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特斯拉为了实现全自动驾驶目标，积极开发相关硬件。今年8 月，马斯克在hot chips 大会上，分享特斯拉自行开发的ai 芯片设计细节，并称其为「全球最强芯片」。
特斯拉先前采用的是nvidia的芯片。根据cnet等外媒报导，特斯拉自行开发的ai芯片效能是先前nvidia芯片的21倍，成本还更低，但离全自动驾驶的目标，特斯拉还有一段很长的路要走。
每台特斯拉都会搭载两个ai 芯片，设计师：可以提升安全性
根据特斯拉的官方介绍，新款电脑的主机板会搭载这种ai 芯片，其周围都设有dram 记忆体，同时配有电源来保证供电。上面还有感测器感知讯号输入功能，包括雷达、gps，甚至是转向角度等等。
特别的是，每台特斯拉都会搭载两颗ai 芯片，每个芯片都会自行评估汽车下一步应该做什么，并各自发出两个讯号。自驾车电脑对两个评估进行比较，只有在讯号一致的前提下，汽车才会执行命令。芯片设计师venkataramanan 表示， 该设计可以提高安全性。
特斯拉表示，不只新的车款会导入该芯片，旧款车型也可以升级。然而根据lance eliot（ai与自驾车领域专家）在forbes发表的文章，该ai芯片有几个问题与限制，特斯拉必须去面对。
若双芯片的讯号冲突，就会产生「决策延迟」问题
第一个问题就是双芯片的设计。根据特斯拉的设计，两个ai 芯片是独立运作的，各自传送讯号给电脑，若两个讯号一致，电脑才会执行命令。开发者的设想是，如果有一个芯片故障，讯号会跟另一个芯片冲突，电脑就不会执行命令，避免汽车出现不当行为。
这个设计最严重的问题就是「决策延迟」。
开发者的设想是采用「不决策」，来避免汽车做出不当行为，然而在驾驶的状况中，不决策并不是好策略。例如在面对障碍物的情境，若芯片故障导致两个芯片讯号不一致，汽车就无法做出任何规避的行动，因而造成乘客伤亡。
还有一个问题：如果两个芯片都做出错误决策，电脑该如何判断？此外，电脑也必须要有自我察觉机制，若两个芯片讯号不合，必须找出原因，除了降低意外，也可用于后续的软硬件优化。
有适当的软件让ai 芯片发挥效能吗？另一个必须思考的是软件层面的问题。特斯拉自行开发ai 芯片，想取代nvidia 提供的芯片，并达成全自驾车的目标；然而硬件只是一个环节，要达到全自驾，特斯拉还必须要有相应的软件。
以手机做为比喻。手机厂商可以开发搭载高运算效能的处理器、高容量记忆体的手机，但如果它搭载的作业系统无法与市场上多数的app 相容，这支手机就没有用。自驾车也是同样的道理，它可以搭载高速运算芯片与各种感测系统，但如果这些系统的软件不相容，硬件也无法发挥它应有的效能。
硬件限制：耗电问题、运作热能、形状相容问题
除了驾驶本身的功能，特斯拉开发ai 芯片时，还必须面对其他硬件限制，例如耗电量。燃油车电脑系统所需的电力是从燃料和电瓶来的，但电动车系统的电力是从电池来，然而电池也是电动车的动力来源，因此电动车对电脑系统的耗能更敏感，若芯片、处理器、电脑的耗能过大，电动车的续航力就会降低，充电成本也会增加。因此在提升运算性能的同时也要维持耗电量，是工程师的最大挑战。
除了耗能，芯片的体积、重量、运转产生的热能也是开发者必须考量的要素。此外，为了满足旧款特斯拉的升级需求，芯片设计者也必须考量到它的形状，让新的ai 芯片可以跟旧特斯拉的系统相合。
为了达成全自驾目标，并提升对软硬件系统的掌握，特斯拉自行开发ai 芯片。虽然特斯拉成功开发出自己的芯片，但它还有硬件上的限制与软件上的问题需要解决。离全自驾车的目标，特斯拉还有一段路要走，但该ai 芯片也让特斯拉往这个方向前进了一步。
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