【智能科技月报】回眸2021世界人工智能大会，感受人工智能发展的新变化（2021年7月，第27期） 上实资本科技基金
2021 世人工智能大会（以下简称 “WAIC” ）刚刚结束，在部分行业人士看来， AI 的不断落地让他褪去了往年酷炫的外衣，变得“没意思”起来。但是，地表上的 “ 不酷不炫 ” ，实际上是地表下 把根扎得更深。过去的人工智能在解决头部的痛点，现在的人工智能将点连成了网，解决的是网下更长尾的痛点。这意味着，人工智能正在向着更深处的细枝末节渗透：一方面是细分场景变得更重要了，另一方面， AI 能够解决的问题从点连成了网，现在到了每张网覆盖的场景下的小问题。
而作为 2021 年最火的人工智能细分场景，智能驾驶已成为必争之地，从参与主体看，由于芯片、智能驾驶等供应厂商在汽车智能化领域走得更远，整车厂正在逐渐式微，但传统车企拥有科技公司和供应商不可比拟的制造和品控系统和销售网络，意味着拥有更多时间 去转型，整车厂是否将成为智能驾驶科技公司的“代工厂”，还有待观察。从技术上看， WAIC 上自动驾驶领域的研发成果激动人心，部分成果已经开始落地，但自动驾驶领域的专家也表示距离高阶无人驾驶的普及还需要一定时间，目前在技术层面和法律层面都存在难点。
在 WAIC 的第四年，比起一些遥远的设想，参展企业们开始更加关注现实，关注如何让 AI 的应用使人类社会变得更加美好，期待在下一届 WAIC 上能看到更多能真正落地的应用。
（一）世界人工智能大会： AI真的不酷了吗？不，它正在细枝末节中扎根
（二）这是最【没意思】的一届 AI大会，但大佬们说这就对了
（四）真 ·圆桌！ WAIC论坛上演自动驾驶专家激辩，直面技术路径之争
（五） 2021 WAIC｜逛展总结：自动驾驶撑起一片天
注：本文仅提供观点概述，原文请点击文末链接跳转查看。
世界人工智能大会： AI 真的不酷了吗？不，它正在细枝末节中扎根
在 2020 年人工智能作为国家 “ 十四五 ” 规划中优先发展的五大领域之首，落地应用也在疫情催化下全面加速，正迎来全新发展窗口期的时刻，一些 AI 头部公司集体缺席 2021 世界人工智能大会（以下简称 “WAIC” ），部分行业人士认为 AI 的不断落地让它褪去了往年酷炫的外衣， WAIC 盛会变得 “ 没意思 ” 起来。但在经历了连续四年的突飞猛进之后， AI 真的变得不酷了吗？或未尽然。周游 WAIC ，新一年的人工智能发生了一些新变动：
WAIC 大会上众多 AI 头部企业认为，过去的人工智能在解决头部的痛点，现在的人工智能将点连成了网，解决的是网下更长尾的痛点。这意味着，人工智能正在向着更深处的细枝末节渗透：一方面是细分场景变得更重要了，另一方面， AI 能够解决的问题从点连成了网，现在到了每张网覆盖的场景下的小问题。 可以说，如果过去的 AI 是从蓝图走向落地，那么今天的的 AI 就在把根扎得更深一些，深入到每个细分场景中，地表上的 “ 不酷不炫 ” ，实际上是地表下细枝末节的变动。
“AI+what” 无疑是今年 WAIC 的主题之一，但不是所有公司都有能力做 “AI+” 的。大体上来看，创业公司们可以按两条道路进行细分： 一是按照 AI 解决方案进行拆分 ， 虽然大家都做的是解决方案，但术业有专攻，侧重点各有不同。这其中包括大数据分析类的解决方案、终端解决方案、芯片类的解决方案等等。从企业自身优势出发，提供满足客户需求的一体化解决方案。 另一种则是对场景的细分， 突出的案例有教育场景中的有道、印象笔记；银行场景中的交通银行；医疗场景中的 GE 医疗、阿斯利康；房产场景中的贝壳；家居场景中的 A.O. 史密斯；货运场景中的赢彻科技、图森等等。 AI 创业公司的细分既丰富热闹，又 “ 卷味十足 ” 。
