芯片危机缓解,但认知“危机”诞生,我们该如何正确看待算力( 二 )
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我们所熟知的毫米波雷达、激光雷达、摄像头 , 这些都属于感知层硬件 , 硬件基础的完善性决定了信息的抓取性是否完整、精准 。 而算力则是决策层的其中一个环节 , 除了算力 , 还有大数据的管理、归纳、分析 , 在极短的时间内将信息过滤出重要的部分 , 然后才会交给执行层 。
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执行层则包括了电子刹车、电子车身稳定系统、电子助力系统 , 甚至是拥有智能体系的底盘系统等等 。 所以这三者环环相扣缺一不可 , 而芯片在其中扮演的角色是智能基础 , 在职能体系内部过渡中起到了衔接作用 , 一旦没有芯片做支撑 , 后续的执行层也将无法继续 。
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总结:
【芯片危机缓解,但认知“危机”诞生,我们该如何正确看待算力】但感知层、决策层、执行层只是自动驾驶的其中某一块区域 , 因为自动驾驶中还包括了高精地图 , 以及全面的网络覆盖 , 无论走到哪里 , 至少智能系统需要连接信号 。 除此之外 , 还需要有着极高的智能技术功底 , 让智能硬件、芯片算力、大数据紧密衔接 , 拥有清晰的底层逻辑 , 这一点小鹏汽车已然具备 。 所以一个出色的芯片硬件并不是为了满足当下的刚需 , 而是为了拥有足够的潜力在后续OTA升级中轻松通过 , 从而不断的提升驾驶辅助的精准度以及智能高度 。 所以芯片算力 , 我们可以将其看作是一种企业宣传 , 一种智能体系的自我证明 , 而不是衡量一款车型智能科技高度的唯一标准 。
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