愈來愈多科技公司投入自動駕駛車，連亞馬遜也參與一份。不過，僅是 1:18 的模型車 DeepRacer ，還打算明年 AWS 的re:Invent 大會舉辦自動駕駛比賽 DeepRacer League 。亞馬遜玩自動駕駛模型車，目的為推動人工智能強化學習（ reinforcement learning ）。
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先解說 DeepRacer 模型車，內置英特爾 Atom 處理器，車頭配備 1080p 鏡頭和 802.11ac 無線網絡，內有陀螺儀（ gyroscope ）及加速儀表（ accelerometer ）提供行車數據，車內有兩組電池，一方面供電摩打行車和轉向，另一方面推動處理器，足夠使用兩小時。作業系統運行 ROS（基於 Ubuntu 16.04 LTS ）和英特爾電腦視覺開發工具 OpenVino 。配合 Amazon SageMaker 設計和訓練強化學習模型，以及在 Amazon RobotMaker 內模擬賽道訓練模型。達至一定成熟，將模型下載至 DeepRacer 內，就正式落場比賽。
強化學習是現時自動駕駛汽車技術的基礎，亦是 Google AlphaGo 的自我學習核心技術，基本原理是嘗試錯誤（ try and error ）。應用在 DeepRacer 上，由參賽者設定規則教車輛行走，然後開始自動行駛，並為每一步的行駛決定給予評分，做對就加分，做錯就減分。只要規則設定正確，當累積一定評分， DeepRacer 就能跟著賽道行駛。因此，強化學習毋須如機器學習般事前預備大量數據，而是採用實時數據訓練。
至於 DeepRacer League 鬥快完成比賽，基本上就是比併設定規則的技巧。
今次在 re:Invent 上小試牛刀，賽事玩法簡單，計時賽鬥快走完標準的 5 個彎位賽道。現場經過兩日比賽，最快記錄為選手 Tarun 造出 19.7 秒。
亞馬遜計畫在明年各地 AWS Summit 辦地區比賽，優勝者將邀請到明年 re:Invent 作冠軍賽。 DeepRacer 定價 399 美元，現時在亞馬遜上預訂，賣 249 美元，預計明年 3 月出貨。
香港明年的 AWS Summit 未知會否上演 DeepRacer 比賽，有興趣比試強化學習技術就要留意日後公布。
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