12月28日消息，據外媒報道，電動汽車制造商特斯拉希望最早于明年部署自動駕駛系統，為此其正在申請一項數據管道和深度學習系統的專利，以幫助他們更快實現目標。

　　特斯拉的神經網絡每天都在繼續改進，變得更加先進，但該公司似乎正在確保其未來會以更快的速度進化。例如，最近的一項專利將允許特斯拉自動駕駛系統更有效地工作，這要歸功于其專注于優化圖像處理的新數據管道。

　　特斯拉在12月26日公布的專利名為“自動駕駛數據管道和深度學習系統”。這項專利背后的想法是對過去用于自動駕駛汽車的深度學習系統進行革命性的改進。過去，這些系統使用“捕獲的傳感器數據”來檢索信息。

　　特斯拉認識到，當數據變得更加復雜時，需要新的傳感器。根據這家電動汽車制造商的專利申請文件，這需要一條定制的數據管道，以便可以最大限度地從捕獲的傳感器數據中獲取信號信息，并向深度學習網絡提供更高水平的信號信息，以進行深度學習分析。

　　這項專利中描述的系統將使用車輛上的任何傳感器或攝像頭捕獲的圖像。在這種情況下，這需要配置高動態范圍攝像頭、攝像頭傳感器、雷達傳感器或超聲波傳感器。然后，圖像將通過“高通”或“低通”濾波器被分解，最終由一系列處理器破譯圖像的含義。

　　專利中的流程圖描述了車輛了解信息的過程。“接收傳感器數據”是此過程的第一部分。然后，數據將被分解和預處理，以便系統開始對其進行“深度學習分析”。最后，結果將被傳遞到車輛的人工智能處理器上，以便在車輛控制期間使用。

　　在另一個過程中，從這些圖像中檢索到的各種信息將與全球范圍內從其他特斯拉用戶那里匯編的數據進行比較。這將緩解司機可能擔心系統在自動駕駛時可能執行錯誤程序的擔憂。這項專利的目的是創造安全的駕駛體驗，并在特斯拉自動駕駛軟件本已穩固的基礎上提高性能，并以比以前更高效的過程做到這一點。

　　通過使用這一過程，特斯拉能夠從其車輛的攝像頭和傳感器捕獲的圖像中保持盡可能高的分辨率。這樣，神經網絡就可以更有效地從它正在接收的數據包中學習。這使得神經網絡能夠以更有效的方式處理更好的圖像，并為更快的自動駕駛技術改進打開了大門。這些效率提升將與特斯拉Hardware 3計算機提供的額外功率兼容，這款計算機是專門為具有內置冗余的全自動駕駛而設計。

　　建立在特斯拉已經奠定的基礎上，就其完整的自動駕駛套件而言，最近的這項專利表明，該公司現在正試圖縮小其軟件性能的更細微差別。這項專利不僅將為特斯拉車主創造更安全的駕駛體驗，還將使迅速逼近的全自動駕駛汽車的未來更快成為現實。

　　有趣的是，被列為專利發明人的三名工程師中的兩名，布里杰什·特里帕蒂(Brijesh Tripathi)和蒂莫菲·烏瓦羅夫(Timofey Uvarov)已經離開特斯拉。至于第三名工程師葉夫根尼·范斯坦(Evgeny Fainstein)，目前尚不清楚他是否還在特斯拉。(騰訊科技審校/金鹿)