我只想造车，你们却逼我造火箭 第176节

　　定了一下之后又补充道：“当然如果一些特殊专业的人才，比如教授，学术带头人这些，你如果需要学校也可以放松一些嘛。”

　　“我听说马如龙教授跟你们合作的就挺好。”

　　李毅不太明白罗校长这个意思，但还是点了点头，“合作的确实不错。”

　　“那以后还缺这样的人，不管是校内，校外都可以找我，我可以试着帮你联系联系。”

　　这可真是意外之喜，“谢谢罗校长，谢谢罗校长。”

　　“那我现在就有两个需求，不知道罗校长有没有合适的人介绍？”

　　罗校长看了一下李毅，又看了一下林教授，“你小子倒是会打蛇随棍上。”

　　“说吧，什么人才？”

　　“一个是芯片研发方面的领军人才，数量不限，越多越好，薪资待遇我可以参照欧美的顶尖标准给，看情况还可以给到公司期权。”

　　“你小子野心不小啊……还有呢？”

　　“还有就是系统研发方面的人才。”

　　“系统研发，什么类型的系统研发？你说的不会是操作系统吧？”罗校长都不知道该说什么了。

　　看着李毅点了点头，想一想自己的人脉圈，突然有一种被这小子套住的感觉。

　　“我尽量介绍吧。”

　　得到这个回复，李毅略微有点失望，当目送罗校长离开之后，还是振奋起了精神。

　　“你小子还要弄芯片和操作系统？”

　　“没那么玄乎，就是弄几款车规芯片，还有车载中控操作系统。”

　　“那还好，那还好！”

　　林教授松了口气，“我也给你问一问我周边的人。”

　　“谢谢老师！”

　　林教授摆摆手，没提这一茬。

　　“去看一看我们机械系和材料室合作帮你开发的防撞梁？”

　　“有结果了？”

　　防撞梁是车身结构的一部分，一般按照位置分为前防撞梁、侧门防撞梁和后防撞梁。

　　其中前防撞梁主要抵御正面撞击，侧门防撞梁主要是防御侧面撞击，而后部防撞梁则是抵御后部撞击。

　　当车辆发生碰撞时，防撞钢梁首先承受撞击力，然后吸能盒溃缩吸能，吸收部分碰撞能量，最后让剩余的碰撞能量传导至后方的连接部位上，让纵梁和乘员舱来承受。

　　所以，前防撞钢梁具有吸收碰撞能量，尽可能减小撞击力对车身纵梁的损害、保护车身主体结构的作用，对汽车安全性能的提升作用不可小觑。

　　目前国内汽车常用的防撞梁，有三种材质，分别是钢、铝合金、玻璃钢，放在保险杠里面的。

　　一般欧、美系车标配都是用钢制的，部分用铝合金的，韩系车很多用玻璃钢的，日系车一般都是没有防撞梁的。

　　为了满足FF未来汽车整车的碰撞性能以及轻量化要求，李毅年前在车型设计最初的时候，就委托了刚成立的两个实验室，试图通过材料选择、拓扑优化、仿真分析等手段，优化防撞梁的数据，从而提高防撞梁的碰撞功能和轻量化。

　　现在林教授要带他去，自然是有结果了。

　　“出了几种材料配比，还有结构方案。”

　　“数据都还不错，今天做最优化设计。”

