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          全面解讀特斯拉自動(dòng)駕駛芯片:一場(chǎng)蓄謀已久的進(jìn)攻

          作者: 時(shí)間:2019-04-24 來源:42號(hào)車庫 收藏

          北京時(shí)間4月23日凌晨2:40左右,發(fā)布了自動(dòng)駕駛芯片。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201904/399859.htm

          這是Autopilot(以下稱AP)迄今為止取得的最大的技術(shù)突破,但另一方面,自動(dòng)駕駛事關(guān)行車安全,我們每個(gè)人都應(yīng)該保持足夠的理性和克制,謹(jǐn)慎分析。AP的技術(shù)架構(gòu)、發(fā)展策略是如此的獨(dú)特,它的種種策略到今天仍然充滿了爭(zhēng)議。因此,本文將分為對(duì)特斯拉、對(duì)行業(yè)、對(duì)用戶三大部分展開。

          其中涉及技術(shù)架構(gòu)的部分可能稍顯晦澀,但如果你是車主,仍然強(qiáng)烈建議你去嘗試?yán)斫狻?duì)于車主來說,用戶體驗(yàn)是最重要的。但技術(shù)架構(gòu)是促成用戶體驗(yàn)的頂層設(shè)計(jì),

          了解技術(shù)架構(gòu)能幫助你更好的理解這套系統(tǒng)的潛力和短板所在。

          (如果你實(shí)在讀不下去,請(qǐng)直接拉到最后看對(duì)用戶篇)

          對(duì)于特斯拉來說,AP最終達(dá)成了Elon想達(dá)成的目標(biāo)。正如文章開頭所說,這是自2014年10月AP誕生以來,特斯拉取得的最大的技術(shù)突破。

          有充分的證據(jù)表明,英偉達(dá)DrivePX2芯片之于AP自始至終都是一個(gè)過渡角色。

          2015年11月20日深夜,ElonMusk連發(fā)數(shù)條Twitter在線招人。

          那可能是他第一次提到,AP團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,而加入AP團(tuán)隊(duì)的員工將由他本人親自面試。除了AP團(tuán)隊(duì)直接向他匯報(bào),所謂Thisisasuperhighpriority.

          一個(gè)月后,頂級(jí)芯片大神JimKeller及其團(tuán)隊(duì)集體加入特斯拉,Keller出任AP硬件副總裁,AP芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)成立。

          10個(gè)月后量產(chǎn)的AP2.0車型,在設(shè)計(jì)之初就考慮了中央計(jì)算芯片可插撥,便于后期升級(jí)。

          對(duì)特斯拉來說,以自主研發(fā)的自動(dòng)駕駛芯片驅(qū)動(dòng)汽車完全是「蓄謀已久」。

          特斯拉為什么要自行設(shè)計(jì)研發(fā)自動(dòng)駕駛芯片?JimKeller給過一段解釋:在技術(shù)變革方面,我們正處于AI革命之中。AI的計(jì)算方式和經(jīng)典的標(biāo)量計(jì)算、矢量計(jì)算、圖形計(jì)算都不一樣,可以說差別巨大,應(yīng)用非常廣泛。

          每當(dāng)有這樣變革的時(shí)候,尤其是從硬件到頂層軟件堆棧都在變革,就會(huì)有大量的人投身其中。

          有一點(diǎn)是不變的,高端處理器的設(shè)計(jì)非常難做。將無數(shù)模塊組合成差異化的、高價(jià)值的處理器非常難做。你看看現(xiàn)在的半導(dǎo)體行業(yè),有些是來自大公司的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品,有些是自主設(shè)計(jì)的定制芯片。但不變的是,

          超級(jí)困難的挑戰(zhàn)需要真正的專家來解決。

          在ElonMusk看來,計(jì)算機(jī)視覺+AI+海量真實(shí)數(shù)據(jù),是AI技術(shù)在汽車行業(yè)最艱難也最具想象力的應(yīng)用場(chǎng)景。

