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特斯拉的第一筆自動駕駛投資-鄭州網站建設

夢之網科技?2019-10-02?文章動態?

出品 /汽車之心(微信 ID:Auto-Bit)

自動駕駛行業再次迎來重磅新聞。

據 CNBC 報道,特斯拉正計劃將嵌入式計算視覺新創公司 DeepScale 收入囊中。

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

他現在已是特斯拉員工,出任特斯拉資深機器學習科學家一職。

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此后,Forrest Iandola 還在推特上發文稱:

「本周我加入了特斯拉 Autopilot 團隊,我期待能與公司其他深度學習與自動駕駛大牛們并肩戰斗。」

除了 Iandola 外,在過去的兩天時間里,至少還有 10 名 DeepScale 工程師與研發人員加入了特斯拉。顯然,即使特斯拉沒有買下這家公司,也已經將它「掏空」。

過去幾年,特斯拉至少收購了包括 SolarCity 和 Maxwell在內的 5 家公司,但均與自動駕駛無關。如果對DeepScale的收購完成,這將是特斯拉在自動駕駛領域的第一筆投資。

目前特斯拉還沒有確認此次收購,對相關消息也暫未發表評論。

另辟蹊徑的 DeepScale

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DeepScale 兩位創始人:

Forrest Iandola(左) 與 Kurt Keutzer(右)

DeepScale 的前身是名為「伯克利深度駕駛」(Berkeley Deep Drive)的研究團隊,其聯合創始人 Iandola 與 Kurt Keutzer 一直致力于提升計算視覺深度神經網絡的效率。

2012 到 2016 年間,計算視覺行業一直都在靠堆資源來運行深度神經網絡。而 Iandola 與 Keutzer 則另辟蹊徑:

試圖在只適用于嵌入式系統有限資源的情況下,完成簡化版深度神經網絡的構建。當然,其前提是不影響其性能和準確性,同時降低時延。

最終,他們拿出了名為 SqueezeNet小型深度神經網絡架構。

SqueezeNet 在 ImageNet 上實現了 AlexNet 級的精度。與 AlexNet 相比,參數數量減少 50 倍。

此外,借助模型壓縮技術,DeepScale 能夠將 SqueezeNet 壓縮到小于 0.5MB 的空間(比 AlexNet 小 510 倍)。

據汽車之心了解,DeepScale 將繼續推動深度神經網絡在計算機視覺的精度和魯棒性。公司也正在研究如何讓上述方法在硬件上運行,且兼具價格優勢(接近于 10 美元而不是 1 萬美元)和低功耗(接近 10 瓦而不是 2 千瓦)的特性。

此前,Iandola 在「伯克利深度駕駛」的研究吸引了多家汽車公司的目光,業界巨頭紛紛解囊相助,其中就包括福特、博世與三星等行業巨頭。

這些公司告訴 Iandola,自家自動駕駛研發項目都卡在了 AI 系統上,因為它需要太多服務器做「后期保障」,而大家都想找到一個能有效降低成本,讓搭載 AI 的車輛有更好的獲益前景。

DeepScale 的殺手锏

雖然 DeepScale 規模不大,但 Iandola 還是將業內巨頭 Mobileye 看作自己的頭號假想敵。

2017 年 3 月,Mobileye 被英特爾在2017年以 153 億美元收購,此前這家以色列視覺公司也是特斯拉的合作伙伴,正是雙方聯手才有了初代的 Autopilot。

說了這么多,DeepScale 到底有什么殺手锏?

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