mdc300華為算力

㈠ 高通發布自動駕駛平台，預計2023年裝車量產

1月7日，高通正式發布全新的自動駕駛計算平台——SnapdragonRide平台。該平台包括安全系統級晶元、安全加速器以及自動駕駛軟體棧，能夠滿足最高L4/L5級自動駕駛的運算需求。高通宣布該平台將於2020年上半年交付給汽車製造商和一級供應商進行前期開發，預計搭載該平台的汽車將於2023年投入量產。

解讀：早在2012年，高通就進入了汽車晶元領域。截至目前，高通在汽車板塊的訂單金額累計已達到70億美元，而在兩個月前，這一數字還是65億美元。

不過，之前做的晶元都是通信及娛樂類晶元。在這次的發布會上，高通方面的透露，其發力自動駕駛晶元，也已經有四年多時間了。高通在2017年拿到了加州的自動駕駛測試牌照，該項測試的目的正是為了驗證其晶元。

當前，自動駕駛晶元最大的一個痛點是很難實現算力和功耗的平衡，而高通從一開始就決定利用其在手機晶元產業的積累做高算力、低功耗的ASIC晶元。高通這次發布的L4級自動駕駛計算平台SnapdragonRide，搭載了兩顆自研的自動駕駛處理器ML（ASIC）、還集成了GPU、CPU。

SnapdragonRide平台可在130W的功耗下達到最高700TOPS的算力。若這一規劃能變成現實，那高通的自動駕駛方案在算力上還是挺有競爭力的。如與特斯拉Hardware3.0的144TOPS/72W相比，高通的產品能效優勢很明顯。，

目前已量產方案中，算力最強的是華為的MDC600，算力為352TOPS，但功耗也高達352W；其次為英偉達的DrivePegasus，算力為320TOPS，但功耗也高達500W。

據規劃，英偉達基於下一款自動駕駛晶元的Orin的計算平台AGXOrin的算力可達2000TOPS，但功耗也高達750W，這種功耗，幾乎無法應用於量產車。

相比之下，高通的自動駕駛計算平台不需要風扇或液體冷卻系統散熱，而是通過更簡單的被動風冷系統，從而達到比較高的可靠性。

SnapdragonRide平台還將晶元減配，變成算力在60-120TOPS的L2-L3級自動駕駛解決方案，或者算力為30TOPS的ADAS解決方案。在這次CES上，高通與通用汽車就ADAS業務達成了合作。

在商業模式上，高通的做法比較開放，既可以提供全棧式解決方案，也可以只賣晶元，演算法及感測器方案之類的由客戶自己去處理。

今後，V2X晶元也會是高通在汽車業務上的重要收入來源之一。

此外，高通還通過其Car-to-CloudService為車企提供雲計算、OTA方面的技術支持。值得一提的是，其Car-To-CloudSoftSKU支持晶元組的安全升級。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈡ 華為不造車，但華為的野心是想做5G時代的博世