          就像JimKeller所說,AI需要從軟件到硬件底層設(shè)計(jì)全面的變革。

          這就是特斯拉最初的動(dòng)機(jī),今天,特斯拉實(shí)現(xiàn)了這塊芯片的量產(chǎn)。

          下面先來介紹一下芯片本身。

          這塊芯片以260平方毫米的規(guī)格堆下了60億個(gè)晶體管和2.5億個(gè)邏輯門,峰值性能達(dá)到36.8TOPS,采用三星14nmFinFETCMOS工藝制造。

          芯片搭載了頻率為4.266GHz/s的LPDDR4RAM,峰值帶寬為68GB/S,此外,特斯拉還在芯片上集成了一個(gè)24位通道的ISP,支持高級(jí)色調(diào)映射和高級(jí)降噪。

          除此之外,這塊主板上還搭載了兩塊主頻2GHz的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器(互為冗余),擁有32MB的SRAM和96×96的陣列,數(shù)據(jù)處理速度1TB/s。

          圖形芯片方面,該芯片支持32和64位浮點(diǎn)處理的圖形芯片。同時(shí)植入了12個(gè)主頻2.2Ghz的64位CPU。

          芯片具備一個(gè)獨(dú)立安全芯片和H.265視頻解碼器。

          最后,主芯片功耗僅為75W,整個(gè)主板功耗250W,意味著每行駛4小時(shí),特斯拉芯片會(huì)消耗1度電。

          你可能想知道Mobileye性能最強(qiáng)的量產(chǎn)芯片EyeQ4和英偉達(dá)性能最強(qiáng)的量產(chǎn)芯片DrivePX2芯片跟特斯拉自動(dòng)駕駛芯片比,是什么水平?

          首先,MobileyeEyeQ4主要被用作感知芯片,定位不同,性能峰值僅為2.5TOPS。所以,略。

          關(guān)于DrivePX2,官方有一張PPT做對(duì)比。特斯拉芯片的處理速度達(dá)到2300幀/s,是DrivePX2的110幀/s的21倍。在另一項(xiàng)對(duì)比中,Elon提到特斯拉芯片的性能是英偉達(dá)下一代自動(dòng)駕駛芯片DriveXavier的7倍。

          但在我看來,特斯拉這樣毫不留情地欺負(fù)前芯片供應(yīng)商英偉達(dá)并不合適。

          雖然兩者都定位自動(dòng)駕駛中央計(jì)算芯片,但從芯片架構(gòu)來看,特斯拉芯片已經(jīng)向圖像處理和AI計(jì)算全面傾斜,而英偉達(dá)兩代芯片仍然是以GPU為核心的自動(dòng)駕駛芯片。這使得英偉達(dá)在圖像處理對(duì)比中會(huì)處于劣勢(shì)。

          無論是超強(qiáng)的圖像處理能力還是為AI設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,都決定了這塊芯片與AP2.0定義的8顆不同視距、規(guī)格的攝像頭感知、TeslaVision深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺處理工具強(qiáng)強(qiáng)綁定。

          這是一顆AP專用芯片,只有AP能釋放它最大的性能。

          下面我們說說它好在哪里。

          首先自然是算力大增推動(dòng)的全車8顆攝像頭火力全開了。早在2018年Q2會(huì)議上,特斯拉AI總監(jiān)AndrewKarpathy明確說過,AP跑大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)非常好,但是因?yàn)樗懔ο拗疲壳斑€無法部署到車端。

          特斯拉在發(fā)布會(huì)上提到,新芯片每塊加速器都支持8顆攝像頭以2100幀/s的速度輸入圖像,每顆攝像頭都是全景全分辨率輸入。

          其次,我們已經(jīng)看到了雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,除此之外,特斯拉還設(shè)計(jì)了冗余電源、冗余計(jì)算,在Model3上,特斯拉預(yù)埋了制動(dòng)冗余和轉(zhuǎn)向冗余。

