乐视网电视剧知青家庭_特斯拉的第一笔自动驾驶投资

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本文来自微信民众号:汽车之心(ID:Auto-Bit),作者:叶方,编辑:王德芙,封面来自:东方IC


自动驾驶行业再次迎来重磅音讯。


据 CNBC 报导,特斯拉正设想将嵌入式盘算视觉新创公司 DeepScale 收入囊中。



这件事变的原由是10月1日 ,DeepScale CEO Forrest Iandola 更改了本身在 Linkedin 上的动态。


他现在已是特斯拉员工,出任特斯拉资深机械进修科学家一职。



今后,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进修与自动驾驶大牛们并肩战斗。”


除了 Iandola 外,在过去的两天时候里,最少另有 10 名 DeepScale 工程师与研发职员加入了特斯拉。明显,纵然特斯拉没有买下这家公司,也已将它“掏空”。


过去几年,特斯拉最少收买了包含 SolarCity 和 Maxwell 在内的 5 家公司,但均与自动驾驶无关。假如对 DeepScale 的收买完成,这将是特斯拉在自动驾驶范畴的第一笔投资。


现在特斯拉还没有确认此次收买,对相干音讯也暂未宣布批评。


另辟蹊径的 DeepScale



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)的研讨团队,其团结创始人 Iandola 与 Kurt Keutzer 一向致力于提拔盘算视觉深度神经收集的效力。


2012 到 2016 年间,盘算视觉行业一向都在靠堆资本来运转深度神经收集。而 Iandola 与 Keutzer 则另辟蹊径:


试图在只适用于嵌入式体系有限资本的情况下,完成简化版深度神经收集的构建。固然,其条件是不影响其机能和正确性,同时下降时延。


终究,他们拿出了名为 SqueezeNet 小型深度神经收集架构。


SqueezeNet 在 ImageNet 上完成了 AlexNet 级的精度。与 AlexNet 比拟,参数数目削减 50 倍。


另外,借助模子紧缩手艺,DeepScale 能够将 SqueezeNet 紧缩到小于 0.5MB 的空间(比 AlexNet 小 510 倍)


据汽车之心相识,DeepScale 将继承推进深度神经收集在盘算机视觉的精度和鲁棒性。公司也正在研讨怎样让上述要领在硬件上运转,且兼具价格优势(靠近于 10 美圆而不是 1 万美圆)和低功耗(靠近 10 瓦而不是 2 千瓦)的特征。


此前,Iandola 在“伯克利深度驾驶”的研讨吸取了多家汽车公司的眼光,业界巨子纷纭解囊相助,其中就包含福特、博世与三星等行业巨子。


这些公司通知 Iandola,自家自动驾驶研发项目都卡在了 AI 体系上,由于它须要太多服务器做“后期保证”,而人人都想找到一个能有用下降本钱,让搭载 AI 的车辆有更好的获益远景


虽然 DeepScale 范围不大,但 Iandola 照样将业内巨子 Mobileye 看做本身的头号假想敌。


2017 年 3 月,Mobileye 被英特尔在2017年以 153 亿美圆收买,此前这家以色列视觉公司也是特斯拉的合作伙伴,恰是两边联手才有了初代的 Autopilot。


说了这么多,DeepScale 到底有什么杀手锏?



Iandola 示意:


“在 Mobileye 那边,你得接收绑缚贩卖,掏钱买下全部解决计划,摄像头、处理器和软件等等。假如你只用到一部分手艺或想换个弄法,如许就是在浪花钱。事实上,20 年前 Mobileye 方才崭露锋芒时,全部汽车市场都是如许的一揽子生意。


现在,汽车市场的价值链已涌现了巨大变化,更加开放的平台成了人人的最爱,第三方供应商供应的解决计划则是汽车厂商与一级供应商差异化合作的重要质料。


DeepScale 找到的恰是这一突破口,我们的解决计划将选择权交到了客户手中,而不是硬生生塞给他们很多基础不须要的东西。


简言之,客户能将我们的手艺融入自家感知客栈,也可移除我们产物中的某个单位来补强本身的解决计划。”



Squeezenet 得以兴起重要照样得益于种种变体深度神经收集运用,比方针对物体探测的 SqueezeDet,针对激光雷达数据语义支解的 SqueezeSeg,以及更简化的图像识别收集 SqueezeNext。


农村基建“套路深”,这会不会成为宏观经济的惊喜?

