Google 母公司 Alphabet 旗下的无人驾驶汽车公司 Waymo，已经在真实的城市道路上行驶了数百万公里。此外，Waymo 开发人员还借助深度学习技术，在虚拟世界中对自动驾驶汽车的 AI 进行了大量的培训。模拟中包含了许多高度复杂的场景，比如多巷路口和不遵守秩序乱开的汽车。值得一提的是，他们不仅对单辆车进行培训，还允许多车数据组网合作，从而将行驶安全性又提升了一层。

Waymo 首席软件工程师 James Stout 在官方博客上表示：“模拟的一大好处是，你可以专注于最有趣的那部分交互 —— 闪烁着的黄色信号灯、开错路的司机、乱窜的行人和自行车等”。

上图：Waymo 自动驾驶汽车，打左转后顺利通过了路口。

在训练自动驾驶 AI 的时候，它们并不介意数据来自真实世界或模拟输入。大多数专家都认为，在不远的将来，自动驾驶汽车可以让道路更加安全。但在最终实现之前，需要喂给它们足够多的训练数据，毕竟经验在于积累。

我们可以重建一个极其详细、高度仿真的虚拟城市（比如 East Valley）

模拟状态下，可以驾驶虚拟小车频繁通过同一路段，将同一流程重复成千上万次。

为了增加复杂度，我们可以在原始场景中添加更多车辆、行人、以及骑行者。

通过“模糊过程”，我们可以修改虚拟场景下的速度、轨迹、以及物体的位置。

[编译自：TNW]