          實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛硬件冗余所需除了感知,其余的電源、定位、計(jì)算、控制、執(zhí)行冗余,由此得以全部實(shí)現(xiàn)。

          另外一個(gè)與自動(dòng)駕駛強(qiáng)相關(guān)的功能是

          CPU容錯(cuò)(Lockstep)設(shè)計(jì),主板運(yùn)行時(shí)兩套相同的硬件將同時(shí)處理相同的數(shù)據(jù),強(qiáng)制執(zhí)行不同芯片、內(nèi)存間的時(shí)序相同,確保它們?cè)谕粫r(shí)刻處理完全相同的數(shù)據(jù),以此來保證汽車自動(dòng)駕駛過程中的低時(shí)延特性。

          這對(duì)高速行車場(chǎng)景下的自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。

          即便出現(xiàn)軟件Bug錯(cuò)誤或硬件故障,系統(tǒng)也能在不損失數(shù)據(jù)的前提下不間斷運(yùn)行。

          Elon對(duì)冗余容錯(cuò)設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)是:任何一部分都可能失效,但汽車將繼續(xù)行駛,這塊計(jì)算芯片運(yùn)行失敗的可能性遠(yuǎn)低于駕駛汽車過程中司機(jī)失去意識(shí)的可能性,至少低一個(gè)數(shù)量級(jí)。

          最后是獨(dú)立安全芯片設(shè)計(jì),該芯片將以加密的方式主動(dòng)檢查所有指令和數(shù)據(jù),以監(jiān)控黑客攻擊自動(dòng)駕駛汽車的可能性。

          安全芯片將讀取輸入和輸出數(shù)據(jù),觀察任何可疑的感知信息,包括欺騙性的視覺信息(例如以假人欺騙汽車前方有行人)調(diào)整決策和控制。

          整體來說,這塊芯片完全實(shí)現(xiàn)了特斯拉,主要是Elon本人的設(shè)計(jì)需求。Elon在發(fā)布會(huì)上給予了極高評(píng)價(jià):

          HowcoulditbethatTesla,whohasneverdesignedachipbefore,woulddesignthebestchipintheworld?Butthatisobjectivelywhathasoccurred.Notbestbyasmallmargin,bestbyabigmargin.從沒做過芯片的特斯拉,怎么可能設(shè)計(jì)出世界上最好的芯片呢?但這是一個(gè)客觀事實(shí)。不是比最好的芯片好一點(diǎn)兒,是好一大截。

          Pete和Karparthy也被Elon稱為世界上最好的芯片架構(gòu)師和世界上最好的計(jì)算機(jī)視覺科學(xué)家。

          2018年8月,AP團(tuán)隊(duì)三位高管突然亮相特斯拉Q2財(cái)報(bào)會(huì)議,Elon讓AP團(tuán)隊(duì)做了財(cái)報(bào)會(huì)議的主角。這么做的原因在今天被揭開:2018年8月,特斯拉測(cè)試了第一批AP3.0車型,取得了很好的運(yùn)行效果。在過去的幾個(gè)月,特斯拉一直在對(duì)AP3.0進(jìn)行測(cè)試。

          因此,1.0到2.0的體驗(yàn)斷崖式下跌的情況在2.5到3.0的過渡時(shí)不復(fù)存在。

          AP3.0版本的ModelS/X和Model3已經(jīng)分別于3月20日和4月12日量產(chǎn)。

          另外,特斯拉下一代自動(dòng)駕駛芯片,HW4.0主芯片的研發(fā)已于一年前啟動(dòng)。預(yù)計(jì)將在未來兩年內(nèi)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),性能將比3.0芯片好3倍。

          對(duì)行業(yè)我們來重新審視一下AP2.0傳感器套件。

          3個(gè)前置攝像頭(廣角(60米)、長焦(250米)、中距(150米))

          2個(gè)側(cè)方前視攝像頭(80米)

          2個(gè)側(cè)方后視攝像頭(100米)

          1個(gè)后視攝像頭(50米)

