10月18日消息，据国外媒体报道，电装（DENSO）和东芝已达成一项基础协议，将共同开发一种名为“深层神经网络-知识产权（DNN-IP）”的人工智能技术。该技术将用于由两家公司独立开发的图像识别系统中，这有助于实现先进的驾驶员辅助和自动驾驶技术。电装是世界汽车零部件及系统的顶级供应商。
图为DNN-IP图像识别的概念图，上图为实际的交通情况，下图为DNN-IP技术识别出的对象。
DNN是一种以人类大脑神经网络为模型的算法，有望执行与人脑一样精确或更精确的识别处理任务。为了实现自动驾驶，车载电脑需能够识别不同的道路交通情况，如，各种障碍和道路标志、道路上的可驾驶空间以及潜在的危险情况。在基于常规模式进行识别和机器学习的图像识别过程中，需要被电脑识别出来的对象必须事先接受特征化处理和特征提取。而在基于DNN的图像识别中，电脑可以自己提取和学习对象的特征，从而提高了检测和识别各种对象的精确性。
DNN技术的研发正快速取得进展，两家公司计划将该技术灵活地扩展到各种网络配置中，并将该技术应用在更小、耗能更少、拥有其它优化特征的车载处理器中。
电装公司一直致力于开发应用于车载设备中的DNN-IP技术。通过联合开发以加速DNN-IP的商业化进程，以及把DNN-IP集成到车载摄像机中，电装将开发出高性能的先进驾驶辅助系统和自动驾驶系统，以提高道路安全。
除了传统的图像处理技术之外，东芝还将把DNN-IP技术划分为专用的硬件组件，并应用于车载图像识别处理器中，以提高其图像处理性能，使这些处理器在识别图像时耗费的功率少于配备了数字信号处理器（DSP）或图形处理单元（GPU）的其它图像处理系统。
