[今晚,我想聊聊車壇趨勢] 現代蘭吉雅?!Kimera EVO37
#阿B博:
每年盛大舉行的Goodwood Festival of Speed中都會出現不少奇奇怪怪的車,而今年參展的車輛當中有不少非常具討論話題的車輛,像是今天的這位主角:Kimera EVO37。
這是來自義大利的Kimera Automobility車隊向“1980 年代 WRC 主角的傳奇汽車致敬”當中偉大的車款---Lancia 037所打造的Kimera EVO37,作為一輛“Restmod”,這輛Kimera EVO37可以說是用現代的方式完美的重現了當年Lancia 037的所有細節。
以Lancia Beta Montecarlo 的中央底盤部分為基礎,在前後增加了新的管狀車架部分,並配備了來自 Öhlins 的新型可調避震器、Brembo高性能煞車和倍耐力運動輪胎。引擎是與當年Lancia 037相同的 2.1 升四缸發動機,縱向安裝在座椅後面,但部分經過重新設計,並擁有渦輪增壓以及原始的 Volumex 增壓器,變速箱可選擇序列式或六速手排變速箱。此外,EVO37也大量使用了碳纖維、鈦合金、鋁合金等現代材料來提升其輕量化表現。
Kimera聲稱這輛EVO37可輸出最大505PS和550Nm 的扭矩,遠遠超過當年的Lancia 037,馬力重量比甚至來到1hp/2kg,當然,這輛EVO37還是維持後輪驅動、手排變速系統的架構,以提供最高的駕馭樂趣為原則,性能表現相當可觀。
Kimera EVO37按照預定只會製造37輛,售價高達48萬歐元,折合台幣約為突破1,600萬,不過即便有著這樣驚為天人的售價,卻早在消息發布沒多久就銷售一空了,畢竟當今能在道路上想像自己是Walter Röhrl機會並不多啊!
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[狂人新聞台] Taycan硬知識 - -12,000 Nm扭力 解密Porsche Taycan 動力核心
#小編:坐穩了!令人屏息震驚的加速力道將駕駛和乘客狠狠壓進座椅
永磁同步馬達(PSM)而不是非同步馬達(ASM)
可不是每一種馬達都適合電動車。保時捷使用的是永磁同步馬達(PSM),較成本較低的非同步馬達(ASM)擁有更高的連續輸出功率,也不容易因過熱而需要調降功率。保時捷永磁同步馬達(PSM)透過三相交流電壓的電力電子系統供電與控制;換言之,馬達轉速由交流電壓在零點附近從正極流向負極的頻率來決定。在 Taycan 的馬達中,脈衝變流器負責調節定子磁場旋轉頻率,從而管理轉子轉速。轉子採用釹鐵硼合金製成的高品質永久磁鐵,在製造過程中會經過高強度定向磁場進行永久磁化。永久磁鐵在煞車過程中也有助於高效動能回收。當車輛處於滑行狀態,馬達便進入發電模式,讓磁鐵將電壓和電流導入定子線圈。
Taycan 電動馬達的「髮夾型繞組」
Taycan 電動馬達的「髮夾型繞組」技術亦完整體現了保時捷DNA - 登峰造極的科技。在這項技術中,構成線圈的導線不是圓形,而是矩形。相較於自持續滾動卷軸上取得銅線的傳統繞線技術,髮夾技術則採用成型組裝法,將矩形銅線分成個別好幾段,並彎曲成形似髮夾的 U 形,分別插入安裝線圈的定子疊片中,令矩形截面的表面層層相疊,再以雷射焊接「髮夾」兩端形成線圈,提升線圈密度,進而提高定子的銅含量。
保時捷髮夾技術的優勢,在於可將銅含量從過去的50%提升至近70%,達成相同容積能夠輸出更高的動力輸出與扭力目標;另一個重要的優勢則是相鄰銅線可均勻接觸,進而改善導熱,強化髮夾定子的冷卻效果。Taycan的電動馬達可將超過 90% 的能量轉化為動力:但是,與內燃機引擎一樣,耗能會轉化為熱能,這也使得電動馬達有一層冷卻水套包覆,為其散熱。
脈衝變流器的控制系統 蘊含保時捷的科技心血結晶
為了精確控制永磁同步馬達,電力電子系統必須掌握轉子的準確角度位置,此時就得仰賴解析器了。解析器由一個磁場傳導金屬製成的轉子盤、一個勵磁線圈和兩個接收線圈組成;勵磁線圈產生磁場,透過編碼器傳輸到接收器繞組,並在接收線圈中產生電壓,電壓相位與轉子位置成比例移動。控制系統可依據這些資訊準確計算轉子的角度位置。此一名為脈衝變流器的控制系統蘊含保時捷的科技心血結晶,負責將 800 V直流電轉換為交流電,並輸送至兩具電動馬達中。保時捷是有史以來第一家採用 800V電壓的車廠,這項技術一開始是為了保時捷 919 Hybrid 混合動力賽車而研發,現在則運用在量產車中,採用較細的電纜降低重量和體積,進而縮短充電時間。
Taycan電動馬達每分鐘轉速高達 16,000 轉。前後軸的驅動單元亦分別搭載一具變速箱,以在轉速範圍內成就保時捷經典的動態表現、效能和極速的完美協作。Taycan 是史上首款後軸搭載二速變速箱的電動跑車,其中第一檔的齒比非常短,前輪動力由一組單速行星變速箱傳輸到車輪。
此一組合賦予Taycan Turbo S強大的動力。前軸電動馬達的 440 Nm扭力經由齒輪比轉換後,將約 3,000 Nm的扭力傳至車輪;後軸電動馬達的 610 Nm扭力在第一檔時倍增為 9,000 Nm,齒比較長的二檔則確保高速行駛間維持高效能和動力儲備。這是一項深富開創性的先進科技,關注最細微之處,使得保時捷在純電時代仍能延續百年來的創新傳統。
#Porsche #Taycan #TurboS #永磁同步馬達 #髮夾型繞組 #
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把AI導入邊緣裝置就對了!
作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks,Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04
邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...
德勤(Deloitte)預測,2020年,邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆,銷售金額將達到26億美元,而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場,估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆,代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%,是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。
這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場,但成長速度可能會較慢,預計2020年至2024年之間,其CAGR為18%;企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快,同期CAGR預計為50%。
儘管如此,無論從出貨量還是銷售金額來看,今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機,佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年,在未來幾年,AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中,超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。