5G時代，華為的參與度會越來越深入。主機廠不擅長的ICT業務，恰好是華為擅長的。汽車接入5G生態，成為新的移動終端，這個產業的朋友圈越大越好。
華為善結盟，不樹敵。或者說，不主動樹敵。
聽上去，有種深諳兵法的感覺。
從目前的戰略來看，華為不造車，而要朝著供應商的角色進化，類似於博世。
在5G這個騰騰欲起的風口，華為是絕對的擁抱者與踐行者。
業界有這樣一種劃分時代的方法：1. 互聯網時代，蓬勃發展的載體是個人電腦；2. 移動網路時代，智能手機的普及立了大功；3. 無人駕駛時代，屬於自動駕駛的高階玩法，雖然還沒有到來，但大概率會出現。
汽車將會成為新的移動終端，要搶先布局的，該加快了。
在前兩個時代里，華為的參與逐漸深入。硬體、軟體兩手抓，ICT相關業務全面開花，多有起色。
無人駕駛時代，技術門檻一下子提高了。而且，對於門內人和門外人而言，技術門檻其實是「互立」的。
怎麼理解「互立」呢？
汽車的底子仍然是機械產品。車企積累百年的造車經驗，就像立起的一堵牆，但絕非危牆，不可能被輕易推倒。
如果真想在造車陣營中廝殺，那要投入大筆的重資產，要到傳統車企挖人，還會遭到車企同行的無形壓制。
華為沒必要這么做，不值得。
戰未來，汽車的進化方向是電子產品，甚至有「軟體定義產品」的說法。這又形成了一堵牆，但卻是給傳統車企立的。
做軟體，並不是車企的拿手領域。但對於ICT企業而言，剛好可以施展拳腳。
這堵牆，華為反而可以越過去。
那麼，合作吧，成立聯盟吧。
汽車勢必要接入5G生態，也將孕育出巨大的5G終端普及市場。所以，華為要提前布局。
慶幸的是，華為沒有做傳統車企的敵人，反而擴大了自己的汽車朋友圈。
以下是最新一條結盟消息。
近日，華為聯合首批國內18家車企，正式發布成立「5G汽車生態圈」，目的在於加速5G技術在汽車產業的商用進程。
然而，如此之廣的覆蓋面下，卻有兩個潛藏的亮點：1. 這份名單中沒有任何一家跨國車企或者合資車企；2. 吉利沒有出現在其中。
跨國車企的緣由比較容易理解，而吉利則是因為已經與高通、聯發科等建立了合作關系。
為什麼說汽車與手機殊途同歸？
上一個公開說「不造車」的，大概是谷歌。
谷歌與汽車，總有著千絲萬縷的聯系。
2009年，谷歌開始研究無人車。2010年，谷歌自動駕駛汽車開始上路測試。
到如今，谷歌旗下的Waymo仍然是自動駕駛領域的「橋頭堡」。最近，Waymo公開表示，「不久的將來，用戶有機會乘坐不設安全員的無人駕駛計程車」。
谷歌藉助衛星拍攝，具備提供高精地圖的服務能力；安卓系統已經在智能手機界謀得統治地位，目前也是諸多汽車品牌車載系統的衍生基礎。
這一切，似乎都是為了無人駕駛時代而准備的。
如果谷歌只做搜索引擎，只出售廣告，可以活得很好，但不一定走得很遠。所以，谷歌希望利用自己在ICT領域的技術優勢，尋找在更多行業的落地應用。
安卓系統大獲成功，使得谷歌在移動網路時代掌握了主動權，依靠在硬體之上搭載服務平台，通過提供內容資源，獲得了智能機產業中的高價值。
在無人駕駛時代，汽車也將成為一個移動終端，與手機的演變之路可能殊途同歸。
過去，汽車只是一個硬體設備。因為硬體做主導，所以，汽車只在「硬體設備之間做競爭」，我們談論的是功率和扭矩。
現在，汽車加入了軟體成分，電子部分的比例越來越高，就像智能機時代那樣，開始講究系統，在連通網路之後，可以接入雲端平台，可以互相交流。汽車將會變成「硬體+系統的競爭」。
傳統車企可能僅適應於硬體的競爭，在軟體層面，反而是「門外漢」，很難成為這些高科技公司的對手。
那麼，如果按照智能手機的發展情況，製造硬體的利潤越來越低，系統之上的軟體服務反而可以創造更多的附加價值。
但這不意味著硬體可以就此放棄。恰恰相反，只有當軟體與硬體產生強耦合，才能讓軟體的作用發揮至最大。這是為什麼強調自己是一家軟體公司的蘋果，卻始終能做到最好的硬體體驗；也是為什麼谷歌在多年手機在外代工後，要收回自己來做。
而在國內，華為幾乎是唯一同時具備硬體、軟體以及二者耦合能力的民用科技企業。
華為如何與汽車產業相融合？
華為要做的事情，與谷歌很類似，他們的核心競爭力都是ICT技術。
2019年，在第五屆國際汽車關鍵技術論壇上，華為輪值董事長徐直軍發表了「迎接汽車產業與ICT產業的融合」的演講。
這次論壇，華為的定位是一家供應商。華為不造車，聚焦ICT技術，幫助車企造好車。
汽車產業與ICT產業相融合，碰撞後激發火花，其影響可能會超過這兩個行業本身。
當時，配合著演講，華為公布了13頁的PPT，「如何加入汽車圈」的思路講清楚了。
看上去，除了機械部分，華為在電子類領域，幾乎都有滲透，有一種大包大攬的態勢。
華為的主營業務是通訊，但通訊技術恰好是汽車的短板。
之所以等待5G時代的來臨，是因為汽車自動駕駛需要保證極低的信息延遲。而且，單車智能有所局限，也需要藉助V2X通訊技術，實現萬物互聯，5G提供了落地的可能性。
