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相比通用的 CPU 或者 GPU ， 特斯拉需要专门基于神经网络设计的芯片 ， 即能满足高性能计算也能带来低功耗等优势 ， 另外在内部芯片上部署了训练的神经系统 ， 而在这基础上带来的算力也能够满足未来复杂的算法迭代、摄像头升级的需求 。(2)Dojo 超算如何提高整个神经网络的训练性能、降低功耗以及成本 ， 对于特斯拉而言自研依旧是一个好的方向 。卷积计算和计算平台之间也有一个桥梁 ， 两者的算力兼容度直接影响了计算机性能 ， 这也是大部分公司要定制或者自研计算平台的原因 。对于特斯拉而言 ， 如此庞大的运算更不用说 。而这其中要解决的是带宽与延迟性 。当前最新进展是特斯拉自研了 Dojo 训练芯片 D1 ， 可组合成 50 万个训练节点连接 ， 并且有了训练模块独立运行 ， 系统理论上可以做无上限的链接 。

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目前公开的是一台集成 120个训练模块、3000 颗 D1 芯片的模型 ExaPOD ， BF16/CFP8 算力为 1.1EFLOPS ， 这也是当前最快的 AI 训练计算机 。

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4、 总结从神经网络架构、手动标注的软件工具、再到仿真系统 ， 还有AP 软件的重写、砍掉毫米波等 ， 都证明了数据驱动与神经网络驱动对于特斯拉的重要性 。而在数据上 ， 我们看到其收集场景的范围覆盖的更广(理论是全球范围的用户车队) ， 包括地图数据、长尾场景等 ， 而数据标注处理等也更为完善 ， 其实这也进一步反馈在硬件自研这一优势中 ， 所以它可以说是一项自驱动的全自研 。

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关于这场技术的迭代还在继续 ， 只不过特斯拉在视觉方案路线中自带神秘色彩与魅力 。伴随着 FSD 9.0 版本的到来 ， 我们看这条视觉方案带来许多技术演进 。而从确认视觉路线后 ， 神经网络性能、数据驱动、Dojo 超级计算机、HW 4.0 自动驾驶芯片以及背后的高效团队 ， 这样的循环进化还在持续进行着...我们以特斯拉为例详述了智能驾驶演进的重要板块 ， 四个品牌虽然在技术路径上略有不同 ， 但演进的思路是相类似的 ， 例如搭建框架、解决感知、地图、预测以及规划等难题 。有异于神经网络的复杂性 ， 多传感器就显然轻松许多 。利用多传感器来眼观六路、耳听八方 ， 针对国内复杂道路场景也能更快速落地 。由于市场有了新的变化 ， 当前国内的技术路线还是采用了高精地图的适配方案 ， 并且我们还看到了融入了激光雷达在内的多传感器融合的技术路线 ， 要“快求稳” 。

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为什么说小鹏的技术路线强调的是渐进式呢?我尝试分为两部分展开：1、 三大起步根基 ： 确定架构 、做全栈自研算法 ， 针对中国场景。从小鹏汽车诞生开始 ， 小鹏在国内的定位颇具清晰 ， 小鹏正瞄准了智能化方向的年轻群体 。而要做国内的智能驾驶 ， 除了要让系统跑起来 ， 还要适应国内特殊的道路环境 。这也就是我们现在看到的小鹏和特斯拉类似 ， 同样也采用一套覆盖 360 度的视觉方案 ， 但小鹏并没有潜心在纯视觉网络的研究 ， 而是采用了毫米波雷达、超声波雷达以及包括当前的激光雷达在内的多传感器融合方案 。

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