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智能化發展路徑

特斯拉自研汽車智能化的大部分關鍵軟硬件，國內三家造車新勢力跟緊步伐，逐步針對核心硬軟件開始自研之路特斯拉與國內三家造車新勢力的自研能力對比 在傳感器方面，特斯拉與Liminar合作研發激光雷達，而國內三家新勢力則購買合作方產品；在毫米波雷達和超聲波雷達供應上，蔚小理主要使用博世的產品。在決策層方面，特斯拉自研自動駕駛芯片、域控制器、中間件、操作系統，并全面覆蓋軟件應用。蔚小理從選擇Mobileye的自動駕駛芯片到選擇英偉達的芯片，并開啟了中間件和操作系統的自研道路。

特斯拉及蔚小理選擇自研電子電氣架構，目前特斯拉已研發出域集中式E/E架構并引領行業變革。四家車企在選擇與百度、高德、谷歌、騰訊等地圖企業合作而非自研。在轉向和制動系統方面，博世和布雷博的產品頗受青睞。特斯拉自建數據中心訓練數據引擎，蔚小理則選擇與阿里云、星辰天合等公司進行合作。

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電子電氣架構 從Model S到Model 3，特斯拉電子電氣架構發生了從分布式功能的域控制器到中央集中式的重要變化，ECU數量也隨之減少特斯拉的電子電氣架構 目前傳統車企仍以分布式架構為主，特斯拉的電子電氣架構較為領先且在不斷進步深化，特斯拉中央集中式的電子電氣架構是其實現軟件定義汽車的基礎。

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座艙域控制器 特斯拉Model S和高性能版Model Y搭載第三代座艙域控制器， 采用AMD銳龍處理器，打造最流暢順滑的車機體驗特斯拉的三代座艙域控制器 特斯拉前兩代座艙域控制器的主計算芯片分別為英偉達Tegra 3 T30和英特爾車規級處理器Atom A 3950，閃存使用的是讀寫相對較慢的eMMC，因此車機系統運行緩慢。第三代座艙域 控制器采用AMD銳龍嵌入式處理器，將eMMC換成SSD，內閃的讀寫性能和壽命明顯增加；因此，在車機實際體驗中，應用程序打開、網頁載入速度明顯變快、游戲也能更流暢運行。

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自動駕駛純視覺方案 特斯拉的自動駕駛架構是基于純視覺方案，采用原始數據通過神經網絡構建真實世界的三維向量空間，實現汽車的路徑規劃特斯拉的自動駕駛純視覺方案 自動駕駛方面，區別于國內車企的“視覺+激光雷達”方案，特斯拉采用純視覺方案。純視覺方 案共配有環繞車身的8個攝像頭，視野范圍可達360度，對周圍環境最遠監測距離達250米；還配置12個超聲波傳感器和1個毫米波雷達來探測物體，與視覺系統相配合實現泊車引導。

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自動駕駛芯片 特斯拉當前采用以NPU為核心的主控芯片，外采Aptina攝像頭的自動駕駛方案，得益于充沛資金，公司開啟核心自研模式特斯拉自動駕駛芯片供應鏈模式及芯片介紹 2014年起，特斯拉歷經外購主控芯片到核心自研的發展歷程。2014~2016 年，特斯拉配備的是基于Mobileye Eye Q3芯片的AutoPilot HW1.0計算平臺；2016~2019年，基于英偉達DRIVE PX 2 AI計算平臺打造Hardware 2.0；2017年，起特斯拉開啟自研主控芯片；2019年， AutoPilot HW3.0平臺搭載Tesla FSD自研版本的主控芯片。

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OTA技術 特斯拉率先在汽車上應用OTA升級，汽車軟件能像智能手機實現在線升級，實現智能座艙、智能駕駛、轉向控制的功能更新特斯拉的OTA技術 特斯拉早期的Model S和最新的Model 3均具備整車OTA 能力，從而通過云端實現動力系統域、座艙娛樂域、車身電子域、底盤和自動駕駛域的升級。

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影子模式 特斯拉通過影子模式采集和觸發新的Corner case數據，快速鍛煉和修正自動駕駛神經網絡模型，構建自動駕駛技術競爭壁壘特斯拉的影子模式 特斯拉借助量產車隊的擴張，建立數據閉環，通過數據引擎充分將數據流轉化迭代驅動力，實現自動駕駛技術的迭代進步。每一款特斯拉量產車都配備有影子模式，負責在用戶駕駛過程中采集各類駕駛數據，其中包括高價值的corner case數據。數據引擎將高價值數據送往自動標注系統從而快速生成真值，用以迭代神經網絡模型，實現自動駕駛技術的自我演進。

審核編輯 ：李倩