7在自动驾驶方案上与特斯拉最大的不同。某种程度上，你可以将特斯拉看成桌面端或者单机的，将小鹏P7看成是移动端或者联网的。

映射到自动驾驶能力上，就是特斯拉的车更擅长于处理可视范围内的Input(道路、环境、车辆、行人等等)，而小鹏P7在此基础上，还能处理视距范围之外的Input，并将全局定位精度控制在厘米级、相对定位精度<0.3%。后续还能通过V2X等技术方案，实现车辆实时数据的互通和调用，更好地解决超视距的环境感知难题。

你可以将“超视距”的这种能力想像为“预测”或者“想像”。准确的“预测”加上高鲁棒性的可视范围感知能力，让小鹏P7在安全性上有更高的冗余。

当然，说特斯拉更擅长，并不意味着小鹏P7在可视范围内的感知会更差。用小鹏汽车官宣的话来说，小鹏P7打造了迄今为止，量产车最完善的视觉系统——两套环车视觉系统，互为冗余。

▌从L3到L4?，超越特斯拉？

上面分析完，可能大家会感觉我们想说小鹏已经超越了特斯拉，P7打败了Model?3。但并不是！

从吴新宙当日的演讲和随后接受专访时透露的信息来看，我们认为小鹏汽车依然处于追赶者的位置。

吴新宙说，小鹏汽车是从2015年就开始做自动驾驶研究的，四年多以来做了大量的改装、调试、软硬件匹配等事，甚至培养了一批供应商跟小鹏一起来做这个事，做一系列的系统设计。

2018年G3量产时，小鹏有了第一代自动驾驶、完成了自动泊车；到了2019年，通过多次OTA，G3从XPILOT?1.0变成了XPILOT?2.0(大致是从SAE?L1升到L2)，在ACC基础上加上了LCC车道保持和ALC自动变道辅助。

而截至目前，小鹏汽车已经具备了端到端的自研能力，涵盖了从感知、定位、规划、控制等所有核心环节。

明年，则是小鹏汽车在自动驾驶上最重要的一年。通过小鹏P7这款车，小鹏汽车的XPILOT将从2.0、2.5达到3.0，实现L3级别的自动驾驶能力，实现高速全自动驾驶以及360度的感知。

此后的2021年，XPILOT将升至3.5?，具备自主变道能力的高速自动驾驶及停车场自主泊车能力，2023年的XPILOT?4.0将拥有面向城市路况的自动辅助驾驶功能。

吴新宙说，P7交付时虽然搭载了L3级别的自动驾驶硬件，但依然需要几次OTA才能最终实现L3?，时间点大概是2020年年底前。

我们在专访时问吴新宙，除了NOA?、高速公路全自动变道等等之外，特斯拉V10所呈现出的地图上帝视角、对向来车显示等等，小鹏P7能否做到？吴新宙非常淡定地说，对于小鹏而言，这在技术都没有问题，只有做不做、什么时候做的优先级问题。

而文章标题之所以提到Model?3?，则是因为我们还问了一个关于成本和价格的问题。吴新宙说，从BOM成本来看，P7硬件架构的成本会高于Model?3?。但P7的售价，却不应该由他来公布。

我们此前对P7的价格预估是中配在25-28万之间。考虑到P7目前披露的NEDC?600+续航、百公里加速4s俱乐部、以及更大的尺寸(轴距约3000mm)等等，35.58万起售的(配备基础AP)国产Model?3，的确会感受到压力。

最后补充一点，小鹏汽车在官宣中有这样一句：硬件基础上支持Xpilot?3.0升级到Xpilot?4.0。我们现场问这代表什么？得到的答复是，小鹏汽车从P7这款车开始，在硬件架构上已经做好了向后兼容的准备。说得直白点，就是此后的小鹏车型将支持硬件升级。

▌小鹏的另一个胜负手

如果只是谈小鹏的自动驾驶，行文至此，文章已经可以结束。但小鹏汽车周末的智能技术分享日其实不仅是谈自动驾驶。小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏在智能技术分享日开场白时提出的一个问题，就非常具有代表性。

这个问题是：什么是智能汽车？

我仔细想了想，到目前为止真还没有对智能汽车的权威定义。何小鹏在提出问题后给出了自己的答案，认为只具备以下四种能力的汽车才能称为智能汽车。

1、高级别的辅助驾驶能力；

2、具备智能交互能力。有智能座舱、能人格化的自然交流、“我一致坚信，以后汽车的交流形式是语音为主。”

3、有智能进化的能力；能够通过OTA持续升级、能对数据进行运营、有Appstore生态体系，

4、万物互联的能力：包括但不限于5G、C2X(我们认为还要包括IOT)

正是因为有这样的思考，小鹏汽车在架构上其实有两大核心部门。除了吴新宙负责的自动部门，还有副总裁纪宇负责的智能网联部门。

而除了纪宇，小鹏汽车智能网联部门同样和自动驾驶部门一样“大将云集”。

刘凡凡，上海研发负责人，曾在全球最大车载导航供应商泰为工作十多年；负责地图导航、车载系统及应用生态；

刘毅林，上海产品和用户体验的负责人，Frog曾经职位最高的华人设计师，阿里巴巴AliOS斑马车载系统第一代设计师和产品管理人；

赵恒艺，北京负责人，负责人工智能，以及语音、大数据相关的事情，之前在乐视语音当过CEO，曾任思必驰副总裁。

在主题为“拥抱智能、拥抱生态”的演讲中，纪宇将智能汽车分为三代。

第一代解决的是联网的问题；第二代是车机的手机化，代表如特斯拉、斑马，解决的是车机智能化的问题；而小鹏汽车要做的是第三代，要解决的是整个汽车的智能化。

在这个话题上，纪宇说了很多。包括语音交互的自我成长和个性化、包括通过支付宝等手段让手机成为车钥匙、包括他们将与小米在物联网领域展开深度合作、包括什么是全场景智能，怎么让汽车成为贴心私人助理等等。

听完，我们突然意识到，如果说在自动驾驶领域，小鹏汽车还是特斯拉的追赶者。那么在智能网联领域，小鹏汽车已经成为了事实上的引领者。

我们敢于这样说，是因为在G3上我们已经体验到小鹏汽车的这种领先。别人是单个功能能用，而小鹏是多个功能点融在一起的好用。

G3自动泊车，无需寻找车位、无需额外启动，打倒档、点OK，G3就会自动泊车。在当下，这是全行业最好用的自动泊车功能。

自动泊车功能的演进优化，也让我们对小鹏汽车的“运营”有了更多的了解和认同。根据数据，持续对功能点进行优化和调整，实现有价值的OTA，这才是运营的本质。

纪宇说，传统意义上的汽车，把这个汽车买回家以后它是什么样就是什么样，可能五年以后汽车的功能不会增加一点，也不会减少。智能汽车一定是能不断学习的，功能会不断的增加。

