据外媒报道，电动汽车制造商特斯拉（Tesla）获得两项新专利：虚拟化和机器学习软件，以改善其FSD。
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第一项专利名为“基于视觉的机器学习自动驾驶模型与可调节虚拟摄像头”，是对先前系统的改造，但更适合特斯拉新的纯视觉自动驾驶系统。第二项专利名为“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，该专利系统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使用摄像头系统或改进的虚拟化交互，以使驾驶员减少看向车窗外的频率。
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，并基于通过机器学习模型的第一部分的前向传递来输出特征。这些特征被投影到与特定高度的虚拟摄像头相关联的向量空间中。投影特征与先前图像相关的其他投影特征聚合在一起。
第二项专利重点关注车辆的“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。
在这两项专利中，特斯拉都没有解决其他传感器输入的问题，这与特斯拉近日宣称的将推出不带超声波传感器的汽车的内容一致。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。
