常岩
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特斯拉自动泊车能力可能会得到史诗级加强。
特斯拉刚刚有两份专利得到通过，它们于 2025年3月10日提交，2025年9月11日公开：
1.基于相机的 AI 占用网络（Occupancy Network） → 通过体素化的有符号距离函数来构建高精度 3D 环境模型。
2.应用场景：辅助泊车、环境感知、道路标志识别，超越传统仅靠车道线检测的功能。
3.技术意义：用视觉+AI 替代传统激光雷达/传感器方案，在 3D 空间中实现高保真物体识别与环境建模。
专利一（Pub. No.: US 2025/0282344 A1）
• 标题：Artificial Intelligence Modeling Techniques for Vision-Based High-Fidelity Occupancy Determination and Assisted Parking Applications
• 申请人：Tesla, Inc., Austin, TX
• 发明人：Philip Lee 等 9 位（其中包括 Ashok Kumar Elluswamy，特斯拉自动驾驶团队负责人）
• 申请号：19/075,490
• 申请日：2025年3月10日
• 摘要：
• 专利提出了一种基于 AI 的高保真占用网络（occupancy network）。
• 系统可通过相机画面来预测 3D 空间中体素对象的有符号距离值，进而细化物体形状。
• 这些预测值能转化为图像层并堆叠，形成车辆周围空间的 3D 表示。
• 除了检测物体，还能识别和显示各种地面标记（如车道线、停车标志等），功能性超越传统车道线检测。
• 配图内容：展示了 Tesla 车机屏幕界面，车辆周围的 3D 占用物体（其他车辆）被可视化，支持泊车和环境感知。
专利二（Pub. No.: US 2025/0285372 A1）
• 标题：Artificial Intelligence Modeling Techniques for Vision-Based High-Fidelity Occupancy Determination and Assisted Parking Applications
• 申请人：Tesla, Inc., Austin, TX
• 发明人：Philip Lee 等 6 位（其中包括 Lewey Geselowitz）
• 申请号：19/075,462
• 申请日：2025年3月10日
• 摘要：
• 与第一份专利类似，强调 AI 占用网络 的方法与系统。
• 通过相机数据预测 3D 空间体素的有符号距离值，生成高精度的空间表示。
• 可以显示道路上的标记和环境特征，应用于辅助泊车和复杂环境下的车辆导航。
• 配图内容：类似 3D 点云或体素渲染的视觉效果，显示停车场场景，包含道路标记（如 STOP）、树木和车辆的 3D 占用网格表示。
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