　　“那走，去看看。”李毅一下高兴起来。

　　虽然防撞梁在电动车整车上成本很低，但确是碰撞后对于安全第一有效的手段。

　　其次才是安全气囊。

　　而且，中保研测试，防撞梁这一关也要单独过，所以还是比较重要的。

　　其实目前来说，不管国内国外，汽车防撞梁都没什么技术难度，但它参考的两个评判标准，那就是耐撞性与维修经济性，却又很难高度统一，甚至可以说，是相反的。

　　要耐撞，要么材料牛掰，要么就是结构牛掰。

　　而这两个，对应的价格，都不低。

　　这可不是保险杠，撞坏了大不了换一个，绝大多数防撞梁撞了，都是要考虑维修的。

　　怎么做好这两个平衡，还是很考验的，所以李毅并没有找配套厂，而是找了实验室。

　　反正这东西生产也是冲压件，目前厂里是有能力自己生产的，八戒精工的2500吨冲压机已经饥渴难耐了。

　　去了实验室的时候，正好看到一个防撞梁测试，李毅盯着仔细瞧了计算，不论哪个角度撞击，溃缩都挺好，后期在结合上保险杠、行人缓冲保护泡沫以及气压管等，估计效果会更好！

第180章 自动驾驶与情敌出现

　　防撞梁只是一个小插曲，后期自然会有人跟进。

　　李毅当下最重要的事情，是自动驾驶芯片的选择。

　　自动驾驶这个概念刚刚出现，多传感器方案就成了天选之子，后来直接延伸出来了端到端的概念。

　　端到端的第一端，简单来说就是感知端，像车辆的摄像头、激光雷达以及给各种车辆输入环境信息的传感器都属于感知端。

　　第二端则是形式轨迹，简单来讲也就是控制端，车辆在收集到第一端的环境信息后，最重要的是做出决策，对车辆进行行驶轨迹控制，从而让车辆根据环境进行加减速、避让等。

　　但无论怎么改变，自动驾驶的底层操作逻辑始终不会改变。

　　但是在过去这种模式里，自动驾驶架构被物理隔离，分为了环境感知、决策规划、控制执行三个模块。

　　第一个只能用激光雷达传感器等去感知。

　　第二个只能在收集到感知信息后做选择、决策。

　　第三个则是要在决策指令下进行控制车辆。

　　三者相对独立，只能依靠固定的语言和格式进行传达信息，在信息处理上就显得有些死板。

　　特别是在决策层方面，其各种决策依靠的就是工程师提前设想和写下来的规则，如果出现没有提前写下来的规则，决策层可能就会出现决策错误，这样的方式相当死板，而且说实话也没啥技术含量，毕竟依靠的都是外部硬件。

　　在这种应用里，激光雷达的概念被炒的最为火热，因为它是感知的最主要手段之一。

　　动辄上万元的激光雷达，一辆车上有时候都不止一颗，而是好几颗，这也成为了车企一个高昂的负担。

　　另外，虽说现在信息传输非常快，但信息在三个模块之间传输始终是有延迟，并且有可能在信息传输的过程中导致数据缺失，从而带来一些安全隐患。

　　所以他还不是完全的自动驾驶，只能称之为ADAS，即高级驾驶辅助系统。

　　但随着神经网络算法的提出，新的“端到端”概念，成为自动驾驶的最新趋势。

　　这个新的端到端就是通过大模型将感知、规划和控制三个模块集成起来，消除三者之间的界限，让它们成为一体。

　　在将三者整合之后，工程师不再需要写规则告诉系统什么是车道线、红绿灯、交通规则，反而可以直接抛弃规则，运用大模型技术在大量的驾驶数据中学习人怎么开车，寻找驾驶的规律。

　　这种方法相比之前工程师写下的规则，大模型学习之后能够更加迅速并且找到更加符合场景的应对策略，让车辆开起来更加像人开。

　　简单来说，激光雷达只是最初阶段小朋友学走路用的学步车，当孩子的两条腿和平衡性发育完整后，就会脱离学步车这个辅助工具，开始依靠大脑指挥自己的四肢自如行走。

　　这样带来的结果就是，李毅重生之前，全球智驾系统顶级研发商Mobileye，宣布了正式放弃激光雷达项目。

　　其他主流汽车厂玩家，也开始把资源全部投入到神经网络算法以及算力的持续提升方面。

　　这样一来，激光雷达作为“作弊器”的角色正在被弱化，因为汽车主机厂用脚投票把它投了出去。

　　当然你现在还没有那么苦恼，因为现在市面上不单单没有那么牛逼的神经网络算法芯片，就连激光雷达都没什么好的选择。

　　所以目前在智能驾驶选择方案里，特斯拉最开始使用的Mobileye EyeQ芯片，在李毅这里也就成了必选品。

　　EyeQ是 SoC，集成了多种功能模块，其中就包括了视觉处理单元 VPU，就是专门用来处理视觉传感器的数据，比如基于视觉的车辆识别、行人识别、道路标志识别、车道线分割识别、突发事件识别等等。

　　当然现在要用的是Mobileye EyeQ2，采用的是90纳米工艺，算力达到了0.026TOPS，仅仅是2023年EyeQ 6算力的一千五百分之一。

　　但是即便这样，单枚EyeQ2芯片的价格，都高达12000美元，还是爱买不买。

　　“这么一枚芯片，7万6？”

　　老爹看着装在透明盒子里的EyeQ2芯片，惊讶的张大了嘴巴。

　　这是从马斯克送给李毅的那辆特斯拉里面拆出来的。

　　“对方给的报价就是这样，如果量大的话可能还能再谈。”李毅也有点牙疼。

　　一辆FF未来SU7，采用95-135度三元锂电池方案，电池成本按照三元锂电池对外销售价格计算，电池的成本大概在22万到33万之间。

　　一台车上配备两台电机，因为电机的原材料很多都是进口，加上其他研发成本平摊，这一块的成本攀升到了3万元左右。

　　当然这也是哪家电机对外销售的价格。

　　然后整车的车体、两层镀银的玻璃车窗、飞机驾驶级别的座舱加上其他的内饰等各种成本，在加上规划中的中控大屏幕等细节，预算处给出的价格是接近11万。

　　再加上这么一块芯片7.6万，还有其他芯片一千多枚，成本也在3万元左右。

　　再加上车里面的线束，也要用很多，全部是铜银等贵金属，成本也不低于2万。

　　还有电控系统的硬件成本也接近2万，这么毛一估算，整车成本就是50-60万。

　　“没有其他选择？”

　　“市面上最好的自动驾驶芯片就是他家的。特斯拉既然用的这一款，我们用的也不能比特斯拉的差，毕竟我们的直接竞争对手就是特斯拉。”

　　“你不是在沪市那边成立的芯片公司？这种芯片，不能研究一下？”

　　李毅苦笑了一下，“爸，芯片不是那么容易研发的，但这一块儿我们肯定要突破，我再找找人吧。”