華為具備5G網路設備全產業鏈製造能力，推出的5G基帶晶元巴龍5000支持車聯網。可能遇到的問題是，車載模塊是否符合車規級，能否經受嚴苛的車輛環境測試。
華為有「雲」，萬物互聯需要與雲計算相結合。而華為的雲服務，又是與AI晶元相捆綁的。
2019年，華為昇騰910 AI晶元上市商用，算力夠強，是其一大特點，可用於自動駕駛場景。
這塊AI晶元不會單獨出售，而是以板卡作為整體售賣，並以雲服務的形式面向市場。如果用戶需要晶元的強大算力，也需要接受華為的雲服務。
布局環環相扣。
我們知道，單車自動駕駛需要攝像頭、雷達等感知元件，再需要決策部分作出判斷，車輛執行。
決策部分是一個自動駕駛計算平台。目前，汽車要跨越到自動駕駛時代，電子電氣架構首先要革新，之前通過離散電子控制單元（ECU）匹配每一項功能的做法已經落伍了，如今需要採用部分集中式的域控制器（DCU）。
在整合為域控制器之後，由於要完成大量數據運算，所以需要匹配強算力的晶元。
2018年10月，華為曾發布了一個自動駕駛計算平台MDC 600，對應於L4級自動駕駛功能。MDC 600採用了8枚昇騰310 AI晶元（注意還不是上文提到的910 AI），整合了CPU和ISP模塊，算力達到352TOPS（TOPS即萬億次/秒）。
具體來說，MDC 600可以處理16個攝像頭、6個毫米波雷達、16個超聲波雷達以及8個激光雷達的數據。
在MDC 600之前，華為還推出過MDC 300計算平台，主要面向L3級自動駕駛。
未來，華為還將推出MDC 800/900這樣系列化的新平台，算力水平值得期待，可以滿足更高水準的自動駕駛需求。
上文所講的，均是圍繞自動駕駛展開的。但眼巴前，還有一個領域值得快速布局，那就是智能座艙。
谷歌在智能機時代拿出了安卓系統，目前，不少品牌的車機系統仍是以安卓系統為基礎進行設計的。
華為也希望做自己的車機系統。
但需要注意的是，智能座艙的范疇絕不只是一塊屏，一個系統，而是一個車內生態。用戶可以解放雙手，輕松操作車內功能，甚至可以將車與家互聯在一起，車成為了「移動起居室」。
這需要一步一步優化。
為了對標CarPlay和CarLife，華為推出了Hicar車機互聯系統。目前的功能，是手機映射到車機的解決方案，也就是說，將手機的服務延伸到汽車，以此過渡。
如果只是車機互聯，未免過於初級。
在華為的構想中，互聯生態要形成「1+8+N」的格局。「1」是手機，作為華為的業務核心；「8」指的是8個生態接入口，包括汽車、PC、平板、智慧屏、音箱、VR眼鏡、手錶、耳機；N是指各種物聯網設備。
鴻蒙OS將會成為互聯生態的基礎，這個基於微內核的全場景分布式OS，將文件系統、內存管理、進程調度等一系列部件剝離，實現內核最小化，天生就是為了兼容除手機外全場景的應用需求。
相比Windows、Android等老牌系統廠商，華為沒有歷史包袱，反而能放開手腳開發全場景OS。
同時，因為華為在軟體和硬體上都具備實力，它既可以為鴻蒙OS建立自家軟體生態（這是谷歌在國內不具備的優勢），同時可以開源讓軟體廠商為自己開發。
上述這些領域已經很廣了。
華為在智能電動方面也有想法，畢竟，智能手機需要電池管理，電動車同樣如此，只是標准更嚴苛，難度也更大。
華為有一個mPower計劃，具體內容涉及到BMS電池管理系統、MCU 電機控制系統、車載充電系統及充電模塊。「三電供應」，華為也要涉足了，這是與博世、電裝等傳統Tier 1供應商競爭最激烈的領域。
再發散一點想，華為是電力基建的參與者之一，在通信電源、備電及儲能管理等方面已有技術積累。要知道，汽車的問題不只是汽車本身，往高了看，還是能源與城市規劃的問題。
華為有機會在跨界領域施展拳腳。
可期不可知，當戰不當退
所謂戰略，都是決勝未來的事情。
但未來如何，在真正到來之前，沒有確切答案。
華為的藍圖，對於這個星球上任何一個廠商都是異常艱巨的。很多設想，都是給未來畫了一個餅。誠然，今天的東西並不成熟，但放眼中國，也確實只有華為敢做、能做。
5G時代，與車融合，華為結合自己的技術優勢，要做的事情有很多，布局也很廣。真正落地奏效了嗎？其實還沒有，這需要等待，以及用實踐檢驗真理。
聽上去，像是正確的廢話。
有一個有趣的現象。行業里的人，浸染得久了，會成為某個領域的專家，但也容易被束縛。我們深知技術變革之難，所以，對於變革多少有些悲觀與抵觸。
但是，對於用車的人而言，如果我可以不用勞心開車，而是自動駕駛，輕松地把我帶到想去的地方，多麼美妙。
這就導致，在造車人與用車人之間，對於自動駕駛，存在截然不同的認知。
話說回來，如果這只是一個技術問題，那就不是問題，而問題也終究會被解決。
門內人做不到的，是有可能被門外人接手的。
這正是隱隱的危機！
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈢ 獨家：華為激光雷達上車，價格或低至數百美元