而要实现这些能力的话，首先要解决的是下面三个问题，第一个是大数据，第二个是深度学习能力，第三个是OTA整车升级的能力。尤其在OTA上，不能仅仅做成一个时髦的技术，还要把云端和车端的东西结合起来，跟车的大量硬件打通，实现整车的OTA，如果仅仅是APP的OTA是没有价值的。

跟生态的结合，则是小鹏想得非常清楚的另一个要点。譬如，跟支付宝和小米的合作。纪宇说，过往十五六年间，因为支付宝的成功推广，我们今天出门已经不需要带钱包了，只需要带手机和车钥匙就可以了，我们一直在想为什么还带车钥匙？是不是带一个手机就可以？

而在P7这款车上，小鹏终于能安全地做到这一点。不用带钥匙，带个手机就可以，不光可以开门，还可以把车开走。

如果不是小米手机怎么办？打开支付宝，不管什么手机都可以把门打开和开走。跟支付宝的合作，事实上都是利用了支付宝和小米的金融安全能力、手机上密钥验证的能力，保证车端的安全，金融级的数字安全。

结语：智能汽车是下一个赛道

这是何小鹏说过的、我个人最欣赏的一句话。从去年八月何小鹏第一次说出到现在，它也慢慢成为全行业的共识。

何小鹏当天还分享了另一个特别的数据。今年以来，虽然中国纯电动汽车的销售出现了负增长，但是中国智能汽车的增长却一直是在狂飙突进，全年会有百分之三百以上的增长。而在明年，这一增长趋势也不会变化。

第二张图，则是中美国两国智能车的销量合计，单月销量的差距越来越小。

这是何小鹏早前转发的一条朋友圈，也是小鹏汽车眼中的下一个汽车时代。

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。

华为汽车能否“吊打”特斯拉

车东西

文?|?俞岳

上周末，延误了半年有余的2020北京国际车展正式开幕，因疫情防控需要，北京车展可能也是今年全球最大规模的车展。

在本届北京国际车展上，最大的看点之一莫过于L2级自动驾驶逐渐成新车标配，自主品牌L3甚至L4级自动驾驶正逐渐落地；华为等科技公司拿出自动驾驶解决方案“秀出肌肉”；多家自动驾驶芯片创企推出性能炸裂的解决方案……让本届北京国际车展宛如一场汽车科技秀。

国内自动驾驶芯片创业公司黑芝麻首次展出FAD自动驾驶计算平台，其算力最高可达280TOPS，从数据上看甚至全面超过特斯拉自研的FSD自动驾驶电脑。

那么，黑芝麻FAD自动驾驶平台真的这么强吗？FAD是如何碾压特斯拉FSD的呢？

一、北京车展最强自动驾驶计算平台?算力最高可达280TOPS

车展首日，国内自动驾驶芯片创企黑芝麻正式发布并展出了FAD（Full?Atonomous?Driving）全自动驾驶计算平台，同时也首次对外展出了第二款自动驾驶芯片华山二号A1000系列。

FAD最大的优势就是算力强，从数据上看，甚至已经超过特斯拉最强的自动驾驶计算电脑HardWare?3（实际算力大约72TOPS），单个控制器的算力最大可以达到280TOPS，高算力也让FAD支持L2+～L4级自动驾驶。

▲北京车展现场展出的黑芝麻FAD自动驾驶平台

今年6月，黑芝麻正式发布了华山二号A1000系列芯片，单颗芯片算力最高可以达到70TOPS，功耗小于8W，单颗芯片就能支持L3级自动驾驶系统。而FAD自动驾驶平台就是基于华山二号A1000芯片打造，单控制器最多可集成4颗华山二号A1000芯片，也就能够实现最大280TOPS的算力。

即便有这样强大的算力，FAD自动驾驶平台最高功耗也就几十瓦，能效比达到6TOPS/W。

这样的性能数据和能效比数据即便放到全球自动驾驶芯片领域，都处于领先地位。

此外，为适应不同汽车制造商和不同车型，车企也可以选择1颗、2颗或4颗华山二号A1000芯片集成的域控制器，分别可以实现最大70TOPS、140TOPS和280TOPS的算力，对应L2+级、L3级和L3/L4级的自动驾驶系统。

实际上，这就是满足车企的成本需求。

据了解，FAD自动驾驶平台支持多种传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达，同时接入多路摄像头，还内置有GNSS+IMU+RTK组合高精度定位模块，可以实现车道级定位，实现更精准的自动驾驶。

可以说，黑芝麻FAD自动驾驶平台凭借其高算力、低功耗，已经成为本届北京国际车展上最强大的自动驾驶域控制器之一。

二、支持L2+～L4级自动驾驶?黑芝麻FAD真能打趴特斯拉FSD？

FAD除了使用超强芯片，算力超强，还有哪些强大本领呢？

昨天上午，车东西与黑芝麻创始人兼CEO单记章与创始人兼COO刘卫红进行了深入访谈，找到了问题的答案。

1、对标特斯拉、英伟达?性能全面领先

在全球自动驾驶芯片大厂中，能实现黑芝麻FAD这样高算力水平的也就英伟达、特斯拉两家。

从算力上看，英伟达Xavier计算平台的算力有30TOPS，特斯拉FSD计算平台（HardWare?3）算力为144TOPS，两颗华山二号A1000芯片集成的黑芝麻FAD计算平台就有最高140TOPS的算力。

▲北京车展现场展出的黑芝麻FAD自动驾驶平台

而在算力利用率上，三者的差距比较悬殊，黑芝麻FAD可以达到80%以上的利用率，特斯拉有55%，而英伟达Xavier计算平台大约在20%左右。

单记章说道，用CPU、GPU进行AI运算，算力利用率太低，必须要使用专用的神经网络处理器进行AI运算，算力利用率才能达到比较高的水准。

实际上，这也是特斯拉放弃英伟达自动驾驶芯片，改用自研芯片的原因之一。

在功耗上，英伟达Xavier计算平台和黑芝麻FAD都在30W左右，特斯拉FSD功耗则翻了一倍还多，达到72W。另外，英伟达Xavier计算平台的能效比仅有1TOPS/W，特斯拉稍好，为2TOPS/W，黑芝麻FAD则能做到6TOPS/W。

据介绍，虽然三者的整体功耗比较低，但也需要进行严格的热管理优化。如果能效比太低，芯片发热难以控制，可能导致整体安全性、稳定性降低。

今年5月，英伟达发布了基于安培架构的自动驾驶芯片的迭代产品，算力较上一代Xavier计算平台有很大提升，并且有10TOPS、200TOPS、2000TOPS算力的三个产品。不过目前英伟达还没有公布太多有关安培架构自动驾驶平台的消息，量产时间也被定在2022年下半年，距离真正装车还有一定的距离，而黑芝麻预计FAD已经能够在2021年下半年量产装车。

2、神经网络引擎性能超强?支持多种AI运算

当我们透视华山二号A1000芯片就能发现，其主要由一颗8核心主频为1.6GHz的CPU，GPU，内存控制器，神经网络处理器，数字信号处理器（DSP），图像信号处理器（ISP），安全岛以及I/O接口控制器等处理器组成。据了解，这颗SoC中共有22个处理器。

