近年来，自动驾驶领域的市场条件、技术、相关监管法规、市场心智都走向成熟，自动驾驶行业进入了全面发展的时期，也逐渐到了“见真章，出实效”的阶段。
2022年是自动驾驶产业迈向商业化的关键一年。因此，在这一年中，有的企业取得关键性进步，继续获得行业青睐；有的项目因商业化落地实践比预期长，自我造血能力不足，资本难以跟进；有的行业大牛选择交融、分离，或组成新的组合继续前进……
与此同时，我国北上广深等一线城市接连发布相关政策，推动自动驾驶行业发展。从行业角度来说，完善监管政策的举措，是一个新兴行业走向成熟的重要标志之一。
自动驾驶新规不断，技术创新迫在眉睫
如今，汽车智能化的渗透率不断提升，传统汽车正面临着变革与转型，随着自动驾驶技术成为汽车行业重要的发展方向，国内相继出台了一系列政策，为助推自动驾驶行业发展起到了关键作用。
例如交通运输部于8月发布了《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（征求意见稿），工信部科技司在公开征求对《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2022年版）》（征求意见稿），提出到2025年，制修订100项以上涵盖组合驾驶辅助、自动驾驶关键系统、网联基础功能及操作系统、高性能计算芯片及数据应用等方面的智能网联汽车相关标准。
除了政策，2025年曾是许多自动驾驶业内人士口中的“重要关口”，资本市场趋势平稳，总体投融资事件数增加。据报告显示，2016-2021年我国智能驾驶投融资事件数总体上有所增加，从2016年的85起增长到2021年的177起。2022年1-12月间投资事件数达141起。2022年1-12月共发生141起投资事件。当月已披露投资金额最大的事件为辉羲智能收到的天使轮投资，金额达5000万美元。
数据来源：IT桔子（YZX）
此外，还有许多企业抓紧核心优势，多家企业重新建立合作关系。例如百度成为广州、深圳两地首次发放城市高级辅助驾驶地图许可的首批获准企业。小鹏汽车公司表示2023-2025年主要布局全场景辅助驾驶，2025年之后“将向全面自动驾驶和无人驾驶进发”。以及大众集团将与英特尔旗下Mobileye的合作扩大至自动驾驶领域。并有望在2025年推出自动驾驶出租车服务。
汽车行业正在进入变革的快车道，自动驾驶技术领域的热情持续高涨，机器学习和自动驾驶正在进入普惠发展的阶段。当前，无论是硬件平台、应用软件层等架构层面，还是深度学习（DL）、强化学习（RL）等单独技术层面，让对自动驾驶感兴趣的开发者、爱好者可以进步和发挥的空间都非常大。因此，一些企业/平台举办了不少形式新颖、玩法多样、奖项丰富的技术赛事，通过比赛连接世界各地的开发人员，推动着开发者对相关技术深入挖掘、应用，碰撞出不一样的火花。
在今年7月4日-30日，亚马逊云科技举办了2022年度 Amazon DeepRacer自动驾驶赛车中国联赛（7月赛）、9 月 16 日-10 月 31 日举办了Amazon DeepRacer自动驾驶赛车中国联赛（秋季赛）。联赛自成立以来，吸引了全球成千上万的开发者积极参与，且展现了惊人的实力与创造力。经过3个月的冲刺，比赛共吸引全球近5000人参赛，成功刷新吉尼斯世界纪录，成为史上最大规模的机器学习竞赛！
无论你是机器学习的小白，或是能够成熟训练模型的机器学习大神，都可以通过基于云的 3D 赛车模拟器、由强化学习驱动的全自动 1/18 比例赛车，与来自全球的开发者一决高下。
亲自开发与掌控，体验自动驾驶赛车的乐趣
上面我们提到的Amazon DeepRacer诞生于2018年，是亚马逊云科技推出的一款由强化学习（reinforcement learning）、3D赛车模拟器驱动的1/18比例的全自动驾驶赛车，专为开发人员和机器学习爱好者进行强化学习实践而打造。Amazon DeepRacer自动驾驶联盟每年吸引超过36个国家上万名选手参加，自赛事成立以来，已有超过10万名开发人员通过Amazon DeepRacer感受到赛车竞技体验。
Amazon DeepRacer 提供了一种开始强化学习的有趣方式。开发人员或机器学习爱好者可以在线上模拟器中训练、评估和调整强化学习模型，将自己的模型部署到 Amazon DeepRacer上。无论是经验丰富的专业人士，还是初次开发模型的新手，都能够通过Amazon DeepRacer感受到自动驾驶的魅力，快速提升自身机器学习的专业技能。
