يقول البعض إن أحدث حزمة تطوير من إنفيديا يمكن أن تساعد شركات السيارات التقليدية على اللحاق بFSD من تسلا. لكن هذا التشبيه دقيق جداً — فإطلاق مجموعة أدوات لطائرات الفضاء من ليغو لا يهدد فعلياً صاروخ فالكون 9 الحقيقي.
لقد قامت إنفيديا بالفعل بعدد كبير من الأعمال المفيدة. عدة أجيال من حزم تطوير أنظمة مساعدة القيادة، أدوات الأجهزة، نماذج أولية لإطارات حسابية تعتمد على شرائحها… هذه الأشياء بحد ذاتها لا تشكل نظام قيادة ذاتي كامل، بل تهيئ نقطة انطلاق للمطورين. بناء نظام عرض باستخدام هذه الأدوات بسرعة، خلال أسابيع، يمكن أن يُرى النتائج، لكن الإنتاج الضخم هو أمر مختلف تماماً. من المفهوم إلى التنفيذ، ربما تكون هذه الحزم قد أنجزت 0.01% فقط من العمل. الجزء الأصعب — اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، أنظمة الاحتياط، تغطية ملايين السيناريوهات — يتطلب تقريباً أن تقوم أنت بنفسك به.
الجيل الجديد من الحزم يدعي أن VLA هو الهيكل الأساسي. VLA بالفعل يوفر العديد من تسهيلات التطوير، لكنه يتطلب حسابات هائلة، واستخدامه مباشرة في الإنتاج الضخم غير واقعي على الإطلاق.
كيف تبدو الواقع؟ حتى نهاية هذا العام، أنفقت تسلا على الأقل 10 مليارات دولار على معدات التدريب من إنفيديا. كما طورت شريحة AI4 الخاصة بها لمعالجة كميات هائلة من بيانات الفيديو، وإلا فإن التكاليف ستتضاعف. حالياً، تنتج أكثر من 2 مليون سيارة سنوياً، مجهزة بجهازين SoC من نوع AI4، و8 كاميرات، وتصميم احتياطي لمشغلات التوجيه، ونظام اتصالات عالي النطاق الترددي. هذا نظام كامل وموثوق به.
هل تريد شركات السيارات التقليدية أن تبدأ من الصفر؟ لا تتوقع ذلك العام القادم، وربما خلال خمس سنوات لن ترى حلاً ناضجاً للإنتاج الضخم. الأمر ليس مستحيلاً تقنياً، لكنه يتطلب استثمارات هائلة، سنوات من جمع بيانات الاختبار الميداني، وتحمل مخاطر تجارية وقانونية كبيرة. شركة واحدة حققت ذلك فعلاً، وهذا يكاد يكون معجزة.
الخبر السار هو أن عملية استبدال القيادة البشرية بالقيادة الذاتية تتطلب مشاركة مئات الملايين من السيارات. شركة واحدة بمفردها لن تستطيع إنجاز المهمة في وقت معقول. لذلك، إذا استثمرت شركات أخرى بجدية، فهذه أخبار جيدة للصناعة بأكملها. لكن عائدات هذا الاستثمار ستكون طويلة الأمد — حتى لو نجحت، فإن التغيير الحقيقي على الطرق لن يحدث إلا بعد عشر سنوات.
وفي هذه العملية، يبقى حجم الأسطول وبيانات الواقع الحقيقي هو الحصن الأقوى والأكثر صلابة.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
DiamondHands
· 01-09 22:09
ليجو على الصاروخ، هذا التشبيه رائع... الشركات التقليدية لصناعة السيارات تجمع مجموعات لعرض النماذج بسرعة، لكن حاجز الإنتاج الضخم يمكن أن يعوق الكثيرين
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasGoblin
· 01-07 01:55
ليجو مقابل فالكون 9، هذا التشبيه رائع، إنفيديا هي التي تضع المسارات للآخرين، والحق في التشغيل يعتمد على نفسك حقًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
Layer2Arbitrageur
· 01-07 01:46
هاها، الحصن المنيع لشركة تسلا هو ببساطة تراكم البيانات على نطاق واسع. الجميع يحاول تكرار عقود من بيانات أسطول المركبات في 5 سنوات... النقاط الأساسية لا تتطابق.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainMemeDealer
· 01-07 01:45
ليجو مع فالكون 9، هذا التشبيه رائع جدًا هاها
شاهد النسخة الأصليةرد0
PrivateKeyParanoia
· 01-07 01:43
ليجو مقابل فالكون 9، هذا التشبيه رائع، الشركات الأخرى تتلاعب فقط في صندوق الألعاب
شاهد النسخة الأصليةرد0
SmartContractWorker
· 01-07 01:41
الليجو والصاروخ هذي النكتة رائعة، تمامًا وضعت النقاط على الحروف
القيادة الذاتية لم تكن يوماً مسألة تقنية بسيطة.
