#原神[超话]#哇 [悲伤]今天才知道，原来这个游戏已经这么大了呀，手机坏了，昨天修了一下手机，恢复了出厂设置，于是今天把原神重新下载回来，突然发现居然有一万多mb，这是多少g呀？大概，好家伙，这是目前手游阶内存包体最大的游戏了吧，应该没有哪个比他大了吧，不算缓存和玩时间长了之后，系统更新啊堆的一些缓存垃圾什么的，别的游戏是玩久了之后，内存越玩越大，原神好家伙，直接下载下来，就光一个包体，就直接下载下来就是这么大阿，1万多mb我的天，哈哈，要不是今天修了一下手机，不看不知道阿，好家伙原神居然这么大！，这都超过大多数端游的内存了，厉害！下面数字一万多mb，这得是多少g阿，怎么算来着[允悲][允悲]
#安克日常碎碎念#
话说回来，突然想起来前两年人民的名义那阵，我还和群友脑补了个胶监局。
监察官安克的主要任务是了解市场价格和检查有没有囤货炒货的情况。
但是在和众多商家的交涉中，还是会有那些黑店老板，为了掩盖自己砍单炒价的罪行，塞来千值练铁盖塔MB三红OOR贿赂我。
结果我被其中一个黑店老板举报受贿，被抓捕革职。在服刑期间我洗心革面，重新认识到了“玩具是为了让大家开心的，而不是盲目地吹捧哪个系列加了铁加了灯放了大，买回家当佛一样供着。”
领导打开我的牢门，扔给了我一个皮夹克和一部手机。
“里面是上百家店铺的QQ群，去调查吧。”
于是我为了将功补过，伪装成土大款傻大哥买家，深入黑店预订群里收集信息。调查每个店铺的砍单率和炒货价。
可是随着调查的深入，却越来越绝望地意识到，单独制裁黑店只不过是表面功夫，治标不治本。
而最大的倒爷，砍单炒价的源头，竟然就是国内总代理……
收集好了资料，正当我还在犹豫要不要上报给组织的时候，我的母亲打来了电话，哭诉到有一伙人强行闯入了我家，并且绑架了我的珍藏：初中时候我软磨硬泡让娘给我订的SHF Ankh。
…………………………
新番组：胶监官安克～隐秘买家与破碎的鹰币～
游走于光与影之间，碰触这个行业最深的黑暗！
话说回来，突然想起来前两年人民的名义那阵，我还和群友脑补了个胶监局。
监察官安克的主要任务是了解市场价格和检查有没有囤货炒货的情况。
但是在和众多商家的交涉中，还是会有那些黑店老板，为了掩盖自己砍单炒价的罪行，塞来千值练铁盖塔MB三红OOR贿赂我。
结果我被其中一个黑店老板举报受贿，被抓捕革职。在服刑期间我洗心革面，重新认识到了“玩具是为了让大家开心的，而不是盲目地吹捧哪个系列加了铁加了灯放了大，买回家当佛一样供着。”
领导打开我的牢门，扔给了我一个皮夹克和一部手机。
“里面是上百家店铺的QQ群，去调查吧。”
于是我为了将功补过，伪装成土大款傻大哥买家，深入黑店预订群里收集信息。调查每个店铺的砍单率和炒货价。
可是随着调查的深入，却越来越绝望地意识到，单独制裁黑店只不过是表面功夫，治标不治本。
而最大的倒爷，砍单炒价的源头，竟然就是国内总代理……
收集好了资料，正当我还在犹豫要不要上报给组织的时候，我的母亲打来了电话，哭诉到有一伙人强行闯入了我家，并且绑架了我的珍藏：初中时候我软磨硬泡让娘给我订的SHF Ankh。
…………………………
新番组：胶监官安克～隐秘买家与破碎的鹰币～
游走于光与影之间，碰触这个行业最深的黑暗！
#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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