俊杰
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Uber 展示无人驾驶可视化工具 可将数据变成图像
北京时间 8 月 29 日消息，Uber 工程博客最近刊发一篇有趣的文章，从内容看 Uber 使用 Web 式工具提炼自动驾驶汽车收集的研究数据，将它变成视觉图像。无独有偶，上周《大西洋月刊》也刊发一篇长文，说 Waymo 开发了相似的平台。
当测试汽车行驶了很远的距离，企业会获得大量数据。你可以在虚拟环境中让数据组合、匹配，让 AI 在虚拟环境中导航，就像在真实世界导航一样。但计算机并不知道二者是有区别的，此时你可以调节数据，观察非常规事件，对多个模型进行对比。
Uber 文章谈论的重点在于数据的“可视化”，它还详细介绍了自己的工具，工具是以Web 作为基础的，这样协作起来更容易，开发新功能时调整方向也更简单。现在 Web应用程序已经可以访问 GPU ，实时通信，完成许多任务时不再需要本地客户端。Web 应用程序还可以用来显示 GIF 图像。
有一点是博文没有谈到的：修饰环境，让它从整个背景中突显出来，从而进一步放大数据的价值，Uber是如何做的？例如，系统如果碰到游行抗议一样的大事件如何处理？举办马拉松比赛时是不是让汽车自由行驶，这样就可以了解跑步者是如何行动的？显然不行。
最好的办法就是拿一张波士顿地图，这张地图相当好，然后关闭一些主干道，向虚拟世界增加许多行人和古怪的司机，然后让 AI 驾驶代理在虚拟世界穿梭。一旦出现问题，你能看到 AI 如何对事件做出反应，这些事件是它在真实世界未曾经历过的。整个过程相当于“思维实验”，它可以生成有用的数据，用来改善AI 。
新出行点评：
将数据变成图像，让无人驾驶汽车在数据中行驶，从而实现现实中的无人驾驶。最大的问题是如何让数据与现实路况保持一致，毕竟城市路况随时可能发生改变，这就考验开发者的能力了。
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