车，是 2021 最火的细分场景。 今年的 WAIC 上，较之车厂，自动驾驶公司更加活跃，相关参展企业超过了 20 家，整体自动驾驶车辆数超过 40 辆。各家都拿出了最新的技术成果。 但热闹的背后，自动驾驶的落地还存在较多的不确定性。 这取决于三点：一是法律法规，二是自动驾驶技术水平，三是自动驾驶的成本。 其中，各国法律法规的开放取决于自动驾驶技术是否足够安全，但自动驾驶的技术和成本一直是自动驾驶行业最大的难题。从技术层面来讲，即使多家自动驾驶企业纷纷展示出自家的上路牌照和路测数据，但目前上路的自动驾驶，仍需要配备一名安全员才行。即便是全球行业领头羊 Waymo ，在过去 11 年间真正去安全员的测试里程也只有 10 万公里，难以去掉安全员的一大原因即是技术问题。除了技术的成熟度，自动驾驶成本居高不下也是其商业化落地难的要因，一个普遍的行业认知是，包括 Robotaxi 在内的自动驾驶乘用车要商业化落地，至少需要 5 年的时间，这也导致过去三年时间里，不少自动驾驶初创公司选择从乘用车自动驾驶转向商用车自动驾驶。
这是最【没意思】的一届 AI 大会，但大佬们说这就对了
WAIC 的第四年，大会主题从最开始的【人工智能赋能新时代】，到【智联世界无限可能】，到近两年集中在【家园】和【城市】上。这似乎和【不那么炫的 AI 】形成了呼应，更有意思的是，互联网公司的发言者们，也不再谈【去不去火星】之类的遥远的问题，他们聊起了现实，比如，智能如何助老， AI 产业如何落地。 但这种看似平淡无奇的变化，它可能恰恰就是反映了人工智能它从有形化为无形，像春雨润物细无声一样改变着各行各业。
红杉资本全球执行合伙人沈南鹏，从生活领域对于消费模式的改变出发，分享了对 AI 行业最新发展的看法，他认为 相 对 于算力增长，生活场景下的数据挖掘还有很大的提升空间，如果把算力水平和应用场景形象的看成 AI 在生活领域的两条腿的话，可以清晰的看到，算力这条腿很长、很粗壮，呈指数级增长 。 2020 年最大深度学习模式的参数是千亿级别，今年年初就已经到了万亿级别。在他看来， 应用 场景这条腿相对而言仍然比较短、比较细，还处在一个线性的增长中，还有大量的吃、穿、住、行、线上线下的细分场景，有待开拓。 AI 与居家生活结合得越紧密，生活场景挖掘得越多， AI 的产业价值越大。
在数字化转型上，我们 【 不想，不敢，不会 】
中国科学院院士梅宏指出，中国的数字化转型有几个现象，一个是【不想】，还有【不敢】和【不会】，【不想 】是认识不到位， 【不敢 】是路径不明的问题， 【不会 】是技术的问题。 对此， 华为轮值董事长 胡厚崑对 AI 如何从【天上】落到【地下】的建议，似乎能对应以上问题。他认为， 第一应该大力发展以人工智能的计算中心为代表的新型城市基础设施，让 AI 算力像水和电一样成为一种新的城市公共资源；第二是在今天非常复杂的国际政治环境之下，中国应该大力发展 “ 根 ” 技术，尤其是处理器、 AI 计算框架等技术，增强人工智能技术产业的发展韧性；最后，应该大胆应用技术手段，去突破当前 AI 普惠的瓶颈。胡厚崑认为， 当前 AI 普及应用的瓶颈既不在技术上，因为技术已经有了相当大的发展；也不在应用上，因为应用的需求都已经蓬勃而出；而是在开发的效率上，现在的开发效率太低，严重阻碍了技术和需求的的结合。 中国现在的 AI 开发还是 “ 手工作坊模式 ” ：需要高度的依赖专家和数据，不仅需要花费大量的时间收集数据、处理数据，还需要耗费大量的人力进行参数的调优，很难在短时间内达到产品化的要求。
AI，将来之事的前奏
在主题演讲的最后，李彦宏引用了人工智能之父艾伦 · 图灵的名言 —— 这不过是将来之事的前奏，也是将来之事的影子，并表示： 我们越来越感觉到，一个全新的人工智能社会即将到来。 AI 技术与物理世界不同的人群、场景结合，让其不经意间融入到社会的脉络中，人工智能技术带来的便利，也终将演变成为人与社会的一种 【下意识 】，在这方面，我一直抱有坚定的信心。 孙正义指出， 回望过去，互联网让这两个行业发生了根本性的转变，一是广告业，二是零售业。其中广告占世界 GDP 的 1% ，零售业占比是 10% （其中的 10% 因为互联网转变为电商），也就是说， GDP 的 2% 因为互联网发生了革命。而 交通运输、医疗、金融、教育等行业，贡献了剩下的 98% 的全球 GDP ， 随着 AI 的应用，这些行业在未来也将迎来转型。这将让整个人类社会变得更加美好。
