微软车库（Microsoft Garage）的技术人员采用了一种安全的新方法，教会自动驾驶人工智能相关的驾驶操作，其所采用的驾驶模拟理念似乎有点过时。

不论对技术行业，还是对汽车业，模拟并非什么新事物，该类技术早前就曾被用于许多游戏中。随着图形技术的不断进步，使得许多驾驶模拟情境显得极为真实，唯一美中不足的是，这类操控是虚拟的，而非真实的驾驶操作。然而，对于自动驾驶人工智能而言，真实的操控车辆并非其所需。既然如此，为何不利用这类逼真的驾驶模拟来帮助培训这类人工智能的驾驶能力呢?

于是，微软员工Aditya Sharma带领Project Road Runner团队开展上述研究。该团队采用AirSim开源无人机模拟平台，后者基于功能强大的虚幻引擎（Unreal Engine）游戏引擎打造，可提供真实的影响及动画。Project Road Runner团队的工作还有助于创建自动驾驶拓展应用，该应用曾在AirSim上发布。

有趣的是，Project Road Runner的系统无法直接用于自动驾驶人工智能的培训。事实上，该系统是为了让人工智能参与虚拟车辆的碰撞事故，这是该团队所提倡的深度强化学习法的重要内容。

换言之，Project Road Runner让人工智能在绝对安全的模拟测试环境下，通过不断撞车来学会如何安全地开车。该系统可收集大量的碰撞数据，而上述数据在真实的路测环境中是无法获得的，因为频繁碰撞意味着自动驾驶车辆的损毁，同时还存在安全方面的考量。

目前，由于资金及研发问题，微软并未考虑将该项目做成商业化产品，未来或许会将该项目的研究成为转化为自动驾驶软件的基础（数据）。（本文图片选自slashgear.com）

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