▲华山二号A1000芯片内部

而这么多核心和计算单元，都集成在了不到90mm?的区域内，相当于指甲盖大小。芯片封装后的大小也只有约250mm?。

其中，“占地”面积最大的就是DynamAI?NN神经网络处理器。据了解，这个区域中有4个3D卷积阵列，主频为1.2GHz，算力就已经能达到39TOPS；同时还有1个2D?GEMM矩阵乘法阵列，主频800MHz。另外，芯片内还有5个独立DSP，让整个芯片的算力可以达到43TOPS。这还不包含CPU、GPU、CV加速器的算力。

实际上，这还是黑芝麻华山二号A1000芯片最基础的算力，其最强算力可以达到70TOPS。

同时，因为有多种不同的神经网络处理器，让整颗SoC能够保持很强的灵活性和均衡性。

3、降低开发门槛?符合车规标准

当前，大部分整车企业和自动驾驶公司采用自研自动驾驶软件，购买自动驾驶硬件的方式，研发或量产自动驾驶。但各个厂商在感知、识别、决策算法方面的进度各不相同，所使用的神经网络也各不相同，这就要求硬件厂商必须紧密配合整车企业的软件开发流程。

黑芝麻针对不同整车厂和自动驾驶公司给出了完善的开发解决方案。

首先，黑芝麻提供自研的算法神经网络，也能提供常用神经网络模型库。例如，在ADAS算法神经网络中，就包括路牌、路标、车道线、预测目标运动趋势等网络，黑芝麻将这些算法神经网络作为SDK提供给客户。也能将常用的、公开的神经网络制作成模型库，作为开源软件提供给客户。

第二，黑芝麻为客户提供神经网络开发工具，可以不断优化算法。即便在交付之前，也能在虚拟环境下运行开发者的网络。开发者可以通过黑芝麻的云端平台测试，甚至不需要在本地安装。

第三，如果客户完全没有开发自动驾驶软件，黑芝麻也可以提供硬件、工具链、软件库、操作系统打包交付。

在安全流程标准和车规认证方面，FAD平台满足ASIL?B、ASIL?D汽车功能安全要求以及CC?EAL5+的车规级安全认证要求。升级到板级产品后，FAD?平台的双芯片系统可完全独立工作，支持电源和视频采集系统的冗余设计，满足前装产品的设计要求。通过双芯片冗余，支持ASIL?安全分解，配合ASIL-D级别的控制MCU，实现系统级的ISO26262?ASIL-D安全流程标准。进一步达到系统级自动驾驶平台的SOTIF和RSS的安全设计要求。

可以说，黑芝麻FAD自动驾驶平台已经能够在硬件算力、整体效能、软件开发、安全认证方面领先于市面上大多数自动驾驶芯片，一些参数已经超越同级别的特斯拉FSD。

三、行业老兵组队造芯?FAD即将步入量产阶段

根据黑芝麻创业团队的介绍，公司于2016年成立并投入研发自动驾驶芯片，和特斯拉自研FSD芯片的启动时间大致相同，这也就让两家公司几乎站在同一起跑线上。

2017年，蔚来、芯动能等资方向其投资了近亿元。2019年4月，黑芝麻又获得了上汽、SK中国、招商局等机构的B轮投资。

这些投资让黑芝麻有能力大力投入研发自动驾驶芯片，现在投入的研发资金已经超过1亿美元（超过6.8亿元人民币），要知道黑芝麻的研发团队也就只有300来人，且都是来自芯片、汽车、算法等各个科技高地的顶尖人才。

▲左右分别为黑芝麻CEO单记章、COO刘卫红

黑芝麻CEO单记章此前是全球视觉芯片领军企业OmniVision创始团队成员，在硅谷芯片行业打拼了20多年，在图像处理芯片和软件算法上具有丰富的经验和技术积累。

CTO齐峥是英特尔奔腾二代芯片主要设计成员、CSO曾代兵是中兴微电子总工程师，COO刘卫红则曾是博世中国ADAS主力部门——底盘与控制系统事业部的中国区总裁。

正因为有超强的研发团队，让黑芝麻这家初创公司可以在3年时间内做出ADAS芯片华山一号A500并量产上市，在今年推出华山二号A1000芯片，发布FAD自动驾驶平台。

今年以来，新车如果没有配备L1/L2级自动驾驶，都“不好意思卖”，自动驾驶的普及程度正在快速提高，而更高等级的L3级甚至L4级自动驾驶也已经到了量产前夜，行业内对自动驾驶芯片和计算平台解决方案需求呈爆发性增长态势。仅自动驾驶芯片的市场规模，都有望达到万亿美元级别，成为半导体行业最大单一市场。

因此，FAD此时进入自动驾驶市场可谓正当其时。

今年8月，一汽智能网联开发院与黑芝麻达成技术合作协议。一汽智能网联开发院将启动基于华山二号A1000的智能驾驶平台的开发，以满足后续量产车型需求。双方将共同推动人工智能技术在汽车工业领域的应用，加速国产智能驾驶芯片的产业化落地。

另外，黑芝麻也已经签约多个FAD定点车型，预计明年就将有搭载FAD自动驾驶平台的车型上市。此外，国内外也已经有多家企业开始测试FAD自动驾驶平台，测试车辆已经上路。

黑芝麻在自动驾驶芯片和域控制器中取得的巨大成功，让行业研究机构开始重视这家刚成立4年有余创业公司。今年4月，硅谷最强智库之一的CB?Insights发布中国芯片设计企业榜单，黑芝麻在车载芯片领域上榜，成为中国芯片设计企业65强之一。

今年7月，黑芝麻华山二号A1000芯片也亮相世界人工智能大会，与平头哥、依图、寒武纪等高端人工智能芯片同台亮相。

可以说，黑芝麻经过四年多的发展，已经成为全球领先的自动驾驶芯片设计公司，甚至已经有能力和芯片行业的老大哥们一较高下。同时，黑芝麻的快速进步，也推动着国内自动驾驶芯片设计再上新台阶。

在与两位创始人的交谈中，他们还透露了一个彩蛋，明年黑芝麻将发布性能更强的芯片，届时搭载这一芯片的FAD自动驾驶平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已经可以进行完全自动驾驶。

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。

深度如果特斯拉“减配门”发生在美国会是什么后果？

华为“造车”落地。

由此，华为智能 汽车 业务正式由幕后走向台前。

首款车，起步价卖38万。

一开局便“高举高打”，直接PK特斯拉（TSLA.US）。

更重要的是，华为自动驾驶解决方案比特斯拉贵出近2倍。

华为的自信从何而来？

车展开幕前夕，不造车的华为“首款车”以C位出道。

4月17日晚，华为和北汽旗下新能源 汽车 品牌ARCFOX（极狐）合作的第一款无人驾驶 汽车 “极狐阿尔法S华为HI版”正式发布，基础版预售价38.89万，高阶版42.99万。

