研发公共道路上行驶的自动驾驶汽车需要大部分资源，但我们可以基于个人预算和技能水平、通过修改遥控玩具车来探索一般性的所有相同概念。对于我们这些对软件感兴趣和专业知识的人来说，亚马逊网络服务刚刚启动了 AWS DeepRacer：一个完整的软件包，用于探索自动驾驶汽车的机器学习。
在硬件级别，规格表听起来像是他们将AWS DeepLens 机器视觉计算机用于1/18比例的怪物卡车底盘。但硬件只是冰山一角。DeepRacer背后的软件是AWS RoboMaker，这是一套将AWS应用于机器人开发的工具。从在AWS上运行数字模拟到在AWS上训练神经网络的一切。对机器学习不够了解？没问题！亚马逊也刚刚开放了他们的内部培训课程 致全世界。为了鼓励参与，亚马逊正在运行一个DeepRacer联盟，在世界各地的AWS Summit活动中进行数字在线和实际比赛。他们本周在他们的re:Invent会议上给了我们一个完整的例子。
但也许有人不喜欢使用亚马逊，或者更愿意建立自己的硬件，或者自己开展比赛。幸运的是，亚马逊不是唯一的选项，只是现有领域的最新进入者。DeepRacer联盟的前身是Robocar拉力赛，DeepRacer本身也跟随 Donkey Car。我们首次在Bay Area Maker Faire 2017上看到了一个自己动手的自主赛车平台，Donkey Car已经建立了包括模拟器在内的文档和软件工具。默认的Donkey Car代码非常特定于汽车，但是构建者当然可以免费使用像开源机器人操作系统这样的更通用的东西和Gazebo机器人模拟器。（这是AWS RoboMaker构建的内容。）
因此，如果目标是开始小型自动驾驶汽车比赛，我们可以选择购买预制硬件或享受构建我们自己的硬件的灵活性。无论哪种方式，这只是为什么这是进入神经网络的好时机的另一个例子，有或没有像亚马逊这样的公司设计赚钱的方法。当然，这并不是唯一一个围绕现有开源项目探索的想法建立业务的亚马逊项目。我们刚刚谈到了他们的AWS Ground Station产品，其中包括与2014年Hackaday奖得主SatNOGS相似的地面（天空？）。
