特斯拉已经申请了一系列专利，这些专利将显着提高虚拟化、识别和全自动驾驶的整体水平。
今年前两个月，特斯拉一直在孜孜不倦地改进全自动驾驶技术。 最近，特斯拉将其最重要的改进推给了员工，v11.3。 不过，凭借新的专利技术，该软件今年将继续大幅改进。 这两项专注于虚拟化和机器学习的专利上周晚些时候出现在美国专利局的数据库中。
第一项专利“基于视觉的机器学习自动驾驶模型与可调节虚拟摄像头”可能只是对先前系统的改造，但已更改为适合特斯拉新的纯视觉自动驾驶系统。 第二项专利“用于自动驾驶静态对象和系统聚合的基于视觉的机器学习模型”更侧重于改善车内屏幕上看到的虚拟化。
第一项专利的摘要描述了一种系统，该系统看起来与特斯拉汽车中已有的系统相似，但已经过修改以去除非视觉传感器。 然而，它确实包括一个额外的“可调节虚拟摄像头”，这可能表明特斯拉正在努力让司机更多地控制通过摄像头系统或改进的虚拟化交互向车外看。
“基于视觉的机器学习模型的系统和方法，用于带有可调节虚拟摄像头的自动驾驶。 示例方法包括从位于车辆周围的多个图像传感器获得图像。 确定与图像相关联的特征，其中基于通过机器学习模型的第一部分的正向传播输出特征。 这些特征被投影到与特定高度的虚拟相机相关联的向量空间中。 投影特征与与先前图像相关的其他投影特征聚合在一起。”
第二项专利在其摘要中进行了更广泛的描述，重点关注车辆的“静态物体聚合”：
“用于聚合静态对象和自动驾驶系统的基于视觉的机器学习模型的系统和方法。 示例方法包括从位于车辆周围的图像传感器获得图像。 确定与图像相关联的特征，并基于通过机器学习模型的前向传递来输出特征。 这些特征被投影到与基于机器学习模型的鸟瞰图相关联的向量空间中。”
如果有的话，特斯拉的新专利展示了它对其纯视觉系统的专注程度。 在这两项专利中，汽车制造商都没有解决其他传感器输入问题，这似乎与最近的发现一致，显示即将推出的没有超声波传感器的车辆。
此外，随着特斯拉越来越关注让车辆具备更多人工智能能力，实施改进的机器学习也符合其设计目标。
目前尚不清楚这些改进是否已经在即将推出的软件版本中实现，或者是否已经通过最近的软件更新应用于汽车。 尽管如此，它们仍然表明该公司正在其追求中不断取得进展。
随着越来越多的汽车制造商加入自动驾驶竞争，特斯拉的领先优势越来越明显。 尽管许多人嘲笑该公司专注于 AI 而不是车辆，但事实证明这项投资是一项了不起的投资。 希望它能在未来几年带来越来越好的特斯拉驾驶体验。
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特斯拉获得虚拟化和机器学习软件专利以改善 FSD