          12個(gè)超聲波傳感器(探測(cè)距離/精度翻倍)

          1個(gè)增強(qiáng)版前置雷達(dá)(160米)

          沒有激光雷達(dá),一顆都沒有。

          在今天的發(fā)布會(huì)上,Elon接受投資人提問時(shí)再次表明了他對(duì)激光雷達(dá)的態(tài)度。

          Lidarisafool’serrand,Anyonerelyingonlidarisdoomed.Doomed![Theyare]expensivesensorsthatareunnecessary.激光雷達(dá)是徒勞的,任何依賴激光雷達(dá)的公司都注定要失敗的。注定!它們是昂貴的、不必要的傳感器。

          相對(duì)CEO純粹的排斥,特斯拉AI高級(jí)總監(jiān)AndrejKarparthy給出了一些更讓人信服的解釋。Karparthy認(rèn)為,世界是為視覺識(shí)別而構(gòu)建的,激光雷達(dá)很難分辨塑料袋和輪胎的區(qū)別,而大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和視覺識(shí)別對(duì)自動(dòng)駕駛來說是必不可少的。

          你并沒有從眼中射出激光來看到這兒。從這個(gè)意義上說,激光雷達(dá)確實(shí)是一個(gè)捷徑。

          它回避了基本問題,視覺識(shí)別的重要問題

          這是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛所必需的。

          它給人一種進(jìn)步的錯(cuò)覺,最終是一根拐杖。它確實(shí)提供了非??斓难菔?。

          不同公司在技術(shù)路線上會(huì)有一些差異。早期的自動(dòng)駕駛公司感知以激光雷達(dá)為中心,如今大多以多傳感器融合為主,也有少數(shù)公司以計(jì)算機(jī)視覺為主。

          但這個(gè)世界上所有的自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司+大公司,沒有一家實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛完全不用激光雷達(dá),除了特斯拉

          一種合理的猜測(cè)是,激光雷達(dá)成本居高不下,特斯拉出于商業(yè)考量未選擇激光雷達(dá)。實(shí)際上,上文中Karparthy的分析已經(jīng)能代表AP團(tuán)隊(duì)的態(tài)度。還有另外一些證據(jù)表明,特斯拉不喜歡激光雷達(dá)完全是出于技術(shù)層面的差異。

          首先,特斯拉不止一次被拍到使用激光雷達(dá)進(jìn)行測(cè)試,Elon今天也提到,他并不是討厭激光雷達(dá)。SpaceX團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了激光雷達(dá),但對(duì)于汽車,激光雷達(dá)是昂貴且不必要的傳感器。

          其次,在這之前,Elon已經(jīng)解釋過棄用激光雷達(dá)的原因。在成本之前,首先是感知融合的技術(shù)路線錯(cuò)誤。

          如果你堅(jiān)持極為復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)路線,做到了非常先進(jìn)的圖像識(shí)別技術(shù),那么我認(rèn)為你最大化地解決了問題。然后你需要把它和日趨復(fù)雜的雷達(dá)信息融合,如果你選擇了波長在400nm-700nm的范圍內(nèi)的主動(dòng)質(zhì)子發(fā)生器,其實(shí)是很愚蠢的,因?yàn)槟惚粍?dòng)地做到了這一點(diǎn)。你最終會(huì)嘗試在大約4毫米的雷達(dá)頻率上主動(dòng)發(fā)出質(zhì)子,因?yàn)椋ㄔ擃l率)可以穿透障礙物,你可以透過雪、雨、灰塵、霧……其他任何東西“看”清前方路況。令人費(fèi)解的是,一些公司會(huì)用錯(cuò)誤的波長來做主動(dòng)質(zhì)子發(fā)生系統(tǒng)。它們給汽車武裝了一大堆昂貴設(shè)備,讓汽車變得昂貴、丑陋也不必要。我覺得它們最終會(huì)發(fā)現(xiàn)自己在競(jìng)爭(zhēng)中陷入劣勢(shì)。

          這是特斯拉和整個(gè)行業(yè)的分歧。下一個(gè)問題是,攝像頭能扮演核心傳感器的角色嗎?

