【解密】华为公布2项可用于智能驾驶、智能网联车新专利; vivo 卷轴屏手机专利曝光:拉伸能变大;百度为自动驾驶又添一新技术

2021-12-05 08:58:01 来源：中国文化报道网作者：分享：

1、华为公布2项可用于智能驾驶、智能网联车新专利

2、【专利解密】多AI模型联合识别算法百度为自动驾驶又添一新技术

3、vivo 卷轴屏手机专利曝光：拉伸能变大

1、华为公布2项可用于智能驾驶、智能网联车新专利

集微网消息，12月3日，华为公开“一种通信方法及装置”新专利，申请号为CN202010462497.4，发明认为焦春旭、向铮铮、卢磊。

据介绍，该专利提供一种通信方法及装置，涉及V2X、智能网联车、智能驾驶、辅助驾驶等领域，可解决当前SL缺少SL TCI标识的指示的技术问题。关于SL TCI标识的指示包括两种方案：第一种方案为显式指示，第一终端装置可向第二终端装置发送第一指示信息，第一指示信息用于指示第一参考信号的SL TCI标识。第二终端装置根据上述第一指示信息，即可确定第一参考信号的SL TCI标识。第二种方案为隐式指示，第一终端装置可根据第一信号的SL TCI标识，生成第一信号，且向第二终端装置发送第一信号。之后，第二终端装置可根据第一信号，确定第一信号的SL TCI标识。

同日，华为还公开另一项“通信方法及装置”新专利，申请号为CN202010479923.5，发明认为刘哲、黎超。

据介绍，该专利提供了一种通信方法及装置，可以应用于D2D或车联网，例如V2X、LTEV等，或可以用于智能驾驶，智能网联车等领域。其中方法包括：终端设备确定第一感测资源与DRX的休眠时间在时域上有重叠后，可以确定第二感测资源，并根据第二感测资源上的感测结果，从资源选择集合中选择用于发送数据的资源。采用该种方案，由于第二感测资源中未与休眠时间重叠的时间单元个数可以大于第一感测资源中未与休眠时间重叠的时间单元个数，也就是说，第二感测资源中终端设备进行侦听的时间单元个数大于第一感测资源中终端设备进行侦听的时间单元个数，从而便于终端设备尽可能排除已被其它终端设备预约的资源，降低传输干扰。（校对/James）

2、【专利解密】多AI模型联合识别算法百度为自动驾驶又添一新技术

【嘉勤点评】百度发明的联合多种AI模型进行图像识别的方案中，包含有搭载多种AI模型的AI芯片，可以同时对图像完成多种任务的识别。通过将这些识别子结果整合起来并生成最终的识别结果，不仅可以提高图像识别的精度，还提高了图像的识别效率。

集微网消息，在近日的NVIDIA GTC大会上，英伟达正式宣布，百度第三代自动驾驶平台ACU（Apollo Computing Unit）产品“三鲜”将搭载NVIDIA DRIVE Orin SoC（系统级芯片）。

百度的自动驾驶技术目前位于国内的第一梯度，而在自动驾驶技术中，有一种技术是“图像+AI”的基本功，即图像识别。图像识别是指对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。

目前，为了节省云端服务器的计算压力和传输带宽，会在靠近数据源头的一侧直接对图像进行计算，即边缘计算。在基于深度学习的边缘计算的图像识别场景下，图像识别系统通常部署单个人工智能（AI）芯片，以及单个AI芯片连接的集成电路芯片。

具体而言，单个AI芯片运行图像识别过程中的所有深度学习模型，对集成电路芯片采集的图像进行图像识别，以得到图像的识别结果，并将图像的识别结果发送至云端服务器，以进行下一步处理。

而百度也在2019年4月30日申请了一项名为“用于识别图像的方法和系统”的发明专利（申请号：201910362134 .0），申请人为百度时代网络技术（北京）有限公司。

在该专利中，发明了一种联合多种AI模型进行图像识别的方案，根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项技术方案吧。

