特斯拉申请数据管道和深度学习系统专利 加速改进自动驾驶技术

12月28日消息，据外媒报道，电动汽车制造商特斯拉希望最早于明年部署自动驾驶系统，为此其正在申请一项数据管道和深度学习系统的专利，以帮助他们更快实现目标。

特斯拉的神经网络每天都在继续改进，变得更加先进，但该公司似乎正在确保其未来会以更快的速度进化。例如，最近的一项专利将允许特斯拉自动驾驶系统更有效地工作，这要归功于其专注于优化图像处理的新数据管道。

特斯拉在12月26日公布的专利名为“自动驾驶数据管道和深度学习系统”。这项专利背后的想法是对过去用于自动驾驶汽车的深度学习系统进行革命性的改进。过去，这些系统使用“捕获的传感器数据”来检索信息。

特斯拉认识到，当数据变得更加复杂时，需要新的传感器。根据这家电动汽车制造商的专利申请文件，这需要一条定制的数据管道，以便可以最大限度地从捕获的传感器数据中获取信号信息，并向深度学习网络提供更高水平的信号信息，以进行深度学习分析。

这项专利中描述的系统将使用车辆上的任何传感器或摄像头捕获的图像。在这种情况下，这需要配置高动态范围摄像头、摄像头传感器、雷达传感器或超声波传感器。然后，图像将通过“高通”或“低通”滤波器被分解，最终由一系列处理器破译图像的含义。

专利中的流程图描述了车辆了解信息的过程。“接收传感器数据”是此过程的第一部分。然后，数据将被分解和预处理，以便系统开始对其进行“深度学习分析”。最后，结果将被传递到车辆的人工智能处理器上，以便在车辆控制期间使用。

在另一个过程中，从这些图像中检索到的各种信息将与全球范围内从其他特斯拉用户那里汇编的数据进行比较。这将缓解司机可能担心系统在自动驾驶时可能执行错误程序的担忧。这项专利的目的是创造安全的驾驶体验，并在特斯拉自动驾驶软件本已稳固的基础上提高性能，并以比以前更高效的过程做到这一点。

通过使用这一过程，特斯拉能够从其车辆的摄像头和传感器捕获的图像中保持尽可能高的分辨率。这样，神经网络就可以更有效地从它正在接收的数据包中学习。这使得神经网络能够以更有效的方式处理更好的图像，并为更快的自动驾驶技术改进打开了大门。这些效率提升将与特斯拉Hardware 3计算机提供的额外功率兼容，这款计算机是专门为具有内置冗余的全自动驾驶而设计。

建立在特斯拉已经奠定的基础上，就其完整的自动驾驶套件而言，最近的这项专利表明，该公司现在正试图缩小其软件性能的更细微差别。这项专利不仅将为特斯拉车主创造更安全的驾驶体验，还将使迅速逼近的全自动驾驶汽车的未来更快成为现实。

有趣的是，被列为专利发明人的三名工程师中的两名，布里杰什·特里帕蒂(Brijesh Tripathi)和蒂莫菲·乌瓦罗夫(Timofey Uvarov)已经离开特斯拉。至于第三名工程师叶夫根尼·范斯坦(Evgeny Fainstein)，目前尚不清楚他是否还在特斯拉。