Uber先進技術集團的前首席科學家Raquel Urtasun，在去年成立自己的公司Waabi時，承諾對自動駕駛汽車採取 "以人工智慧為中心的方法"。現在，她已經準備好兌現這一承諾，宣佈了公司的第一個產品：一個用來測試自動駕駛汽車的虛擬世界，名為 "Waabi World"。
Urtasun說，她不希望依靠一支龐大的車隊在公共道路上行駛數百萬英里，並收集資料，以訓練人工智慧系統比人類開得更好、更安全。這很昂貴，很耗時，而且最終沒有捕捉到似乎無窮無盡的邊緣案例，這些案例可能會使自動駕駛車輛感到困惑。Urtasun聲稱，模擬比現實世界的測試更便宜、更有效。
但從目前的模擬器到這個最終的模擬器仍有很大的差距，這將真正使自動駕駛不依賴於在現實世界中駕駛數百萬和數百萬英里，以真正瞭解車輛是否真的在做正確的事情。模擬是自動駕駛車輛的一個關鍵部分。這些程式使Waabi的工程師能夠大規模地測試常見的駕駛場景和對安全至關重要的邊緣案例，然後將其中的經驗反饋給其現實世界的車隊。
Waabi World依賴於四個基本原則。"數字雙胞胎"，或使用感測器資料在模擬中重現真實世界；"近乎實時的保真感測器模擬"，用於測試整個軟體堆疊；還有"壓力測試"場景以及教導自動駕駛汽車從其錯誤中學習的原則。大多數研究自動駕駛汽車的公司並不試圖模擬感測器資料，包括攝像頭、雷達和鐳射雷達。而且，如果他們這樣做，通常需要昂貴的計算，這使他們無法在閉環模擬器中進行測試。
通常情況下，該行業會選擇基於物理學的模擬器，這樣做的問題是，你需要知道太多關於這個世界的資訊，而這些資訊是很難先驗的，比如材料屬性和類似的東西。而且你還需要非常昂貴的計算模擬，而這些模擬是無法擴充套件的。Waabi還在其模擬器中為其虛擬自主車輛建立了"AI對手"。這涉及到建立該公司工程師確信其"Waabi司機"無法解決的場景，就像真正瞭解你可能犯錯的地方，然後創造所有這些場景。她把它比作一個駕駛指導，試圖教一個學生司機如何平行停車，與他們一起不斷嘗試，直到他們得到正確的結果。
