6月18日消息，据外媒报道，DeepMind科学家们发表新论文Cross-View Policy Learning for Street Navigation（街头导航的跨视图政策学习）。在该论文中，研究人员首先收集了区域航空地图，他们根据相应的地理坐标与街道视图配对。接下来，他们开始了一个由三部分组成的转移学习任务，该任务通过使用鸟瞰图目标区域观测进行源区数据和适应性训练，最后通过使用地面观察观察转移到目标区域，这样，AI可使用空中和地面视图数据来导航看不见的区域。