在其中一輛自動小型貨車在手動模式下發(fā)生事故后不久，Waymo在Google I / O上花了一段時間討論自動駕駛汽車，并利用這段時間解釋了人工智能在自動駕駛中的作用。Waymo首席技術(shù)官Dmitri Dolgov 在一篇中篇文章中詳細闡述了I / O主題演講中提出的觀點，他表示使用AI來訓練自動駕駛汽車，以類似于人類駕駛員的方式來識別周圍環(huán)境。
Waymo起初是谷歌內(nèi)部的自駕車項目，然后被分拆成一個獨立的部門。根據(jù)Dolgov的說法，在兩個項目的早期階段，自動汽車工程與Google Brain AI計劃之間存在大量的異花授粉。多爾戈夫說，除此之外，這可以讓自動駕駛汽車行人檢測的錯誤率在短短幾個月內(nèi)減少100倍。
自動駕駛汽車需要能夠準確分類他們所看到的是亞利桑那州Uber自動駕駛汽車發(fā)生的致命車禍所引發(fā)的不幸事件。3月18日，當夜間，她在街上推著一輛自行車時，汽車撞到了行人Elaine Herzberg。官方對此事件的調(diào)查尚未結(jié)束，但最近的一份報告指出，汽車依靠做出有關(guān)避免障礙的決定的軟件存在缺陷。優(yōu)步對此報道拒絕發(fā)表評論。
Waymo聲稱，AI對幫助自動駕駛汽車做出正確的決定至關(guān)重要。多爾戈夫在他的中篇文章中表示，Waymo使用AI來訓練其汽車，以便在施工區(qū)域進行機動，緊急車輛移動以及為平行停車的車輛騰出空間。這是通過根據(jù)觀察到的真實世界情況提供系統(tǒng)示例來完成的。
工程師依靠Google的基礎(chǔ)設(shè)施，包括科技巨人的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)和谷歌開發(fā)的張量處理單元芯片來測試機器學習模型。根據(jù)Waymo的說法，TPU的使用使該過程效率提高了15倍。除了在公共道路上測試真實汽車之外，Waymo聲稱每天在計算機模擬中運行相當于25,000輛汽車。Waymo自駕車在二月份在公共道路上超過500萬英里，該公司聲稱去年完成了27億模擬里程。
Waymo的下一個重大舉措將是在今年晚些時候在亞利桑那州啟動一項商業(yè)性自主出租服務(wù)。為此，該公司正在擴大其車隊，訂購更多克萊斯勒Pacifica小型貨車，并計劃增加全電動捷豹I-Pace。
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