此番亮相的华为HI版，最大的亮点便是有华为技术加持。

新车搭载了华为HI智能 汽车 解决方案。这套为中国道路和交通环境设计、以用户驾乘体验为目标的全栈自动驾驶系统，采用了以终为始的设计思路，以L4级自动驾驶架构为基础，构筑面向L4~L2+级自动驾驶全栈解决方案。

同时也是首款搭载华为激光雷达方案的智能电动车。具体而言，包括3个激光雷达、13个摄像头、6个毫米波雷达、12个超声波雷达。同时搭载算力可达352Tops的华为芯片。

可以说，这款车对于华为而言，意义非凡。

去年华为发布了HI品牌，作为智能 汽车 增量部件供应商，华为HI版是第一款打HI标识的智能电动车。

即是华为自动驾驶技术首次落地，也是华为初次展现L4级的自动驾驶能力。

从某种程度上来看，它作为华为进军智能 汽车 的开端，是检验华为在自动驾驶技术实力的重要车型。

随着新车的落地，有关华为造车话题又升温了。

不过，在不久前的全球分析师大会上，华为轮值董事长徐直军再次强调了华为“不造整车”，而是定位作为一级供应商，与车企合作，共同打造智能 汽车 。

耐人寻味的是，和博世藏在幕后不同，华为更希望走向前台。华为专门设计了LOGO，“Huawei Inside”，简称“HI”，用在搭载华为自动驾驶技术的车上。

据徐直军透露，加上北汽，华为还将广汽、长安两家车企合作伙伴进行深度合作，打造 汽车 三个子品牌，并将在四季度陆续推出。

除此之外，据悉，与华为全套高阶自动驾驶合作伙伴目前大概有十余家。

未来，这些品牌车厂和华为的合作车型身上将标有HI LOGO。此次发布的华为HI版就标有华为专属logo。

另一个细节更值得玩味。

尽管华为屡次三番申明自己不造车，甚至对内发出狠话：谁要再建言造车，干扰公司，可调离岗位，另外寻找岗位。

微妙的是，这份“不造车”的文件有效期是三年。

更有趣的是，类似的戏码曾经上演。

2002年，对于内部掀起的造手机言论，任正非发话：谁再胡说，谁下岗！但第二年华为便倾其全力投入到手机事业中。

尽管华为目前没有“亲自”下场造车。

但携带华为logo的车型将在年内与消费者见面，真正的华为 汽车 还会远吗？

回顾华为历程不难发现，华为入局 汽车 赛道显然是预谋已久。

早在2013年，华为就成立车联网业务部并推出车载模块ME909T，开始布局车联网和自动驾驶领域；

2014年，华为看准5G技术对自动驾驶的痛点改善，宣布为新一代自动驾驶 汽车 设计与高速互联网连接的通信架构；

从2015年起，华为开始广结车企，拓宽“朋友圈”。相继收获奥迪、奔驰的通信模块订单，并就车载服务与大众达成合作；

随后，凭借5G技术的领先优势，与上汽、广汽、北汽新能源等多家车企在车联网、自动驾驶领域展开合作。

2019年，华为携多款产品亮相上海车展，并宣布正式成立智能 汽车 解决方案BU，标志着华为智能 汽车 业务进入新阶段。

2020年10月，华为正式发布智能 汽车 解决方案品牌HI，即Huawei Inside。包括1个全新的计算与通信架构和智能座舱、智能驾驶、智能网联、智能电动、智能车云服务5大智能系统，以及激光雷达、AR-HUD等全套的智能化部件。

华为正凭借其深厚的ICT技术储备加速切入智能 汽车 领域。

至此，随着华为首款车亮相，宣告华为智能 汽车 业务正式由幕后走向台前。

走向台前，一出手便是“王炸”。

从定价区间来看，起步价38万的阿尔法S华为HI版定价与特斯拉Model Y选装FSD（特斯拉自动驾驶技术）后的价格相当。

也就是说，这款车将直接对标特斯拉Model Y。

众所周知，特斯拉在新能源车的地位不言而喻。据上险数显示，今年3月特斯拉以34743辆的成绩重夺国内电动车企销量冠军宝座，其中Model Y首次破万。

价格直接吊打冠军，华为的勇气从何何来？

也许，华为的底气或许来源于他对自动驾驶技术的自信。

华为轮值董事长徐直军直言道“华为自动驾驶能够在市区做到1000公里无不干预的自动驾驶，这比特斯拉的强多了。”

在算法层面，华为智能 汽车 解决方案BU，ADS自动驾驶产品线总裁苏箐曾豪言道：“华为如果计算机上干不过特斯拉，我觉得可以关门不用干了。”

那么，华为的技术到底是真牛还是吹牛？

据媒体曝光的华为自动驾驶技术视频显示，在车内配备安全员的情况下，工作人员对车辆进行自动驾驶测试。

在自动驾驶期间，车辆在穿过行人、电动车及 汽车 来回穿行的拥挤马路期间，车辆的自动驾驶状态表现可圈可点， 科技 感十足。

除了会自动侦探前方的行人车辆，并对车内发出警告提示音之外，中控屏上还会通过红色警示图像进行提示。

另外，在两边停满车辆的拥挤道路上，车辆还会自动躲避对方来车，方向盘的调整十分精准，会车同时，还能给右侧的非机动车和行人，预留出一定的通行空间，宛如老司机一般。

在自动驾驶架构方面，当前要属特斯拉发展最为领先，其新一代集中式EE架构达到车载中央电脑和区域控制器阶段，配合自研的操作系统，可实现整车OTA。相对传统车企而言，特斯拉领先五年以上。

不过，开源证券指出，特斯拉之所以在智能 汽车 时代领先，主要原因在于其供应链的全栈自研，可以实现从底层架构、芯片、操作系统、算法等到自动驾驶、座舱体验、车身控制完整的解决方案。而华为亦选择从底层 CC 架构开始全栈自研，有望快速跟进，后发而先至。

此外，华为自动驾驶平台在算力、能效比、软硬件耦合度、车规级认证等方面皆处于领先地位。

据搜狐 汽车 数据，高通Snapdragon Ride平台在算力、能效比方面优势明显，分别达到700TOPS、5.4TOPS/W，而华为紧随其后。

开源证券进一步表示，以特斯拉为代表的软件+算法+芯片一体化解决方案尽管在算力方面没有绝对优势，但在软硬件高度耦合的情况下可最大化发挥其芯片的性能，实现高级别自动驾驶。华为同样采用平台、算法自研模式，可结合驾驶数据实时训练、更新算法，高效发挥芯片的算力。

通俗来讲，华为、特斯拉双方在技术方面可谓势均力敌。

正如美团创始人王兴下场评价所言：“特斯拉终于遇到一个技术实力和忽悠能力旗鼓相当的对手了。”

