小車立大功!DeepRacer助AWS擴展AI市場

作者:陸向陽

最近我國交通大學學生參加AWS舉辦的DeepRacer League(簡稱DRL)競賽,共有10餘國24隊參賽,最終結果交大獲得第三名殊榮。賽後AWS公開日後將擴大舉辦競賽,實體賽增至8場,虛擬賽增至18場,這使的大眾更好奇這是一個怎樣的競賽?筆者對此進行觀察,發現此一競賽為多項發展與策略的結合,以下為觀察心得。

1. 增強式學習的競賽

DRL為玩具車型態的人工智慧技術競賽,但與多數的監督式、非監督式人工智慧學習訓練不同,DRL為強化式學習的競賽,類似於此前AlphaGo的圍棋競賽,不需要人工擷取特徵、調整參數,只要給予電腦最終分數的多寡,多即為獎勵,少即為懲罰,電腦會自動變動變化以求得到更高分數,一旦取得更高分數即意味著人工智慧有所精進,這是DRL的第一點不同。

AWS DeepRacer為強化式學習的競賽(Source)

2. 硬體設計承先啟後

AWS DeepRacer承繼DeepLens硬體設計(Source

DRL競賽所用的玩具車即稱為DeepRacer,但DeepRacer並非橫空出世,此前AWS已在2017年提出DeepLens人工智慧開發套件,DeepRacer很大程度可看成是加了電池、輪子、慣性感測器的DeepLens,兩者主要硬體規格高度雷同,例如均是使用Intel Atom CPU,均是使用400萬畫素的攝影鏡頭等,作業系統亦同為Ubuntu Linux。

DeepLens規格(Source

不過DeepRacer的RAM容量較小,僅有4GB,可能是因為只用於賽車應用的執行不需要太多記憶體,或者是記憶體過大可能過於耗電等,相對的DeepLens因應各種開發可能且多數時候固接使用,記憶體較大,為8GB。

進一步的,AWS於近期提出DeepRacer Evo(Evo=Evolution,演化、進化),是以原有的DeepRacer為基礎再加裝上立體影像感測(2組以上攝影機)及光達(LiDAR)而成,使未來競賽變化與難度等挑戰增高。

DeepRacer Evo規格(Source

3. 競賽活動源自Robocar Rally

與DeepRacer硬體相同的,DRL競賽也不是橫空出世,而是源自2017年AWS提出的Robocar Rally(Rally=拉力,意指世界拉力錦標賽,WRC=World Rally Championship,實體世界的賽車賽事),Robocar Rally即是自主駕駛、自駕車相關的活動。而在AWS提出DRL後,也正式宣佈DRL取代Robocar Rally,未來不再有Robocar Rally活動。

DRL競賽前身為Robotcar Rally(Source

4. 虛實均有賽事

DRL既有實體玩具車賽事也有虛擬賽事,所謂虛擬賽事是在參賽者完成人工智慧模型訓練後,直接在虛擬的模擬器(simulator)上進行試練,而後再調整模型、精進模型,而DRL虛擬賽事也同樣是在模擬器內讓多組玩家參賽。

由於實體賽事有時空限制,且DeepRacer發售初期有缺貨情況或僅限美國供貨,或以參加實體賽為主的訂單優先滿足,而有些訓練其實在模擬器上即知道偏差,必須調整,不需要進行實車測試。另外虛擬賽事不受時空限制,賽事更方便擴大。

不過虛擬賽事因為不用調教實車,有關實車競賽時的各種可能現實因素(電池電力、輪胎胎紋摩擦力等)無法體驗,有若干遺憾,目前一般認為實車競賽仍較實戰實務的價值肯定。

5. 軟體技術

DeepRacer使用Ubuntu Linux,但也使用ROS,ROS乍聽是作業系統,但其實是機器人控制軟體的框架規範或中介軟體等,不是真的作業系統實作、實踐,作業系統依然是Ubuntu Linux。另外也因為使用Intel x86 CPU,所以也會用上OpenVINO軟體。而前述的模擬環境測試與競賽,用的則是AWS RoboMaker,然其模擬器也與ROS所屬的Gazebo模擬器關連。

6. 刺激AWS收入

說了這麼多,AWS當然也必須獲利,對此一是銷售DeepRacer(每一輛399美元),另一是參賽者必須使用AWS的雲端人工智慧技術SageMaker進行訓練,如此即可收取雲端服務費。

參賽者必須使用Sagemaker進行訓練(Source

與AWS多數雲端服務相同的,通常會給予少量的免費使用,但更多的使用必須付費,並且鼓勵使用延伸、相關的付費雲端服務,如Amazon S3儲存服務、Amazon Kinesis Video Streams視訊串流服務等。

小結

最後歸結一下,AWS與Google、Facebook、Microsoft等科技大廠相同,均有自己一套人工智慧技術主張,但AWS的技術推行方式卻很另類,許多業者期望AI技術立即用於產業實務應用或因此開創出新的殺手應用,但AWS卻以遊戲、競賽為出發,以玩具自駕車為主,而不是真實自駕車。

這顯然是聰明的策略,相較於真實自駕車需要高標、高嚴苛測試驗證,付諸實際產業實務應用需要一段漫長艱辛的努力,而DRL活動則可經常舉辦、立即有營收,且同樣在累積實現自駕車所需的技術能量與經驗。

行文至此,其實AWS也在近期的re:Invent年會上發表DeepComposer,是一個有實體版與線上虛擬版的電子音樂鍵盤,以Deep開頭的產品名,即意味著又是另一個為推廣AWS人工智慧技術而有的產品,DeepComposer一樣在於刺激、促進AWS線上AI服務的使用,並帶來營收。

AWS DeepComposer電子音樂鍵盤(Source

各位對DRL/DeepRacer/DeepRacer Evo有更多看法嗎?歡迎在以下留言討論唷!

(責任編輯:歐敏銓)

陸向陽

從電子科系畢業後,即以媒體人的角色繼續這段與「電子科技」的不解之緣。歷任電子技術專書作者、電子媒體記者、分析師等角色,並持續寫作不殆。近來投入Arduino、Raspberry Pi等開放硬體的研究與教程介紹。
陸向陽

Author: 陸向陽

從電子科系畢業後,即以媒體人的角色繼續這段與「電子科技」的不解之緣。歷任電子技術專書作者、電子媒體記者、分析師等角色,並持續寫作不殆。近來投入Arduino、Raspberry Pi等開放硬體的研究與教程介紹。

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