最开心的事：我的废话都有人听
国庆假完了哈哈哈哈哈哈～虽然说这个假期跟我没啥关系！！但还是有在好好玩耍～吃喝不误～
小学生日记开写啦：
自助日料真的太划算了哈哈哈哈哈！！我感觉我吃回本了 毕竟我吃了3盘肉！！但是刺身啥的我完完全全爱不起来！！不咋滴～这个自助好像才200多！！划算！！
盒马的瑞士卷听说很好吃！！！！信了个鬼！也就还好吧 普通蛋糕而已！便宜倒是真的便宜！！性价比挺高滴！相比之下我更喜欢鲍师傅滴肉松小贝～
益禾堂的西瓜啵啵真滴不错子！！继禾风奶绿第二好喝啦～不知道茶百道最近有啥好喝的了！！因为我好像喝黄金椰椰乌龙要喝腻了……
我觉得我最近走运了哈哈哈哈！去一家烧烤店就好吃！不像之前那么踩雷了！！这段时间吃烧烤串串真的好频繁喔～ 五花肉和牛油我的最爱啦
早餐又开始吃pandakoko的坚果麦片了！一直很喜欢这个牌子！是真的很好吃！很方便！
ART这个牌子的牛油果味的奶昔挺好喝的耶！！每次经过这个店 都没想着买！刚好我滴妹妹在那里上班 她推荐我的～还说草莓的也不错～我准备下次再试试（然后让她给我家巨多奶油哈哈哈哈哈哈）
长津湖好好看啊！！！每一个都帅炸了！！！！我下辈子还要当中国的儿女！！
没啥要说的了～废话可真多哈哈哈哈哈！
下期日常见！！！！（疯狂啾咪！）
#泥吃了啥##plog博主日记##美食分享#
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盒马的瑞士卷听说很好吃！！！！信了个鬼！也就还好吧 普通蛋糕而已！便宜倒是真的便宜！！性价比挺高滴！相比之下我更喜欢鲍师傅滴肉松小贝～
益禾堂的西瓜啵啵真滴不错子！！继禾风奶绿第二好喝啦～不知道茶百道最近有啥好喝的了！！因为我好像喝黄金椰椰乌龙要喝腻了……
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早餐又开始吃pandakoko的坚果麦片了！一直很喜欢这个牌子！是真的很好吃！很方便！
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#极地航行[超话]#[心]#极地航行 万里光景# [心]#极地航行 无限宠溺#
读书分享会
我最近看了一个童话故事，我不满意，制作不够精良，图画书诶，就几张图片，糊弄谁呢？
一个辣鸡童话故事，什么嘛，剧情怎么毫无逻辑！？竟然还有人民群众喜闻乐见的女装情节！？
这个故事叫《失踪的王子之穿女装只为击败饿了龙》，希望大家都和我一起批判它！
编故事博主说了，特别鸣谢
场景搭设:《魔发奇缘》
友情出演:标姐标妹标哥标弟等极左标家族
辣鸡博主废话多，还说自己水平很次，不求上进，希望大家看个开心就好
读书分享会
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一个辣鸡童话故事，什么嘛，剧情怎么毫无逻辑！？竟然还有人民群众喜闻乐见的女装情节！？
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辣鸡博主废话多，还说自己水平很次，不求上进，希望大家看个开心就好
#到底汽车芯片有什么用# 你知道吗，手机芯片与汽车芯片，哪个难度更大呢？
当提及“手机芯片”时，多数情况下都是指它的CPU(Central Processing Unit)或SoC(System on Chip)，例如高通888、苹果A14、Kirin 9000。而提及“汽车芯片”时，情况就比较复杂了 —— 是指传统整车域的MCU、自动驾驶域的AI芯片，还是座舱域的CPU呢？
这就涉及到汽车芯片的三大类：整车域的MCU、自动驾驶域的AI芯片、智能座舱域的CPU。
第一类：传统整车控制域的MCU
早期汽车是纯机械产品，那时的发动机并没有电子控制器、车窗也只有机械式控制，所以不需要任何芯片(废话！那时候芯片还没有被发明，想用也用不了啊！)
在近几十年中，机械式的汽车逐步电气化。注意，是逐步，一次新增一个功能，就需要配一个MCU(Micro Control Unit)。这种发展方式，也就构成了传统整车控制域的芯片应用基本特征：
分布式：单车平均50个MCU，遍布全车，自然而然就形成了分布式。
