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今年初，微軟開源一個叫 AirSim 的研究專案，用來測試人工智慧系統的安全性。

據了解，AirSim 為研究提供現實環境、車輛動力和感知，保證自駕車的安全。10 月時，微軟升級了 AirSim。現在 AirSim 系統已能覆蓋汽車模擬器，促進無人車的研究和發展。最新版本的 AirSim 已登陸 GitHub，支援開源和跨平台作業。

同時，新版 AirSim 還更新了許多功能，其中之一便是為空中交通工具提供其他解決方案。在 AirSim 的幫助下，開發者可透過一種叫「simple_flight」的內建式飛行控制器，降低人們模擬無人機飛行的難度。這就讓控制和狀態估計（state estimation）演算法實驗更簡單容易，無需內建昂貴的糾錯和開發程式。

用模擬器建造和測試汽車

開發自駕車演算法成本非常昂貴，需要完善的基礎設施建造高成本硬體平台和巨大的資料庫。

現在，微軟透過一種開放式、以社群驅動的平台來測試這些演算法，讓更多研究團隊從事自駕車開發。AirSim 的新版本包括汽車模擬器、新的環境和 APIs，修改程式和即將執行的程式檔，讓工程師快速開始研究。

快速打造更豐富的環境

AirSim 擁有非常詳細的 3D 城市環境，包含多種類動態情景，比如交通號誌、停車場、湖、建築工地等。用戶可在社群的不同環境測試系統，比如市中心、近郊地區、植被覆蓋區和工業區。模擬環境還包含超過 12 公里道路，延伸到 20 多個城市街區。

AirSim 開發成 Unreal Engine（虛幻引擎，簡稱 UE，是一款出色流行的 3D 遊戲引擎和開發工具）外掛，這意味著汽車模擬器將與其執行的環境分離。

開發者可打造某種特定環境（比如城市或農村道路），來滿足特定需求；或選多種線上環境，滿足多種需求；然後略過 AirSim 外掛測試你的自動駕駛演算法。AirSim 也允許研究者和開發者結合新感測器和車輛，甚至使用不同物理引擎。

促進人工智慧研究

AirSim 提供能在多種電腦語言（包括 C++ 和 Python）使用的 APIs，這樣一來，用多種機器學習工具鏈使用 AirSim 會更容易。

例如，開發者可使用有 AirSim 幫助的 Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK，微軟認知工具包）做深度增強學習。

同時，AirSim 還能與 Microsoft Azure 雲端一起，延伸資料需求量巨大的機器學習演算法。此外，有了 AirSim 的幫助，你可在短短幾分鐘內下載 Python APIs，並讓它控制汽車。

目前，微軟讓 AirSim 獲得很多團隊支援，包括微軟自己的 Microsoft Garage 團隊，也包括人工智慧其他團隊。

據了解，未來微軟希望加入更新的感測器、更好的車輛物理引擎、更棒的天氣模型和更精細的現實環境，也期待更多團隊加入，實現共同成長。

（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：影片截圖）