如上图，为该专利中发明的用于识别图像的系统的系统架构示意图，在该架构中，主要包括集成电路芯片101和AI芯片集合102，并且二者互相连接。其中，AI芯片集合包括至少两个AI芯片，且其中的AI芯片也相互之间并行连接，如上图中所示的AI芯片1021、1022。并且，该专利中提及，该方案可根据用户的具体需求并联任意数目的AI芯片。

集成电路芯片可以与AI芯片集合交互，完成接收或者发送信息的任务。例如，集成电路芯片采集图像后，将图像发送至AI芯片集合，AI芯片集合可以对图像进行图像识别，以生成两个识别子结果，并将结果发送至集成电路芯片。最终，在集成电路芯片中，可以整合这两个识别子结果生成最终的识别结果。

如上图，为应用于上述架构中的图像识别方案的流程图，当系统接收到集成电路芯片发送的图像后，会对图像进行识别，并且由AI芯片集生成多个识别子结果。在集成电路中，搭载有图像采集的传感器以及专门用于高清图像传输的SOC。

而在AI芯片集中，每个AI芯片可以运行图像识别过程中的所有深度学习模型，通过对图像的分割得到子图像集合，并将这些子图像分发给AI芯片集合中的AI芯片进行图像识别。通过汇总每个AI芯片的识别子结果，就可以得到图像的识别结果。

此外，在AI芯片集中，为了确保计算时间消耗最优，以达到计算性能最优的效果，一个复杂度较高的业务对应的深度学习模型可以单独运行在一个AI芯片上，同时，多个复杂度较低的业务对应的深度学习模型也可以同时运行在一个AI芯片上，以此均衡每个AI芯片的计算任务量，使得每个AI芯片的计算时间相近。

最后，我们来看看该专利中为上述图像识别方法构建的应用场景示意图，其中包含有两个并联的AI芯片，系统级芯片与转换芯片分别与云端服务器相连。在系统级芯片中，可以完成人脸图像采集的任务，并将该人脸图像转换为BT信号411发送给转换芯片。

转换芯片403会将BT信号转换为MIPI信号412，将其分别发送给AI芯片4011和4012，AI芯片4011可以检测到人脸的位置信息和属性信息，并将这两种信息进行整合，以生成第一识别结果413；同时，AI芯片4012也会得到人脸的位置信息和表情信息，以生成第二识别子结果414。最终，通过整合第一识别结果和第二识别子结果，就可以生成识别结果415。

以上就是百度发明的联合多种AI模型进行图像识别的方案，在该方案中，包含有多个AI芯片，可以同时搭载多种AI模型，可以对图像进行多种任务的识别，并将这些识别子结果整合起来，以生成最终的识别结果，不仅可以提高图像识别的精度，还提高了图像的识别效率。

关于嘉勤

深圳市嘉勤知识产权代理有限公司由曾在华为等世界500强企业工作多年的知识产权专家、律师、专利代理人组成，熟悉中欧美知识产权法律理论和实务，在全球知识产权申请、布局、诉讼、许可谈判、交易、运营、标准专利协同创造、专利池建设、展会知识产权、跨境电商知识产权、知识产权海关保护等方面拥有丰富的经验。

（校对/holly）

3、vivo 卷轴屏手机专利曝光：拉伸能变大

12 月 4 日消息，根据 vivo 在世界知识产权组织提交的一项专利申请，vivo 可能正在研发一款拥有卷轴屏的手机。该专利早在 2021 年 5 月提交，并在 12 月 2 日公布。

专利图显示，该手机将有一个可扩展的显示屏，可以从右侧扩展，以增大显示屏。可扩展屏幕手机在市场上并不新鲜，因为 OPPO 此前曾展示过 OPPO X 2021 卷轴屏概念机，但没有推向市场。

vivo 可扩展屏幕手机从右侧扩展，不使用时缩回。有可能在执行某些特定任务时屏幕会扩展，如打开相机应用、阅读文件、观看视频等。该手机有一个电机，在被触发时自动拉出屏幕。vivo 甚至可能在用户认为合适的时候，允许用户手动打开隐藏的屏幕。该机的扬声器格栅在顶部，而 USB Type-C 接口在右侧。背面有长方形模块，用于放置多个摄像头传感器。这款手机的正面右上角有一个打孔，用于自拍摄像头。

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