          在這個(gè)問題上,特斯拉總算能和行業(yè)保持一致了。

          在所有傳感器中,攝像頭擁有最豐富的線性密度,其數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超其他類型的傳感器。一個(gè)行業(yè)共識(shí)是,

          基于視覺的感知在整個(gè)自動(dòng)駕駛體系中的重要性正在持續(xù)提升。

          基于圖像信息密度最高的優(yōu)勢(shì),使得它處于整個(gè)感知融合的中心地位。

          事實(shí)上,完全基于視覺來解決無人車的路況感知問題是可行的,但是還有很長的路要走,自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展過程應(yīng)該是一個(gè)視覺逐步替代高端激光雷達(dá)的過程。

          所以,特斯拉與行業(yè)的真正分歧在于,行業(yè)普遍認(rèn)可視覺潛力巨大,激光雷達(dá)也許有一天會(huì)退出歷史舞臺(tái),但今天的計(jì)算機(jī)視覺和AI發(fā)展發(fā)展成熟度絕無可能獨(dú)立完成感知。而Elon從第一性原理出發(fā)認(rèn)為,激光雷達(dá)的加入會(huì)讓技術(shù)路線誤入歧途,所有人的終極目標(biāo)都是攝像頭實(shí)現(xiàn)感知。

          特斯拉的底氣來自跑在全球各地的42.5萬輛AP2.+車型。MIT按照特斯拉公布的交付量、特斯拉汽車平均行駛里程和AP啟動(dòng)狀態(tài)下行駛里程計(jì)算,到2019年,特斯拉累計(jì)路測(cè)數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到4.8億英里,到2020年(估算)將突破15億英里。按照Elon的說法,

          特斯拉路測(cè)數(shù)據(jù)占全行業(yè)總路測(cè)數(shù)據(jù)的99%。

          特斯拉此前被廣泛質(zhì)疑的一點(diǎn)是:在全車8顆攝像頭全部開啟參與感知后,每個(gè)月上傳數(shù)據(jù)消耗流量平均僅為1-3GB,這個(gè)規(guī)??雌饋砗茈y說特斯拉在進(jìn)行真正有效的數(shù)據(jù)采集。

          在今天的發(fā)布會(huì)上,Karparthy解釋了這一問題。對(duì)于特斯拉來說,最大的優(yōu)勢(shì)也是最大挑戰(zhàn)來自于對(duì)海量真實(shí)數(shù)據(jù)的處理,在早期進(jìn)行短暫的人工標(biāo)注(labeling)后,很快大量的障礙物識(shí)別都改為本地機(jī)器自動(dòng)標(biāo)注提升識(shí)別率。

          只有出現(xiàn)攝像頭完全無法理解或引起混亂的圖像,才會(huì)上傳到云端,由工程師進(jìn)行標(biāo)注,導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掌握對(duì)該場(chǎng)景的識(shí)別。

          其次,全球各地不同國家有著完全不同的路況、交規(guī)、暴雨、冰雹、大霧、甚至洪水、火災(zāi)、火山等罕見的長尾場(chǎng)景。每一次AP啟用狀態(tài)下的人為介入接管,系統(tǒng)都會(huì)記錄下該場(chǎng)景的信息和數(shù)據(jù),并自行學(xué)習(xí)人類的決策和駕駛行為。

          Karparthy特別提到,真實(shí)行車場(chǎng)景下的路況數(shù)據(jù)無法替代。對(duì)于競(jìng)品公司廣泛采取的模擬器訓(xùn)練解決數(shù)據(jù)匱乏問題的做法,特斯拉用兩句話回應(yīng):

          一個(gè)細(xì)節(jié)堪比真實(shí)世界的模擬器本身會(huì)比自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)難度更大;使用模擬器改進(jìn),就像自己改自己的作業(yè),提升有限。

