近日，韓國汽車零部件制造商現(xiàn)代摩比斯宣布，將與人工智能初創(chuàng)公司StradVision一起開發(fā)深度學習相機。

主要汽車制造商繼續(xù)投資于未來汽車的新技術，因為都需要復雜的嵌入式軟件、傳感器和通信系統(tǒng)。未來自動駕駛車輛的驅動能力將根據(jù)自動化程度和組件的復雜程度而不同。

為了跟上這些趨勢，現(xiàn)代摩比斯已經(jīng)投資了80億韓元（接近600萬美元）在加利福尼亞州的這家名為StradVision的初創(chuàng)公司。雙方將合作設計一種基于深度學習的攝像頭圖像檢測技術。

StradVision，成立于2014年，研發(fā)的軟件平臺，基于種深度學習的方式來識別行人，道路標志上的文字和圖像，并解釋這些信息。

攝像頭可以識別遠處的物體和重疊的圖像。通過人工智能，平臺可以區(qū)分一個物體和另一個物體，例如理解車輛和行人，或者行人和自行車之間的差異。

此外，該平臺還可以評估車輛的運動模式和行人的姿勢，并在一定程度上能夠預先評估甚至預測情況。

現(xiàn)代摩比斯的目標是在2020年底之前實現(xiàn)基于深度學習的攝像頭系統(tǒng)和傳感器。

另一家日系汽車零部件巨頭也在近日參與了一家深度學習公司的總額為6500萬美金的C輪融資。

這家開發(fā)計算平臺的人工智能硬件初創(chuàng)公司ThinCI，基于可編程計算體系結構可以加速深度學習、人工智能和其他與汽車工業(yè)相關的算法，并且可以提供大約5到10倍的計算能力和下一代最佳解決方案提供的性能。

DENSO在2017年成立了一家新公司NSITEXE，以設計和開發(fā)下一代、高性能的半導體器件，以推進自動駕駛解決方案。

NSITEXE當前的重點之一是其數(shù)據(jù)流處理器，或稱DFP，它是一種全新的處理器，增強了中央處理器（CPU）和圖形處理單元（GPU）的功能，這意味著它們可以快速地同時執(zhí)行多個復雜計算。

此外，DFP能夠根據(jù)信息的數(shù)量和內(nèi)容即時優(yōu)化其計算區(qū)域，從而降低其功耗和發(fā)熱。自2016年以來，電裝和ThinCI就已經(jīng)開始合作推動DFP的量產(chǎn)。

由于自動駕駛系統(tǒng)需要高度有針對性的計算和處理能力，這就是為什么添加ThinCI的深度學習和視覺處理能力有助于確保DFP的有效和高效地運行。

ThinCI公司目前正處于開發(fā)其深度學習和視覺處理解決方案的最后階段，包括硬件平臺、專用芯片、綜合SDK和可集成到廣泛應用的軟件。

而另一家韓國汽車零部件制造商萬都公司（MandoCorp.）近日表示，其美國子公司萬都美國公司已獲得在加利福尼亞州自動駕駛車輛道路測試許可證。

這是繼韓國三星電子之后，第二家獲得美國加州自動駕駛車輛道路測試許可的韓國公司。

萬都表示，將加速其專為L4級自動駕駛汽車設計的Hockey平臺研發(fā)。去年，該公司在硅谷開設了創(chuàng)新辦事處，以擴大技術合作，尋求與新興的、有前景的初創(chuàng)企業(yè)合作。

今年5月，該公司宣布一項計劃，建立自動駕駛系統(tǒng)先進實驗室，并與韓國Naver公司的海外研究機構Naver實驗室（NaverLabs）就技術合作簽署了合作伙伴協(xié)議。

同時，也有很多全球其他地方的深度學習芯片初創(chuàng)公司正在與日韓企業(yè)進行接觸合作。

以色列Hailo公司今年5月宣布完成1250萬美元的A輪融資。此前該公司高層與日韓企業(yè)接觸頻繁。Hailo預計其突破性的深度學習處理器樣品2019年上半年推向市場。