為了實現自主駕駛，幾乎每一個汽車廠商都為自家原型車配備了大型傳感器和雷達陣列，而且需要在軟件層面熟悉交通規則。有趣的是，來自英國的Wayve團隊，竟然只通過幾個攝像頭、一套衛星導航、以及短至20小時的培訓，就讓原本不熟悉英國道路的測試車學會了自主駕駛。

Wayve聯合創始人Alex Kendall和Amar Shah（圖自：Wayve）

其實早在去年7 月，兩人就已經將他們的控制硬件、攝像頭、計算機、以及人工智能學習軟件，塞進了一台基於雷諾Twizy 打造的StreetDrone 。

儘管它只是一輛不知道踏板和方向盤為何物的機器，但還是在短短20 分鐘的時間內，學會瞭如何沿著一條無止境的道路去行駛。

更棒的是，系統無需告知AI 去學習什麼，而是在出錯時向它發出通知。

每當需要人類駕駛者奪回方向盤的控制權，深度學習系統就會將之認作一次“失誤懲戒”，並試圖通過之前的相機畫面，反思下一次如何做到更好。

如果AI 能夠在沒有認為乾預的情況下順利行進下去，就會獎勵自己一顆虛擬餅乾，從而強化正確的駕駛措施。

雖然配置簡單，但Wayve的深度學習技術很是新穎。（圖via：New Atlas）

團隊表示，在整個模型中傳播的“不確定性”，可以幫助其更快、更有效的學習。

在近日的測試中，Wayve 在未指定任何道路交通規則的情況下，對AI 進行了相同的’干預等於懲罰’訓練。

結果發現，它能夠自主地在GPS 引導下，很好地沿著計劃中的路線行進。

儘管測試時速保持在相對較低的11 英里/小時（18 公里/小時）左右，AI 還是只需通過短時間的訓練，就能很好地知曉規避碰撞（識別道路上的其它汽車或騎行者） 、在T 型或十字路口讓行、以及綠燈通行。

城市駕駛與端到端深度學習（通過）

從視頻來看，團隊在AI 此前不熟悉的濕滑路面上進行了測試，圍繞劍橋周圍的幾個街區進行了實驗，結果發現AI 可以在起點到終點的一路上，無需任何的人工介入。