（来源：上观新闻）
除了基本的📦💽滚动速👨👧👧度奖励，还加🦏入了转向惩罚项🔏，用于鼓励机器人🇸🇦保持直线前进🐺🇰🇬： 当检测🦙🌒到偏航角🌫速度增大时，奖励💫值会相应🐂降低🇹🇹🔊。其他几家安卓厂🍢🎹商们，定位类似的🍆🍘机子也即将发布🏥🇲🇷。这种“感知—决🏝🛄策”的端到🕺端闭环，在《A🤣tari》系🛰👈列游戏中得🏙🔻到了验证🧗♀️。
。早期的成功🥬📎或偶然或理想主义🥓，未来的发展要👇走现实主义，组🚑🕣织优化、商业效📡✡率和管理权💦谷歌工具威要重新上桌🏹🇨🇰。《Aivi😨lizat🈶🎵ion》的案🦹♀️🖤例证明😮了游戏作为社🇺🇿会规则模拟器的🇱🇻🚦谷歌工具独特价值🥙。现阶段，基于深🆕度学习技术的A🏞I模型🏹👷♀️，已能够💀🇮🇳较好处理静态场景🥐的3D理解、已🗑知地图的🇹🇲💬路径规划与结构👩🦰🚐化环境中的物🥬🔼体检测；但其😻💝能力仍🇬🇹🇸🇰主要依赖完🇬🇸整观测🏝与预定义环境📽谷歌工具，缺乏内®生的空间建模🙋♂️🎮。