車載激光雷達的競爭，已經進入量產化階段。

近期，華為開始密集釋放關於量產車規級激光雷達的消息。這意味著華為對於車規級激光雷達產品的量產已經做好了准備。

今年廣州車展前，華為智能汽車解決方案BU總裁王軍在接受車雲采訪時表示，華為的激光雷達已經成為車企搶購的爆品，並考慮在近期做一個激光雷達產品的整體發布。

北汽新能源更是直接官宣。11月27日在寰球汽車主辦的「互聯網汽車烏鎮夜話」論壇上，北汽新能源副總經理、ARCFOXBU總裁於立國透露：「我們和華為聯合打造了ARCFOX極狐最新款產品HBT。新車搭載3顆96線激光雷達、6個毫米波雷達、12個攝像頭、13個超聲波感測器，華為提供的晶元算力達到352萬億次每秒。」這番言論更是坐實了華為激光雷達上車的傳言。

車雲小結：

全球科技創新產業專家、海銀資本創始合夥人王煜全表示，「激光雷達即將進入成熟期，比拼的就是成本優勢、規模優勢，也就是量產能力。」

誰能夠造出更符合車規級標准、成本更低的激光雷達，誰就將更快佔領市場。

目前激光雷達的競爭，主要有Velodyne、Ibeo、Innoviz、LeddarTech等國際廠商，國內的禾賽科技、速騰聚創等初創公司也在這個領域頗有建樹。

但在進入量產商用競爭的角度，顯然，華為多年積累的全棧自研能力和交付能力，以及低成本精密製造的能力，是這些國外廠商和創企業無法比擬的。

不過，同樣來自深圳的無人機獨角獸大疆，也在今年推出了價格在數百美元的激光雷達產品，這可能是華為激光雷達最主要的對手之一。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈣ 華為汽車「暗局」：4000人在激浪前行

[汽車之家行業]?如果一輛車的軟硬體價值，有三分之一甚至一半都來自華為，屆時你會認為華為是一家汽車公司嗎？業內對於華為造車存有猜測，華為的態度是「華為本身不造車，但可以幫助車企造車」。未來，隨著軟體定義汽車時代的來臨，汽車全生命周期價值被不斷放大，華為從一輛車上可獲得的價值必然會成倍增加。

