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无人驾驶如何取得突破？
新加坡无人驾驶初创公司NuTonomy的首席执行官卡尔·伊阿涅马(Karl Iagnaema)表示:只有当汽车制造商愿意分享数据时，无人驾驶汽车才能取得突破，尤其是在驾驶行为数据方面，而且有必要从不同的汽车制造商那里获取数据。然而，汽车行业的几家最大的汽车公司不愿意这么做，因为他们担心这会影响他们的竞争力。这使得资源共享非常困难。
作为汽车的二级供应商，mobileeye还希望尽可能多地收集不同类型的汽车数据。该公司首席技术官阿姆农·沙华(Amnon Shashua)表示:如果你想收集和利用大量的驾驶行为数据，你需要尽可能多地与不同的汽车制造商合作。
Mobileeye计划训练汽车自动驾驶。为了实现这个目标，他们希望将大量的驾驶行为数据导入到高度模拟的计算机模拟环境中，并借助算法，让无人驾驶汽车学会如何在道路上驾驶。
然而，现在美孚国际遇到的最大问题是说服汽车制造商与美孚国际合作。Amnon shashua说，mobileeye设计了一个解决方案，允许汽车制造商共享数据，并允许他们控制相关信息。
显然，美孚国际希望吸引更多的汽车制造商合作。
对于汽车制造商来说，他们内部系统的核心是mobileeye技术，并且迫切需要自动驾驶的商业化。但是这些制造商面临的最严重的问题之一是如何让无人驾驶汽车按照驾驶规则上路。毕竟，大多数驾驶规则需要通过编程来设计，在可靠性上不能满足无人驾驶汽车的驾驶要求。
莫比尔耶的解决方案代表了一种新的尝试。据了解，美孚国际将在今年年底前宣布与汽车制造商的多项合作计划，其中之一就是大众。
为了实现汽车的全自动驾驶，mobileeye计划使用强化学习解决方案来培训深入的学习网络，以了解车辆驾驶行为，包括网络培训和安全驾驶。
值得一提的是，mobileeye并不直接让无人驾驶汽车上路学习如何驾驶，而是利用在现实世界中收集的数据开发一个模拟环境。然后，在不同的交通条件下，该算法被用来测试无人驾驶汽车如何运行。然而，这种模拟环境需要各种汽车制造商的支持:车载传感器收集的驾驶行为数据被导入到共享学习网络中。
沙华说，使用模拟环境来训练无人驾驶车辆已经得到研究人员的认可，他希望mobileeye开发的模拟平台能够成为测试和验证无人驾驶算法的行业标准。
*来自互联网的图像
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