特斯拉推“自动驾驶纠错”系统，AI原来还可以做这些

虽然刚刚被《消费者报告》批评最新Navigate on Autopilot的表现不佳，不过有资料显示特斯拉最近申请了一项最新的专利，名称为“处理车辆神经网络处理器错误的系统和方法（System and Method for Handling Errors in a Vehicle Neural Network Processor）”。具体一点来说，特斯拉希望系统在面临输入数据错误时，忽略掉那些错误的信息，消除做出延迟反应的风险，让系统可以像往常一样正常运行。

在特斯拉自动驾驶模式运行时，一系列的实时数据会输入接受进系统，之后一方面用作训练系统的神经网络，另一方面则会触发系统对车辆进行下一步反应操作。但如果是这些实时的输入数据发生错误或发生延迟造成接收到非有效的数据，没有合适处理的话对于正在行进中的自动驾驶车辆来说将会十分危险。

比如说，当车辆在高速公路上快速行驶时，传感器接受到的数据可能会有一定的滞后，从而使得系统对已经驶过的环境做出反应和下一步操作，但实际上车辆周围的环境已经发生了改变。这就会大幅增加发生事故甚至伤亡的几率。特斯拉的这个专利主要就是为了解决类似这样的问题，从而进一步增加自动驾驶软件的稳定性和车辆的安全。

在专利中，特斯拉这样描述这些问题：

有些类型的错误会导致神经网络处理出现暂停或超时的情况，这意味着一个或多个神经网络中的部分出现了停止或进入非活动状态超过了系统预设的时间阈值。当出现这种超时的错误时，神经网络处理器就会停止输出结果数据或进行应答。

另外一些类型的错误，包括程序错误、数据错误，可能会导致处理器产生的输出数据崩溃。这种情况下，即使神经网络可以继续工作，但它输出的结果会是错误的、无意义的、无法使用的。

表面上看，这项专利或发明看起来并不多么耳目一新，但由于神经网络技术的复杂性、且自动驾驶的发展仍处于初级阶段，这个利用AI来为自动驾驶系统纠错的方法就显得很有创新和实用性。在该项专利申请过程中的国际评审阶段，审核人员发现特斯拉的思路相比目前已经存在的神经网络技术相关发明非常新颖：

“尽管在目前神经网络处理器已经应用非常广泛，也包括操作一辆汽车，但如果待决数据的处理结果是被污染的、不正确的，而且还没有终止整个网络的执行，那么通过确保车载处理器的计算可以延续，而忽略那些已经确定为错误的数据，系统的控制器在现有技术的基础上获得额外的信号，是可以改进现有神经网络处理器的技术的，而且确实需要比目前普遍技术更高的复杂度。因此符合专利性的标准。”

《消费者报告》近期给出的调查结果确实产生了一定的争议，让一部分人对特斯拉的自动驾驶产生了一些疑虑，但同时也有不少人进行反驳。不过这项专利显示特斯拉仍然在努力推进自动驾驶的相关技术，从特斯拉非常频繁的OTA升级也可以看出这一点。而且更重要的是，在其他人还在努力在自动驾驶系统的构建上努力应用AI技术的时候，特斯拉已经在使用AI技术为本身就包含了诸多AI技术的自动驾驶系统进行纠错和提升安全。

随着特斯拉向外界越来越多地展示其最新的技术和前沿专利，马斯克在引领自动驾驶领域的信心也越来越足。他预计在技术层面，全自动驾驶在今年内就会完成，但是向外界公开发布推广则需要等到法律法规的跟进之后。