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全新Model 3四項(xiàng)重大硬件變化,為FSD落地做足了準(zhǔn)備

司馬小菜

新款Model 3已經(jīng)箭在弦上。

最新消息稱(chēng),特斯拉將于第三季度發(fā)布全新Model 3,各方消息都指向7月底,關(guān)于改款Model 3的配置信息,網(wǎng)絡(luò)上的爆料層出不窮。

近日,馬斯克在世界人工智能大會(huì)上發(fā)言,表示完全自動(dòng)駕駛或在今年年底實(shí)現(xiàn),而7年一改款的Model 3,是否為特斯拉FSD的實(shí)現(xiàn)做好準(zhǔn)備了呢?

新款Model 3在硬件上都有哪些更新?

最新消息顯示,新款Model 3在智能駕駛相關(guān)硬件上,有以下幾點(diǎn)主要改動(dòng):

  • 特斯拉最新智能駕駛套件HW4.0上車(chē),算力送144Tops提升至500Tops

  • 新增一個(gè)4D毫米波雷達(dá)

  • 保險(xiǎn)杠上擬增加三個(gè)環(huán)視攝像頭

  • 前大燈攝像頭,由三目變更為雙目攝像頭,像素?cái)M從120萬(wàn)提升到500萬(wàn)。

最令人瞠目結(jié)舌的便是毫米波雷達(dá)的重新加入。在2021年,特斯拉便在Model 3跟Model Y上取消了毫米波雷達(dá)的使用,馬斯克曾表態(tài),純視覺(jué)方案相比視覺(jué)+毫米波雷達(dá)方案更加安全。

重拾毫米波雷達(dá)的特斯拉,是否遇見(jiàn)了視覺(jué)方案無(wú)法解決的難題?

從一段特斯拉Model 3在曼哈頓街頭使用FSD內(nèi)容,我們可以看到,特斯拉自動(dòng)駕駛在駕駛過(guò)程中,超車(chē)或被超車(chē)后,跟車(chē)距離較長(zhǎng),很容易出現(xiàn)被“加塞”的情況。

在車(chē)輛繁多、交通擁擠的城市路況下,特斯拉自動(dòng)駕駛效率可能并不高,給用戶(hù)增添不必要的麻煩。這也是為何,在曼哈頓城區(qū),特斯拉FSD的使用評(píng)價(jià)不如市郊空曠地區(qū)。

想要讓FSD獲得更多用戶(hù)付費(fèi),特斯拉必須優(yōu)化城市路況下的體驗(yàn),也就必須得解決超車(chē)流暢度的問(wèn)題。新款Model 3的硬件升級(jí),將直接對(duì)這個(gè)問(wèn)題產(chǎn)生積極影響——

新款Model 3的硬件升級(jí),將帶來(lái)怎樣的效果?

首先是一個(gè)關(guān)于自動(dòng)駕駛的概念,目前中國(guó)地區(qū)可以使用的特斯拉輔助駕駛是免費(fèi)的Autopilot,可以簡(jiǎn)單理解為是LCC?ACC的結(jié)合。即能讓車(chē)輛保持在車(chē)道線(xiàn)內(nèi)行駛,同時(shí)保持一定的跟車(chē)速度。

車(chē)輛只需要識(shí)別車(chē)道線(xiàn)與車(chē)前障礙物,縱向控制車(chē)輛在障礙物前停車(chē),橫向控制車(chē)輛保持在車(chē)道線(xiàn)中間,即可完成這兩項(xiàng)要求。

而售價(jià)為3.2萬(wàn)人民幣的EAP(增強(qiáng)版輔助駕駛),在行車(chē)上比Autopilot增加了上下匝道與超車(chē)功能。該功能需要車(chē)輛能識(shí)別周邊環(huán)境,及周?chē)?chē)輛行駛的速度。而售價(jià)為6.4萬(wàn)的FSD(完全版智能駕駛),支持了更復(fù)雜的城市路況。FSD相比于低階版本,需要車(chē)輛對(duì)周?chē)?chē)輛的位置、速度有非常精確的判斷。目前老款Model 3是純視覺(jué)方案,感知能力和計(jì)算能力都不足以支撐更好的體驗(yàn)。

新款Model 3將車(chē)輛前攝像頭的像素進(jìn)行了升級(jí),攝像頭的分辯率越高,紋理辨識(shí)度就越高,物體的特征質(zhì)量便越高。這非常有利于車(chē)輛進(jìn)一步判別與周?chē)矬w的距離。

而毫米波雷達(dá)的作用更加明顯——毫米波雷達(dá)可以直接向車(chē)輛輸出目標(biāo)物體的速度信息。

像素更高的攝像頭?毫米波雷達(dá)的加入,能讓新款Model 3更快速精準(zhǔn)地獲取周?chē)?chē)輛的速度及與自己的距離,這將直接改善特斯拉自動(dòng)駕駛的超車(chē)與變道體驗(yàn),改善特斯拉EAP及FSD目前存在的問(wèn)題。