仅从价格来看，华为HI版38万的起售价，并不讨好。

它比非HI版普通车型高出13.7万元。而特斯拉城市自动驾驶系统FSD国内售价则为6.4万元。这意味着，华为这套自动驾驶解决方案比特斯拉贵出近2倍。

究其原因，由于华为和特斯拉双方在传感器解决方案上采用了不同的技术路径，导致华为售价更高。

前者采用成本更高的激光雷达路径，配合摄像头、毫米波雷达等元件，通过向四周散射激光，基于反馈判断周边是否存在障碍并生成点云图，具有抗干扰能力强的优点。

后者则主要采用的视觉算法的路径，主要借助摄像头，搭配毫米波雷达等低成本元件，对周边物体建模，同时将数据添加至神经网络进行纯视觉计算。这一路径的优点是摄像头成本低，但在精度、稳定性和视野等方面有局限性。

也正因为如此，安全问题一直困扰着特斯拉。由于天气等的不可控因素，算法对于驾驶安全来说存在不小的隐患。

而美国本地发生多起致命事故均与特斯拉自动驾驶系统有关。

据媒体报道称，美国国家公路交通安全管理局表示，今年3月已针对特斯拉 汽车 相撞事故展开了27起调查，其中至少3起车祸是最近发生的。

尽管特斯拉负面缠身，但从销量来看，仍有不少消费者为此买单。

反观，华为面临的挑战不小。

现阶段，华为HI版高达40万的售价，以目前消费者对极狐的认知，高端品牌的形象尚未树立，极狐的品牌号召力与同等价位的豪华品牌还存在不小差距。

实际上，极狐开局并不顺利。作为北汽新能源去年推出的高端新能源品牌，旗下的首款车型ARCFOX阿尔法T在市场上表现不尽人意，上市半年以来累计销量仅有一千多辆。

此番北汽与华为合作，也是希望借由华为技术加持的新车重新打开不利局面。

那么，问题来了，谁会加价14万为华为的自动驾驶技术买单呢？有待时间给出答案！

眼下的华为，正站在悬崖边上。

面对美国对华为的半导体芯片供应封锁和制裁，“活下来”成为其最首要的命题。

为此，华为展开了一系列积极的自救运动。

去年11月，华为断腕求生，剥离荣耀。

出售荣耀，也让华为获得喘息之机。此时出售荣耀，一方面可为华为补充现金，给前期疯狂“囤积”芯片的华为补血。

更重要的是，剥离了荣耀的华为可以将手头的全部芯片集中供应在P系列和Mate系列上，加大了抗风险的能力。

除了剥离荣耀外，华为还从“修炼内功”方面对自身进行革新。

最直接的表现，将 汽车 业务上升至战略地位。

据媒体报道称，华为将其消费者BG与智能 汽车 解决方案BU进行整合，总负责人由华为消费者业务CEO余承东担任。

此番消费者BG和 汽车 BU业务整合。业内人士认为，其背后的原因，或是华为希望通过在 汽车 业务的增长，来对冲消费者业务的下滑。

据最新数据统计，华为手机的全球市场份额已经跌落至4%，在全球手机品牌中排名第六。而这一数字，在美国正式打压华为之前，华为的全球市场份额达22%，并一度反超苹果，距离超越三星，登顶全球第一，只有一步之遥。

华为很清楚，面临芯片供应打压，华为的消费者业务压力提升，华为亟待开辟下一个万亿级市场。

无疑， 汽车 在新四化（电动化、智能化、共享化、网联化）发展浪潮的推动下正经历颠覆式巨变，一个万亿级市场的新赛道正在产生。

吸引了一波又一波跨界“门外汉”蜂拥入局。其中不乏恒大、小米、滴滴、大疆等行业巨头。

自然，华为也不甘落后。

一向低调且谨慎的华为，近期在 汽车 圈颇为高调，动作频频。

4月17日，华为与北汽合作的第一款无人驾驶 汽车 问世。

两天后，华为又高调宣布，要开始卖车了。首款车是赛力斯华为智选SF5，现已在华为消费者业务网站上架。

据悉，华为智选是华为推出的智慧生活生态品牌，由华为参与产品的定义和软硬件开发。该款车自4月21日起可以在华为商城、华为体验店中心预订。华为正式开启卖车之路。

由此来看，华为技术、产品、渠道、华为似乎已万事具备，造车只差临门一脚。

那么，华为能否借助这场 汽车 革命拯救华为呢？

单从华为以智能 汽车 增量供应商定位来看，想要成为 汽车 界的Intel，也并非易事。

一方面，高通、英伟达等强劲竞争对手在智能驾驶领域已有很强的先发优势；国际车企巨头的市场份额或难以收割。

另一方面，“华为造车”已成国内自主品牌的“假想敌”。尽管华为多次强调不造车，但对于对于华为这种量级的选手，出于这样的担心也并非杞人忧天。

尤其在近期，在经历芯片和电池产能上接连受挫的主机厂商，在核心技术方面显得尤为谨慎。

据华为智能 汽车 BU总裁王军指出，华为所提供的增量部件将占整车成本的约1/3。可见，智能技术占据三分之一的整车成本，这也不难理解整车厂对华为保持的谨慎态度。

不过，出于需求，仍有不乏像北汽、广汽、长安等传统车企，选择和华为深度合作，以求借助华为技术，在 汽车 变革下实现突围。

未来，随着第二轮新势力造车潮以智能化为核心竞赛开启，或许会有越来越多的车企加入华为的朋友圈。

请问英伟达特斯拉显卡可以配合GeForce GTX游戏显卡工作以提高性能吗？

3月11日，尽管已经知道工信部约谈特斯拉的消息，但涉及自动驾驶芯片“减配门”的特斯拉车主刘先生仍然不知道接下来该怎么办。从发现减配问题至今，他曾经向媒体披露，也曾向有关消费者机构进行投诉，但最终还是没有弄清楚特斯拉应该对这件事情承担什么责任。

和刘先生一样，上海的张先生起初认为，工信部约谈特斯拉后已经认定厂家确实存在减配问题，就可以认定是侵犯消费者权益，但上网查询以后发现，工信部约谈只是对企业生产端的警告，并不能认定已经销售的减配车型侵犯消费者权益。

“我们找过律师，从法律角度现在需要取证，而且需要证明减配已经危及到了产品使用的安全与功能完整，但从消费者的角度，这些取证要求很专业，我们做不到”，3月12日，另一位不愿具名的特斯拉车主向汽车预言家透露，他向很汽车技术专业人士求助，得到的答案也是五花八门。有的说HW3.0算法高于HW2.5，确实存在自动驾驶反应迟缓的风险；有的说HW2.5的成本要高于HW3.0，车主不亏；还有的说，汽车电子技术这一块在具体定责方面还没有先例，这场“官司”不好打……

和他们一样，自从3月3日特斯拉官方回应自动驾驶硬件从HW3.0降低为HW2.5的原因是疫情导致的供应链问题后，涉及这一问题的车主已经不再单纯认定一个硬件产品的问题，而是担心硬件减配后会不会出现安全风险，还有没有更多他们不知情的问题。

“我们想要一个更真诚的回应，而不是把责任推到我们身上”，刘先生指出，最让他不可思议的是特斯拉老板马斯克公开的回应，暗指车主莫名其妙、无事生非。他想不通，是什么让特斯拉老板马斯克这么肆无忌惮的死不认错，反倒把“屎盆子”扣到花真金白银的消费者身上。

