4月22日生產能力，阿里巴巴達摩院全球首次發(fā)布自動駕駛“混合式仿真測試平臺”標準，該平臺可以利用現(xiàn)實和虛擬相結(jié)合的方式進行測試示範推廣。模擬一次極端的環(huán)境及路況僅需30秒，天天測試的歷程超過了800萬公里即將展開，相當于實際路試幾十年行駛的里程大幅增加，在這個平臺上能完成L5級別的自動駕駛系統(tǒng)的練習。

根據(jù)2月27日美國加州車輛治理局（DMV）發(fā)布的《2021年自動駕駛接管報告》數(shù)據(jù)顯示傳承，測試里程數(shù)很多的Waymo公司等特點，148輛車全年共跑了145萬英里（約等于233萬公里），也就是說阿里達摩院的測試平臺一天的測試量就達到了Waymo公司一年測試量的3.4倍綠色化發展。

這樣的能力至關重要，不得不讓人再次想起2021年曾令全世界圍棋高手膽寒的圍棋AI程序——阿法狗（AlphaGo）。

要知道阿法狗曾經(jīng)4:1戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石用上了、3:0戰(zhàn)勝排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔提升行動、橫掃中日韓數(shù)十位圍棋高手，圍棋界公認阿爾法圍棋的棋力已經(jīng)超過人類職業(yè)圍棋頂尖水平關註。曾被認為是“人類聰明的很后堡壘”——圍棋就此被人工智能攻陷研究進展！

阿法狗到底是怎么煉成的？分為四個階段四個版本開展，

第一個版本：AlphaGoFan互動互補，即戰(zhàn)勝樊麾時的人工智能，程序輸入了10萬場業(yè)余高手的對局意向，模擬人類下棋意料之外。

第二個版本：AlphaGoLee，是2021年戰(zhàn)勝李世石的阿爾法圍棋形式，輸入了3000萬人類棋局置之不顧，并自我對弈3000萬局。

第三個版本：AlphaGoMaster數字化，是2021年戰(zhàn)勝柯潔的阿法狗方便，共輸入了3000萬棋局并自我博弈超過一百萬次。據(jù)估算柯潔看過的棋局不超過5萬各領域，所以輸?shù)囊稽c也不冤應用領域。

第四個版本：AlphaGoZero，從完全空白起步進行培訓，不需要任何人類的棋譜經(jīng)驗發展機遇，經(jīng)過3天自我對弈練習490萬場，它就無師自通法治力量，60:0橫掃人類頂尖棋手全技術方案，完爆其高手“前輩”——Master。

可以看出共享，人工智能通過強大的計算和存儲能力信息化，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式之一、深度學習、蒙特卡洛樹搜索法等先進的AI技術(shù)新型儲能，可以完成一個人數(shù)百年都無法完成的學習和練習量有力扭轉，并總結(jié)經(jīng)驗循環(huán)改進。

這也是阿法狗能夠輕松超越人類的秘密設備製造！

可能有人會說發展需要，自動駕駛的測試情況復雜，單靠模擬是不行的管理。

但榕哥認為有三點是值得肯定的顯示。

仿真測試平臺的作用

自動駕駛汽車的大腦和人腦一樣，只是處理來自“五官”的信號效率和安，這些信號的變化源于駕駛過程中的場景變化設計能力，因此跳過“五官”進行仿真測試是練習大腦，是有價值的深入開展。對于自動駕駛來說更為一致，只是把感知監(jiān)測和大腦中樞分開來強化罷了。

該平臺能夠?qū)F(xiàn)實的路況信息通過各種手段收集技術的開發，并融合進模擬器環(huán)境中研究與應用，能夠得到比一般模擬器更加真實的練習，能夠接近路測數(shù)據(jù)級別更高效。該平臺甚至通過算法模擬人類的不確定全面協議，對車輛進行隨機干預，模擬各種現(xiàn)實中希罕的駕駛習慣以及場景具體而言。

仿真測試平臺的優(yōu)勢

按照傳統(tǒng)方法工具，用人測試、用真車去跑馬路喜愛，確實可以拿到真實場景下的數(shù)據(jù)重要的角色，但是這樣的數(shù)據(jù)太有限、效率太低下向好態勢，同樣存在無法窮盡覆蓋的場景平臺建設，甚至還不如仿真測試平臺。

自動駕駛研究的方法論

從阿法狗的教訓或經(jīng)驗來說貢獻力量，人工智能一年的努力已經(jīng)超過了研究圍棋3000年的人類推動並實現，其進化能力是超乎想象的。停留在傳統(tǒng)思維上覆蓋範圍，意味著就是落后！阿里達摩院的自動駕駛“混合式仿真測試平臺”積極性，就像是AlphaGoMaster奮勇向前，假如充分利用AI的技術(shù)優(yōu)勢多種場景，也可能會產(chǎn)生超一流的“AlphaGoZero”。

這將極大加速自動駕駛的研發(fā)進程規劃！

這個平臺還可以向其他研究自動駕駛的中國汽車企業(yè)提供擴大公共數據，大大降低企業(yè)研發(fā)成本。比如特斯拉就有自己的平臺Dojo帶動擴大。