创新背景

目前的自动驾驶行业参与者运用人工智能来提高使用性能，但并没有充分利用人工智能的力量。人工智能在自动驾驶中的突出作用在于解决大规模软件堆栈中非常具体的子问题或为自动驾驶汽车提供更精准的计算大脑。但在使用过程中，人工智能需要非常复杂且耗时的手动调整，扩展技术成本高昂，技术上也极具挑战性。

创新过程

多伦多大学计算机科学教授Raquel Urtasun创办的自动自动驾驶汽车初创公司Waabi针对人工智能在自动驾驶汽车行业的运用，致力于挖掘人工智能的潜力，通过使用人工智能解决阻碍自动驾驶技术全面商业化的技术和财务挑战。

Waabi利用深度学习、概率推理和复杂优化来创建一类新的算法来解决自动化驾驶中人工智能的运用问题。新方法采用“端到端可训练的”的自动驾驶系统，系统本质上是自动驾驶汽车的软件大脑，整个软件堆栈可以自动从数据中学习，直接消除了不断手动调整的需要。新系统可以选择某些策略而非操作，提高了驾驶的安全验证性能。

并且，它还能够进行复杂的推理，满足最终的实际应用需要。Urtasun表示，新一代算法在AI中能够进行真正复杂的推理。当驾驶员开车到达一个十字路口时，软件大脑中会做非常复杂的推断，比如每个人在十字路口做了什么，它将如何影响你，为驾驶员提供充足的预测功能。

Waabi研发了一个革命性的模拟器系统，对算法和软件的测试具有极高的保真度。它可以实时逼真地将世界等比例模拟出来，传感器会观察场景和人类的行为，大幅度减少道路驾驶测试的时间。Waabi开发的技术可以在模拟中对驾驶车辆进行开发测试，减少现实世界中驾驶的需求测试。通过训练系统在仿真情境中处理这些边缘情况，系统会接受培训，管理典型的驾驶场景以及极端操作情况。新的测试方法减少了开发成本，人力、物力和资金都比传统方法有所下降。

创新价值

挖掘人工智能的潜力，在自动驾驶领域全面开发人工智能应用，提高自动化驾驶行业的效率并降低开发成本，帮助交通运输行业缓解压力。

创新主体简介

自动驾驶汽车初创公司Waabi由多伦多大学计算机科学教授Raquel Urtasun创办，人工智能和自动驾驶先驱领导，致力于在自动驾驶领域释放人工智能的全部力量，利用最新的尖端研究，构建一个完整的自动驾驶系统，该系统可以作为一个整体进行训练，做出可解释的决策，将学到的技能应用于看不见的场景和地理区域，并适应任何硬件配置。