单一机器学习模型第一次开始学习驾驶两种完全不同类型的车辆：客车和货车。正是这个人工智能被创造出来了 韦韦，一家伦敦创业公司。
因为很重要
不到一年前，Wayve 展示了它可以在伦敦街道上使用人工智能“训练”，并用它在其他四个英国城市驾驶汽车。不久前，这个目标还需要大量的时间和精力。
它很接近人类的行为：毕竟，无论在哪里，学习驾驶都是如此。你开车到你的城市，然后你去另一个城市（也许租一辆车），无论如何你都可以开车，对吧？我保持简单，但本质上 消息是，这项技术远远领先于特斯拉、Waymo 等目前的玩家。
知道如何学习驾驶的新一代
Wayve 与其他人的区别在于方法。与资金雄厚的竞争对手相比，该公司规模要小得多。但它是新一代初创公司的一部分，有些人称之为“AV2.0”，它放弃了第一波开发公司所拥抱的机器人心态。 自动驾驶汽车。
直到最近，该方法还基于超详细的 3D 地图以及用于检测和规划的单独模块。 Waywe 完全依靠人工智能来驾驶车辆。换句话说，汽车有自己的学习驾驶标准，并且无需借助地图即可适应。学习、解释、付诸实践。
甚至在同一时间训练和驾驶几辆不同的车辆
自动驾驶汽车的初步方法 他随身携带了一些原型，付出了巨大的努力和代价。 我不知道它是否会以这些方式传播。 Wayve 和其他下一代初创公司希望在汽车上重复深度学习在自然语言处理方面的成果。
Wayve 车辆配备了与类似汽车相同的传感器，但位置更高且角度不同。第一个区别引人注目：通过这种方法，人工智能可以管理一切。如果我将这些传感器放置在一辆小型汽车上，人工智能就会计算角度差异并“学习”处理车辆的不同尺寸。我要把这些传感器放在卡车上吗？ AI 适应 TIR。它可以适应一切：尺寸、质量、制动时间、转向角度。
换句话说：人类如何根据他驾驶的车辆类型改变模式。他“明白”自己在另一辆车里，并且知道如何相应地学习驾驶。这会产生几个后果。
这种人工智能模型是如何工作的
Wayve、Ghost 和其他下一代初创公司的人工智能模型采用强化学习（通过反复试验学习）和模仿学习（复制人类驾驶员的行为）相结合的方式进行训练。训练模型驾驶汽车需要数千小时的驾驶数据。不久之后，人工智能就被“驾驶”了一辆货车。结果？只有80个小时。而且她开车的技术也比以前更好了。
“第一次乘坐货车时我感到有点害怕，”她承认 内奥米标准， Wayve操作员坐在驾驶座上，没有开车。 “我感觉自己就像一名驾驶教练和一名新手。”但这辆面包车很好地应对了伦敦狭窄的街道，可以顺利通过道路施工、人行横道、并排停放的汽车和其他障碍物。
现在想象一下很快会发生什么。这些人工智能将被安装在 20、30 种不同类型的车辆上，“重新学习”以稍微不同的方式驾驶每种车辆。通过将这些模式组合在一起，我们获得了驾驶的“通用模型”。
未来：学习驾驶
鬼 想要制造可以单独在高速公路上行驶的消费车辆； 韦韦 想成为第一家在 100 个城市投放无人驾驶汽车的公司。
两者都将为可能的一体化未来做出贡献。我们的自动驾驶汽车已经注册了人工智能服务（有点像配备 Android 系统的智能手机）：人工智能将同时驾驶许多车辆，调节它们的行为以保证完美的安全。
先进的人工智能将创建一个标准，一个单一的“大脑”，它将控制路上行驶的一切：显然，我们预计这需要很长时间。但不是出于技术原因。出于道德和人类的原因。事实上，类似的系统以存在“人类”车辆无法通行的道路为前提。一个不可忽视的细节。
至少现在。
