特斯拉不断挖角苹果为哪般？成为新的苹果？

你如果平常没有关注硅谷的人事变动的话，你可能不知道这条消息。即便你知道，你可能也觉得没什么大不了。克里斯·拉特纳（Chris Lattner）离开苹果转投特斯拉怀抱？拉特纳是谁来着？

拉特纳没有苹果CEO蒂姆·库克（Tim Cook）和设计主管乔尼·伊夫（Jony Ive）那么有名。但在软件工程师当中，他可以说是摇滚巨星。作为苹果以iPhone为中心的编程语言Swift的缔造者，他在其他程序员眼里称得上基石级别的人物。在他身上，你可以看到硅谷对于能够改变世界的技术的不懈追求。

如今，他离开苹果，出任特斯拉Autopilot软件工程主管。Autopilot技术旨在将特斯拉的电动汽车变成自动驾驶汽车。苹果的创新帝国又多了一名重要成员流向特斯拉，后者近年来已经从乔布斯一手创造的苹果帝国挖走了多名重要高管。这给科技媒体和众多其他的硅谷观察者带来了一个显而易见的故事：特斯拉成了新的苹果。

从很多方面来看，的确如此。苹果Mac工程副总裁道格·菲尔德（Doug Field），合金工程主管里奇·赫雷（Rich Heley），MacBook Air工程师麦特·卡塞博尔特（Matt Casebolt），相继离开库比蒂诺前往特斯拉。但真相远不止于此。诚然，特斯拉在抢走苹果的一些魔力，成为硅谷创新最典型的象征。有人认为，“苹果困在了手机和手表世界当中，而特斯拉则在快速奔向自动驾驶汽车。”不过，抛开卓越人才库、美好公众形象等表面的东西，你会发现特斯拉其实在更重要的方面效仿苹果（以及谷歌、亚马逊和Facebook）。拉特纳的到来，只是这一动向的最新例证。就像其它的那些科技巨头，特斯拉不仅仅在打造新的产品。它是在用全新的零部件来打造新产品，是在完完全全地改造原有的产品品类。苹果当初就是这么做手机的。如今，特斯拉在用同样的方式做汽车——以及计算机。

极限工程

谷歌当初并不只是打造了新的搜索引擎。它打造了一种新型的，能够以前所未见的规模运行其搜索引擎的全球性计算机，革新了各式各样的东西，从软件到服务器，再到网络交换机和数据中心。那正是谷歌大获成功的秘诀所在：它能够以比别人快速得多的速度服务多得多的人。Facebook和亚马逊后来也采用这种模式。

同样地，苹果不仅仅打造了iPhone。它给iPhone打造了大量的内部组件，其中包括处在该划时代产品核心位置的微处理器。那让该公司不仅仅能够做出别人无法做出的手机，也给它带来了前所未见的行动速度和效率。

特斯拉深知，打造自动驾驶汽车需要这种极限工程。特斯拉并不只是在做汽车，它也在打造一种全新的计算机。当前，车载计算机的用途是传输数据。自动驾驶汽车需要计算机能够从现实世界获取数据，并将它用于理解周围的环境。这是一种全然不同的计算机，它还没有被做出来——还没有达到百分百安全，百分百精确，完全不会出错的地步。

开发基础

特斯拉之所以招揽拉特纳，是因为他在做极其复杂的软件项目上有着相当辉煌的履历。正如他的博士生导师、伊利诺伊大学香槟分校计算机科学教授维克拉姆·艾夫（Vikram Adve）所指出的，Swift只是拉特纳的其中一个成功项目。在Swift之前，他打造过另外两个类似规模的软件项目：LLVM和Clang。没听说过？那你应该不是软件工程师。二者均是苹果和谷歌的基础性工具，即iPhone上的一切软件服务和谷歌所有在线服务的开发基础。“拉特纳在管理和运营大型软件项目上非常出色，做出的项目质量很高，也能够吸引优秀的程序员，获得想要的结果。”艾夫说道。

拉特纳没有回复《连线》的采访请求。但他之前的作品本身就很有说服力，不仅仅是因为它很成功，还因为它是一切的基础。LLVM和Clang是工程师们用来开发其它软件的软件工具——在最基本的层级上开发，也就是软件跟硬件通讯连接的层级。特斯拉需要像拉特纳这样的人才，部分因为它已跟Mobileye分道扬镳。该以色列公司打造的图像识别系统目前在驱动特斯拉的Autopilot。特斯拉必须要打造一个全息的系统，很显然这项工作是围绕来自英伟达的GPU芯片进行。该图形处理芯片如今处在很多人工智能系统的核心位置，可起到双重用途。拉特纳正是那种领导这种系统的开发的工程师。而且，驱动英伟达GPU的基础性软件基于LLVM。

不过，特斯拉有望打造自有的技术，并不只是因为引入了拉特纳。拉特纳将负责软件工作，而Autopilot硬件工程主管则是前苹果芯片设计师吉姆·凯勒（Jim Keller）。凯勒曾帮助打造了很多的iPhone微处理器。（他的数位老同事如今也在为特斯拉效力。）特斯拉拥有了从头打造自有的AI技术所需的人才。也许，这也是它必须要做的事情。一方面Mobileye不再是它的合作伙伴，另一方面GPU是否是自动驾驶汽车的未来还不好说。Mobileye抛弃特斯拉，是因为后者在自动驾驶汽车上的行动太快，且丝毫没有放慢步伐的意思。

外界无法知道特斯拉是否在打造AI芯片。但其聘请凯勒之举表明它会这么做。如果真是这样，那它就需要像拉特纳这样的人才来打造能够驱动那些芯片的基础性软件。从根本上说，LLVM这项工具可用来打造可运行于几乎任何硬件的软件。MapD公司CEO托德·莫斯塔克（Todd Mostak）指出，LLVM可让你轻松锁定你想要锁定的芯片。MapD在利用LLVM来给多处理器开发数据库软件。

业界已经在向新型的AI芯片迈进。去年，谷歌发布了名为TPU的自有AI芯片，英伟达、英特尔等商用芯片厂商也在打造专有的AI芯片。这种芯片的作用在于，迎合神经网络以及市面上众多AI驱动服务背后的其它技术的需求，从图像识别到语音识别，再到驱动无人驾驶汽车的神经中枢。

特斯拉有望将这种技术推向其它的领域，但它的野心往往要极端得多。毕竟，它已经在自家工厂打造自有的电池产品。打造自有的东西，可让你做出别人做不出的东西，而且规模和成本都是别人无法企及的。真正的竞争优势就是这么来的。是的，特斯拉聘请拉特纳，是因为它想要变得更像苹果，还因为它想要成为非常不一般的存在。

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