虽然智能驾驶成为当下车企的兵家必争之地，但整车厂却在 2021 世界人工智能大会上集体失去了存在感。车企如今面临的落差背后，反映出了芯片、智能驾驶等供应商在汽车智能化领域走得更远，整车厂正在逐渐式微的大趋势。 汽车产业“变天了”。造车，不再是整车厂的优势。
与整车厂的式微相比，自动驾驶和芯片厂商成了 2021WAIC 的主角。供应商能够在智能驾驶展区占据如此多的席位， 是因为车载 AI 芯片、自动驾驶系统已经成为定义智能汽车时代的核心技术，亦是未来汽车产业竞争的制高点。 中国汽车芯片的机会，已经获得不少市场机构的认可。对于地平线推出车规级芯片征程 5 ，开源证券就认为，这标志着地平线成为业界唯一能实现 L2~L4 全场景整车智能芯片方案的提供商。 CB Insights 认为，黑芝麻智能的华山二号 A1000 采用 16 nm 工艺，算力利用率达到 80% ，超越特斯拉的 55% ，成本仅为特斯拉 FSD 芯片的三分之一。这也能解释，为什么自动驾驶和芯片公司正成为资本追逐的对象。
在汽车智能化的时代，自动驾驶和芯片的生产研发优势不掌握在主机厂手里，这就导致它们的话语权越来越小。早在造车新势力们诞生时，整车厂的角色就已经发生了变化。现在，整车厂又再次成了互联网科技公司的 “ 代工厂 ” 。 不过，在 “ 缺芯潮 ” 下，不管你是传统的 “ 代工厂 ” 还是新势力，都处于被动的态势。供不应求之下，芯片厂商腰板足够硬 —— 决定为谁供货、决定供货价格。 比如今年 6 月起，国外的意法半导体 (ST) 集团、安森美等功率 半导体厂商纷纷涨价。比亚迪半导体、智浦芯联等中国芯片厂商的涨价幅度也不低于 5% 。即使这样，整车厂也不得不抢货。 “ 公司为了保证生产经营的正常进行，一直有高层领导蹲守上海 ；我们都是高级别的领导蹲守在上海，跟芯片商天天交流。 ” 长安汽车董事长朱华荣近期在股东大会上表示。紫光国芯微电子股份有限公司副总裁苏琳琳表示：过去是我们主动找 Tier1( 车厂一级供应商 ) 谈供货，到了今年很多人都来找厂家，要最缺的 MCU （微控制单元） 。晶圆代工厂力积电董事长黄崇仁甚至在股东大会上提到，明年产能已被客户预订一空，一片都不剩。
“ 内卷 ” 之下，整车厂必须开启 “ 花式自救 ” 。 大体来看，车企们的反攻主要分为三个方向 —— 投资收购、与科技巨头合作或自己研发。
不出卖 “ 灵魂 ” 的上汽集团没有和华为合作，但拥有一堆合作伙伴 。 其与奥地利智能驾驶控制核心技术提供商 TTTechComputertechnik AG 签署合资经营合同，双方会合资生产智能驾驶中央决策控制器。同时，上汽与芯片厂商地平线合作成立了 “ 上汽集团与地平线人工智能联合实验室 ” 。广汽埃安新能源与滴滴旗下自动驾驶公司达成战略合作，借助滴滴自动驾驶软、硬件技术研发优势，准备全新定义并开发一款可投入规模化应用的无人驾驶新能源车型。 大众汽车这样的全球巨头选择与竞争对手 “ 抱团 ” 。 2020 年 6 月，大众和福特宣布双方将在电动化、商用车和自动驾驶领域合作。在合作中，福特将基于大众集团的 MEB 平台造车，而大众也对福特投资的自动驾驶平台公司 Argo AI 进行注资。
自己掌握核心科技，肯定是每个企业最希望的 。 今年上海车展期间，蔚来汽车创始人李斌表示，蔚来会与别人合作，但是核心的东西肯定要自己做，一体化的研发设计是很重要的。特斯拉先后放弃和英特尔旗下自动驾驶公司 Mobileye 及英伟达进行合作，选择自研芯片、传感器和软件系统。零跑汽车在 2020 年还发布了首款全国产化、具有完全自主知识产权的车规级 AI 智能驾驶芯片 —— 凌芯 01 芯片。小鹏、蔚来也准备进行自动驾驶计算芯片的自主研发。 但车企说是自研，背后也都是在借助相关团队的力量 。 比如零跑汽车的背后是大华股份，其是知名的安防领域的供应商，安防就涉及到人脸识别技术，而大华股份本身对AI 、大数据和芯片就有着经验积累。特斯拉的自动驾驶芯片采用的是韩国三星的 14nm 制程工艺。
