本文摘要：12月28日消息，据外媒报导，电动汽车制造商特斯拉期望最先于明年部署自动驾驶系统，为此其正在申请人一项数据管道和深度自学系统的专利，以协助他们更加慢实现目标。

12月28日消息，据外媒报导，电动汽车制造商特斯拉期望最先于明年部署自动驾驶系统，为此其正在申请人一项数据管道和深度自学系统的专利，以协助他们更加慢实现目标。特斯拉的神经网络每天都在之后改良，显得更为先进设备，但该公司或许正在保证其未来不会以更慢的速度演化。例如，最近的一项专利将容许特斯拉自动驾驶系统更加有效地工作，这要得益于其专心于优化图像处理的新数据管道。

特斯拉在12月26日发布的专利取名为“自动驾驶数据管道和深度自学系统”。这项专利背后的点子是对过去用作自动驾驶汽车的深度自学系统展开革命性的改良。过去，这些系统用于“捕捉的传感器数据”来检索信息。

特斯拉认识到，当数据显得更为简单时，必须新的传感器。根据这家电动汽车制造商的专利申请文件，这必须一条自定义的数据管道，以便可以最大限度地从捕捉的传感器数据中提供信号信息，并向深度自学网络获取更高水平的信号信息，以展开深度自学分析。这项专利中叙述的系统将用于车辆上的任何传感器或摄像头捕捉的图像。

在这种情况下，这必须配备低动态范围摄像头、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“较低通”滤波器被分解成，网卓新闻网，最后由一系列处理器破解图像的含义。专利中的流程图叙述了车辆理解信息的过程。“接管传感器数据”是此过程的第一部分。

然后，数据将被分解成和预处理，以便系统开始对其展开“深度自学分析”。最后，结果将被传送到车辆的人工智能处理器上，以便在车辆掌控期间用于。

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编撰的数据展开较为。这将减轻司机有可能担忧系统在自动驾驶时有可能继续执行错误程序的忧虑。

这项专利的目的是建构安全性的驾驶员体验，并在特斯拉自动驾驶软件本已巩固的基础上提升性能，并以比以前更加高效的过程做这一点。通过用于这一过程，特斯拉需要从其车辆的摄像头和传感器捕捉的图像中维持尽量低的分辨率。这样，神经网络就可以更加有效地从它正在接管的数据包中自学。这使得神经网络需要以更加有效地的方式处置更佳的图像，并为更加慢的自动驾驶技术改良关上了大门。

这些效率提高将与特斯拉Hardware 3计算机获取的额外功率相容，这款计算机是专门为具备内置校验的全自动驾驶而设计。创建在特斯拉早已奠下的基础上，就其原始的自动驾驶套件而言，最近的这项专利指出，该公司现在正试图增大其软件性能的更加细微差别。这项专利不仅将为特斯拉车主建构更加安全性的驾驶员体验，还将使很快迫近的全自动驾驶汽车的未来更加慢沦为现实。

有意思的是，被列入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)早已离开了特斯拉。至于第三名工程师叶夫根尼·范斯坦(Evgeny Fainstein)，目前尚能不确切他否还在特斯拉。

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