Amazon DeepRacer的前世今生
早在20世紀初汽車問世之時，發明家們便已提出無人駕駛的設想。但即便是實現無人駕駛的初級階段，也經歷了足足百年時間。畢竟在復雜的城市路況下，機器若想像人一樣實現感知、決策、控制等功能，必定面臨各種復雜的現實挑戰。但毋庸諱言，無人駕駛已經成為當今及未來前沿科技公司的重點研究方向。
云端賽車打開機器學習大門
如果說無人駕駛原本是僅存于科幻電影中的元素，那么Amazon DeepRacer則成功地將其投射進了現實世界。
作為全球云計算的創造者和引領者，亞馬遜云科技在2018年11月發布了Amazon DeepRacer賽車，該賽車是由強化學習 -- Reinforcement learning(RL)、3D 賽車模擬器驅動的 1/18 比例的完全自動駕駛賽車。RL 是一種先進的機器學習技術，它不需要標記訓練數據就可以學習非常復雜的行為，并且可以在優化長期目標的同時做出短期決策。Amazon DeepRacer通過模型來解決自動駕駛技術平臺，開發人員可以在模擬器中訓練、評估和調整 RL 模型，在基于云的 3D 賽車模擬器中進行比賽，還可以將模型部署到 Amazon DeepRacer上，從而獲得現實世界的自動駕駛經驗，隨時隨地感受速度與激情。
為確保賽車在場上發揮更加充分，在機器學習的道路上能夠一馬當先，亞馬遜云科技特意為其搭載了 Intel Atom®處理器、四百萬像素、1080p 分辨率攝像頭、高速 (802.11ac) WiFi、和 Intel OpenVino計算機視覺工具套件等高端設備，讓賽車從頭到腳全面武裝，在不斷試錯的過程中實現一個又一個突破。
同時，亞馬遜云科技在2018年同步搭建了Amazon DeepRacer League 比賽（包括線上模擬賽和線下實體賽），旨在讓世界各地的人都能輕松參與機器學習，體驗自動駕駛的樂趣，這也是世界上第一個面向所有人開放的全球自動駕駛賽車聯盟。
在Amazon DeepRacer平臺,開發人員可以深入測試各類環境下的表現，通過數據調試和配件的選擇來不斷優化機器學習的效果，與世界各地的選手在比賽中找尋機器學習的未來。
多維升級帶來全新體驗
在Amazon DeepRacer發布不到一年的時間里，就已吸引全球成千上萬的開發者參與現場及虛擬競賽，并表現出了驚人的能量和創造力。為了滿足開發者對速度的追求以及對機器學習的熱情，2020年初，亞馬遜云科技基于 Amazon DeepRacer推出了新一代Amazon DeepRacer Evo。與前代相比，全新的賽車在原有基礎上配備了一個立體攝像機和一個激光探測與測量 (LIDAR) 傳感器，以使其更加強大、更具感知力。有了新配置的幫助，Amazon DeepRacer在機器學習方面將帶給開發者們更棒的體驗。
伴隨著賽車的配置更新， 聯賽賽制也迎來了升級。2020年，亞馬遜云科技在全球范圍內增加了大型賽事的場次，并開放了更多的虛擬賽道和比賽形式。搭配全新升級的Amazon DeepRacer Evo，機器學習的效率獲得了進一步提升。從個人到企業，再到整個地區，擁有自己的無人駕駛賽車，享受一場競速比賽，儼然成為機器學習領域的“新風尚”。
代碼開源擁抱更多可能
為了讓機器學習爆發出更驚人的能量，2021年4月，亞馬遜云科技正式開放了Amazon DeepRacer開源代碼，讓任何擁有基本 Linux 編碼技能的開發者都可以盡情地改寫自己的“DeepRacer”，對賽車進行新用途原型開發，創造出滿足更多需求的“全能賽車”。
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