在攝像頭像素升級(jí)與毫米波雷達(dá)加入外,特斯拉還增加了環(huán)視攝像頭,并且將三目攝像頭轉(zhuǎn)變?yōu)榱藛文俊?/p>

目前特斯拉的感知硬件中,前視主視野與前視窄視野的功能有所重疊,但在側(cè)面的遠(yuǎn)距離感知中有所欠缺。

需要支持變道及更復(fù)雜城市路況自動(dòng)駕駛的車(chē)輛,需要應(yīng)對(duì)各種側(cè)方來(lái)車(chē)及側(cè)方障礙物。雙目攝像頭及環(huán)視攝像頭的加入,便能很好地解決這個(gè)問(wèn)題,讓新款Model 3在拐彎時(shí),提早探測(cè)到彎道的環(huán)境,減少視野盲區(qū),增加安全性。

另外,雙目攝像頭相比三目攝像頭,無(wú)論是硬件軟件,還實(shí)現(xiàn)了一個(gè)降本的作用。這也符合特斯拉一貫的經(jīng)營(yíng)風(fēng)格。

最后,完全自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn),最重要的是算力的支持,新款Model 3將算力從144Tops升級(jí)到了500Tops,這意味著什么呢?

一個(gè)數(shù)據(jù),國(guó)內(nèi)部分廠商是用的是64線(xiàn)的激光雷達(dá),單個(gè)雷達(dá)所需的算力就不止144Tops,更何況現(xiàn)在主流智能駕駛系統(tǒng)用的128線(xiàn)甚至更高水平激光雷達(dá)。雖然特斯拉并沒(méi)有使用激光雷達(dá)的打算,但越是復(fù)雜的交通環(huán)境,越是冗余感知硬件,對(duì)綜合算力要求就越高。

新款Model 3在攝像頭數(shù)量、攝像頭質(zhì)量上進(jìn)行了升級(jí),還加入了毫米波雷達(dá)這樣的復(fù)雜信息,老款Model 3的144Tops算力,也許無(wú)法支持新款感知硬件的信息處理,算力的升級(jí)是重中之重。否則,在未來(lái)將很難支持特斯拉智能駕駛的再升級(jí)。

并且,老款Model 3的算力,相比國(guó)內(nèi)廠商是落后一大截的。小鵬汽車(chē)二代平臺(tái)車(chē)將搭載的自動(dòng)駕駛套件算力高達(dá)600Tops,蔚來(lái)汽車(chē)則是508Tops(綜合算力1016Tops)。

此前有消息稱(chēng),新款Model 3發(fā)布后,特斯拉不支持老款搭載HW3.0的車(chē)輛進(jìn)行HW4.0硬件的升級(jí)。硬件升級(jí)的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于軟件OTA,新款Model 3,在算力上的眼光需要更長(zhǎng)遠(yuǎn)。不僅需要解決當(dāng)前存在的問(wèn)題,更要考慮未來(lái)5-8年特斯拉智能駕駛可能面對(duì)的需求。此次改款算力升級(jí),必將帶給特斯拉FSD提供更大的舞臺(tái),支持其在全球主要市場(chǎng)的落地。

跨代升級(jí)的硬件,成本會(huì)很高嗎?

此前有技術(shù)人員分析過(guò),特斯拉使用的4D毫米波雷達(dá),直接制造成本在120美元(人民幣868元左右)。

但制造、零售成本并不直接是特斯拉承擔(dān)的成本。汽車(chē)主機(jī)廠與供應(yīng)商的價(jià)格談判,還與采購(gòu)量有關(guān),汽車(chē)企業(yè)拿貨價(jià)與零售價(jià)差6-8倍也是常事。2023二季度全球交付量超46.6萬(wàn)輛的特斯拉,有相當(dāng)?shù)牡讱獍褍r(jià)格壓低。

芯片算力的升級(jí)是花錢(qián)的地方,前期研發(fā)和流片費(fèi)用非常高,一旦量產(chǎn),便能很快進(jìn)入“白菜價(jià)”階段,這也是特斯拉成本能不斷降低,毛利率能保持高位的利器。

據(jù)銷(xiāo)售端消息透露,新款Model 3的價(jià)格可能會(huì)上漲,這跟算力的升級(jí)有非常緊密的聯(lián)系。但在新款Model 3量產(chǎn)、交付、繼續(xù)擴(kuò)大生產(chǎn)后,芯片的研發(fā)與流片成本將被分?jǐn)?。屆時(shí),新款Model 3或?qū)⒅匮荨氨炒汤宪?chē)主”的戲碼。

感知硬件的增加,讓新款Model 3對(duì)周?chē)h(huán)境的感知識(shí)別能力變得更強(qiáng),同時(shí)在最重要的過(guò)彎、超車(chē)、變道功能上給到最關(guān)鍵的硬件支撐,這將大大增加特斯拉智能駕駛的安全性。

新款Model 3的硬件更新,為在不久的將來(lái)會(huì)落地的FSD,做足了準(zhǔn)備。

來(lái)源:第一電動(dòng)網(wǎng)

作者:司馬小菜

本文地址:http://www.vlxuusu.cn/news/jishu/206254

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