          對(duì)于這個(gè)行業(yè)來說,特斯拉手握全球最大規(guī)模的自動(dòng)駕駛車隊(duì),開始計(jì)算機(jī)視覺+AI(軟硬件)+海量真實(shí)數(shù)據(jù)的探索。時(shí)至今日,通用CruiseCOODanielKan對(duì)AP團(tuán)隊(duì)的評(píng)價(jià)仍然最為精準(zhǔn):

          對(duì)用戶在發(fā)布會(huì)后半段,特斯拉對(duì)一些問題做出了解釋。比如,AP運(yùn)行狀態(tài)下的最小跟車距離大概在3米左右,在中國堵車場(chǎng)景下這樣的距離給側(cè)方車輛強(qiáng)行并道提供了足夠的空間。

          特斯拉提到了影子模式機(jī)制,即每一次此類場(chǎng)景下駕駛員接管加速靠近前車,系統(tǒng)都會(huì)記錄下駕駛員的駕駛行為,上傳到云端。當(dāng)同一行為比例足夠高的時(shí)候,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策機(jī)制就會(huì)發(fā)生變化,并被推送給成千上萬的用戶。

          所以,在不遠(yuǎn)的將來,AP一定會(huì)越來越好用,不斷接近自動(dòng)駕駛。但作為用戶的你都要在任何時(shí)候都要明白,

          在官方承諾全自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)之前,無論系統(tǒng)多么好用,它都不是自動(dòng)駕駛。

          Elon在發(fā)布會(huì)上提到,AP在第一階段的自動(dòng)駕駛,仍然強(qiáng)制要求乘客坐在駕駛位上關(guān)注前方路況。聽起來是不是非常矛盾?

          在此前接受ArkCapital采訪時(shí),Elon做了更詳細(xì)的說明。

          到今年年底,特斯拉將會(huì)功能性實(shí)現(xiàn)(FeatureComplete)自動(dòng)駕駛。功能性實(shí)現(xiàn)的意思是,車輛能從停車場(chǎng)駛出找到你,接上你并把你送到目的地,這個(gè)過程中你需要注意路況并有極小的概率需要在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候接管車輛,但在大多數(shù)時(shí)候根本無需駕駛員介入。

          人們認(rèn)為這是100%零失誤的全自動(dòng)駕駛,不需要任何人類監(jiān)管,實(shí)際上并不是這樣的。

          功能性實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的特斯拉可以應(yīng)對(duì)99.9999%的場(chǎng)景,但在那之后需要增加更多的9。

          特斯拉也明確說明,在某些極端場(chǎng)景,如暴雨、冰雹、大霧之類的惡劣天氣下,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)存在停止運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)。事實(shí)上在系統(tǒng)停止運(yùn)行,駕駛員接管后,系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行學(xué)習(xí)或以鏡子模式收集信息和數(shù)據(jù)。

          所以,我們完全無意討論Elon在最后放飛環(huán)節(jié)提到2020年的100萬輛Robo-Taxi自動(dòng)駕駛車隊(duì)打車服務(wù)。真正值得關(guān)注的問題是,在車隊(duì)、芯片、算法先后到位后,特斯拉Autopilot從去年的完全不可用,到如今具備主流競(jìng)爭(zhēng)力的L2,正在快速向L4逼近。

          特斯拉可能是全球第一家需要跟國家級(jí)監(jiān)管機(jī)構(gòu)談判大規(guī)模投放自動(dòng)駕駛車隊(duì)的公司。

          這背后需要全體AP2.+車主正確理解系統(tǒng)的邊界,按照用戶說明書使用系統(tǒng)。不要讓技術(shù)的進(jìn)步以悲劇為代價(jià)。

          2016年初啟動(dòng),2019年中量產(chǎn)。AP芯片發(fā)布后,特斯拉本質(zhì)上已經(jīng)拼上了最后一塊關(guān)鍵的版圖。

          一圖總結(jié)特斯拉未來十年核心競(jìng)爭(zhēng)力。




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