由於對處理器的要求非常高,AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行,而不是在終端裝置本地執行;現在,邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少,因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。
邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算,減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求,因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看,在邊緣裝置處理資料顯然更安全;個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時,即使未連結網路,它也可以完成所有處理。
當然,並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用,例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時,將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上,在大多數情況下,AI將以混合模式完成:一部分在裝置端實現,一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式,要看需要完成的AI處理類型。
智慧型手機邊緣AI經濟學
並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片;其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內,其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多,原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦),就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響;例如,2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片,因此其普及率已經很高。
目前,只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是,帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。
我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性,因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如,三星Exynos 9820晶片的照片顯示,其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器,整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元,僅次於顯示器,是手機中第二昂貴的元件,約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣,即與所佔裸片面積成正比,那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%,相當於每個NPU約3.50美元。
相同的,在蘋果的A12仿生晶片上,專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元,邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元,其中2.1%用於NPU,則這部分成本應為1.10美元(當然,裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示,麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體,佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%;按這樣計算,NPU的成本較高,約1.42美元)。
儘管這裡所提到的成本差別很大,但可以合理假設,NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高,但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置),這仍然是一個很大的市場。
製造商的平均成本為3.50美元,最低可能僅1美元,因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度,製造成本增加1美元,對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機,也可以享受NPU及其帶來的好處,如更好的攝影機、離線語音助理等,而價格漲幅不到1%。
AI晶片來源:自家生產還是找外部供應商?
生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同,這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片,這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC;儘管並非都包含邊緣AI晶片,高階型號通常都會有,例如高通的Snapdragon 845和855,以及聯發科的Helio P60。
在另一方面,蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片,而是設計並使用自己的處理器SoC,如A11、A12和A13 仿生晶片,所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略,也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC,其餘則使用自家研發的晶片,例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。
兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場
如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多,那為何不將之導入企業應用呢?事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了,例如某些自主無人機;配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機,能完全在裝置端執行即時導航和避障,無需連結網路。
但是,針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述,智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%,在總成本中佔據約3.50美元,功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能,例如記憶體)的晶片,它的成本會更低、功耗更少且體積更小,豈不更好?
