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有关工业机器配件的内容：与之相对的方案则是使用手工编码的规则来告诉自动驾驶汽车应该做什么，这种方案使用不到任何实车驾驶中的训练数据。还有一种相对的方案就是纯粹的强化学习，它使用计算机在模拟世界中生成训练数据，而不是使用来自真实世界的数据。因此，特斯拉有没有强大的竞争力取决于它那些庞大的来自现实世界的训练数据是否是*终胜出方案的决定性资源。特斯拉那些来自真实世界的数据是否是决定性的资源又取决于胜出的正确方案是数据密集型的（就像模仿学习或者端到端学习那样），还是数据无关紧要的（就像手工编码或者模拟世界中的纯粹强化学习）。

换句话说，特斯拉的竞争力实际上取决于两个方面。**，特斯拉目前正在执行的技术路线是什么？第二，它选择的技术方案是否正确。那么，投资者需要从特斯拉得到的相应信息就是，**，对目前技术路线的解释，第二，论证所选择技术方案的正确性。根据一系列调查报告，我认为特斯拉正在使用“模拟学习方案”来推动自动驾驶任务。我对这种方案持乐观态度，主要有两个方面的原因。

首先，DeepMind的AlphaStar项目引人注目地证明了纯粹模仿学习和使用模拟学习增强强化学习效果的实力。其二，来自Waymo和Uber ATG的专家也公开强调模仿学习是一种非常有前途的自动驾驶任务解决方案。此外，我对手工编码方案持怀疑态度，因为，到目前为止，它几乎没有成功的案例，因为人类有的时候很难将复杂的任务形式化为一套既定的规则，所以我对此持观望态度。另外，我对在模拟中使用纯粹的强化学习也持怀疑态度，因为在我看来，要进行模拟必须有一个真实的人类驾驶行为模型，以便神经网络学习如何在复杂的情况下和其它驾驶者互动。

而要想创建出真实的人类驾驶行为模型就等同于打造出一款全自动驾驶汽车来了，所以这里有一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果我们能够在特斯拉的自动驾驶投资者日上得到足够的信息来证明模仿学习方案的优势，以及特斯拉会证明为什么它的方案**而其它方案没有用，那么，这次活动将会是一次非常重要的大事件，就我个人而言，我觉得这比特斯拉公布它**季度的收益或者交付了多少车辆重要多了。

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