弃妾惹桃花1、特斯拉Model 3为什么能在2016年推出革命性的集中域电子电气架构？

　　汽车电子集中化的发展趋势由来已久，汽车越来越多需要电子控制技术的单元使得一辆车的线km长，汽车电子零部件占汽车成本接近20%，变得比发动机还要复杂。

　　但是当特斯拉在2016年推出Model 3的时候，其革命性的高度集中域控制架构还是让汽车行业感到震惊。因为按照人类驾驶员的车辆驾驶需求，汽车各类的电子设备貌似用不到这么集中的控制单元，这么强的算力、总线带宽，除非这辆车本身要实现高度自动化的驾驶，需要将各类传感器的数据融合计算分析才有必要。

　　图2：2016年特斯拉Model 3引领了革命性的电子电气架构高度集中化发展趋势

　　一款车从研发到推出需要3-5年的时间，考虑到特斯拉白手起家，那么在Model 3这款车立项的2012年前后就应该已经考虑到了要实现高度的自动驾驶功能，才会设计出如此高度集中化的EEA（电子电气架构）。

　　难道马斯克和其团队是超人吗？有着如此的远见，在2012年就开始布局10年甚至20年后的自动驾驶？还真就不是马斯克有远见，是美国国防部有远见。

　　2001年，美国深陷阿富汗战争，为了应对路边炸弹引起的大量伤亡，美国国会通过了一项法案：在2015年，军方三分之一车辆必须进行无人驾驶。

　　为此，DARPA（美国国防部高级研究计划局）在2004、2005、2007举办了三场自动驾驶车辆挑战赛，斯坦福、MIT、CMU、各类车企、研究机构纷纷加入，三次比赛下来培养了美国最早的自动驾驶人才、企业、研究机构的生态圈层，也基本验证了高度自动驾驶并非遥不可及，基于既有的技术就有可能实现，并且形成了一定的技术路线共识：

　　即由摄像头、激光雷达、毫米波雷达传感器，线控系统、计算单元等构成无人车硬件系统，由传感器融合、目标定位、识别、路径规划和行为规划等算法构成无人车的软件系统，软件和硬件结合构成自动驾驶系统。

　　国内对自动驾驶的研究非常晚，2013年百度北美硅谷的研发中心做了一些自动驾驶出租车Demo，2016年左右伴随着人工智能创业热潮，众多自动驾驶相关创业企业才蓬勃发展起来。

　　不得不承认，国家才是最大的风险投资者，美国军方作为美国最大的金主爸爸，各种前瞻的需求，推动了包括计算机、网络、自动驾驶、星链通信等一系列技术的研发迭代，还线、汽车EEA架构演进缓慢一定程度上限制着智能汽车功能的发展

　　行业内对汽车EEA的演进路径是非常明确的：分布式架构——功能域——跨域融合——中央计算平台——云边结合。

　　但是广大车企羸弱的研发能力，很大程度上依赖着以博世为代表的Tier1的研发进展，即使到今天，绝大部分车企的车型还是分布式架构，部分车企如特斯拉、大众、蔚来、小鹏等凭借着长期的自主研发积累，率先实现了集中式或域融合的架构，而特斯拉有望率先在2024年左右实现中央计算平台架构。

　　智能汽车以智能座舱和自动驾驶为代表的核心功能，其实现高度依赖以高通、英伟达、地平线为代表的芯片企业的技术演进，从算力上看，英伟达规划2024年量产的雷神2000TOPS的算力芯片支持中央计算平台、云边结合的EEA架构是足够的。

　　而自动驾驶功能也有望同步实现高度完善，在绝大部分场景下实现对人类驾驶员的替代，极大的缓解驾驶疲劳，提高安全性，预计时间节点在2025年左右。那个时候，消费者最为看重的可能就是各家车企车型的自动驾驶能力了。在双手释放的基础上，智能座舱的功能也会玩的更出彩，变身移动移动电影院，游戏房等等都是有可能的。

　　在消费电子领域，普遍经历着从智能硬件、软件、网络平台的三大发展阶段，计算机、智能手机都是这样的发展历程。

　　智能汽车在实现高度自动驾驶之后，将不再简简单单的发挥交通工具的作用。一辆私家车90%的时间都停在停车场，这么强大的算力，储能单元，闲着是太浪费了。

　　在出行服务领域，自动驾驶功能作为一种底层技术，自动驾驶出租车、MaaS出行、干线物流、无人化园区等应用场景都是可以期待的。

　　在数据服务方面，UBI保险（基于用户行为的保险）、二手车交易、新型社交，各种工具APP、游戏都有可能出现。

　　在管理服务方面，区域集的智能交通运营商、城市运行中心、自由流收费等等也都是有可能的。

　　当工具的功能越强，我们对他的依赖会越多，智能汽车如此强大的感知，计算，分析能力，只做交通工具是太浪费了，成为汽车机器人不是更好？特斯拉已经基于自动驾驶与造车技术，在今年10月1日的特斯拉AI DAY上发布了人形机器人，细细一想，也还线：特斯拉擎天柱机器人

　　置身行业之中，我似乎有着更为乐观的预期，分享给大家，希望大家在全球经济低谷期不要丧失对未来的憧憬。