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文章编号：1229时间：2025-02-18人气：
苹果公司近期将自博弈（Self-play）这一强化学习技术成功应用于自动驾驶领域，取得了显著的成果。这一技术不仅提高了自动驾驶系统的鲁棒性，还展示了其在大规模数据生成和低成本训练方面的优势。
自博弈的思想来源于自对抗生成网络（GAN），它通过智能体与其自我副本或历史版本进行博弈来实现进化。这种方法已经在游戏领域、机器人和生物工程等领域得到了广泛应用。苹果公司将这一技术引入自动驾驶，设计了一个极为简化的奖励函数，无需依赖真实驾驶数据，而是通过生成前所未有的大规模模拟数据来进行训练。这种训练方式具有速度快、成本低的特点，使得苹果能够在短时间内实现高质量的自动驾驶算法。
为了实现这一目标，苹果公司开发了一款名为GIGAFLOW的模拟器。这款模拟器的目标是创建一个通用策略，从而生成大量的GIGAFLOWWorld。这些World包含了各种各样的交通状况和交互场景，例如拥堵的环岛、无灯十字路口和拉链式同行车道。每个World最多可以容纳150个智能体，这些智能体涵盖了不同的车辆类型，如乘用车、重型卡车、自行车和行人，并且能够模拟出真实的驾驶行为。
通过这种方式，苹果团队能够在10天内生成超过16亿公里的模拟驾驶里程，相当于从太阳到土星的距离。相比之下，如果使用真实世界的数据，则需要花费36万倍的时间才能达到相同的驾驶经验水平。由于采用了云计算资源，每小时可以模拟和学习44亿次状态转移，相当于720万公里的驾驶经验。这使得整个训练过程既高效又经济，每百万公里的成本不到5美元，约合人民币1万公里只需3毛6分钱。
为了验证GIGAFLOW模拟器的有效性，苹果公司在CARLA、nuPlan和Waymo等开放数据集上进行了零样本独立测试，并取得了最先进的性能表现。这些基准涵盖了不同的地图、驾驶场景、交通密度和评估标准，充分证明了苹果工作的泛化能力和鲁棒性。值得注意的是，以往的SOTA成果通常是基于特定数据集，并针对某一特定基准进行训练，而苹果则能够以低成本快速实现良好的性能，这背后的核心成果是GIGAFLOW模拟器。苹果在本文中详细介绍了GIGAFLOW的工作原理，并探讨了其在其他领域，如具身智能等方面的应用潜力，同时也指出了当前工作中存在的不足之处。
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