低性能：8位与16位MCU占80%以上，制程最高也就28nm，那性能能高哪去？
低成本：好在便宜，量大管饱，价格1-3美元之间。
当然，也不要小看MCU，这个领域支撑起来的半导体公司都是赫赫有名。如果对比的是汽车MCU芯片 —— 那的确，无论是性能上、制程上，手机芯片都要先进不少！
第二类，自动驾驶域的AI芯片
如果说MCU芯片的弱鸡性能让汽车的面子有点挂不住，那自动驾驶域的AI芯片可以说是扳回一城了。
随着自动驾驶由L2向L3、L4、L5迈进，汽车对自动驾驶芯片的算力需求呈指数级增长：从L2的30TOPS到L5的2000TOPS(Tera Operations Per Second, 每秒万亿次)。
自动驾驶域对芯片的需求是：超高算力、低延时、数据高度同质化。这种需求是比较特殊的，因而不适合与手机芯片、电脑芯片比性能。尽管如此，我们仍然可以强行对比一下，粗略感受一下自动驾驶AI芯片的强大：
CUBA单元：蔚来ET7搭载了四颗NVIDIA ORIN芯片(近1000TOPS)，其CUBA(Compute Unified Device Architecture)单元达8096，接近8704CUBA核心的RTX3080显卡。
晶体管数量：蔚来ET7搭载四颗NVIDIA ORIN芯片的晶体管数量为680亿，同期“秒天秒地秒一切”的苹果A14芯片的晶体管数量为118亿。
数据处理量：特斯拉FSD芯片内置图片处理器ISP，最高以25亿像素/秒的速度处理图像，大概是往21块1080P的高清屏幕上塞60帧画面。
高速缓存：特斯拉FSD芯片的神经处理单元NPU高速缓存32MB，与零售价16999元的英特尔酷睿i9-9980XE的33.75MB SRAM缓存总量相当。
自动驾驶AI芯片性能如此强悍，甚至产生了一些有趣的坊间戏言。例如“用蔚来ET7+免费换电来挖比特币是一个不错的主意”，再如“若明年自动驾驶芯片用量增长，恐怕3080的供货量将进一步缩减”等等。
如果对比的是自动驾驶AI芯片 —— 那无论是性能上还是可靠性上，手机芯片都很难说更先进。考虑到二者都是芯片行业的旗舰选手，姑且列为打成平手吧！
第三类：智能座舱域的CPU芯片
如果说与汽车MCU比是胜之不武，与自动驾驶AI芯片差别过大难以对比，那最适合对比的恐怕就是汽车智能座舱的CPU芯片了。原因有三：
功能相似：MCU仅是处理单元、自动驾驶AI芯片主要以大规模并行运算应对大量同质数据(类似GPU而不是CPU)，而智能座舱CPU芯片与手机芯片相似：均擅长逻辑控制与通用类型数据运算，均要自带图像处理单元、神经网络单元，均要承载导航、影音播放等软件生态。
均为SoC：与手机芯片[5]和电脑CPU[6]相似，座舱CPU其实也是系统级芯片SoC(System on Chip)，以高通骁龙820A为例具备4G LTE、Wifi5、蓝牙5.0、GPU等功能。
承载应用生态：汽车MCU执行固定软件功能，很少更新(像特斯拉OTA来提升续航等都属于新事物)；自动驾驶AI芯片的软件通常是由车企封闭开发(或直接采用单一供应商)；而智能座舱CPU通常要和手机一样，承载开放或半开放的应用生态。买手机要考虑2-3年用着不卡，而智能座舱CPU要考虑5-10年的全生命周期使用场景。
汽车智能座舱域的CPU芯片与手机芯片如此相似，以至于前几年经典的820A就是由手机芯片820魔改来的。
因此，如果非要对比汽车芯片与手机芯片的话，我认为拿传统整车控制域的MCU芯片、自动驾驶域的AI芯片来比都不太适合，而拿智能座舱域的CPU芯片来说有一定的对比意义。
目前传统车缺芯片，主要是第一种“看起来比较弱”的整车MCU芯片。 #微博新知博主#
当提及“手机芯片”时，多数情况下都是指它的CPU(Central Processing Unit)或SoC(System on Chip)，例如高通888、苹果A14、Kirin 9000。而提及“汽车芯片”时，情况就比较复杂了 —— 是指传统整车域的MCU、自动驾驶域的AI芯片，还是座舱域的CPU呢？
这就涉及到汽车芯片的三大类：整车域的MCU、自动驾驶域的AI芯片、智能座舱域的CPU。
第一类：传统整车控制域的MCU