整车厂集体缺席 2021 WAIC ，只是其式微的一个反映，心有余而力不足，才是整车厂面临的最大困境 。 坚守灵魂，建立自己的技术壁垒当然是最稳妥的，但不少业内人士并不太看好传统厂商去自研芯片。华创资本合伙人熊伟铭表示，传统车商大的思维惯性和知识结构已经相对老化，随着技术的迭代，传统擅长做市场利益分配的人已经不是市场的主角，擅长做技术创新的人才是今天市场的主角。比如在智能汽车时代，互联网入局造车对汽车市场就有很大的影响，他们会将汽车市场运营效率压到极致。也有人没有那么悲观。毕竟传统车企拥有科技公司和供应商不可比拟的制造和品控体系和销售网络，消费者换购的速度 并未像手机领域那样快，这意味着传统车企有更多时间去转型。
道理都懂，但现实残酷。世界人工智能大会，明年还会不会有整车厂的身影？
真·圆桌！WAIC论坛上演自动驾驶专家激辩，直面技术路径之争
2021-07-14 来源：Auto Byte 机器之心Pro
7 月 10 日， WAIC 智慧出行论坛在上海世博展览馆举办。各位行业大咖的参与，使得本次智慧出行论坛的议题涉及数据学习、芯片、云端拟真训练、 C-V2X 直到整车软硬件。
在圆桌讨论环节上，各位顶级技术专家及行业重磅嘉宾更是引发了一场自动驾驶路线之争，使得当下自动驾驶面临的成本、普及、商业化等路径问题被集中摆上桌面。
1. 关于无人驾驶数据、成本和普及之间的发展路线及矛盾的讨论：
从数据的角度 出发， 华为智能车云服务 CTO 喻杰表示若要实现全场景自动驾驶，对数据的需求是无止境的，同时一定要积累 有效数据。 在讲到自动驾驶等级的发展路线时，嬴彻科技 CTO 杨睿刚认可 L3-L5 的渐进式迭代， 他认为 如果车辆配备全套的传感器，且拥有足够 360° 全像数据记录的能力，即可为迭代发展提供有效数据。 同时认为量产化的自动驾驶不光要考虑安全、舒适性、车规级硬件，还要考虑成本。必须在成本可控的情况下做到量产、普及的自动驾驶，才能采集到足够多的有效数据。 AutoX 创始人兼 CEO 肖建雄 对此提出了异议，他认为 传感器并非越多越好，但是一定要够，不够绝对无法实现无人驾驶， 并且数据有效是限制在同类数据的，从经济性上考虑，如果车上的传感器及价格已是 L4 级别，那么就没必要再从 L3 开始渐进式发展。
2. 关于主议题【我们距离高阶无人驾驶的普及还有多远】的讨论：
喻杰表示， 如果将 L3 级以上定位为高阶自动驾驶，则还需要一段时间， 因为目前在技术层面和法律层面都存在难点。肖建雄认为， 如果将普及的范围锁定在单一城市内，在 2-3 年内就可实现高阶无人驾驶；但如果把范围扩大到全国，可能就会延长到十年 。 杨睿刚则介绍了 目前自动驾驶重卡所面临的两个难点： 一是高速运动 + 高重量对于感知系统提出的高要求；二是多节车身与大重量带来的车辆控制难题。 他表示，虽然现在澳大利亚 已经有无人矿卡车，但是包括重卡在内的纯无人驾驶普及，还需 5-10 年。 的卢技术有限公司创始人、 CEO 张英认为高阶自动驾驶不会等这一代消费者老了才会来，但目前的产业环境和绝大多数企业无法实现高阶无人驾驶的普及。 高阶自动驾驶应该由消费者实际需要解决的场景困难来定义，而不是行业技术难度来定义。 自动驾驶不是一项技术，而是一项服务，关键在于消费者是否买单。
除了激烈的圆桌讨论环节之外，演讲嘉宾的内容也对当今智能驾驶行业进行了总结和分析 ：
