据多家媒体报道，特斯拉为实现无人驾驶汽车的真实状态而设计的新AI芯片已被推广到较旧的特斯拉车型上，需要进行修改以取代之前的车载处理器。

不幸的是，关于这些芯片的报道具有误导性。这是一种特殊类型的AI计算机处理器，广泛支持人工神经网络(ANN)(通常称为机器学习(ML)或深度学习(DL))。

在讨论过度炒作的报道之前，让我澄清一下，这些由特斯拉工程师设计的定制开发的AI芯片无疑是令人钦佩的，计算机硬件设计团队应该为他们的工作感到骄傲。感谢他们出色的工作。

然而，这样的认可并不意味着他们在AI的某些方面取得了非凡的成就，也不意味着他们奇迹般地解决了如何获得真正的自动驾驶无人驾驶汽车的实际问题。

但媒体上很多人似乎也是这么认为的，有时还会以一种过度狂热的方式暗示，特斯拉的新电脑处理器似乎已经到了最终让我们进入全自动驾驶汽车的绝境。

传统的计算机包含一个核心处理器或芯片，当你调用文字处理器或电子表格或加载并运行某种类型的应用程序时，系统可以正常工作。

此外，大多数现代计算机还具有GPU、图形处理单元、一组附加处理器或芯片，它们通过执行在设备屏幕(如台式计算机、笔记本电脑或智能手机的显示屏)上显示可视图形和动画的任务来辅助核心处理器。

为了使用计算机进行机器学习或深度学习，人们意识到GPU不一定要使用计算机常规的核心处理器，实际上更适合ML或DL任务。

这是由于以下几个方面：在今天的计算机中，人工神经网络的整体实现实际上是一个庞大的数字和线性代数事务。GPU通常是为这种数字混搭而构建和设计的。

依赖基于ML/DL的基于计算机的神经网络的AI开发者爱上GPU，用GPU做一些原本设想不到的具体事情，但无论如何都是一桩好姻缘。

一旦发现增强GPU的性能将有助于推动当今AI的发展，芯片开发人员意识到这可能会给他们的处理器带来巨大的市场潜力，因此值得调整GPU的设计，使其更适合ML/DL任务。

特斯拉最初选择使用英伟达(NVIDIA)生产的现成专用GPU芯片，是为了实现特斯拉版本ADAS(高级驾驶辅助系统)的车载处理工作，尤其包括对其所谓的特斯拉自动驾驶(这一名称有争议，因为它误导了其迄今为止配备的“FSD”或“完全自动驾驶”汽车中的实际无人驾驶功能)。