自动驾驶公司waabiworld的核心功能是什么？她做出了一个违背无人车祖宗

她做出了一个违背无人车祖宗的决定。
她的自动驾驶公司，没有车队，甚至不打算组建车队。

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产品交付的最终性能，一切以仿真成绩为准。
研发、迭代、测试、找bug ，全在虚拟世界中。
这其实才是一家真正的“元宇宙”自动驾驶公司。
它的同行对此不予置评，但福布斯、MIT科技评论等等在内的媒体，热衷于把Waabi和Waymo、Cruise、Zoox放一起比较：
一众荣誉光环几乎等身的无人车前辈，融了数十亿美金，为什么在商业部署上进展寥寥？难道Waabi的路线才是自动驾驶黄金法则？
仿真取代实际路测，会是自动驾驶的下一波大趋势吗？
Waabiworld怎么工作？
Waabi ，是一家成立还不到一年的加拿大自动驾驶公司，专攻无人卡车。
官宣成立之时，创始人RaquelUrtasun（拉奎尔·乌尔塔松）就说过去和现在的自动驾驶，很多测试和调参都太依赖人工了，而Waabi则希望用自动化解决更多系统开发中的问题。

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具体来说，一是端到端软件，可以完成自动驾驶模型的训练、推理和优化。
二是仿真器，能大大提升虚拟路测和自动驾驶进化速度。
最新公开的进展，是仿真器。
WaabiWorld ，官方称其为有史以来可扩展性最高、保真度最高的闭环模拟器。
具体来说，有四个核心功能。
首先是自动构建真实世界的数字孪生，作为仿真测试时的场景。

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目前，大部分自动驾驶公司的仿真环境，都是先单独采集道路、景物、车辆等等信息，将每种不同目标的信息保存在系统中后，再通过人工或算法将各种目标整合生成。
Waabi认为，这样的方法耗时且成本高昂，其输出也缺乏保真度，无法涵盖现实世界中所有对象或场景。
所以， Waabi的方法是直接利用车辆上的激光雷达和摄像头来采集数据，然后重建一个在几何形状、外观、材料属性都和现实世界相差无几的数字孪生。
重建之后， WaabiWorld的第二个核心，就是在测试中模拟真实的传感器反馈，也就是让AI司机看的更真实。

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传统的传感器模拟使用基于物理学的渲染引擎，模拟光线在虚拟世界的互动。
但是，这种方法要准确地模拟影响传感器的所有不同的物理现象（如相机中的镜面反射、雾霾中造成的假雷达信号，以及雷达中的多路径返回等等）仍然很困难。
相反， WaabiWorld利用人工智能和简化物理渲染，以接近实时的方式模拟真实的传感器数据。
Waabi认为，这项技术带来的根本性的改变，在于可以用来测试不同的车型的多种传感器及其配置，大大简化了设计论证的成本。
第三个核心，就是自动创建场景进行闭环测试。

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模拟器告诉场景中的AI司机去哪里，在此过程中，模拟传感器会告诉AI司机它在路上都看到了什么，再由AI做出相应的动作。
在此过程中，系统会有意避开AI已经熟练掌握的场景，专门与它作对，找出弱点，针对性提高AI司机的能力。