#驾驶#去了达摩院，修得真自动驾驶？( 四 )
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但这东西就是入门简单 ， 精通难 ， 想要提高效率、优化算法 ， 是一件极其复杂的事情 。 这也是为什么近几年 ， 有不只一家公司被特斯拉起诉 ， 前员工将部分算法代码"偷"到下家使用 。
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（前一阵自动驾驶公司Zoox承认了员工窃取特斯拉AP算法）
总结来说 ， 自动驾驶发展道路上 ， 硬件技术虽然重要 ， 但只是门槛 ， 真正的技术壁垒和难点 ， 集中在自动驾驶神经网络的训练上 。 并且基于神经网络的训练模式 ， 这种进步速度是超乎一般人想象的 ， 最简单的例子就是谷歌的Alpha Go仅用几年时间 ， 就击败了全球顶尖围棋高手 。
当然想要完全克服所有场景下适用的完全自动驾驶（L5级别） ， 还是需要大量工程师的长久努力 ， 但如今自动驾驶的发展速度已经不能用日新月异来形容了 ， 应该用每分每秒来计量 。 神经网络系统无时不刻通过大量数据在"进化" ， 就相当于一个顶尖天才从不休息地在高效学习 ， 其结果可想而知 。
达摩院此次发布的仿真路测平台或许很多人不在意 ， 但是记住笔者的话 ， 在不久的将来 ， 或许你使用的自动驾驶系统就"毕业"于这里 。
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