事實上,已經有這樣的晶片了。據說,有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師,單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產,裝置製造商的採購成本會大幅降低,有些甚至可低至1美元(或是更少),而有些則需要幾十美元。現在,我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準,假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。
除了相對便宜之外,獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢,功耗也相對較低,僅為1W到10W之間。相比之下,一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集,雖然性能非常強大,成本將高達40萬美元,而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。
利用這類已經問世的晶片,邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性,尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片,企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動,從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括:
資料安全和隱私
無論企業如何謹慎小心地保護資料,只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端,都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅;隨著時間推移,因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規,消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料,而有80%的消費者表示,他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用,這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。
邊緣AI晶片可在本地處理大量資料,降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如,具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關,並只將這部分視訊傳送至雲端,從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令,從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」,以避免聽到不相關的對話。
連網困難
裝置必須連網才能在雲端處理資料,但是在某些情況下,裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子,其運作位置可能使得維持其連網很困難,而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘,確保泳客安全;這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客,或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。
(太)大數據
物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說,一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器,每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內,保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜,將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如,可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU),也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片,裝置可以即時分析資料,只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸,這可大幅降低儲存和頻寬成本。
功耗限制
低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行,不會消耗過多電力。例如,Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料,包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式,協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。
除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外,很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案,也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite,將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。
低延遲需求
無論是透過有線網路還是無線網路,在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在,最佳情況下為1到2 毫秒(ms),最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI,可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。
例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體,同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能;然後它們必須立即根據這些資料做出決策,像是何時轉彎、煞車或加速,以實現安全行車。為此,自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要;隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作,低延遲將變得越來越重要。
邊緣AI在大量數據應用至關重要
邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言,邊緣AI晶片可以實現多種功能,從解鎖手機到與語音助理對話,甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片,而這些應用都不需要連結網際網路。
但從長遠來看,邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大,它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場,衝擊現有企業,同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。
收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力,對於那些仰賴大數據的應用至關重要;未來學家們預測,這類應用將被廣泛佈署,包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等,而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。
附圖:圖1:AI運算技術能佈署在不同位置。
(圖片來源:Deloitte Insights)
圖2:邊緣AI晶片市場規模預測。
(圖片來源: Deloitte Insights)
圖3:三星Exynos 9820的裸晶照片顯示,其中約有5%的面積為AI處理器。
(圖片來源:ChipRebel;注釋:AnandTech)
圖4:蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。
(圖片來源:TechInsights / AnandTech)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8
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我車車是matiz ,因為煞車很無力 = =
若遇前車緊急煞車,我通常冷汗都飆了滿頭
matiz又不耐撞然後車又小,很怕某天會因煞不住而變成人肉三明治
所以當初我發現煞車很無力時,也回原廠要求改善,
換新的煞車皮、也加裝了兩段式真空輔助器,
當然我也知曉經過時間的考驗,
再好的零件也會老化而漸漸喪失效能.
針對煞車的問題也更新了許多原廠建議的零件.
一直在分泵.總泵.倍力器.油管路.碟盤.煞車皮這些部分周旋.
可是煞車效果還是不如預期!
日前去保養廠作定期維修時,又碎碎念的跟保養廠老闆抱怨matiz的奪命煞車,
還開玩笑的說,不然我來改裝煞車好了 !
沒想到老闆轉身打開他自己車子的引擎蓋,
他自己加裝一組新研發的煞車輔助器(安穩煞車器),
是廠商提供給他,請他加裝後試乘,
目前正在試推廣,並未全面上市,
後來老闆說,不然我把這組先給你安裝看看效果如何?
安裝後我只能說效果十足,
當然還是需要一段時間的後續觀察,
我所加裝的是針對煞車真空的部份,來加強煞車的力道。
以下為此產品的原理:
一般的汽車煞車系統,皆是利用引擎吸氣時所產生的真空來輔助腳踏的力量,
通稱為真空剎車倍力器,車 輛引擎在正常情況下運轉時,進氣所產生的真空吸力。
但此裝置最大的罩門就是
1.當引擎故障而停止運轉時,真空消失,任何真空輔助器頓時失效,
2.與行駛中,引擎正常運轉之下,經過時間的考驗,再好的零件也會老化而漸漸喪失效能
(如:單向閥積碳咬死),倍力器無真空而無法運作,而失去煞車效能,而影響行車安全。
為了避免上述缺點,在真空系統中增設偵測開關,當汽車因急加速或引擎故障而停止時,
真空吸力低於標準值時,會自動偵測引擎真空度迅速啟動增設的真空幫浦,且瞬間啟動補
足真空度,使煞車系統正常運作,可避免因吸力消失所引發的危險,行車安全性增益良多
。(引用雨泰科技的產品介紹)
各位大大可以參考一下它的網站上的產品圖片,就可以更加清楚!!
https://www.yutai.tw/
而我的matize剎車本來就是因為他的原車設計的air tank比較小,無法存儲大量的真空,
煞車才會很無力,安裝後,剎車已經很俐落,目前可以很安心的開上路,推薦給有同樣問
題的車友!
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