Geektimes有
许多有关汽车，机器人汽车和其他相关主题的
自动驾驶仪 的资料。 据专家称，尽管事实上有很多公司都在从事新系统的开发，但在机器人自动上路之前，还剩下5年甚至10年的时间，这是因为，无论开发者是谁，目前的人工智能形式都代表着只是具有这些功能或其他功能的神经网络。
问题不仅在于自主控制系统相对简单，而且还因为开发人员没有足够的时间来训练自动驾驶仪。 它需要在实际示例中进行“培训”，而不仅仅是测试站点。 但是为了获得或多或少令人满意的结果，需要成千上万公里。 沿着公共道路行驶，自动驾驶汽车可以接收有关各种非标准情况的信息，实际上每小时都会遇到问题。
到目前为止，最好的结果来自Google的自动驾驶汽车，它们已经在各种道路上行驶了数十万甚至数百万公里。 例如，在同一个优步，情况要
糟得多 。 而且系统中没有太多时间可以运行-因为竞争对手可以挺身而出。 怎么办 解决方案可能是虚拟现实，包括游戏。
如果想成为第一个开发人员，他们应该快点。 为了帮助加快创建真正的机器人汽车的过程，Nio可以提供帮助。 这是另一家正在开发具有自主控制系统的电动汽车的创业公司。 根据公司经理David Bacchet的说法，Nio提供的新技术将有助于在2020年之前将全自动驾驶技术带入公共道路。 计划使用哪些技术？ 虚拟现实中的仿真。 “依靠公路上的汽车获得的数据是不切实际的，” Bacchet说。 他说，驾驶汽车的弱化AI需要在游戏中进行训练。
即-在道路和道路状况方面尽可能接近现实的游戏。 根据一些专家的说法，这样的游戏可能是侠盗猎车手V（Grand Theft Auto V）。当然，为了将AI融入这样的游戏中，需要特殊的算法。 Nio和其他一些公司的代表现在正在参与他们的开发。
在关于Rockstar的强盗和汽车的游戏的最后一部分中，有262种各种车辆，在道路上发现的1000种行人和动物行为模式，14种天气状况以及大量类型的道路，公路，桥梁，隧道和信号系统。
这个想法不仅是虚拟城市洛斯桑托斯（Los Santos）的道路可以代替真正的沥青上的AI旅行。 最大的好处是可以更改虚拟环境的条件，但是在正常情况下，几乎不可能模拟道路上的特定情况。 普林斯顿大学教授Alan Kornchauzer
表示： “这是最丰富的虚拟环境，我们可以从中提取数据。”他和他的团队正在开发具有自动控制系统的智能汽车。
在虚拟现实中，您可以轻松地每天行驶几百万公里，模拟成千上万的交通事故和情况。 例如，在高速公路上同时重建三辆相邻的汽车。
在正常道路上测试机器人时，原则上可能不会发生多种情况。 结果，AI将无法接收必要的信息，并且如果将来确实发生这种情况，可能会遇到麻烦。 但是在虚拟现实中，您可以模拟任何数量的任何事物。
现在，
Waymo将目光
投向了虚拟现实。 公司代表说：“我们可以再现确切的情况，并借助模拟来预测如果汽车在自动驾驶模式下行驶在道路上会发生什么情况。”
尽管机器人移动电话取得了所有成功（并且仍然有很多成功），但人们对道路上各种情况的反应仍然更快。 它是一个可以在几秒钟内解决无法预料的情况的人，尽管事实上这种情况是第一次针对特定的驾车者遇到的。
顺便说一句，即使AI准备在路上行驶，也会出现另一个问题-道路规则和机器人车辆的认证。 在美国，不同的州以不同的方式管理道路上自动系统的运行。 在某些类型的道路上允许其行驶的地方，以及在任何地方都禁止其行驶的地方。 现在，正在开发自动驾驶汽车的大公司正在逐步改变形势，以有利于他们。 因此，到2020年，当许多人认为AI驾驶的汽车将上路时，可能没有人会干扰他们的驾驶。