域控制器
特斯拉开发了一个定制的“液冷双计算平台”，包含智能驾驶以及智能座舱两部分，但他们不是在同一块PCB版上，也就是只是把他们放在一个盒子里面。
熟悉我们文章的知道，特斯拉最开始的智能驾驶用的mobileye方案，也就是硬件软件都是别人的，在 HW2．5 中，特斯拉整合了两个 Nvidia Parker SoC、一个 Nvidia Pascal GPU 和一个 Infineon TriCore CPU。而现在HW3．0，Tesla 集成了两个新设计的 Tesla SoC、两个 GPU、两个神经网络处理器和一个锁步 CPU。
Tesla SoC 在 HW3 中使用的技术节点是 14nm，而 Nvidia 的 HW2．5 处理器中使用的是 16nm。处理器数量从四个 Tesla SoC 减少到两个。
System Plus 通过测算，特斯拉的 HW2．5 由三个英伟达的芯片和英飞凌 MCU 组成，售价为 280 美元。相比之下，基于特斯拉两款 SoC 的特斯拉 HW3．0 售价 190 美元。，HW3．0比HW2．5 主要的处理芯片就省了90美金一块。
当然设计芯片也不是不要花钱，System Plus假设一家汽车制造商在自己的处理器上花费 1．5 亿美元用于设计成本，而组件价格没有变化且年产量为 400，000 台，汽车公司可以在四年内收回投资。显然看特斯拉现在的销量不要四年就收回成本。其实芯片设计GPU时代按照Nvidia英伟达的 AI 智能汽车信仰中其实大家更多的是采用ARM架构，是不是也有路径，另外国内在一图概览2022 电动汽车百人会论坛观点过中地平线不是也可以支持大家一起做。
总结
所以从特斯拉的自动驾驶硬件系统来看，确实控制成本高手，当然他还保持较高的客户体验。那么我总结下其秘诀：总体上要有设计思维，最优的成本精准满足客户需求，不过度设计和过度工程。这个说起来容易，做起来难，视野上要保持前瞻，技术上要保持可拓展敏捷。
电子零部件简化以及批量模块化，例如摄像头COMS图像传感器子零部件模块通用化，这个其实和＃整车架构模块化原理相同，所以电子子零部件模块化在智能汽车时代估计也是一个课题。再如其摄像头并不自我处理而是直接发送到域控制器统一处理。核心关键芯片自研，作为一家依赖智能电子的汽车主机厂，核心芯片在强势供应商手上可不是一件很划得来的事情，特别出现只有一两家独大的时候。类似于现在英伟达可能各大主机厂在他面前议价能力估计很弱。
那么看完时候想想，我们的新势力更多的是在堆料，拼参数，国人还是有一段路要走，加油。
参考文章
特斯拉自动驾驶硬件拆解 － Junko yoshida EE times
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原文标题 : 透过特斯拉自动驾驶传感器以及芯片看其高利润秘诀
