【科技．未來】自行研發自動駕駛晶片 對Tesla是好是壞？
不用光學雷達和高清地圖，不用模擬數據，幾乎僅靠攝錄機和人工智能，正正是為什麼Tesla要研製高效能的人工智能晶片以處理行車數據，解決自動駕駛難題。不過，對於這塊馬斯克「客觀來說全球最佳」最佳的晶片，本來供應Tesla晶片的Nvidia卻反駁這說法不公道。
每輛Tesla車上將會配有兩塊晶片，每塊晶片有兩個專為運行神經網絡而設的加速器。而每塊晶片處理能力達72兆次浮點運算（trillion operations per second，TOPS），足以讓系統每秒分析2,100幀影格數，Tesla聲稱比原來使用由NVIDIA提供的晶片快21倍，成本是原有晶片的八成，耗電功率僅由57W增加至72W。晶片設計師Pete Bannon解釋：「這是兩個獨立電腦，各自運行的系統。」每塊晶片均有獨立電源，即使其中一塊無法運作，汽車仍可繼續行駛。因此馬斯克說，現時生產的每輛Tesla車都配備了全自動駕駛所需硬件：「你只需要升級軟件。」
回溯2017年底，馬斯克在人工智能方面的頂級會議NIPS上表示，Tesla正「研發我們認為是世上最好的特製AI硬件」。他對科技媒體The Register說：「我想澄清，Tesla十分着緊AI，無論是軟件還是硬件。我們正開發度身訂造的AI硬件晶片。」去年10月，馬斯克宣布Tesla自主研製的新晶片，還需六個月才可安裝到新生產的汽車上；並在Twitter上聲稱新晶片可提升「500%至2,000%」效益。
儘管Tesla晶片數據亮麗，呈現方式卻不盡不實。NVIDIA自動駕駛高級總監Danny Shapiro指出，Tesla不但以兩塊Tesla晶片的處理能力與一塊NVIDIA晶片比較，更貶低NVIDIA晶片的能力：「他們誤說晶片的運算能力為21 TOPS（每秒21萬億次），但其實有30 TOPS，把我們真正能力說低了30%。」
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Shaprio補充，Tesla把新晶片與NVIDIA的舊硬件、即2016年推出的Xavier作比較，Xavier只是用作自動輔助駕駛功能，而非全自動駕駛，Tesla的新晶片應該與NVIDIA新推出的Pegasus作比較。Pegasus的運算能力可達320 TOPS，是Tesla的新FSD硬件兩倍有多，但耗電是Tesla晶片四倍。
但Nvidia也讚賞Tesla的晶片「提升了行業標準」。Shapiro指Tesla和Nvidia一樣意識到，要實現自動駕駛，必須要有處理龐大數據的能力：「務實的車廠都了解這一點，但Tesla有巨大優勢。我自己也每天駕駛Tesla。」
半導體行業分析師Patrick Moorhead擔心：「任何與馬斯克相關的公司都誇下海口。順利時，火箭能降落在海中心回收；但有時……它會在半空中爆炸。」他說Tesla的自動駕駛晶片也符合這規律：「我在這行三十年，從未見過任何人研發第一塊晶片就成功。我認為它只會大大分散Tesla注意力和浪費金錢。」
技術以外，Tesla更大挑戰在於自行設計研發涉及巨大經費及有欠靈活，人工智能領域進展快速，隨着自動駕駛技術發展，Tesla或許會在晶片上押錯注。市場研究機構林利集團（Linley Group）微處理器分析師Mike Demler便質疑，「太過專門的晶片有一定危險。他們設計時是否夠靈活適應新的演算法？」投資研究公司Lynx Equity Strategies分析師K.C. Rajkumar和Jahanara Nissar直指：「自製晶片對Tesla來說是件很辛苦的事，他們不是半導體公司。」 Moorhead也認為自動駕駛領域變化急速，從其他公司購買改良晶片較為明智。
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Tesla過往曾在其他方面嘗試自行生產，卻不一定見效。例如2017年，Tesla收購了自動設備生產商Perbix，翌年馬斯克承認過分依賴機器自動組裝，導致生產進度落後。「我覺得Tesla正把自己迫到困境。」 Moorhead說。
到底多強運算能力對自動駕駛才足夠？初創公司Accel Robotics機器感知專家Filip Piekniewski提醒：「我不認為任何人知道必須要有什麼硬件。」而從這一點延伸，可以發現不論是晶片開發還是有多少TOPS的討論，某程度上都沒有說到重點。運算能力固然對自動駕駛很重要，但全自動駕駛並非單靠更好的處理器就能實現。Tesla雖然描繪出一個全自動駕駛的未來，但按美國汽車工程師協會（SAE）分級，它現時的自動駕駛水平仍在第2級，與全自動的第5級相去甚遠。
上文節錄自第163期《香港01》周報（2019年5月20日）《自動駕駛競賽：馬斯克單挑同業》。
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