你怎么让一辆车自己学习停车？对于奥迪来说，第一步就是把它从玩具盒面取出来。
奥迪Q2的深度学习概念车实际上是一个只有实物八分之一大的模型，它在一个三平方米的模型停车场中跑来跑去。跟原版相似，它的车身也镶有传感器，其中包括两个摄像头和十个超声波传感器，这使它可以扫描障碍物，并找到一个空间控制自身进入其中。
但是，当每个大都市都充斥着拥有成熟自动驾驶技术的汽车时，为什么奥迪要使用一个玩具车呢？那是因为，它正在自己学习如何停车。
这个小车通过强化学习来制定如何在停车场中移动。基本上就是不断重复、失败，直到它被告知成功了——也就是说，平行停在两条线中间。随着时间的推移，它会完善它的技术，尽可能好地进行停车。在真实的路上总是有会几个颠簸，所以使用玩具车是有道理的。
由于强化学习允许算法学习如何从零开始执行任务，这可能对自动驾驶汽车特别有用，因为手编算法无法完全实现不可预测的道路条件。显然，这个模型的能力不能直接移植到全尺寸的汽车上，但是这种方法使奥迪的工程师了解到，如何在真实的汽车上使用强化学习，而且奥迪计划将这些功能体现在下一代奥迪A8上。
不过，奥迪并不是唯一一家通过机器学习实现自动驾驶的汽车公司。MobilEye和Oxbotica也在开发类似的系统，Uber的新AI实验室也可能会探索该技术。但愿它们都会使用全尺寸的汽车。
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