特斯拉仍然指出需要轻巧的LiDAR，只必须摄像头才可超过几乎自动驾驶车的境界。随着特斯拉要求并购一家取名为DeepScale的小型人工智能新创公司，或许更加具体指出，为了成功研发出有自动驾驶技术，特斯拉于是以将必需的关键技术划入其整个体系之内。这家总部坐落于旧金山湾区的新创公司DeepScale，创办之初就是以专心于深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）著称。
未来DeepScale执行官ForrestIandola将以先进设备机器学习科学家的身分重新加入特斯拉团队，并与特斯拉自动驾驶团队进行合作。DeepScale于2018年4月才已完成了一轮1500万美元的A轮融资，且为汽车研发了一款取名为Carver21的计算机视觉人工智能软件。其技术主要是协助汽车制造商用于较低功率处理器，来驱动十分准确的计算机视觉系统。
未来只要利用这些处理器与传感器和控制系统一起工作，就需要协助车辆已完成对周围环境的感官。最重要的是，DeepScale仍然专心于低运算能力的深度自学系统，这与特斯拉注目的领域不谋而合。却是，特斯拉早已要求设计自己的计算机芯片来驱动自动驾驶软件，所以这笔交易将需要加快特斯拉已完成配有先进设备驾驶员帮助系统的汽车。2019年夏季，特斯拉的自动驾驶团队有十一名工程师辞职，为了找寻合乎公司发展方向的人才，除了大大以挖角的方式取得涉及人才之外，利用并购或许是最慢的方式。
在过去的几年中，由于许多AI公司、芯片大厂或汽车公司对于自动驾驶的工程师市场需求相当大，因而特斯拉早已被英伟达、通用汽车旗下自动驾驶公司Cruise、谷歌、Lyft等公司挤到不少人才。现今利用并购DeepScale，又可取得在人工智能方面的人才，将有助其未来在这场自动驾驶车之战中，保持一定研发水平的地位。
特斯拉早已对外公布了一套可以反对其电动车南北几乎自动驾驶的硬件，现在其期望软件也需要平上硬件脚步，进而需要在2020年超过100万辆特斯拉电动车继续执行自动驾驶出租车的目的。只不过，特斯拉能否知道实践中2020年诺言，专家的疑惑还很多。却是，要在受限的运算能力之下构建出众的机器学习性能，是一个尤其棘手的问题。
因此，DeepScale能否在短短的一年中，就协助特斯拉已完成这一梦想，进而沦为自动驾驶车的巨头，竟然我们拭目以待。
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