يقول البعض إن أحدث حزمة تطوير من إنفيديا يمكن أن تساعد شركات السيارات التقليدية على اللحاق بFSD من تسلا. لكن هذا التشبيه دقيق جداً — فإطلاق مجموعة أدوات لطائرات الفضاء من ليغو لا يهدد فعلياً صاروخ فالكون 9 الحقيقي.
لقد قامت إنفيديا بالفعل بعدد كبير من الأعمال المفيدة. عدة أجيال من حزم تطوير أنظمة مساعدة القيادة، أدوات الأجهزة، نماذج أولية لإطارات حسابية تعتمد على شرائحها… هذه الأشياء بحد ذاتها لا تشكل نظام قيادة ذاتي كامل، بل تهيئ نقطة انطلاق للمطورين. بناء نظام عرض باستخدام هذه الأدوات بسرعة، خلال أسابيع، يمكن أن يُرى النتائج، لكن الإنتاج الضخم هو أمر مختلف تماماً. من المفهوم إلى التنفيذ، ربما تكون هذه الحزم قد أنجزت 0.01% فقط من العمل. الجزء الأصعب — اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، أنظمة الاحتياط، تغطية ملايين السيناريوهات — يتطلب تقريباً أن تقوم أنت بنفسك به.
الجيل الجديد من الحزم يدعي أن VLA هو الهيكل الأساسي. VLA بالفعل يوفر العديد من تسهيلات التطوير، لكنه يتطلب حسابات هائلة، واستخدامه مباشرة في الإنتاج الضخم غير واقعي على الإطلاق.
كيف تبدو الواقع؟ حتى نهاية هذا العام، أنفقت تسلا على الأقل 10 مليارات دولار على معدات التدريب من إنفيديا. كما طورت شريحة AI4 الخاصة بها لمعالجة كميات هائلة من بيانات الفيديو، وإلا فإن التكاليف ستتضاعف. حالياً، تنتج أكثر من 2 مليون سيارة سنوياً، مجهزة بجهازين SoC من نوع AI4، و8 كاميرات، وتصميم احتياطي لمشغلات التوجيه، ونظام اتصالات عالي النطاق الترددي. هذا نظام كامل وموثوق به.
هل تريد شركات السيارات التقليدية أن تبدأ من الصفر؟ لا تتوقع ذلك العام القادم، وربما خلال خمس سنوات لن ترى حلاً ناضجاً للإنتاج الضخم. الأمر ليس مستحيلاً تقنياً، لكنه يتطلب استثمارات هائلة، سنوات من جمع بيانات الاختبار الميداني، وتحمل مخاطر تجارية وقانونية كبيرة. شركة واحدة حققت ذلك فعلاً، وهذا يكاد يكون معجزة.
الخبر السار هو أن عملية استبدال القيادة البشرية بالقيادة الذاتية تتطلب مشاركة مئات الملايين من السيارات. شركة واحدة بمفردها لن تستطيع إنجاز المهمة في وقت معقول. لذلك، إذا استثمرت شركات أخرى بجدية، فهذه أخبار جيدة للصناعة بأكملها. لكن عائدات هذا الاستثمار ستكون طويلة الأمد — حتى لو نجحت، فإن التغيير الحقيقي على الطرق لن يحدث إلا بعد عشر سنوات.
وفي هذه العملية، يبقى حجم الأسطول وبيانات الواقع الحقيقي هو الحصن الأقوى والأكثر صلابة.