在华为智能车云服务 CTO 喻杰看来，构建自动驾驶开发的核心能力，还面临三个挑战： 海量数据处理难、数据标注耗时长成本高、仿真测试缺场景效率低。 不过，这三个难题，都可通过 AI 加云端拟真解决。他认为，未来的发展趋势就是依托云 / 超算中心提供的强大算力加速算法迭代和仿真， 用云服务或者是上云应该是我们通往自动驾驶商用阶段的一个必由之路 。 在前期开发时，企业所需要的数据量和算力并不大，可是到了量产阶段，传统的数据中心很难支持研发需求，并且隐私合规性可能也无法达标，除此之外运维成本等因素也会促进云服务的使用。
驭势科技联合创始人董事长及 CEO 吴甘沙认为 评判大规模商业化的成果，其本质标准就是：无人驾驶是否能比人工驾驶更安全。 为了验证安全性，研发者需要借鉴百亿公里的数据，而这些数据不可能靠企业自身测试实现，只能靠大规模上市来收集数据。
现在绝大部分车辆在信号传输上仍然使用的是分布式架构，少部分车已经用上了更先进的域控制器架构。与电气化、网联化相同，中央计算也是现在车辆的发展方向。高通技术公司产品市场副总裁孙刚表示，目前的信号传输架构是以太网加域控制器，之后域控制器数量会减少，最终形成一两个计算系统控制整车的中央计算架构。 在进入中央计算的时代后，整个行业的产业链将发生变化，车企会把中央计算单元的技术掌握在自己手中，而不再依赖于供应商提供。
的卢技术：用算力、感知力和理解力的创新，打造新一代机器
公司创始人、 CEO 张英现场首次公开披露了 公司真正的愿景是打造「汽车外型的机器人」 。 相比现阶段的智能汽车，张英更加强调智慧属性的汽车机器人，需要拥有主动、实时、在线等特性，并且在算力、感知力与理解力方面，要有不同于传统造车的思维模式。拥有感知力与理解力，是为了汽车机器人可以理解世界，响应用户的需求，使汽车从工具 成为用户的助理。张英表示智慧设备最难的地方，是在智慧设备与用户预期之间取得平衡，可以预测到用户想要的是什么，这就是机器人的概念 。 要做这样的产品，就需要有革命性的架构。张英强调，产品驱动软件，软件驱动硬件。要能为用户提供一个硬件外型优雅，软件能解决用户实际需求的产品。
福特中国首席信息官及车联网技术负责人侯新海提出了 V2X 目前面对的难题： 首先， V2X 需要全方面的协同，产业链较长，参与者众多，投资也很大。消费者的实际需求有时并没有被真的掌握，有一些地方投资比较片面，只求速度。 第二， 目前数据权的分级仍未开放，运营主体仍有很多提升空间。很多地方数据权的运营主体不够明确，这样对 V2X 的商业化会有一定障碍。 第三，在技术标准和安全标准之间需要统一标准 。 因为目前如果在不同城市接入 V2X ，每个地方的接入标准，信息标准都有一定区别。 第四，保持数据的完整一致非常重要，但在 V2X 的发展现状中，普遍偏向重投资轻运营。 如果想这一行业走得更广的话，需要整个行业的协同。
本次论坛不仅让人看到了智慧出行领域激动人心的发展速度，也提出了一些亟待解决的挑战及问题。这不禁令人期待，在举办下一次智慧出行论坛时，智能驾驶是否有了新的飞跃，又是否已经开始改变交通模式，乃至你我的生活呢？
2021-07-09 来源：张业彤 AutoLab
从医疗、教育、城市和企业管理再到日常出行，人工智能正改变着我们现在的生活。但若是问 2021 世界人工智能大会的 C 位是谁？在逛过展区之后，媒体觉得自动驾驶绝对可以上候选名单。 2021 世界人工智能大会期间，都有哪些自动驾驶汽车登台亮相？它们在技术上有什么特别之处，同时现在在落地上又有哪些进展？
2021 世界人工智能大会期间，商汤科技在新品发布会上第一次对外介绍了 SenseAuto 自动驾驶 AR 小巴。一 方面 ， 这台小巴它搭载了商汤SenseAuto Pilot 智能驾驶解决方案，具备在特定站点自动停留接驳乘客的能力，可以沿着固定路线把乘客从 A 目的地送到 B 目的地。另一方面， 通过由 SenseMARS 火星混合现实平台支持的 AI+AR 可视化方式，它可以将车辆行驶过程中，车外经过的实景进行实时风格化处理，然后叠加上设计好的视觉内容，给乘客提供更具有真实感的沉浸式体验。除了商汤科技这样的 AI 公司，国内的自动驾驶解决方案 Tier1 福瑞泰克，也展出了一辆自动驾驶小巴。据介绍，这台 L4 级的自动驾驶小巴 “ 蓝胖胖 ” ，会在 2022 年 9 月杭州 亚运会时投入试运营。
