為 AI 戰車鋪路？Intel 與 DARPA 合作開發越野車自動駕駛模型

擁有許多「黑科技」的美國國防高等研究計畫署（DARPA）宣布，將授予英特爾（Intel）為「越野自駕車」開發先進模擬解決方案的機會，同時聯手西班牙巴塞隆納電腦視覺中心、美國德州大學奧斯汀分校，共同創造可在真實世界當中實作自駕越野車的 AI 模型。

Intel 表示，這項與 DARPA 合作的計畫稱為 RACER-Sim，讓複雜環境中的機器人具備彈性—模擬的能力與自主性，創造下一世代的越野模擬平台，以便顯著地降低開發成本，彌補越野車從虛擬到真實環境的差距。

目前的自動駕駛科技，公路和越野部署之間的差距仍相當大，即便一般道路現今已有許多模擬環境，但甚少為越野自駕車的開發規模和速度進行最佳化。此外，真實世界展示仍是驗證系統效能的主要方式。

Intel 指出越野自駕車需要面對實質性挑戰，包含缺乏正規道路、具有岩石和各種類型植被的極端地形，如此嚴苛的條件讓開發和測試變得昂貴且緩慢。RACER-Sim 計畫旨在透過提供先進模擬技術解決這項問題，以便自駕越野車的開發和測試，減少 AI 驅動自主系統的部署時間與驗證。

RACER-Sim 將包含兩個階段共 48 個月，目標是加速設計越野自駕車的整體研究和開發過程。

在第一階段當中，Intel 將重點放在創造新的模擬平台和地圖產生工具，以前所未有的規模，採用最高精度（例如物理、傳感器建模、地形複雜度……等）模擬複雜的越野環境。英特爾實驗室模擬平台將實現未來地圖的客製化，包含僅需點擊幾下，即可建立超過 10 萬平方英里的大規模新環境。

在第二階段，英特爾實驗室將與 RACER 合作夥伴齊心協力，在不使用物理機器人的情況下，實作新的演算法來加速研究和開發過程。團隊將在模擬中驗證機器人的效能，節省可觀的時間和資源。第二階段也將包含新開發的 sim2real 技術，其概念是在模擬當中訓練機器人以便獲取技能，並將技能轉移至相應的真實機器人系統，讓越野自駕車能夠直接從模擬當中獲得訓練。

英特爾預期這些新的模擬工具，能夠顯著地改善使用虛擬測試的自主系統開發，降低傳統測試和驗證協議相關的風險、成本和耽擱的時間。未來，模擬平台將超越驗證範疇，建立可在真實世界當中實作的 AI 模型。