而再把算法部署到车上，我们就能收获一辆会跑直线的赛车。
当然跑直线只是一种最简单的情形，实际的赛道一般都更加复杂，很多时候沿中心线跑也并不是最快的路线，为此我们就需要调整训练的策略和奖励函数的设计。
实际操作中，具体函数的编写同样通过Amazon DeepRacer的管理控制台完成。
在写函数之前，我们可以在上面调整模型的超参数，然后定义它的行动空间，规定赛车行驶的速度和转向时的角度，甚至……还能选择赛车的皮肤，等等。
Amazon DeepRacer这一整套服务，蛮像一套入门强化学习的可视化教学工具，新手跟着提示也能一步步做下来，大家如果有兴趣，不妨自己试试。
挑战吉尼斯？当然，既然说了是赛车，自然要追求速度，越快越好。
而如果你想测试一下，自己“培养”出来的AI司机到底够不够快的话……
亚马逊云科技官方还搞了比赛，让把大家训练的AI司机全都拉出来，比一比，看看谁才是真正的秋名山车神。
这个联赛是一个全球范围内的正经比赛。18年开始办第一届，办到现在，总共有超过10万人参加。从线上模拟到线下实体比赛，都有。
比赛在全球的机器学习开发者圈子里已颇有名气。去年，还跟F1搞过联名，喊来了当时雷诺车队的车手里卡多，跟大伙一块开车。
而中国区也为中国的开发者建立了专门的Amazon DeepRacer联赛。
今年中国区联赛分为了两个赛季，每个赛季的月赛根据赛道的难易程度和模型训练难度的不同，分成了大众组和专业组。月赛组别排名靠前的选手，会有机会晋级到下一组别或参加线下比赛。
