文章|起源智石讯 12月5日，51VR结合自身VR技术积累，推出三款针对自动驾驶的产品“Cyber??tron-Zero”、“Cyber??tron-Matrix”、“Cyber??tron-Eye”。
同时，51VR宣布融资210商汤科技、现代置业牵头的VR公司如何做起自动驾驶相关产业？与51VR创始人兼CEO李毅进行交流，了解到51VR进军自动驾驶业务的逻辑并不复杂，在长期接触自动驾驶行业的过程中，我注意到对于自动驾驶来说，路。
测试是一项极其费力和艰巨的任务——尤其是在法规尚未放松的中国，因此，模拟测试平台，已经成为更高级别的自动驾驶组件的必需品。
可以说是燃眉之急。
然而，无论是汽车制造商还是自动驾驶初创公司，此前都不缺乏这样的专用仿真平台，而且他们也缺乏开发仿真平台的专业知识。
人员。
51VR作为一家房地产VR公司起家，在构建虚拟场景方面拥有足够的经验。
同时，由于房地产VR需要采集周边数据，因此也积累了大量以区块为单位的三维街道数据。
在自动驾驶蓬勃发展之际，51VR拥有技术和数据的底蕴，自然会向自动驾驶业务拓展。
不过，有一个问题是，百度在其Apollo自动驾驶开放平台中有自动驾驶模拟平台的开放计划。
。
面对拥有更多数据、更开放的百度Apollo的竞争，有何不同？答案是VR。
51VR推出的三款产品中，Cyber??tron-Zero用于为自动驾驶提供模拟训练平台。
帮助自动驾驶系统提高“姿势水平”，看起来类似于百度的仿真平台；而Cyber??tron-Matrix则可以让消费者体验自动驾驶汽车的驾驶体验，然后利用反馈来优化自动驾驶汽车的乘坐舒适度； Cyber??tron-Eye利用AR技术，让自动驾驶路测人员随时监控自动驾驶系统的运行状态，从而及时发现系统问题。
51VR创始人兼CEO李毅讲述了他们所做的事情。
不同的是，它提供了可视化的自动驾驶仿真平台，这是Apollo等提供的仿真平台所不具备的。
正如产品功能中提到的，它实际上满足了客户更多的定制化开发需求。
它不是像Apollo那样可供各方使用的模拟平台。
未来仿真平台将主要以云服务的形式为B端客户提供服务。
NVIDIA将为51VR提供大量GPU超级计算机，并构建可以承担这一重要任务的服务器集群。
产品定位的问题解决了，另一个问题又出现了。
仿真平台需要难以想象的数据和大量的开发人员。
51VR体积不大，如何解决？这个时候，强化学习的作用就开始发挥作用了。
由于强化学习通过反馈值进行自适应、不断优化并达到理想的结果，因此不需要像深度学习那样需要大量的数据进行训练，因此可以大大减少所需的数据量。
李毅举了一个例子，比如在模拟平台中模拟行人过马路的场景。
通过不断优化强化学习设置反馈，他们最终获得的场景效果比现实世界中收集的数据更好。
然而，即使对于强化学习来说，搭建一个接近现实世界的模拟平台也需要大量的强化学习人才和资金。
李毅表示，他计划投资3亿元人民币来实现这个平台。
3亿开支中很大一部分是为了吸引人才。
李毅告诉我们，目前强化学习人才集中在加拿大，尤其是蒙特利尔大学。
目前他们正在与蒙特利尔大学积极联系，将在当地建立一个实验室，并从后者引进强化学习人才来扩大团队。
目前，51VR拥有员工100余人，其中研发团队100余人。
到明年，51VR计划将研发团队扩大到10万人。
多余的人大部分将是强化学习相关的人才。
只有拥有足够多的技术人才，才能搭建出越来越真实的仿真平台，让自动驾驶系统达到足以应对现实场景的训练效果。
但李毅也告诉智熙，这是永远不可能完美的事情，因为现实世界的复杂程度远远超出了人们的想象。
仅与自动驾驶相关的参数就可能有数百种以上的排列组合。
几千种，所以这将是一个不断迭代优化的过程，这也是51VR以十年时间尺度来衡量发展的重要原因。
然而，在构建了一个日益完善的虚拟世界之后，其中的数据可以被高度复用并应用于其他领域——比如智慧城市。
李毅表示，未来通过模拟平台预测整个城市的交通也是他努力的目标。
这条道路的最终目标当然是恢复整个地球的运行——这就是51VR地球克隆计划的由来。
从这个克隆地球的愿景中，我们可以看到51VR的野心。
但正如张建中先生所言，目前自动驾驶的痛点仍然是缺乏足够易用的自动驾驶仿真平台。
51VR的突破点首先是搭建一个足够强大的仿真平台。