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特斯拉的第一笔自动驾驶投资-郑州网站建设

梦之网科技2019-10-02文章动态

出品 /汽车之心(微信 ID:Auto-Bit)

自动驾驶行业再次迎来重磅新闻。

据 CNBC 报道,特斯拉正计划将嵌入式计算视觉新创公司 DeepScale 收入囊中。

特斯拉的第一笔自动驾驶投资-郑州网站建设

这件事情的起因是昨晚(10月1日) ,DeepScale CEO Forrest Iandola 更改了自己在 Linkedin 上的动态。

他现在已是特斯拉员工,出任特斯拉资深机器学习科学家一职。

特斯拉的第一笔自动驾驶投资-郑州网站建设

此后,Forrest Iandola 还在推特上发文称:

「本周我加入了特斯拉 Autopilot 团队,我期待能与公司其他深度学习与自动驾驶大牛们并肩战斗。」

除了 Iandola 外,在过去的两天时间里,至少还有 10 名 DeepScale 工程师与研发人员加入了特斯拉。显然,即使特斯拉没有买下这家公司,也已经将它「掏空」。

过去几年,特斯拉至少收购了包括 SolarCity 和 Maxwell在内的 5 家公司,但均与自动驾驶无关。如果对DeepScale的收购完成,这将是特斯拉在自动驾驶领域的第一笔投资。

目前特斯拉还没有确认此次收购,对相关消息也暂未发表评论。

另辟蹊径的 DeepScale

特斯拉的第一笔自动驾驶投资-郑州网站建设

DeepScale 两位创始人:

Forrest Iandola(左) 与 Kurt Keutzer(右)

DeepScale 的前身是名为「伯克利深度驾驶」(Berkeley Deep Drive)的研究团队,其联合创始人 Iandola 与 Kurt Keutzer 一直致力于提升计算视觉深度神经网络的效率。

2012 到 2016 年间,计算视觉行业一直都在靠堆资源来运行深度神经网络。而 Iandola 与 Keutzer 则另辟蹊径:

试图在只适用于嵌入式系统有限资源的情况下,完成简化版深度神经网络的构建。当然,其前提是不影响其性能和准确性,同时降低时延。

最终,他们拿出了名为 SqueezeNet小型深度神经网络架构。

SqueezeNet 在 ImageNet 上实现了 AlexNet 级的精度。与 AlexNet 相比,参数数量减少 50 倍。

此外,借助模型压缩技术,DeepScale 能够将 SqueezeNet 压缩到小于 0.5MB 的空间(比 AlexNet 小 510 倍)。

据汽车之心了解,DeepScale 将继续推动深度神经网络在计算机视觉的精度和鲁棒性。公司也正在研究如何让上述方法在硬件上运行,且兼具价格优势(接近于 10 美元而不是 1 万美元)和低功耗(接近 10 瓦而不是 2 千瓦)的特性。

此前,Iandola 在「伯克利深度驾驶」的研究吸引了多家汽车公司的目光,业界巨头纷纷解囊相助,其中就包括福特、博世与三星等行业巨头。

这些公司告诉 Iandola,自家自动驾驶研发项目都卡在了 AI 系统上,因为它需要太多服务器做「后期保障」,而大家都想找到一个能有效降低成本,让搭载 AI 的车辆有更好的获益前景。

DeepScale 的杀手锏

虽然 DeepScale 规模不大,但 Iandola 还是将业内巨头 Mobileye 看作自己的头号假想敌。

2017 年 3 月,Mobileye 被英特尔在2017年以 153 亿美元收购,此前这家以色列视觉公司也是特斯拉的合作伙伴,正是双方联手才有了初代的 Autopilot。

说了这么多,DeepScale 到底有什么杀手锏?

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自动驾驶
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