中关村集成电路设计园正式开园
06-06
刚刚，特斯拉正式发布了新款Model 3高性能版，中国市场起售价为33.59万元。
这是特斯拉继2018年推出Model S格纹和Model X格纹之后，在高性能汽车系列中的全新升级。
马斯克在他的X账号上表示：Model 3比保时捷更快。
2019年，中国新能源汽车市场竞争再次加速。
在超过20万款纯电动车型中，新老造车势力几乎同时发力。
此前，在不同价位段，国产新能源汽车瞄准的是传统日系汽油车或豪华品牌中的“BBA”市场份额。
如今，当竞争来到更加细分的纯电动市场时，特斯拉已经成为所有玩家人都无法回避的对手。
据乘用车协会数据显示，年特斯拉在中国市场累计交付汽车94.7万辆。
其中，纯电动轿车Model 3总销量14.7万辆，同比增长18.33%，成为中国销量超过20万辆的最畅销纯电动轿车车型。
与几乎所有国际消费品牌在中国市场遇到的竞争环境类似，特斯拉需要面对来自中国智能电动汽车制造商的竞争。
其中，最大的竞争在于，与全球企业相比，中国企业在制造过程中的效率更高。
无论是内饰方面的新功能，还是智能座舱方面的新功能，往往都具备更快的迭代能力。
可以推出参数更好的新车型，同时将售价保持在合理范围内。
这就是消费者常说的“增加装备、降低价格”。
今年4月初，极客公园有机会抢先体验全新Model 3高性能版，也有机会与特斯拉车辆工程副总裁Lars Moravy、Franz进行了深入对话von Holzhausen，特斯拉设计总监。
我们希望从这个新模式出发，了解特斯拉在智能时代对产品和竞争的思考。
不仅速度更快，而且效率更高。
在洛杉矶市区以及城外的沿海公路上驾驶全新 Model 3 高性能版时，可以明显感受到动力的提升。
随车工程师告诉极客公园，由于后桥安装了特斯拉全新第四代电机，该车峰值扭矩达到牛米，峰值功率达到马力，相比现有车型有明显提升。
更大的扭矩使得加速更快，0到100秒加速最快达到3.1秒；而功率越大，速度越快，最高时速可达km/h。
用特斯拉设计负责人弗兰兹的话说，这是一款“一眼就能看出运动性和操控性的新车”。
高性能红色制动卡钳是一大亮点。
符合空气动力学原理的前脸和独特设计的整流前唇，以及后部的碳纤维扰流板和扩散器均展现出高效的空气动力性能。
新款 Model 3 高性能版专属红色卡钳 |特斯拉确实是这样。
在加州的沿海公路上，我们可以明显感受到车辆的前后稳定性和平衡性。
弯道是更好的体验场景，全新的前排座椅设计也为腿部、臀部和腰部带来更多支撑和舒适度。
特斯拉车辆工程副总裁Lars Moravy表示，由于添加了连续可变阻尼减震器（CDC），新款Model 3高性能版在高速行驶时的行驶高度降低了10mm；车身悬架设计方面，前悬架刚度提升了25-50%，弹簧刚度提升了至少10%，让车辆在高速过弯时反应更加迅速。
特斯拉设计负责人弗朗茨表示，汽车设计不仅与美观有关，还与产品的使用场景有关。
这听起来与马斯克经常提到的“第一原则”是一致的。
因此，对于性能车来说，空气动力性能很重要，轻量化是另一个重要的设计原则。
尽管悬架水平有所改进，但车重仅增加了15公斤。
更重要的是，特斯拉并没有选择简单地积累能量来提高续航能力。
全新Model 3高性能版采用与四驱长续航版相同的78.4kWh电池，续航里程依然可以达到公里。
官方数据显示，百公里电耗为14.4kWh，延续了特斯拉在能耗管理方面的出色表现。
在软件控制层面，新的赛道模式优化了转向调节方式。
原来的21速转向模式优化为3档，分别对应转向不足、中等、转向过度。
特斯拉的汽车工程师告诉极客公园，这是为了简化用户的使用逻辑。
以往过于复杂的调节方式可能会让普通用户在调节时感到困惑。
当然，在我们看来，这句话还有另外一层含义，那就是虽然被命名为“高性能版”，但特斯拉希望这款产品能够完全让普通大众用户能够使用。
我们还测试了特斯拉的Autopilot和FSD全自动驾驶。
与极客公园2016年测试的老版本相比，新版本对乘坐舒适性的控制更加柔和，多层隔音玻璃的加入也显着降低了路面噪音。
可以说，当你累了，需要放松的时候，可以开启自动辅助驾驶；当您想要享受驾驶乐趣时，Model 3高性能版随时可以给您带来更愉悦的驾驶体验。
不要在不重要的事情上花费太多的资源。
在弗兰兹眼中，新款 Model 3 高性能版就是“迷你 Model S 格子”——他已经是特斯拉的老兵了近 16 年，从 Model S 开始，到最新车型结束。
发布的Cyber??truck，包括即将推出的被马斯克宠坏的无人驾驶出租车Robotaxi，都是他设计的。
一款定位大众市场的30万级车型，被评为堪比百万级车型，可见特斯拉的设计工程团队对这款车的评价很高，期待很高。
特斯拉是全球最早进军纯电动领域、决心最坚定的车企之一。
如今，智能汽车的竞争已进入下半场，全方位的竞争将更加激烈。
“降价、增加装备”是几乎所有玩家人的选择，也是智能汽车的选择。
在这个时代，科技给了每一个车企新的机遇。
高额研发投资可以带来性能和工程方面的突破。