在搜集证据的过程中，包括刘先生在内很多特斯拉车主提出一个新的问题，如果特斯拉减配事件发生在美国，美国消费者会怎么办？曾经将丰田刹车门、大众尾气门捅的世人皆知的美国相关机构，对特斯拉减配事件会是什么态度？抛开产品本身不谈，特斯拉此次违背诚信经营的行为在美国会受到什么处罚？他们希望从美国的法律角度来反推此次特斯拉减配事件。

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减配不能停留在约谈

3月10日，工信部对外宣布，工信部装备一司针对特斯拉Model?3车型部分车辆违规装配HW2.5组件问题约谈了特斯拉（上海）有限公司。责令特斯拉按照《道路机动车辆生产企业及产品准入管理办法》有关规定立即整改。

得到这一消息后，涉及减配事件的特斯拉车主刘先生马上咨询了相关法律人士，但得到的回复是约谈不涉及消费终端，只能认定特斯拉在生产端存在不一致行为，不能作为消费侵权的证据，这让刚刚有点希望的他再次迷茫起来。

资料显示，工信部下属机关司局中，装备一司的职责是承担通用机械、汽车、轨道交通机械制造业等行业管理工作，提出行业发展规划、政策建议并组织实施，推动相关新兴产业和智能制造发展。特斯拉被工信部约谈，正是依据《道路机动车辆生产企业及产品准入管理办法》（以下简称《办法》）有关规定。据悉，该《办法》于2018年11月27日由工信部正式公布，其中明确规定了准入企业在生产条件和产品一致性方面的具体相关要求。也就是说，消费者反映的特斯拉硬件减配问题，被工信部认定是产品生产制造不一致。

对于这一认定，3月12日，中国质量认定中心交通与车辆首席技术专家、高级工程师谢鹏鸿告诉汽车预言家，外界可将特斯拉被约谈看作是对生产制造环节的警告和风险排查，并不能作为消费者认为的减配侵犯权益证据。严格意义上讲，是否存在质量问题与侵权行为应由消费者协会与质检总局负责。

那么特斯拉减配事件到底算生产不一致还是欺骗消费者的行为？

梳理发现，消费者反映的特斯拉Model?3出现“减配”现象，是提车前特斯拉承诺提供HW3.0芯片，但实际上交付时却发现是HW2.5芯片，这种情况随后也出现在进口版Model?3上。整个事件中涉及到的HW3.0(自动驾驶硬件3.0）与HW2.5(?自动驾驶硬件2.5)芯片的区别，是判定此次事件的核心。

资料显示，HW3.0为特斯拉自主研发，HW2.5则是由英伟达提供。按照特斯拉官方说法，HW3.0芯片容纳多达60亿个晶体管，每秒可处理2300帧图像。而HW2.5芯片的处理速度为美标110帧图像，单从数据处理速度看，HW3.0芯片的处理速度是HW2.5芯片的23倍。

特斯拉装载的FSD系统芯片

早在2019年4月特斯拉Autonomy?Day直播日上，特斯拉CEO埃隆·马斯克曾公开宣布，2019年4月12日以后生产的Model?3都已装配自动驾驶HW?3.0硬件，并且特斯拉将会为购买FSD（Full?Self-Driving，中文为“全自动驾驶”）的老车型提供硬件升级服务。但是目前消费者反映的实际情况看，如果进口车型没有安装FSD，车主需要自己花费5.6万元购买FSD后才能免费升级HW3.0。至于未选装FSD的进口车，目前特斯拉仍未给出解决方案。

3月5日，马斯克就特斯拉“减配”一事发出回应，形容消费者“莫名其妙”

一家汽车企业电子架构相关负责人向汽车预言家介绍，汽车芯片的处理速度代表着汽车在行驶中的反应效率，尤其是在辅助自动驾驶技术领域，处理效率决定着驾乘者安全。换句话说，HW2.5数据处理速度低于HW3.0，意味着消费者在使用过程中降低了产品安全使用效果。

采访中，包括刘先生在内的几位车主表示，他们都是冲着特斯拉的自动驾驶宣传才购买的产品，但特斯拉擅自降低芯片硬件，已经和他们购买车辆的初衷形成强烈反差。不过，在很多法律专业人士看来，特斯拉减配事件如何认定还需要更多证据，尤其是产品减配是否真正构成严重后果。如果消费者在这一方面没有足够证据，很难认定责任。

汽车预言家对特斯拉34起事故类型统计中发现，涉及自动驾驶技术比例达到44.12%

汽车预言家梳理发现，从2013年10月至2020年1月期间公开报道的34起涉及特斯拉事故中，因使用特斯拉自动驾驶系统导致的事故为15起，占总事故比为44.12%。但由于很多没有找到与车辆足够的证据，或者特斯拉通过自我调查以及与家属和解等行为，最终真正归咎到企业身上的责任并不多。

另外很多车主反映，涉嫌减配的车型多为2019年5月后生产，也就是在马斯克公开承诺免费装配HW3.0之后。因此部分消费者认为，即使没有产生严重后果，特斯拉的行为也已经构成涉嫌虚假宣传的行为，不能简单认定是生产不一致问题。

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美国如何处理诚信经营问题？

在国内寻找法律依据的同时，包括刘先生在内的很多特斯拉车主也尝试联系美国相关法律人士，他们希望了解，特斯拉在中国出现的“减配门”，在美国会如何处理？

3月14日，汽车预言家也与多位美国汽车产业人士进行沟通，他们认为，虽然特斯拉减配事件还没有处理意见，但消费者提出的诚信经营问题是美国相关部门管理最严格、处罚最严重的领域。

按照美国汽车生产管理规定，汽车厂家要对其进入市场的产品自行负责，即美国对汽车产品市场准入实施自我认证的管理模式。美国政府只是对进入市场的汽车产品实施严格的后继监督和抽查工作，对不符合美国汽车技术法规或者存在安全、环保缺陷的车辆实施严格的产品召回制度。也就是说，美国不会像中国工信部对生产端监督，但是会重点监督终端销售市场。

采访中获悉，在产品具体责任认定方面，美国和中国基本一致，不同问题由不同机构负责。汽车安全管理主要由美国运输部国家公路交通安全管理局（NHTSA）负责，汽车环保主要由美国环境保护署（EPA）负责。当然，在汽车产品市场准入管理上，除了联邦政府一级管理外，美国各州政府也有相应的管理责任。

针对特斯拉“减配门”一事，尽管目前尚未有美国车主出来发声。不过对于虚假宣传，美国实行的处罚力度很大，其中大众汽车“排放门”高达43亿美元的赔偿案就是距今最近的案例。

