智能玩具供需格局迎變局，如何對需求擴大的領域增加市場十分重要！
在一個供大于求的需求經濟時代，企業成功的關鍵就在于，是否能夠在需求尚未形成之時就牢牢地鎖定并捕捉到它。那些成功的公司往往都會傾盡畢生的精力及資源搜尋產業的當前需求、潛在需求以及新的...
亞馬遜的云業務部門發布了一款全新的自動駕駛玩具汽車。 目的是為了向網絡開發者們提供測試他們無人駕駛技術的設備。這款自動駕駛玩具騎車可以通過在線模擬訓練和調試機器學習來模擬自動駕駛環境及技術問題。
周三，亞馬遜的云業務部門發布了一款全新的自動駕駛玩具汽車。 目的是為了向網絡開發者們提供測試他們無人駕駛技術的設備。這款自動駕駛玩具騎車可以通過在線模擬訓練和調試機器學習來模擬自動駕駛環境及技術問題。
這款自動駕駛玩具汽車的造型非常Q萌可愛，大小為真實賽車的十八分之一，售價為399美元。
亞馬遜網絡服務系統還為這輛玩具汽車成了專門的比賽和獎杯，鼓勵員工使用該玩具汽車進行競賽，該比賽名為“AWS DeepRacer”。據悉，亞馬遜未來還會開展“全球首個對所有人開放的自動駕駛大獎賽”。
這款身材僅有普通汽車1/18的汽車叫做DeepRacer，目前已經開放預定，原價399美元的產品現在只需249美元就能帶回家。按其設計，DeepRacer能夠讓程序員更容易掌握強化學習技術——強化學習是助力AlphaGo獲勝的關鍵技術之一，它是從動物學習、參數擾動自適應控制等理論發展而來的。盡管強化學習技術已經取得了一些引人注目的研究成果，比如會下圍棋、國際象棋或者會玩復雜的多人游戲的機器人，但是目前這項技術還并未像在語音識別和圖像分析中使用的模式匹配技術那樣得到廣泛應用。
DeepRacer是由亞馬遜的云計算部門Amazon Web Services(AWS)創建的，實際上，亞馬遜的大部分利潤都是有這個部門創造的。這款汽車配有高清攝像頭，雙核英特爾處理器，以及其他自動駕駛所需的的硬件——不過它對自動駕駛技術的掌握目前還是一片空白。公司希望程序員能夠利用亞馬遜的工具，通過開發自動駕駛汽車技術來掌握強化學習的知識AWS人工智能項目主管Matt Wood表示：“除了那些資金十分充足、開發潛力巨大的企業之外，幾乎沒有公司能接觸到這項技術。”
AWS首席執行官Andy Jassy在拉斯維加斯召開的年度云計算大會上表示：“這款產品本是為消費者開發并推出的。但于我們自己而言，這款產品以及為之成立的比賽也十分有趣且有意義。”
強化學習系統要經過數百萬次失敗才能變得熟練，因此大多數使用該技術的項目都依賴于模擬來加速繁瑣的過程。Alphabet于去年推出了AlphaGo的進階版，AlphaZero，它和自己下了2100萬盤棋，現在的圍棋水平已經超越任何人類棋手了。亞馬遜專門為這個項目創建了一個虛擬世界，里面有虛擬車輛，不僅可以家事，還會發生碰撞。想要使用亞馬遜DeepRacer的程序員必須先在這里試驗他們的代碼。
亞馬遜并不是唯一一家想要通過強化學習技術來吸引程序員的公司。微軟開發了一個名為AirSim 的開源項目，它是一個汽車和無人機自動駕駛仿真平臺。這個項目同樣也是用來進行強化學習實驗的。殼牌公司與微軟工程師合作，將該技術應用于十分棘手的水平井鉆井問題中。微軟首席技術官Kevin Scott表示，這項技術的應用價值已經不再局限于“玩玩游戲”而已了，它已經可以真正的造福于人類。
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