今年北京車展，華為展台上，不斷有車企高層前來一探究竟，深聊下華為的電驅動、感受下華為的雷達和智能座艙、聽解下華為的雲服務。種種跡象已經表明，華為將成為未來汽車產業不可或缺的供應商。近日，華為輪值董事長徐直軍又一次直面媒體，透露了華為汽車的雄心，解開了來自市場的一些疑慮。

『華為全系列感測器』

四是華為做智能駕駛能比特斯拉更強嗎？

「我們不做低等級智能駕駛，激光雷達只是起點。」徐直軍稱。盡管行業內經過多年的努力已經將視覺演算法做得很好，但依然有天花板。盡管特斯拉當前不用激光雷達，僅依靠視覺計算，但這不能否認激光雷達的技術優勢。

徐直軍表示，在中國路況場景下，沒有激光雷達解決不了的問題，華為要堅定地走激光雷達+毫米波雷達+視覺分析的融合感知路線，「只要方案做得好，成本高一點也沒關系，我們可以少掙一點。」

五是華為汽車業務何時才能開始盈利？

「如果想盈利，最有效的辦法就是關閉。」徐直軍稱。據悉，華為汽車業務在2020年的支出超過5億美元，想要追求盈利，把這5億美金放在口袋裡面最好。汽車產業發展是有規律的，時間周期非常長，華為短期內不會考慮汽車業務團隊的盈利問題，長期來看總會有一年實現盈虧平衡。

徐直軍說：「華為每一個產業都有發展曲線，從立項開發到走向當期盈利、再走向累計盈利，這個周期平均八年。因此我們對汽車業務的發展也是有耐心的。」

編輯總結：

今年北京車展，華為備受關注，甚至有人認為，華為正在沖擊全球零部件老大博世。對於與博世的競爭，華為倒是認為，業務目前重疊度並不高。我們也向博世進行了詢問，博世稱與華為一直有溝通交流，具體合作內容不便透露，而就在華為的展台上，也有不少博世的前員工。華為雖然是後來者，但他深知汽車產業的精髓，跨界創新不能脫離本質，讓華為的技術成為車規級的產品還是要靠人，靠合作，靠聚圈。後來者是有耐心的，或者華為真的會成為中國汽車零部件領域的一顆新星。（文/汽車之家劉宏龍）

㈤ 華為發布96線激光雷達，年產10萬套/線，自動駕駛的春天來了么

文/白楊

從車載5GT-BOX、V2X模組，到計算平台MDC210、MDC610，再到12月21號全球首發的96線激光雷達，華為終於補齊了智能駕駛硬體最後一塊版圖。

把HI掛上車尾，華為又多了一份底氣。

但是對於本就在自動駕駛研發上落後的車企，激光雷達的加入，也僅僅是炒作一下股價，和增加一點隔空互懟的底氣。能不能行，現階段還靠不得激光雷達，畢竟Waymo等科技公司，基於昂貴的多的激光雷達，做充分感知的Robotaxi現階段也沒能實現L4自動駕駛。

因此激光雷達加速上車是好事，但公眾對激光雷達也別抱太高期待，車企更不應該拿激光雷達為自己尬吹。用L4自動駕駛標配的激光雷達「降維打擊」為L2級輔助駕駛，或部分限定場景下的L3級自動駕駛做安全冗餘，降低安全風險提升用戶體驗才是正事兒。

所以激光雷達的春天是快來了，但自動駕駛的春天還得奮力奔跑去相見。

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㈥ 華為不造整車，但願共享智能汽車解決方案。

「造整車，華為差得還太遠了」。日前，華為智能汽車解決方案BU總裁王軍在接受蓋世汽車等媒體采訪時直言。

因被曝欲將汽車業務劃歸消費者業務，加之此前華為消費者業務CEO余承東頻頻為汽車業務「站台」，給華為汽車BU業務方向從toB轉向toC增添了諸多想像空間，近日關於「華為造車」的言論再度甚囂塵上。華為的否認也是一如既往地乾脆。