时任大众汽车(Volkswagen)首席执行官文德恩(Martin?Winterkorn)，因排放门事件被迫辞职

2017年，大众集团与美国司法部达成和解协议，最终支付高达43亿美元的罚款，其中28亿美元用于支付在美国销售的59万辆涉及排放的刑事处罚，另外15亿美元用于支付美国环保局对其在美国进口和销售有问题车辆的处罚。美国环保局副局长McCabe曾在当时表示，美国民众希望企业能够诚信经营，大众不仅违反了清洁空气法，还辜负了消费者的信任，他希望无论公司大小，但凡涉及违反法律行为，都将受到严厉惩罚。据了解，2015年美国对大众“排放门”的巨额罚款，直接影响大众随后几年的财务表现。

除了汽车之外，美国证券交易委员会（SEC）也曾对金融公司虚假宣传进行过多次严厉处罚。一个典型案例是2016年8月，SEC对13家涉嫌散布虚假信息的投资公司进行罚款。其中一家公司承认不法行为并同意支付3500万美元罚款，该公司随后也申请破产。另外一个案例是2018年10月，美国证券交易委员会（SEC）获得法院紧急命令，停止Blockvest的ICO计划，美国南加州地方法院命令停止了该公司及其创始人Reginald?Buddy?Ringgold正在进行的ICO预售行为，并冻结了被告的资产。根据SEC指控，Blockvest和Ringgold谎称他们的加密基金是“受到许可和监管的”，同时歪曲了Blockvest与会计师事务所的联系。根据当月法庭听证会信息透露，美国证券交易委员会将要求颁布禁令，返还不义之财，外加利息和罚金，并禁止Ringgold今后参与发行任何证券。可以说，对于涉嫌虚假信息，只要在美国监管部门职责范围内，均会受到不同程度的惩罚，直至破产。

3月14日下午，中国消费者协会律师团团长邱宝昌在接受汽车预言家采访时表示，由于中美两国法律隶属不同体系，中国属于大陆法系，是成文法；美国属于英美法系，是判例法。面对强有力的被告方，美国通常以集体的形式进行诉讼，也就是集体诉讼制度。

所谓集体诉讼制度，指的是集体代表代表全体成员向法院起诉，集体代表之外的其他集体成员不参与诉讼程序，集体诉讼判决约束所有集体成员。集体诉讼的好处是能够遏制大公司的违法行为，起到震慑作用，从而规范市场运行。因为一般个人对被告的违法行为干预能力较弱，因此集体诉讼制度起到了遏制社会不法行为的效果。以美国集体诉讼为例，2016年7月，美国一家名为“安然公司”的投资者集体诉讼赔偿追讨案件，曾创下72亿美元的最高赔偿金额纪录。

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加强对资产优势企业的消费者侵权监管力度

针对美国法律对消费维权的规定，邱宝昌介绍，美国集体诉讼中，赔偿金额往往是天价级别，这与美国惩罚性赔偿有关。不同于补偿性赔偿，惩罚性赔偿目的是遏制和惩罚被告的不法行为，具有报复性的作用。这不仅是对原告人的补偿，更是对故意加害人惩罚以震慑其他潜在的不法主体，这种惩罚性赔偿主要在美国采用。

邱宝昌透露，美国之所以采用惩罚性赔偿制度，主要是对比单纯个人补偿损失来看。美国法律认为，对于财力雄厚的企业公司来说，他们完全不在乎个人违法的补偿损失，甚至一些具有逐利本性的企业，会将违法赔偿提前做进成本预算中。如果仅仅采用补偿性赔偿，这丝毫不影响违法企业的利润。因此，采用惩罚性赔偿直接剥夺企业利润，起到对其他企业的警示作用，来促使具有财产优势的企业遵守法律。

相关法律人士指出，随着中国经济发展体量增大，中国也应在这方面加强法律监管的处罚力度，对资产优势较强的企业产生法律威慑力。他认为，在中国车主反映特斯拉减配事件后，特斯拉总裁马斯克曾公开表示“中国车主莫名其妙”的言论，已经构成了对中国消费者权益“轻视”的嫌疑。有关保障消费者权益的法律也应加大惩罚性处罚力度，让企业和商人不得不重视中国市场信誉，确保中国在全球化加速过程中保持公平、公正的良好营商环境。

对于特斯拉在中国存在的“减配”现象以及虚假宣传违法判定问题，邱宝昌对汽车预言家表示，这需要从法律个案的具体角度认定。他解释称，特斯拉“减配”以及虚假宣传只是欺诈行为存在的必要条件，而非充要条件。换言之，并不能因为特斯拉存在“减配”和虚假宣传就一定会被认定为欺诈行为，这需要一系列的法律程序举证、认定才能最后定性。如果坐实存在欺诈行为，根据《中华人民共和国消费者权益保护法》第五十五条规定：“经营者提供商品或者服务有欺诈行为的，应当按照消费者要求增加赔偿其受到的损失，增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或者接受服务的费用的三倍。”

另外，相关质量监管领域专家在接受汽车预言家采访时指出，特斯拉对于消费者的“减配”问题，属于商品流通后的合同违约与产品质量问题，严格意义上讲应归消费者协会和质检总局负责。工信部出面约谈，等于变相帮特斯拉“解了围”。如果消费者问题得不到妥善解决，他相信后续还会有质检总局等相关部门介入，甚至不排除责令召回。

3月15日截稿前，包括刘先生、张先生在内涉及减配问题的车主正在收集更多消费者资料寻求法律途径，他们希望企业给一个合理的赔偿与解决办法。

附：特斯拉34起事故案例

1

2020年1月20日，一辆特斯拉行经新北市永乐街一处巷口时，与一辆银色轿车发生碰撞，造成一名12岁女童被波及当场惨死。事故现场限速为50公里，特斯拉车速约80公里。银色轿车未礼让特斯拉，过失致人死亡。

2

2019年12月29日，在加州加迪纳，特斯拉Model?S在行驶过程中闯了红灯，撞上一辆本田思域，造成思域上的两名乘客当场死亡；特斯拉汽车上的两名乘客受伤，但没有生命危险。

3

2019年12月29日，一辆特斯拉Model?3撞上了停在印第安纳州高速公路左侧车道上的一辆消防车，造成特斯拉车内一名妇女死亡，她的丈夫受伤。

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2019年12月，特斯拉Model?3轿车在康涅狄格州诺沃克附近的一条主要公路上撞上了一辆停在路边、打着双闪的警车。所幸此次事故没有造成人员伤亡。特斯拉车主称，他当时开启了自动驾驶Autopilot功能，由于当时他正看着后排的宠物狗，没有看前面所以没能及时躲避开。

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2019年4月21日，上海徐汇区某小区地下车库内，一辆黑色特斯拉轿车突然冒出白烟，不到5秒钟，迅速起火燃烧。当时没充电。

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2019年3月26日，在广州某小区地下停车场一辆特斯拉Model?S发生燃烧事故，这辆车起火时并没有进行充电。

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2019年2月，一辆2016款特斯拉Model?S在美国佛罗里达州撞树并起火，该车在被警方拖到停车场后，至少自燃三次。

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2019年2月9日，一辆Model?3在深圳特斯拉试驾活动中发生撞击事故，前脸中央位置凹进去了一大块，大灯也已经破损，整个前脸严重变形。

