过去几年中，每逢苹果和特斯拉开发布会，我都一定会准时起来熬夜看完直播，但昨天晚上是个例外，我在两点钟定好了闹钟，却在被惊醒之后明显的听到身体在说：今天不行。
人类的躯体就是这样的充满脆弱和无奈，相信所有行业的人都曾想过，如果机器能够帮我完成专职工作就好了。
梦做得越大，第一个让人圆梦的企业收获得就越多。一如马斯克在自动驾驶上曾经许诺的那样。
摩尔定律杀入汽车领域
马斯克从来都不屑于把ADAS的功能冒充为“自动驾驶”，在他的时空体系中，早在2017年，就应该有一辆特斯拉从洛杉矶出发，一路自己规划路线，自己寻找超充站补电，最终亮相在纽约。
但故事的结果我们已经知道了，这趟跨越5000公里的壮举终究没有出现，制约梦想实现的，有彼时特斯拉吃紧的财务状况，有Model 3初期产能爬坡的技术障碍，但最根本的，还是算力不够的原因。
从一开始，马斯克就坚定采取视觉为先的无人驾驶方案，特斯拉现已成型的Autopilot传感器方案以摄像头为主，辅以毫米波雷达，这固然有早年间激光雷达成本居高不下的缘故，但更深层的是，马斯克坚定地相信自动驾驶的最佳解决方案就是致敬人类，“人只用视觉就完成了驾驶，车也一样”。
Autopilot一旦启动，系统就要开始处理由8路高清摄像头采集到的数据信息，数据首先要被整合起来，并迅速识别出视野中的各种区域、物体、标线、符号，并判断他们的行为方向，再在尽可能短的时间内对车辆的行进进行控制。
发布于2016年的Autopilot 2.0硬件体系，核心是一块NVIDIA Drive PX 2芯片，这块当年的芯片怪兽在较小的体积当中提供了出众的计算效能，但直到2019年，特斯拉已经发掘出了该芯片80%的算力，仍然无法实现有效的全帧率全速分析8个高清摄像头的数据。
于是，我们没能等到特斯拉横跨美国的壮举，却等到了一家电动车企业造出算力最强自动驾驶芯片的“奇迹”。
这就是今天早晨在特斯拉自动驾驶开放日上展示出的Full Self-Driving Computer（全自动驾驶计算机），它构成了特斯拉AP Hardware 3.0系统的核心。HW3.0模块的算力达到144TOPS，这里不再赘述整体的技术细节，你只要知道两个指标就足够了，第一是FSD的算力是之前Drive PX 2的7倍，第二是FSD可以支持8路高清摄像头的全速数据处理。
除去性能的提升，特斯拉决定做芯片的另一个重要原因是成本，FSD的成本相较Drive PX 2低了30%，而马斯克也表示FSD的下一代芯片正在研发中，大约会在2-3年后面世，性能是当前FSD的3倍左右，成本继续降低。
不管你是否愿意，摩尔定律终于以一种意料不到的方式进入了汽车领域，可能很多读者对于摩尔定律还比较陌生，它是由摩尔定律是由英特尔创始人之一的戈登·摩尔根据处理器市场规律总结出的：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。你也可以理解成，相同性能的芯片，每隔18-24个月会便宜一半。
在之前近半个世纪的过程中，摩尔定律一直“监督”着处理器行业的进步，这也有了我们如今用如此低的价格享受到如此精彩的数字世界的可能。而这种速度，在传统以机械制造为主的汽车行业中是难以现象的，坊间一个有趣的故事是，在2004年，比尔盖茨曾在演讲中说到，如果汽车制造也能按照摩尔定律的速度进展的话，如今性能的汽车应该只卖20美元。
电动汽车在大幅简化了汽车结构复杂度的同时，也大幅凸显了核心竞争力元件的价格比重，当汽车行业被以这种方式纳入半导体行业的规律时，要迎来的是价格和价值的双重变化。
在过往，相差一年的中期该款车可能意味着只是部分外观配置的变化，用户甚至会因为价格的优势选择旧款车，而未来，可能相差一年的车算力上就能相差一倍，车辆的价值估算体系也会崩塌。
汽车行业的第一个生态壁垒？