王軍認為，對於一輛整車，無論車輛的布置，還是製造以及工藝，都非常復雜，要造這樣一輛車，華為的能力還遠遠不夠。「所以我們的理想是：把數字世界帶入每一輛車。」王軍表示。更具體一點，就是通過剛剛於10月30日發布的智能汽車解決方案品牌HI，給予汽車行業全棧智能解決方案的加持，實現HuaweiInside。

像IntelInside一樣，把Huawei裝進每一輛車

IntelInside，指的是在計算機領域，Intel在消費者心中建立的一種品牌認知——一台好的電腦就應該用Intel公司所生產的處理器，以至於很多消費者在購買電腦時都傾向於含有Intel處理器的產品，許多電腦品牌則因為採用了英特爾的中央處理機而大受歡迎。

在汽車領域，華為也有這樣一個「Inside夢」，即讓HI品牌成為汽車行業「要素品牌」的代表，被各大車企廣泛採用，車內用華為的技術，車身印上HI品牌的LOGO，給予車企品牌加持、背書。同時在HI品牌的賦能下，消費者也能夠信賴華為的科技，信賴與華為合作的車企，信賴華為和車企共同「造」的車，以及共同「打造」的「品牌」。

華為智能駕駛解決方案，圖片來源：華為

「整體來看，在自動駕駛領域我們希望基於單車智能路線，面向乘用車市場在可泛化的市區場景中解決廣大用戶每日通勤途中的連續性問題。」華為智能汽車解決方案BUADS智能駕駛產品線總裁和首席架構師蘇箐表示。

在蘇箐看來，目前自動駕駛領域雖然路線眾多，但真正適合中國駕駛場景的卻少之又少，即使是目前走在行業前列的特斯拉，考慮更多的其實也是高速場景，而在國內比較高頻的城區通勤場景基本不能用。「更別說Waymo的Robotaxi，系統雖然比較高階，但ODD卻嚴重受損，所以這么多年一直待在鳳凰城出不來」。

那麼具體怎麼做呢？蘇箐認為如果想讓自動駕駛發展更快，第一件事情就是要讓技術等級和法規等級脫鉤和解耦，至少未來五年內，自動駕駛的主要任務還是解決技術問題，而非做倫理選擇，否則導致的後果是：在推一個更高等級的自動駕駛系統時，企業為了不承擔法律風險，會刻意把系統的ODD限制在非常小的區域，這樣的系統對用戶是沒有意義的。

「所以我比較推崇的一種技術路線是在功能上面盡量向L4靠攏，能夠幫助解決每日通勤的問題，但在法規上面，就是一個L2的系統，很長時間需要駕駛員或者安全員承擔這個法律責任，這樣才可以讓整個行業循環起來，不然沒有人願意買單。」蘇箐表示。從這一點上來講，如果有企業和華為在思維上有點像的話，蘇箐指出肯定是特斯拉。

值得一提的是，此前在談及華為的自動駕駛戰略選擇時，華為輪值董事長徐直軍也明確指出華為不做低等級的智能駕駛，而是寧願多加幾個激光雷達，再配合毫米波雷達、視覺計算，融合起來走向自動駕駛，來解決中國路況場景的問題。這無疑是一個非常高的起點。

「所以這就要求企業在技術構建上必須足夠扎實，從底層的計算系統到演算法棧再到數據平台能夠具備一個完整的端到端的全棧流程，甚至包括一部分地圖系統，以保證系統快速迭代。並至少保持10倍投入的隊伍來支撐未來15年持續迭代，只有這樣才可能活下來，甚至脫穎而出。」蘇箐表示。

在他看來，這也是華為無線和手機產品線成功的經驗，自動駕駛也需要這樣才能成功，一開始幾百人，然後數千人，然後需要上萬人，持續投入十幾年。華為也確實是這樣做的。據悉，今年華為的目標是在城市道路上做到1000公里無干預，目前研發團隊正全力打造這樣一個自動駕駛系統。最快2022年初，用戶就可以在公開市場上買到搭載華為自動駕駛系統的汽車。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈦ 華為王軍稱智能駕駛計算平台MDC810已量產，該平台有何優勢