自动驾驶卡车是自动驾驶技术赋能物流 行业的一个典型场景。在这个基础上，其实际的应用场景又足够广泛，机场、港口 、建筑工地、高速公路等都能落地自动驾驶卡车。嬴彻科技、图森未来、小马智行和西井科技都把自己的自动驾驶卡车带到了现场。 嬴彻科技 从 L3 级自动驾驶重卡起步，同时在 L4 级自动驾驶卡车上做了布局。聚焦于干线物流场景的嬴彻科技，其实是想成为“货运领域的滴滴”。 图森未来 和嬴彻科技虽然都说聚焦干线物流场景，但它是直接从 L4 级自动驾驶卡车解决方案切入并且专注于此。中国、美国 和欧洲 ，图森未来都做了业务布局。且目前在国内，图森未来的业务场景主要是港口，该公司已经在东海大桥开展了应用于洋山港和芦潮港中心站等物流场景的多式联运。 小马智行 是自动驾驶卡车赛道的后起之秀，据公司副总裁、小马智卡负责人李衡宇介绍，目前，小马智行的自动驾驶卡车已进行 200 多天的道路测试。 5 月 11 日，宣布获颁道路运输经营许可证后，小马智行已经正式开展商业运营；迄今为止，自动驾驶卡车已完成约 13650 吨的货运运输，商业运营里程达到 37466 公里。 此外，西井科技的自动驾驶卡车 Q-Truck 已在泰国的和记港口落地，车队目前已运行一年多了。
北上广深都已经有了面向公众开放的自动驾驶出租车（ Robotaxi ）试乘体验服务。大会上， AutoX 和小马智行都展出了自家最新的自动驾驶出租车。 AutoX 第五代全无人驾驶系统 AutoX Gen5 上配备 50 个车载高清传感器，其中包括 28 个 800 万像素的车规级摄像头，车顶的 2 颗 128 线激光雷达，以及前后左右加起来一共 4 个 64 线盲区激光雷达， 8 个 4D 毫米波雷达，车身上还有若干个超广角鱼眼摄像头。 AutoX 创始人肖健雄彼时在发布会上表示， AutoX Gen5 系统历时两年半，目前已经进入量产阶段。小马智行的自动驾驶出租车今年下半年就会正式落地上海了，同时即将投入运营的雷克萨斯 RX ，车上搭载 4 个毫米波雷达、 4 个激光雷达、 7 个摄像头。其中，车顶的两颗激光雷达用的是禾赛的 64 线激光雷达，车头两侧的用的则是速腾聚创的 32 线激光雷达。因为计算单元做到了高度集成化，所以这款车的后备箱已经可以使用了。
美团 从2016 年开始，就在研发无人配送。今年 4 月 19 日，其最新一代自研的无人配送车魔袋 在北京 顺义落地，并开始了常态化运营。据称，魔袋能满足全天 24 小时的运营需求，城市道路续驶里程 80 公里，而且能够感应 150 米之外的障碍物并进行自动减速。长沙 的自动驾驶创企行深智能展出了多款产品。据介绍，其中无人配送车 “ 绝地 ”3000H 系列，时速最高时可达到 35km/h ，续航里程为 100 公里，最大载重 400kg 。
五、 别忘了无人清扫车 总部设在上海的仙途智能，核心业务是做自动驾驶清洁环卫服务，而这次它拉了一台小型自动驾驶清扫车和中型自动驾驶清扫车到现场。这台小型自动驾驶清扫车，据介绍是仙途智能的第一款适用于室内场景的自动驾驶清扫车。在功能上，它集洗地、刷地 等功能于一体，能在办公区、候车室、机场大厅这样的地方提供清扫服务。 AutoLab 了解到，仙途智能的产品线其实不只这两款，小型、中型和大型自动驾驶清扫车其实都有。目前在全球范围内，仙途智能共有约 100 台自动驾驶清扫车在投入使用。
早些年，自动驾驶技术还处于一种起步和探索阶段。而现在，随着自动驾驶迈入下半场，落地、量产和商业化变得越来越重要。 自动驾驶的理想已经开始照进现实 。
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