AWS 去年推出自動駕駛模型車 DeepRacer，還設全球比賽，成為「re:Invent」的焦點活動之一。香港代表是就讀 IVE 的學生莊桂鴻，跟其他國家的代表較量。負責帶隊的 IVE 講師、AWS ML Hero 黃俊彥指出，DeepRacer 趣味高、技術門檻低，大有潛力將比賽推廣至本港學界。
DeepRacer 利用人工智能的加強學習（Reinforcement Learning，RL）技術實現自動駕駛，比賽要求以最快速度完成指定賽程。莊桂鴻分享實戰經驗，要高速完成一圈並不容易，要不斷修改程式碼，亦要在雲端模擬器內反覆試驗。去年 7 月在 AWS Summit 香港站勝出比賽的關鍵在於只容許 DeepRacer 加速，演算法不能加入任何減速指令，即使轉彎也不可。不過，在「re:Invent」終極戰的程式碼是為大會指定賽道而編寫，有適應問題，日後大會若修改賽道必須修改程式碼。
雖然加強學習技術深奧，但黃俊彥認為控制 DeepRacer 並不複雜。AWS 提供的樣本程式碼僅十句足以走完賽道一次，只是車速緩慢。系統還提供速度、位置等參數，用簡單指令控制 DeepRacer 前進、加速和轉向。而且以 Python 開發，以學習 STEM 的角度看，編程並不困難。預計明年將與本地學界合作，推廣這款自動模型車，讓中小學生及早接觸真正的人工智能及雲端服務。
