（AI是通过颜色来识别GTA游戏场景中的道路、人行道和建筑物的位置）
GTAV的主舞台圣洛都，虽然在面积上和其原型洛杉矶不可同日而语，但已经完美再现了现代城市复杂的城市交通体系，还有完善的昼夜交替系统。它无法模拟出日常交通的各种突发状况，但完全可以满足自动驾驶AI的初步学习。
正如普林斯顿工程机械学教授Alain Kornhauser所形容的那样，GTAV拥有“迄今为止最为完善的虚拟城市环境数据”。将无人驾驶AI放置在这样的环境下，可以训练其识别场景中的物体，完善与车辆、行人的互动反馈。
当然，GTAV本身并非是一部为无人驾驶技术深度学习服务的软件，Rockstar也不可能为了无人驾驶技术的未来，主动向车企开放自家引擎的源代码，因为游戏和汽车厂商之间很难找到共同的利益诉求点。
然而就在上个月，汽车和游戏达成了一次具有历史意义的联姻。无人驾驶解决方案厂商Almotive和《赛车计划》系列开放商Slightly Mad Studios签署战略合作协议，双方共同投资300万美元用于打造先进驾驶AI。Almotive将会在Slightly Mad Studios提供的赛道场景模型中训练人工智能，而游戏厂商则会共享其成果，让CPU车手的行为逻辑更符合真人车手的反应。
让一部充满暴力的游戏教会AI如何开车，这咋听起来的确让人觉得很不靠谱。然而，Alphago的成长，靠的正是在围棋这项古老“游戏”中的反复训练。在此之前，人类一度坚信AI在围棋项目中永远也无法战胜人类。
现代城市题材的沙箱游戏，或许正是打通无人驾驶技术任督二脉的一次机遇。
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