特斯拉為了實現全自動駕駛目標，積極開發相關硬體。今年8 月，馬斯克在Hot Chips 大會上，分享特斯拉自行開發的AI 晶片設計細節，並稱其為「全球最強晶片」。

特斯拉先前採用的是NVIDIA的晶片。根據cnet等外媒報導，特斯拉自行開發的AI晶片效能是先前NVIDIA晶片的21倍，成本還更低，但離全自動駕駛的目標，特斯拉還有一段很長的路要走。

每臺特斯拉都會搭載兩個AI 晶片，設計師：可以提升安全性

根據特斯拉的官方介紹，新款電腦的主機板會搭載這種AI 晶片，其周圍都設有DRAM 記憶體，同時配有電源來保證供電。上面還有感測器感知訊號輸入功能，包括雷達、GPS，甚至是轉向角度等等。

特別的是，每臺特斯拉都會搭載兩顆AI 晶片，每個晶片都會自行評估汽車下一步應該做什麼，並各自發出兩個訊號。自駕車電腦對兩個評估進行比較，只有在訊號一致的前提下，汽車才會執行命令。晶片設計師Venkataramanan 表示， 該設計可以提高安全性。

特斯拉表示，不只新的車款會匯入該晶片，舊款車型也可以升級。然而根據Lance Eliot（AI與自駕車領域專家）在Forbes發表的文章，該AI晶片有幾個問題與限制，特斯拉必須去面對。

若雙晶片的訊號衝突，就會產生「決策延遲」問題

第一個問題就是雙晶片的設計。根據特斯拉的設計，兩個AI 晶片是獨立運作的，各自傳送訊號給電腦，若兩個訊號一致，電腦才會執行命令。開發者的設想是，如果有一個晶片故障，訊號會跟另一個晶片衝突，電腦就不會執行命令，避免汽車出現不當行為。

這個設計最嚴重的問題就是「決策延遲」。

開發者的設想是採用「不決策」，來避免汽車做出不當行為，然而在駕駛的狀況中，不決策並不是好策略。例如在面對障礙物的情境，若晶片故障導致兩個晶片訊號不一致，汽車就無法做出任何規避的行動，因而造成乘客傷亡。

還有一個問題：如果兩個晶片都做出錯誤決策，電腦該如何判斷？此外，電腦也必須要有自我察覺機制，若兩個晶片訊號不合，必須找出原因，除了降低意外，也可用於後續的軟硬體優化。

有適當的軟體讓AI 晶片發揮效能嗎？

另一個必須思考的是軟體層面的問題。特斯拉自行開發AI 晶片，想取代NVIDIA 提供的晶片，並達成全自駕車的目標；然而硬體只是一個環節，要達到全自駕，特斯拉還必須要有相應的軟體。

以手機做為比喻。手機廠商可以開發搭載高運算效能的處理器、高容量記憶體的手機，但如果它搭載的作業系統無法與市場上多數的APP 相容，這支手機就沒有用。自駕車也是同樣的道理，它可以搭載高速運算晶片與各種感測系統，但如果這些系統的軟體不相容，硬體也無法發揮它應有的效能。

硬體限制：耗電問題、運作熱能、形狀相容問題

除了駕駛本身的功能，特斯拉開發AI 晶片時，還必須面對其他硬體限制，例如耗電量。燃油車電腦系統所需的電力是從燃料和電瓶來的，但電動車系統的電力是從電池來，然而電池也是電動車的動力來源，因此電動車對電腦系統的耗能更敏感，若晶片、處理器、電腦的耗能過大，電動車的續航力就會降低，充電成本也會增加。因此在提升運算效能的同時也要維持耗電量，是工程師的最大挑戰。

除了耗能，晶片的體積、重量、運轉產生的熱能也是開發者必須考量的要素。此外，為了滿足舊款特斯拉的升級需求，晶片設計者也必須考量到它的形狀，讓新的AI 晶片可以跟舊特斯拉的系統相合。

為了達成全自駕目標，並提升對軟硬體系統的掌握，特斯拉自行開發AI 晶片。雖然特斯拉成功開發出自己的晶片，但它還有硬體上的限制與軟體上的問題需要解決。離全自駕車的目標，特斯拉還有一段路要走，但該AI 晶片也讓特斯拉往這個方向前進了一步。

（原文來自 半導體行業觀察）