Iandola 的“顶峰”是 SqueezeNAS,它应用神经架构搜刮手艺完成了深度神经收集开辟的自动化。


客岁,这项手艺就用在了神经收集的开辟中,它拿出的产物比人工设想的还要正确且低时延。


明显,DeepScale 专注于效力的切入点没找错,由于 SqueezeNAS 已证实,这项手艺能够削减练习和搜刮时的 GPU 占用时候,它不但能用在推理硬件的优化上,还能提拔使命实行效力。


底本要扔 7 万美圆在云盘算中的使命,现在 700 美圆的本钱就可以搞定(价格基于亚马逊 AWS)



本年 1 月,DeepScale 首款产物姗姗来迟,这是一套模块化深度进修感知软件,专为驾驶辅佐体系 Carver 21 打造。


借助这套软件模块化与高效两大特性,DeepScale 预备吸取更多的汽车厂商与一级供应商客户。


同时 DeepScale 还指出,Carver21 能够整合进任何客户指定的传感器与处理器中,以便完成主顾对 ADAS 功用的差别需求。


DeepScale 声称,基于英伟达 Drive AGX Xavier 处理器的 Carver21 能同时并行 3 个深度神经收集,在完成 L2+ 功用的同时仅占用处理器算力的 2%。


鉴于 Xavier 算力为 30 TOPS,而特斯拉自有芯片可达 72 TOPS,因而 Carver21 假如用在特斯拉上,生怕连 1% 的算力都用不上。


如许来看,DeepScale 控制的高机能、低资本占用的盘算视觉手艺确实是特斯拉最好的“自动驾驶野心倍增器”,毕竟现在特斯拉 CEO Elon Musk 统统以视觉为中间,对激光雷达嗤之以鼻。


虽然嘴上不断攻讦激光雷达,但 Musk 也不是不想用这个传感器,他只是扛不住本钱这座大山。


毕竟,特斯拉行将完成年产 50 万台的目标,假如每辆车上都用 360 度摄像头、雷达、激光雷达和超等盘算机等硬件,那就没有若干消费者能买得起了。


因而,不想在本钱上吃亏的特斯拉只能研发疾速、正确、牢靠且不怎样占用算力的深度神经收集,而这恰是 DeepScale 的刚强。


为了完成“花小钱办大事”的结果,两家公司都强调软硬件的团结研发。


虽然 DeepScale 并不自行开辟硬件,Iandola 照旧示意 DeepScale 与硬件合作伙伴联络严密,同时他们也会影响对方在设想上的选择。


明显,这也是特斯拉一向以来的作风。


Musk 部下的精兵强将以至特地开辟了针对深度神经收集的盘算硬件,而且机能超群。


与此同时,DeepScale 推重的神经收集自动化开辟也与 Autopilot 部门负责人 Andrej Karpathy 的所谓“软件 2.0”范式不约而同。


除此之外,DeepScale 还能将新的测试要领带到特斯拉。


这类计划相似功用平安评价,但却更适合软件定义的新型车辆。


自动驾驶行业对人材有多饥渴?


特斯拉对 DeepScale 的收买还反映出自动驾驶行业对人材的追逐日益白热化。


此前,苹果收买自动驾驶公司 Drive.ai 数十名工程师以及 Drive.ai 的其他资产。


而 Waymo 则接收了13 位来自机械人创业公司 Anki 的机械人专家。


将来,相似的收买案会越来越多,人人的中心目标都是人材。


此前就有音讯显现,业内想收买 DeepScale 的实在并不是特斯拉一家,当时商洽的价格以至达到了 9 位数(数亿美圆)


不知道是开价太高照样特斯拉横刀夺爱,总之其他追逐 DeepScale 的公司都没能胜利。


固然,要想在市场上挖来足够多的自动驾驶 AI 人材,花上数亿美圆太一般了。


也有音讯称,特斯拉此次花大价格收买,不但是要对 DeepScale 手艺举行周全吸取,也是为了偷袭合作对手。


自本年 5 月份以来,已有 11 名自动驾驶工程师离开了特斯拉 Autopilot 团队。


固然,DeepScale 的人材补充能强大特斯拉的自动驾驶团队。但对比过去几年里纷纭出走的精兵明显照样无济于事。


跟着 Musk 在本年 3 月 Autonomy Day 上的许诺逼近,Autopilot 却无甚消息。现在来看,特斯拉离真正的自动驾驶另有很长一段距离。


在时候线更加慌张的情况下,特斯拉的员工必需精诚一致,而且他们还得保证用户不会损失耐烦。


毕竟,人人都在期待本身的特斯拉能够早日完成全自动驾驶。


本文来自微信民众号:汽车之心(ID:Auto-Bit),作者:叶方

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