Model 3高性能版采用的全新第四代自研电机，动力较上一代提升20%以上。
与市场主流永磁同步电机不同，全新第四代电驱动系统采用磁阻电机与永磁体相结合的设计。
在充分释放其性能的同时，还解决了永磁体在高温下退磁的问题。
现象。
在智能领域，尤其是智能驾驶领域，特斯拉一直是业界公认的领军人物。
在最新的FSD V12.3.1版本中，特斯拉率先改用了全新的端到端技术栈——相比于传统架构将感知、预测、规划、控制划分为不同模块，端到端最终将各个模块集成到统一的架构中，利用神经网络模型来确定下一步的驾驶操作。
特斯拉纯粹视觉+端到端智能驾驶能力世界名列前茅 |特斯拉特斯拉特别强调，他们在超级计算机Dojo上部署了更大的算力和资源，以训练更强大的系统；而在汽车方面，需要较少的计算能力，因为从他们的角度来看，那是应用训练好的模型的阶段。
在智能驾驶层面，由于特斯拉在训练阶段就拥有强大的计算能力，他们也希望通过良好的前期计算和优化，未来神经驾驶能够在计算能力相对较小的汽车上高效运行。
网络自动驾驶。
在智能汽车的另一个??维度——智能座舱领域，特斯拉过去曾受到不少国内用户的质疑。
其中一个核心问题是“为什么特斯拉的座舱设计不够精致豪华？” 带着这样的疑问，极客公园此次也与特斯拉设计工程负责人进行了交流，我们对于这个问题也有了新的看法。
在特斯拉首席孔夫子弗兰茨看来，“效率”是特斯拉设计的核心，重点应该是将智能能力集中在最重要的地方。
他表示，在特斯拉过去的研究中，很多堆叠式座舱功能实际上并没有在高频下使用，而这些低频功能实际上会增加车辆的能耗。
他特别提到了一个有趣的概念“能源经济效应”，称当你使用各种座舱服务时，这些功能在你充值时也会兑换成人民币或美元。
现在，您还认为需要那么多其他配置吗？ 因此，在这样一个竞争已经进入红海阶段的市场环境下，“要动力”、“要体验”还是“要空间”，其实对应的是各个车企对目标用户需求和产品定位的不同理解。
智能化和技术创新的加入，可以让更多的消费者享受到以前需要花更多钱才能享受的服务。
从本质上讲，每一次创新都能给消费市场带来这样的成果，而这也正是创新的意义所在。
以下对话整理自极客公园等媒体与特斯拉车辆工程副总裁Lars、特斯拉设计负责人Franz的对话： 问：为什么新款Model 3高性能版没有格纹模式？ 答：格子模式对应三电机版本，目前用于 Model S、Model X 和 Roadster 车型。
这款全新Model 3高性能版配备了双电机，这两个电机已经可以“榨干”电池提供的所有能量。
因此，即使多提供一台电机，也不会带来更多的动力。
这不符合轻量化和效率的考虑，所以没有添加这个模式。
问：电动车时代，特斯拉如何让动力变得更强大、与众不同？ 答：只要让车足够快，这并不是一件很困难的事情。
但如果你想要速度快，控制力好，并提供出色的驾驶体验，我想这种平衡只有特斯拉才能提供。
前段时间，我们在中国进行了一次试驾，其中也包括了一些与其他品牌不同的车型。
我们相信特斯拉在速度、操控性、舒适性等方面都有很好的平衡，我们对此感到非常自豪。
此外，在提升力量的同时，特斯拉也没有忘记更好地提高效率。
而且不仅仅是作为汽车，每个人都有机会体验特斯拉的Autopilot自动辅助驾驶和FSD全自动驾驶。
它们也为用户带来了强大的智能驾驶体验。
特斯拉新款Model 3高性能版|特斯拉极客公园：您刚才提到了在中国的试驾，想必大家也知道，中国很多新能源汽车企业都在致力于打造更丰富的智能座舱体验。
特斯拉如何看待这个问题？特斯拉如何定义智能汽车？ A：其实你可以在特斯拉的车里唱卡拉OK（笑）。
说实话，特斯拉试图专注于打造一辆真正高效、安全的汽车。
我们做了一些用户调研，发现其实对于很多娱乐功能，用户使用率很低，甚至根本不使用。
所以我们相信，我们不必将有限的资源投入到所有事情上。
我们总是从“效率”的角度来考虑这个问题。
我们希望在相同的电池寿命下实现相同甚至更低的功耗。
极客公园：关于FSD和自动驾驶，特斯拉的最新进展是什么？ 答：特斯拉独立创建Dojo超算协作，独立研发FSD自动驾驶芯片。
因此，我们能够学习并专注于尽可能快地运行那些在 FSD（完全自动驾驶）系统上运行的神经网络。
还有其他科技公司制造自动驾驶芯片，但特斯拉一直在制造专门设计的芯片，专注于处理自动驾驶的推理模型以及大规模解决完全自动驾驶所需的大量视频，特别是在面对面的情况下。
自动驾驶过程中的各种极端情况。
这里有两个组成部分，一是训练，二是推理。
在训练阶段，我们需要高算力和强大的计算能力。
这是因为训练阶段涉及大量的数据处理和复杂的数学运算，通常需要高性能的硬件资源来支持。
在汽车上，即在推理阶段，所需的计算能力相对较小。
这是因为推理阶段是将训练好的模型应用到实际问题中进行预测或决策，通常不需要训练阶段那么多的计算资源。
所以，我们正在优化的是确保在推理阶段，即使是在计算能力较低的汽车环境中，我们也可以高效地运行神经网络。
是的，这确实是我们优化的重点。
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