气球网 烧钱8年难以为继，谷歌宣布放弃AI飞行气球网络计划

开发新技术本来就有风险。谷歌的母公司Alphabet在连续八年无法盈利后，宣布关闭其利用强化学习自主导航的Loon项目。计划本身想利用自动飞行的高空气球为受灾地区和偏远地区提供网络连接，但做了很多工作，损失了很多钱。

在过去的8年里，龙一直试图通过平流层中的高空气球在空创建一个无线网络，为灾区、农村和偏远地区提供网络接入。2019年，龙的联合气球舰队已经在平流层飞行了100多万小时。它还创造了在空停留312天并飞行135，000英里的平流层飞行记录。

Loon计划依靠大搜索引擎Google，认为提高巨型氦气球飞行的方法是想出更好的算法。事实上，他们做到了。计划飞行系统由三部分组成，一部分是将系统保持在空的高空空气球，另一部分是导航和安全运行所需的硬件组件，第三部分是将用户连接到地面所需的通信设备。总体来说，Loon项目可以用“手机信号塔在天上飘”来形容。

可惜新技术再强，也要符合商业利益。Alphabet旗下子公司Project Loon的CEO阿拉斯泰尔韦斯特加斯(Alastair Westgarth)在此前两天的1月21日表示，他们已经尽了一切努力，但无法将Loon变成一家商业上可行的企业。如果不能降低成本，就不能继续做下去。然而，韦斯特加斯仍然非常自豪，并称赞他的团队在技术上做出了许多创新。

这些举措包括开发从平流层连接到地面的通信设备和新方法；建立能连接车辆并提供广泛覆盖网络的系统软件；为新技术和新业务建立全球供应链。韦斯特加斯表示，他喜欢强化学习自主导航这种可以让气球在平流层飞行数百天的新方法，并表示希望继续使用龙的各种技术。

他说的高空气球强化学习自主导航技术发表在上月的《自然》杂志上，文章题为《利用强化学习实现平流层气球的自主导航》。文中提到，为了有效导航平流层超压气球，需要综合风速、太阳高度等多种线索，由于预报误差和空气量稀少，过程会变得复杂。

这篇文章还提到，除了各种气候条件之外，还需要进行实时决策。所有这些因素加在一起，就有必要排除常规控制技术。所以他们使用人工智能强化学习来创建一个高性能的飞行控制器。在Loon的算法中，使用了数据扩展和自校正设计，可以从不完善的数据中进行强化学习，应用到物理系统的主要障碍上。

实验中，Loon团队在全球部署了几个超压气球控制器，进行了39天的对照实验。根据本文的分析，新控制器的性能优于Loon以前的算法，对平流层风的自然多样性具有鲁棒性。因此，他们认为强化学习是解决现实世界中自主控制问题的有效解决方案，为人工智能创造与真实动态环境的持续交互提供了关键线索。

这篇发表的论文中提到的技术其实只是他们Loon计划的一部分，还有更多技术有待发现。可惜的是，在商界，技术不能当饭吃，这个Loon项目现在就要结束了。听起来很遗憾。幸运的是，Alphabet是一家一直做好社会责任的大公司，承诺继续提供1000万美元支持肯尼亚的非营利组织和企业，并持续维持前八年由Loon团队在肯尼亚试点的互联网服务。