早期汽车是纯机械产品，那时的发动机并没有电子控制器、车窗也只有机械式控制，所以不需要任何芯片(废话！那时候芯片还没有被发明，想用也用不了啊！)
在近几十年中，机械式的汽车逐步电气化。注意，是逐步，一次新增一个功能，就需要配一个MCU(Micro Control Unit)。这种发展方式，也就构成了传统整车控制域的芯片应用基本特征：
分布式：单车平均50个MCU，遍布全车，自然而然就形成了分布式。
低性能：8位与16位MCU占80%以上，制程最高也就28nm，那性能能高哪去？
低成本：好在便宜，量大管饱，价格1-3美元之间。
当然，也不要小看MCU，这个领域支撑起来的半导体公司都是赫赫有名。如果对比的是汽车MCU芯片 —— 那的确，无论是性能上、制程上，手机芯片都要先进不少！
第二类，自动驾驶域的AI芯片
如果说MCU芯片的弱鸡性能让汽车的面子有点挂不住，那自动驾驶域的AI芯片可以说是扳回一城了。
随着自动驾驶由L2向L3、L4、L5迈进，汽车对自动驾驶芯片的算力需求呈指数级增长：从L2的30TOPS到L5的2000TOPS(Tera Operations Per Second, 每秒万亿次)。
自动驾驶域对芯片的需求是：超高算力、低延时、数据高度同质化。这种需求是比较特殊的，因而不适合与手机芯片、电脑芯片比性能。尽管如此，我们仍然可以强行对比一下，粗略感受一下自动驾驶AI芯片的强大：
CUBA单元：蔚来ET7搭载了四颗NVIDIA ORIN芯片(近1000TOPS)，其CUBA(Compute Unified Device Architecture)单元达8096，接近8704CUBA核心的RTX3080显卡。
晶体管数量：蔚来ET7搭载四颗NVIDIA ORIN芯片的晶体管数量为680亿，同期“秒天秒地秒一切”的苹果A14芯片的晶体管数量为118亿。
数据处理量：特斯拉FSD芯片内置图片处理器ISP，最高以25亿像素/秒的速度处理图像，大概是往21块1080P的高清屏幕上塞60帧画面。
高速缓存：特斯拉FSD芯片的神经处理单元NPU高速缓存32MB，与零售价16999元的英特尔酷睿i9-9980XE的33.75MB SRAM缓存总量相当。
自动驾驶AI芯片性能如此强悍，甚至产生了一些有趣的坊间戏言。例如“用蔚来ET7+免费换电来挖比特币是一个不错的主意”，再如“若明年自动驾驶芯片用量增长，恐怕3080的供货量将进一步缩减”等等。
如果对比的是自动驾驶AI芯片 —— 那无论是性能上还是可靠性上，手机芯片都很难说更先进。考虑到二者都是芯片行业的旗舰选手，姑且列为打成平手吧！
第三类：智能座舱域的CPU芯片
如果说与汽车MCU比是胜之不武，与自动驾驶AI芯片差别过大难以对比，那最适合对比的恐怕就是汽车智能座舱的CPU芯片了。原因有三：
功能相似：MCU仅是处理单元、自动驾驶AI芯片主要以大规模并行运算应对大量同质数据(类似GPU而不是CPU)，而智能座舱CPU芯片与手机芯片相似：均擅长逻辑控制与通用类型数据运算，均要自带图像处理单元、神经网络单元，均要承载导航、影音播放等软件生态。
均为SoC：与手机芯片[5]和电脑CPU[6]相似，座舱CPU其实也是系统级芯片SoC(System on Chip)，以高通骁龙820A为例具备4G LTE、Wifi5、蓝牙5.0、GPU等功能。
承载应用生态：汽车MCU执行固定软件功能，很少更新(像特斯拉OTA来提升续航等都属于新事物)；自动驾驶AI芯片的软件通常是由车企封闭开发(或直接采用单一供应商)；而智能座舱CPU通常要和手机一样，承载开放或半开放的应用生态。买手机要考虑2-3年用着不卡，而智能座舱CPU要考虑5-10年的全生命周期使用场景。
汽车智能座舱域的CPU芯片与手机芯片如此相似，以至于前几年经典的820A就是由手机芯片820魔改来的。
因此，如果非要对比汽车芯片与手机芯片的话，我认为拿传统整车控制域的MCU芯片、自动驾驶域的AI芯片来比都不太适合，而拿智能座舱域的CPU芯片来说有一定的对比意义。
目前传统车缺芯片，主要是第一种“看起来比较弱”的整车MCU芯片。 #微博新知博主#
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