Tesla erwirbt das Computer Vision-Startup DeepScale auf dem Weg zu Robotaxis

Tesla erwirbt das Computer Vision-Startup DeepScale auf dem Weg zu Robotaxis
Pixabay: Tesla

Tesla hat DeepScale übernommen, ein Silicon Valley-Startup, das Prozessoren mit geringer Leistung verwendet, um eine genauere Bildverarbeitung zu ermöglichen, um sein Autopilot-Fahrerassistenzsystem zu verbessern und um die Vision von CEO Elon Musk umzusetzen, seine Elektrofahrzeuge in Roboter zu verwandeln.
CNBC war der erste, der die Akquisition meldete. TechCrunch bestätigte den Deal unabhängig mit zwei ungenannten Quellen, obwohl keine weitere Information zu den finanziellen Bedingungen des Deals liefern würde.
Tesla-Fahrzeuge gelten nicht als vollständig autonom oder als Stufe 4, eine Bezeichnung von SAE, die besagt, dass das Auto unter bestimmten Bedingungen alle Aspekte des Fahrens ohne menschliches Eingreifen bewältigen kann.
Stattdessen sind Tesla-Fahrzeuge „Stufe 2“, und die Autopilot-Funktion ist ein fortschrittlicheres Fahrerassistenzsystem als die meisten anderen Fahrzeuge auf der Straße. Musk hat versprochen, dass sich die Fahrerassistenzfunktionen für Tesla-Fahrzeuge weiter verbessern werden, bis schließlich diese Höchstmarke für die Vollautomatisierung erreicht ist.
Anfang des Jahres hatte Musk angekündigt, Tesla werde bis 2020 ein autonomes Mitfahrgelegenheitenetzwerk einrichten. DeepScale, ein vierjähriges Startup mit Sitz in Mountain View, Kalifornien, scheint Teil dieses Plans zu sein. Die Akquisition bringt auch dringend benötigtes Talent in das Autopilot-Team von Tesla, das im vergangenen Jahr unter einer Reihe von Abflügen gelitten hat, wie The Information im Juli berichtete.
DeepScale hat eine Möglichkeit entwickelt, effiziente tiefe neuronale Netze für kleine, kostengünstige Sensoren und Prozessoren in Automobilqualität zu verwenden, um die Genauigkeit von Wahrnehmungssystemen zu verbessern. Diese Wahrnehmungssysteme, die Sensoren, Kartierungs-, Planungs- und Steuerungssysteme verwenden, um Daten in Echtzeit zu interpretieren und zu klassifizieren, sind für den Betrieb autonomer Fahrzeuge unerlässlich. Kurz gesagt, diese Systeme ermöglichen es Fahrzeugen, die Welt um sie herum zu verstehen.
Das Unternehmen argumentierte, dass seine Methode der Verwendung von Sensoren und Prozessoren mit geringer Leistung und geringen Kosten es ihm ermöglichte, Fahrzeuge zu allen Preisklassen mit Fahrerunterstützung und autonomem Fahren auszustatten.
Das Unternehmen hatte mehr als 18 Millionen US-Dollar – in Form von 3 Millionen US-Dollar Startkapital und 156 Millionen US-Dollar Series-A-Runden – von Investoren aufgebracht, zu denen Autotech VC, Bessemer, Greylock und Trucks VC gehörten.
Am Montag veröffentlichte Forrest Iandola, Mitbegründer von DeepScale, eine Ankündigung auf Twitter und aktualisierte seinen LinkedIn-Account. Die Twitter-Nachricht lautete: „Ich bin diese Woche dem @Tesla #Autopilot-Team beigetreten. Ich freue mich darauf, mit einigen der klügsten Köpfe im Bereich #deeplearning und #autonomousdriving zusammenzuarbeiten. “

In Teslas Bestreben, sich selbstständig zu machen, entwickelte Tesla einen neuen, auf diese Fähigkeiten abgestimmten Chip. Dieser Chip ist jetzt in allen neuen Modellen 3, X und S enthalten. Musk sagte, dass die produzierten Tesla-Fahrzeuge nun über die Hardware verfügen, die – Computer und andere – für ein vollständiges Selbstfahren erforderlich sind. “Alles, was Sie tun müssen, ist die Software zu verbessern”, sagte Musk im April beim Autonomietag des Unternehmens.
Andere in der Branche haben sich diesen Behauptungen widersetzt. Tesla und Musk haben die Produktlinie „Software verbessern“ beibehalten und die Funktionen von Autopilot weiter verbessert. Anfang dieses Monats veröffentlichte Tesla ein Software-Update, das seinen Autos neue Funktionen hinzufügt. Das Update beinhaltete Smart Summon, eine autonome Parkfunktion, mit der Besitzer ihre Fahrzeuge mit ihrer App von einem Parkplatz aus rufen können.


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