朋友问起一辆车因为智驾就多卖4-5万值不值得？这里小星提供一个新奇的思路。由于软件定义汽车的趋势，不管付不付费大部分新势力电动汽车已经预装了智能驾驶硬件，并持续通过收集驾驶数据优化人工智能算法。在财力允许的情况下何不花点钱从智能驾驶的参与贡献者变成享受使用者呢？

随着科技的迅猛发展，汽车行业正经历一场深刻的变革，软件定义汽车（Software-Defined Vehicle）的概念逐渐成为现实。智能驾驶技术作为这一趋势的核心，正在改变我们对汽车的传统认知。如今许多新车已经预装了智能驾驶硬件，并持续收集驾驶数据，以提升驾驶体验和安全性。然而很多朋友知道智能驾驶硬件预装趋势还是2020年疫情期间特斯拉被约谈。细节是因为疫情缺芯，特斯拉对未选装FSD功能的用户用自动驾驶硬件HW2.5保交付并承诺订阅FSD功能后免费升级HW3.0。

这里我们需要理解智能驾驶技术的价值所在。智能驾驶技术的核心在于其能够通过人工智能算法实现对车辆的自动控制和决策。这些算法依赖于深度学习技术，通过卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）等模型，对道路、行人、车辆进行图像识别与处理。这样的技术不仅提升了驾驶的安全性，还能在一定程度上解放驾驶者的双手，使得驾驶变得更加轻松和高效。目前在软件定义汽车的趋势下，硬件都已经预装而软件才是差异化的核心。从代码量来说相比F35战斗机2千5百万左右行代码的量级，智能汽车的代码量已经达到了惊人的1亿行。单单特斯拉FSD自动驾驶软件版本v12.1的代码更新量就达到了30万行。

从安全性角度来看，智能驾驶技术的引入无疑是一个巨大的进步。传统驾驶依赖于人类的反应速度和判断能力，而智能驾驶系统则能够通过多传感器数据融合，实时感知周围环境，做出快速而准确的反应。这种能力在处理突发情况时尤为重要，能够有效减少交通事故的发生。长尾问题，即那些不常见但可能发生的极端情况，通过大规模数据训练，智能驾驶系统有潜力识别和处理这些问题，进一步提升安全性。

在自动驾驶系统中，AI算法的需求主要分为两个层次：车载算法与云端算法。

车载算法：由于实时性与功耗的平衡，车载算法主要用于在车辆行驶过程中处理实时数据，包括环境感知、路径规划和驾驶决策等。

云端算法：两个代表性方向一个是标签自动化，另一个是训练自动化提升数据灵活性。该两点是人工向自动代码演进的关键。这两个典型云端算法平台将为训练机载感知系统提供高质量的数据通用模型。

特斯拉驾驶辅助控制器经过多轮迭代，演进至HW2.5则将驾驶辅助的控制都合并到了CCM中央计算模块当中。CCM就像车载的强力大脑，它高速处理1个毫米波雷达和8个摄像头信号，算力提升至10TOPS。但它仍采用分立的SOC和GPU架构，包含如下组成部件：

-2个Parker SOC + 1个Pascal GPU 来自 NVIDIA，用于人工智能机器学习

-Aurix 来自 Infineon，用于提供符合功能安全和信息安全的驾驶辅助管理

-Ethernet Switch 来自 Marvel，用于基于以太网技术的高速信号交互

而迭代至HW3.0可以说是自动驾驶中央计算模块的分水岭和里程碑。因为采用自研异构芯片FSD，使得芯片内部集成了3个四ARM A72 CPU核心加GPU和2组神经网络处理单元NPU。它能更高速且低能耗地处理1个毫米波雷达和8个摄像头信号，系统算力大幅提升至144TOPS。前面提到这些具有强大算力的自动驾驶控制器已经预装在了汽车上，而相应的算法还需要解决自动驾驶的长尾问题。指的是那些不常见但可能发生的极端情况。深度学习有潜力通过大规模数据训练来识别和处理这些长尾问题，但需要大量的标注数据和计算资源。

这里就要提一下特斯拉不断迭代的FSD自动驾驶算法和技术，它的大数据来源就是每一位特斯拉车主，而人工智能训练最好的老师就是人。特斯拉会不停地将自动驾驶算法的规划和判断结果实时与驾驶者的动作做比对。经过无数次迭代以后特斯拉甚至能够做出无限接近与人类的并线插队动作。

我们通过特斯拉的一些人工智能专利来一窥其自动驾驶提升的秘诀。国际专利WO2024/073737A1用于联合行为规划和预测的人工智能建模技术中提到使用相机捕获的图像数据在周围空间中检测多个代理对象，重点在于行为规划和预测。具体来说根据与层级节点图上与轨迹相关的多个节点确定多个轨迹的轨迹分数美国专利US2023/0057509A1用于自动驾驶的基于视觉的机器学习模型及可调虚拟相机则是自动驾驶基于视觉的机器学习模型可调虚拟相机，聚焦于图像处理和以此为基础的特征提取。从放置在车辆周围的多个图像传感器获取图像，与图像相关的特征通过机器学习模型进行前向传播输出。将特征投影进行聚合并根据虚拟相机确定多障碍物的位置。

综上所述，智能驾驶技术的引入为汽车行业带来了革命性的变化。尽管其带来的价格增幅可能让一些消费者望而却步，但从长远来看智能驾驶技术的价值远远超过其成本。由于软件定义汽车的趋势，不管付不付费大部分新势力电动汽车已经预装了智能驾驶硬件，并持续通过收集驾驶数据优化人工智能算法。在财力允许的情况下不妨花点钱从智能驾驶的参与贡献者变成享受使用者。或许你花的每一分钱都可能以意想不到的方式改变这个世界，比如“筷子夹火箭”。