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2019年1月6日，在美国的天堂路（Paradise?Rd）上，一辆处于自动驾驶模式的Tesla?Model?S在行驶中撞倒了路边的一个机器人致其报废。

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2018年12月18日下午，加利福尼亚州圣克拉拉县消防局称，一辆银色的特斯拉Model?S在位于洛斯加托斯的一家汽车修理店中起火，所幸无人受伤。

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2018年6月，美国洛杉矶一辆Model?S在行驶中，车辆开始冒烟并随后发生自燃，所幸没有造成人员伤亡。

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2018年5月11日，一辆特斯拉Model?S轿车在美国犹他州South?Jordan的高速公路上与一辆卡车相撞。警方表示特斯拉驾驶员声称当时正在使用Autopilot功能，并且自己正在看自己手中的智能手机。

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2018年5月10日，一位48岁的德国人驾驶特斯拉汽车在瑞士南部提契诺州的高速公路上。首先是汽车撞上了中央隔离带，造成车辆翻车并起火，司机未能幸免于难。

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2018年5月8日，在佛罗里达州，一辆2014年生产的特斯拉Model?S在发生碰撞后起火，前排的两名18岁的青年男性当场丧生，后座另外一名18岁男性青年被甩出车外，已送到医院救治，目前该事故已造成2死1伤，且均为高中生。

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2018年3月23日，38岁的苹果软件工程师黄伟伦（Walter?Huang），驾驶特斯拉Model?X在加利福尼亚州山景城附近的高速公路上发生严重车祸，因抢救无效死亡。据从被撞车辆上下载的性能数据来看，黄伟伦使用的是交通感知巡航控制系统和自动转向车道保持辅助系统，这是特斯拉Autopilot系统的一部分，具有ADAS功能。

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2018年3月15日，在荷兰特斯拉Model?S撞到一辆自行车、一辆小轮摩托车和一辆汽车，有人伤亡具体情况尚不清楚。警察称?“技术问题”造成了此次事故，随后当地媒体迅速将“技术”与Autopilot系统联系起来。当地警方回应称，“恐怕情况比较糟糕”，并表示有可能是有意为之。但是后来又有媒体报道称，事实情况并非如此，警方正在调查“技术问题”。

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2018年1月，在美国，特斯拉ModelS与一辆停放在路边的消防车发生碰撞引致交通事故，场面可谓触目惊心，所幸的是，事发时候消防车上没有人，特斯拉司机也没有在事故中受伤。据特斯拉司机表示，当时车速为65英里/小时，ModelS自动开启了AutoPilot辅助驾驶模式。经调查，ModelS撞击消防车之前，司机曾脱离方向盘长达13分钟。

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2017年4月，美国纽约州一名车主驾驶Model?S撞到路边一块巨石后开始自燃，无人员伤亡。

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2016年9月28日，在德国一辆特斯拉汽车与旅游大巴发生车祸，无人死亡。特斯拉公司认为事故不可避免，与Autopilot无关。德国交通部部长要求特斯拉停止使用“Autopilot”这个词，为此特斯拉聘请了第三方调查公司对于车主进行调查，结果98%的受访车主都明白他们在启动Autopilot之后还要继续保持对汽车的控制。

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2016年8月15日，在法国巴斯克地区的比亚里茨（Biarritz）小镇，一辆特斯拉Model?S试驾车在试驾期间。当时车上有三名乘客，车辆起火后，三人都及时下车，没人受伤。

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2016年8月7日，在德克萨斯州，特斯拉Model?S在处于Autopilot模式时偏离公路并撞上路边的护栏，车主Mark?Molthan表示“Autopilot给了你安全的错觉。

22

2016年8月2日，一位中国车主驾驶他的Model?S在北京北五环开启自动驾驶，当时前方内侧有一辆黑色桑塔纳停靠，但Model?S并没有完全识别这辆桑塔纳，直接撞向黑色桑塔纳右侧。

23

2016年7月9日，一辆特斯拉Model?X在美国蒙大纳的2号高速公路上行驶时突然向右侧转向，撞向隔离护栏。乘客和驾驶员均未受伤，车主称他当时启用了自动驾驶系统。

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2016年7月1日，一位车主在驾驶Model?X行驶在高速公路上时发生侧翻，撞到路边的护栏，当时车辆也开启了自动驾驶模式。

25

2016年5月底，在瑞士，一辆在Autopilot模式下行驶的Model?S，未能及时检测到前方一辆静止货车。发生碰撞。这次撞到的静止货车不是大面积白色，而是蓝色和黑色，并且有复杂图案，也就是说特斯拉似乎可以撞上任意颜色和形状的静止障碍物。

26

2016年5月7日，在美国佛罗里达州，Model?S型电动轿车车主、一辆转弯的白色厢式半挂车发生碰撞，导致一名40岁美国男子身亡。

27

2016年1月20日，在京港澳高速河北邯郸段，一辆白色的特斯拉在左侧第一车道高速撞上了一辆正在前方实施作业的道路清障车，发生严重追尾，特斯拉车头部位变形严重。当时特斯拉的驾驶员送院后因为伤势过重而去世，成为已知报道中，特斯拉事故的首位致死事件。

28

2016年1月1日，一辆Model?S在挪威的一个超级充电站充电时起火燃烧，车辆完全烧毁，但没有造成人员伤亡。有分析称，挪威的极端寒冷天气可能是引发事故的原因。

29

2015年，在挪威一座充电站，一辆充电中的特斯拉Model?S突然自燃，当事车辆和现场充电设施基本被烧毁。

30

2014年7月4日，一辆Model?S在洛杉矶起火。一个小偷从经销商那里偷走这辆Model?S，高速逃逸过程中撞上路边的灯柱，结果整辆车分为两半并燃烧。

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2014年2月初，在加拿大多伦多的一个私人车库中，一辆买来刚刚四个月的Model?S发生了自燃并起火，发生事故时该车并未处于充电中。

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2013年11月15日，美国加州奥兰治县居民车库，一辆Model?S充电器过热起火。

33

2013年11月7日，一辆Model?S在美国田纳西州的一条高速公路上撞击道路碎片后起火，田纳西州高速公路巡警发言人表示，那辆Model?S的底盘撞上了一个拖杆，导致起火。

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2013年10月18日，一辆Model?S在墨西哥高速行驶碰撞后起火。当时汽车正在高速行驶，撞到了一堵混凝土墙，紧接着又撞上了一棵大树，但驾驶员从车里走了出来，还询问特斯拉是否能迅速交付下一辆Model?S汽车。

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。

啥意思？双卡交火？那要等官方说明，现在是没人这样用。而且，Tesla4万一块，没多少人用。

如果你真想这样用，先看看你主板有没有双路pcie接口，然后把两张卡插上去。

理论上你说的方法是可行的，GTX负责输出，TESLA负责数据处理。这种级别，差不多都是工作站了，你需要Tesla的话，CPU就要想想想I7、I9这样的U来带了。