据国外媒体报道,电动汽车制造商特斯拉通过收购计算机视觉初创公司DeepScale而聘请的团队开始为其提供新的专利,这表明这笔收购交易开始获得回报。 去年10月份,报道称,特斯拉收购了专注于为自动驾驶汽车开发“深度神经网络”(Deep Neural Network,简称DNN)的DeepScale,收购金额未披露。 当时,外媒报道称,这笔收购交易有助于填补特斯拉Autopilot(自动辅助驾驶系统)团队的人才缺口,也可能有助于特斯拉打造真正的自动驾驶汽车。据报道,去年夏天,在Autopilot团队负责人斯图尔特·鲍尔斯(Stuart Bowers)于去年5月份离开特斯拉后,另有11名工程师也离开了该团队。 DeepScale的总部位于旧金山湾区,专注于计算节能的深度学习系统,这也是特斯拉关注的一个领域。有猜测称,该公司收购DeepScale团队就是为了加速其机器学习的发展。 DeepScale的技术旨在帮助汽车制造商使用低功率处理器,来驱动非常精确的计算机视觉系统。这些处理器与传感器和控制系统一起工作,帮助车辆完成对周围环境的感知。 上周,特斯拉公布了名为“用扩充数据训练机器模型的系统和方法”(Systems and Methods for Training Machine Models with Augmented Data)的新专利,这项专利的发明者包括DeepScale的三名成员,而且这项专利表明特斯拉收购DeepScale的交易开始获得回报。 |
特斯拉收购计算机视觉创企DeepScale交易开始获得回报
摘要
据国外媒体报道,电动汽车制造商特斯拉通过收购计算机视觉初创公司DeepScale而聘请的团队开始为其提供新的专利,这表明这笔收购交易开始获得回报。
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