半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)網(wǎng)獲悉，日前，小米汽車科技有限公司公布多項(xiàng)針對(duì)汽車領(lǐng)域的專利。包括“模型量化方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì)”、“自動(dòng)駕駛方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)”、“輔助模塊、充電總成及電動(dòng)車輛”、“車對(duì)車充電電路、充電線束、充電系統(tǒng)及電動(dòng)車輛”四項(xiàng)專利。

 

“模型量化方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì)”方面，發(fā)明人為劉安華。專利摘要顯示，本公開涉及一種模型量化方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì)。模型量化方法，包括：對(duì)獲取的已訓(xùn)練的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型插入量化節(jié)點(diǎn)，得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；對(duì)第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模型進(jìn)行量化推理，以得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括可調(diào)參數(shù)的參數(shù)值；根據(jù)可調(diào)參數(shù)的參數(shù)值，生成每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)搜索空間；從每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)搜索空間中搜索對(duì)應(yīng)的可調(diào)參數(shù)的候選值，以得到候選量化模型；確定候選量化模型的精度，根據(jù)候選量化模型的精度，重復(fù)執(zhí)行從每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)搜索空間中搜索對(duì)應(yīng)的可調(diào)參數(shù)的候選值的步驟至確定候選量化模型的精度的步驟，直至候選量化模型的精度滿足預(yù)設(shè)的精度要求，得到第一目標(biāo)量化模型。

 

“自動(dòng)駕駛方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)”專利，發(fā)明人為劉霖。主要是關(guān)于自動(dòng)駕駛方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取車輛的攝像模組連續(xù)采集的多幀待檢測(cè)圖像；對(duì)所述多幀待檢測(cè)圖像進(jìn)行識(shí)別處理，確定每幀待檢測(cè)圖像中是否存在目標(biāo)對(duì)象，以及所存在的目標(biāo)對(duì)象在待檢測(cè)圖像中的位置，所述目標(biāo)對(duì)象為前方車輛的指定配件；在至少兩幀待檢測(cè)圖像中存在目標(biāo)對(duì)象的情況下，根據(jù)所述至少兩幀待檢測(cè)圖像中目標(biāo)對(duì)象的位置，確定路況信息；根據(jù)所述路況信息，控制所述車輛執(zhí)行對(duì)應(yīng)的駕駛動(dòng)作。

 

“輔助模塊、充電總成及電動(dòng)車輛”發(fā)明人為羅文輝，專利摘要顯示，本實(shí)用新型提供了一種輔助模塊、充電總成及電動(dòng)車輛，涉及電力電子技術(shù)領(lǐng)域。輔助模塊包括：第一輸入端、第二輸入端、濾波器、電容器、第一可控開關(guān)、第二可控開關(guān)、第三可控開關(guān)、第一輸出端、第二輸出端和控制器；第一輸出端與電機(jī)中性點(diǎn)和電機(jī)控制器的逆變電路的直流輸入端中的之一連接，第二輸出端與電機(jī)中性點(diǎn)和電機(jī)控制器的逆變電路的直流輸入端中的另一個(gè)連接；控制器分別與第一可控開關(guān)、第二可控開關(guān)、第三可控開關(guān)和逆變電路連接，用于控制第一可控開關(guān)、第二可控開關(guān)、第三可控開關(guān)和逆變電路。本實(shí)用新型的輔助模塊復(fù)用電機(jī)和逆變電路，實(shí)現(xiàn)Boost電路和Buck電路的功能，提高電磁兼容性能，提高電能傳輸效率。

 

“車對(duì)車充電電路、充電線束、充電系統(tǒng)及電動(dòng)車輛”專利發(fā)明人為羅文輝。專利摘要顯示，該車對(duì)車充電電路包括控制器、電源電路和電壓檢測(cè)電路。電壓檢測(cè)電路能夠采集充電接口中的充電確認(rèn)端子處的電壓，控制器能夠在基于該電壓確定充電接口與線束連接時(shí)，控制電源電路通過充電接口中的直流電源端子，向線束連接的第二電動(dòng)車輛充電。該專利可通過一個(gè)電動(dòng)車輛向待充電的另一個(gè)電動(dòng)車輛進(jìn)行車對(duì)車充電，車輛無需至充電樁充電。