在科技行业一直有一个“生态系统”论，凡是在任何一个时代成为难以撼动的霸主的，产品、营销、文化只是表象，更深层的是一整套生态系统在顺风时的磁性，在逆风时的粘性。
传统互联网时代的Win-Tel，以前所未有的兼容性确定了PC时代的绝对统治地位，而苹果依靠iOS及附属网络服务和App Store全系统的加成，甚至让很多人在iPhone口碑下滑时依然选择固守。
想在汽车网联时代构建生态系统的梦，不知道已经被多少人做过了。
常见的思路有两个，一是做平台，做账号，希望联结尽可能多的功能，让用户因为账户的强绑定关系来留存下来，但细想下来其实走不通，首先当前的智能网联汽车并没有什么非此不可的功能，用户在更换产品时并没有非常大的迁移成本，其次现在智能网联汽车提供的功能很多是大型互联网商功能的附庸，账号体系的结果是很可能给巨无霸做嫁衣。
另一个思路是提供某一项极致的体验标签，这种标签可能是加速快，可能是续航长，但都不是绝对的优势所在，因为他们都受到当前物理极限和花费成本的制约，很难连续取得突破，每次突破后的边际效果都会变得更小。
但自动驾驶是，如果你有过在封闭道路、厂商试验车上首次体验双手脱离方向盘的震撼体验，你一定能够想象出有一天自己所买的私家车突然能够自主前进时给你的内心悸动与对外尊严。
马斯克今天在台上说，“我也不知道怎么就做出来了世界上最强的芯片”，然而他心里如明镜一般的，是从Intel找来芯片届的传奇构架师Jim Keller，是从苹果挖来负责芯片设计的Pete Bannon，是很早就与三星签订了芯片的代工协议。
特斯拉从一开始就确立了AP的软件排他性，整体的系统架构全部使用特斯拉的加密系统，神经网络也使用特斯拉自己开发的指令集，一整套由自己掌控软硬件、使用方式、商用逻辑的系统，除了能在开发效能和成本控制上达到最优外，也能让一旦实现自动驾驶之后的杀伤力达到最大。
很多人认为特斯拉的生态壁垒在电动化，而特斯拉把全部希望押注在自动化。
价格价值的分离难题
有人说，未来会有两种车：能够自动驾驶的车和不能自动驾驶的车。
马斯克说，未来会有两种车：能够自我增值的车和不断自我贬值的车。
按照特斯拉的规划，HW3.0的硬件已经开始在3月份之后的Model S/X和4月份之后的Model 3上开始预埋，并在2020年2月开放全自动驾驶功能，特斯拉将从2020年3月份寻求全自动驾驶的合法化，力求在2020年底之前实现全自动驾驶的某一区域正式商用。
全自动驾驶能力，意味着车辆可以彻底与车主的时间进行剥离，在车主不再使用汽车空间的时候，车辆可以自主进行共享化服务。
以Model 3为例，整车的设计寿命为100万英里总里程（约160万公里），特斯拉预估一辆投入共享化运营的Model 3大约一年可以行驶11万英里，总共9年左右跑到报废，而一年的经济收入，大约是3万美元（约合20万人民币）。
保守估计，特斯拉表示一辆Model 3在生命周期中可以创造20万美元的价值，这让传统汽车从一件单纯的消费品，转变为一门可以不断增资的生意。
听起来很美，实现起来很难。
如果你看过今天上午特斯拉发出来的FSD演示视频的话，你就会发现美国与中国在路况之间的巨大差异，在交通密度、参加者数量和交通规矩度方面，中国的交通环境都可以称得上是绝对的困难模式，再加上法律法规的巨大差异，全自动驾驶在本代生命周期内能在中国市场开放的可能性基本为0。
如果说在之前的很多时间内这还只是意味着几项功能的缺失的话，在全自动驾驶的时代，这就意味着世界各地的不同消费者（并不限于中美），为同样的产品付出了相同的价格，却在价值上彻底出现背离。
这不仅是特斯拉的难题，但特斯拉将第一个面临这个难题。
而这个难题并不在于车辆的价格与价值，而在于，它让特斯拉，亦或者是任何有望在汽车智能网联时代建立起一套独有的生态壁垒的选手。
多出一步之遥。
