为什么没有英伟达？目前所有主流深度学习运算主流框架后端都是英伟达的CUDA。但是，从CUDA的特性不难看出，单独的AI加速器是无法使用的。今天我们分析三款可用于智能驾驶领域的AI加速器，分别是高通的AI100，华为的昇腾，特斯拉的FSD。

车辆要实现自动驾驶，需要解决车辆在哪、往哪儿去、怎么去这三个基本问题。解决这些问题，涉及硬件平台、软件算法、交互、安全等多个领域和技术。本文将就相关技术做简要概述。

日前，特斯拉发布了名为 D1 的定制 AI 芯片，用于训练其 Autopilot 自动驾驶系统背后的机器学习算法，号称性能上已经完全碾压英伟达GPU和谷歌TPU。斯坦福大学的 Gerdes 表示，特斯拉的战略是围绕其神经网络构建的。

自动驾驶车辆(AV)的发展持续吸引交通运输与其他产业领域的大量投资，这些投资是有需要的，因为该领域还有大量棘手的技术问题有待解决。

小鹏汽车的生态企业鹏行智能这是鹏行智能发布了全球首款可骑乘智能机器马。这是鹏行智能智能机器马的第三代原型机，其内部代号为“小白龙”。前有小米首款仿生四足机器人"铁蛋"，后有特斯拉AI机器人“Tesla Bot”，再到日前的鹏行机器马，为何新兴势力纷纷入场AI机器人呢？

福特昨日（美国时间9月7日）宣布，Apple 负责特别项目的副总裁 Doug Field 将离开 Apple，并放弃他在Apple Car 方面的工作，转而在福特任职。

随着车辆的自动化水平不断提高，一级供应商和原始设备制造商越来越需要提供诊断监控的ADC，用于实现其功能安全目标。

小米集团董事长雷军今日发微博称，小米汽车正式完成了工商注册，公司名：小米汽车有限公司，注册资金100亿元人民币，并由其本人担任法人代表。雷军表示，这是他人生最后一次重大创业项目。他愿意押上人生全部的声誉，亲自带队，为小米汽车而战！为了打这场硬仗，雷军为它做了哪些“战前”准备？

目前自动驾驶汽车（AV）面临三个关键问题：AV难题缘何如此难以解决？不同AV用例如何影响AV难题？AV用例的部署会如何发展？是否能解决这些难题最终取决于AI技术的突破，但这是无法预测的。一旦AI技术取得突破，自动驾驶汽车的拥趸们不必等到2030年代就可以拥有自己的自动驾驶汽车。

值得注意的是，自研自动驾驶OS已取得成功的车企或自动驾驶公司，无论特斯拉还是Waymo、Mobileye、华为或苹果，都有一个共同点：有自主研发的ASIC芯片。那么，有没有这样一种可能：打算自研自动驾驶OS的车企，先从英伟达或Mobileye挖个芯片大牛来担任自动驾驶负责人或CTO，然后，一手抓芯片，一手抓OS？

五六年前一辆新车可能包含大约60到100个传感器，而今天一辆汽车的传感器数量接近200个甚至更多。随着汽车变得更加智能及更加自动化，传感器的发展和复杂程度也随之增加。技术供应商和汽车制造商正在积极应对传感器性能退化、行业标准、以及在汽车使用寿命内维护软件的网络安全等挑战。

今年号称是激光雷达元年，各厂家纷纷发布搭载激光雷达的车型；同时，毫米波雷达数量，也从1~5颗拓展到6~8颗，已有应用4D成像雷达车型；摄像头，除了前视和环视摄像头，侧向4颗+后向1颗摄像头已基本成为标配。本文简单梳理了自动驾驶传感器方案发展路线（乘用车），以及各类型传感器发展趋势。