作为一种先进的机器学习技术，强化学习的神奇之处在于它不需要做任何标记的训练数据，即可学习复杂行为。开发者可以基于在线模拟器进行训练、评估和调整强化学习模型，再部署至亚马逊云科技 DeepRacer，沉浸式体验自动驾驶的同时，还可以参与 Amazon DeepRacer 全球联赛。
参赛者通过融合人工智能和机器学习、强化学习等技术的后台系统，直接训练基于强化学习的AI模型，通过在实际赛道上竞赛，可以测试模型的性能，使用车载摄像头监控赛道，模型自主控制速度和方向。Amazon DeepRacer 强化学习（RL），采用了与其他机器学习方法不同的方法来训练模型。它的强大之处在于，它不需要任何标记的训练数据就可以学习非常复杂的行为，并且可以在优化长期目标的同时做出短期决策。
在7月赛与8月赛当中，均开设了【大众组】与【专业组】两种组别，并区分赛道难易程度、模型训练难度等，分设不同奖项，可供参赛者自由选择。对于初次接触的选手来说十分友好，对于专业选手而言，也能在比赛中与各地优秀参赛者切磋、合作。
机器学习的流程本质上是数据准备、数据分析、数据处理、结果反馈的过程。训练模型的过程类似于宠物训练，通过奖惩机制让宠物意识不断优化，进一步了解人们的意图，从而达到自主识别状况和做出反应、给予反馈的效果。机器学习的核心目标就是让机器/计算机仅通过使用某些算法来本能地学习，而无需任何人工干预或帮助，并相应地调整其方法以适应模型。7月赛的冠军曾表示，Amazon DeepRacer让机器学习变得可视化。几乎任何一种涉及到海量数据的业务，都可以生成衡量指标，可以用结果来判断我们是否做得好，以及能否做得更好。这就是机器学习能够派上用场的地方。
7 月赛冠军案例展示
8 月专业组第一名案例展示
Amazon DeepRacer为开发人员提供了学习、训练渠道与场所，让他们快速了解基本经验，充分理解机器学习的价值，同时，通过让开发人员了解模型的构建、训练、测试以及迭代方法，从而拥有更灵活、优质的应对方案。通过Amazon DeepRacer的模型训练和比赛，大家可以更理解机器学习和深度学习的思维方式和关键技术；另一方面，通过完成比赛过程中数据收集、模型实现、评估部署和在线检测这四个循环步骤的机器学习任务，真正从0到1地完成“项目落地”。
Amazon DeepRacer的魅力在于，通过完善的后备支撑和开放的赛制、成熟的培训体系，提升人们对AI技术的兴趣和热情，让“技术落地”问题变得更扎实、更有创造性。同时，Amazon DeepRacer小车可以让大家真正感受到技术到现实的呈现，每一步的努力都有迹可循。
另外，Amazon DeepRacer让世界各地的开发者和机器学习爱好者更深入地交流机器学习的经验，体验自动驾驶的乐趣。无论经验丰富的专业人士，还是第一次开发模型的新手，通过动手实践培训，构建RL模型，都可以通过 Amazon DeepRacer设备和3D 虚拟赛车模拟器参加Amazon DeepRacer月度联赛。在比赛中表现优异的选手，将有机会参与在亚马逊云科技re:Invent全球大会上举行的Amazon DeepRacer冠军杯赛，站上国际舞台，与世界各地顶尖选手一较高下！
巅峰对决，聚焦成都！
Amazon DeepRacer联赛作为科技圈自动驾驶领域的顶级赛事，中国赛区经历了7月、8月赛和秋季赛的激烈角逐后，成绩优异的选手将直达2022 Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车中国联赛赛季总决赛，进行最终角力！
12月31日，2022 Amazon DeepRacer自动驾驶赛车中国联赛赛季总决赛将全球同步直播，我们将会看到来自中国联赛中选拔出来的顶尖选手齐聚总决赛现场，各路大神同场竞技博弈；通过现场直播，我们也将近距离感受自动驾驶赛车与机器学习碰撞出的火花；同时，本次比赛也将会让更多AI爱好者共同激发思维、共同创造，享受人工智能技术带来的风驰电掣与成就感！
决赛现场有哪些大神？最终大奖花落谁家？让我们一起关注直播，共同期待！
直播时间：
12月31日13：20
视频号、B站、抖音同步直播，不见不散