華為王軍稱：智能駕駛計算平台MDC 810已經量產。4月18日，在2021上海國際車展前夕，華為正式發布MDC810智能駕駛計算平台。它的計算能力高達400+，可以滿足先進的自動駕駛乘用車和機器人計程車的應用場景。是量產計算能力最大的智能驅動計算平台。目前，該計算平台已完成全部測試，發布後將批量生產。華為正式發布智能駕駛計算平台MDC 810，擁有400+ top的計算能力，是目前量產最大的智能計算憑據，可滿足高級自動駕駛乘用車和機器人計程車應用場景。華為MDC智能駕駛計算平台已形成300F、210、610、810系列產品，覆蓋商用車、輔助駕駛、高級自動乘用車等所有應用場景。

㈧ mdc是什麼意思什麼的縮寫

MDC(Mobile Daughter Card )就是軟貓(軟體數據機)的意思，是藉助網卡用軟體模擬moden的一種解決方案。

mdc是指筆記本可以通過機器中的軟體模擬數據機來實行用電話線直接撥號上網。就是窄帶，不是寬頻。

它的目標是產生能夠方便傳輸的模擬信號並且能夠通過解碼還原原來的數字信號。根據不同的應用場合，數據機可以使用不同的方法來傳送模擬信號，比如使用光纖，射頻無線電或電話線等。

使用普通電話線音頻波段進行數據通信的電話數據機是人們最常接觸到的調變解調器。在口語中，根據英語發音，很多人取首音節將電話調變解調器稱為「貓」，或是稱為「魔電」。

其他常見的數據機還包括用於寬頻數據接入的有線電視電纜數據機、ADSL數據機和光纖數據機。

工作原理

軟數據機還需要一點點的硬體，需要在計算機中插入一個專用的介面板，在這個介面板上提供有電話線插口，電路部分是由一些廉價的IC組成的。

而真正的內置式數據機要有專用的數字信號處理器。軟數據機的介面卡只是起一個介面的作用，因此其硬體成本相當便宜。現在市場上的軟貓要比硬貓價格低一半。

㈨ 華為：還要我說幾遍我真的不造車

似乎每隔一段時間，關於華為要造車的傳聞就得上演一陣兒，並且每一次，也都是以華為的「否認三連」結束。然而歷史，總是驚人的相似。

總的來看，華為的這些操作雖然高調，但都只是在向成為汽車廠商的軟硬體供應商的角色發力，並沒有要去造車的跡象可言。而即便是要實現這些布局的全面落地，都是一個漫長的過程，所以短期內，華為大概率是不會「真香」了。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈩ 華為不造汽車，但自動駕駛汽車人工智慧晶元這片陣地必須拿下

[汽車之家新鮮技術解讀]華為成立於1987年，是一家製造通訊設備起家的中國企業。經過30多年的積累，華為已經發展成為全球最大的5G設備供應商。隨著人工智慧晶元市場的快速增長，華為藉助中科寒武紀的晶元IP，成功在2017年推出了全球首款搭載人工智慧加速單元的手機處理器晶元——麒麟970。該晶元的成功讓華為進一步堅信人工智慧技術的發展潛力，加速了其自研人工智慧處理器的步伐。而自動駕駛系統的域控制器正是人工智慧晶元大派用場的地方。究竟華為的人工智慧晶元性能有多強？它又是如何賦能自動駕駛汽車的呢？今天我們一起來看一看。

●編輯總結：

華為在行業中的影響力毋容置疑，從技術到產品都走在世界的前列。樹大招風，華為近年來就一直受到美國的制裁。如果現狀長期持續的話，對於本文聚焦的華為人工智慧晶元影響不小。如何解困是擺在華為面前的一道難題，從目前的一些信息來看，華為在英國建設晶元工廠、開發RISC-V架構處理器、培育HMS雲服務生態等舉措都是其突圍關鍵，我們也將持續關注事態的進一步發展情況。（圖/文/汽車之家常慶林）