仙途智能發布自動駕駛平臺Roboard-X，全面支持跨場景高效復用

上海2023年1月13日 /美通社/ -- 日前，仙途智能Autowise.ai推出第四代自研AW Roboard-X，產品可實現多場景上裝變換，車輛采用無駕駛室設計，外形極富科技感。AW Roboard-X的誕生意味著Autowise.ai無人駕駛車輛全面支持跨場景高效復用，展現了Autowise.ai強大的技術遷移及優化迭代能力。

根據官方釋意，Roboard是Robot-board的縮寫，區別于傳統的skate-board，Roboard是帶完全自動駕駛能力的機器人底盤，X則代表多元化的上裝，即自動駕駛車輛的功能，可以是載人、送貨或者清掃，實現一車多用和模塊化研發。

自2017年成立以來，Autowise.ai持續深耕自動駕駛行業，在實現乘用車與商用車技術落地后，率先將自動駕駛技術商業化應用到城市環衛領域，成為自動駕駛商業化領先公司。

Autowise.ai自動駕駛產品經過乘用車、商用車、自研自動駕駛清掃車V3及Roboard-X四個發展階段，各階段產品運營成熟穩定，有完整的交付經驗和能力，具備從設備選型、適配、自動駕駛系統開發，到組裝、調試及驗證等周期閉環產品化能力。

Autowise.ai第一代乘用車感知設備相對單一，搭載算力較??；第二代商用車感知設備覆蓋范圍明顯改進，算力和電氣系統逐漸升級為車規級，設備趨于穩定；第三代自動駕駛清掃車V3整車及系統均由Autowise.ai自主研發，車輛外形極具科技感，感知360°視角全覆蓋，線控完全符合車規級系統設計，系統穩定，響應度高，計算模塊開始切換到芯片方案，散熱和穩定性強。

經過前面三代技術的探索、產品化及商用迭代，第四代自研AW Roboard-X不僅實現了Roboard與上裝X的完全分離，感知設備、線控系統、計算模塊等軟硬件技術均得到全面優化與提升。感知方面，通過傳統算法+深度學習算法的多算法融合方案，尤其是激光雷達、相機、毫米波在BEV視角的融合，顯著提升了障礙物檢測的可靠性和精度。同時，基于視角一致性提出的數據增強方法（發表于CVPR2022）和半監督訓練框架（發表于ECCV2022）在保障相同精度的情況下，顯著降低了對標注數據量的依賴，從而以更低的研發成本助力感知性能的持續提升。車輛方面，使用車規級EHB線控制動系統和SBW雙備轉向系統，響應精度高。整體系統采用雙備冗余方案，系統穩定可靠。封裝接口開放，模塊化可實現快速上裝。計算模塊遷移至車規級芯片方案，采用雙Orin車規方案，算力達到600tops以上，計算冗余，系統穩定。

目前，Autowise.ai第四代自研AW Roboard-X已經實現了乘用車（AW Roboard-Space）、物流車（AW Roboard-Van）及清掃車（AW Roboard-Sweeper）上裝，外形采用無駕駛室設計，首先實現了乘用車/物流車/清掃車 三大無人駕駛車型的前裝量產，兼備實用性與科技感，在硬件、軟件架構設計上可滿足不同場景的搭建需求。

Autowise.ai 產品及運營副總裁唐彥也表示："Roboard-X采用上下分體研發，Roboard采用平臺模式，電機、電池和熱管理系統以模塊化形式呈現，上裝部分后續可獨立迭代，研發周期和效率將大幅提升。Roboard-X的應用可以實現用戶運營與研發制造的雙重降本。"

Autowise.ai EMEA地區銷售負責人Mario Pepe表示："Roboard-X完全契合我對于未來無人駕駛智能空間的所有想象，他的領先性不光體現在車型開發的多元性和便捷性，制造和供應鏈的平臺化和模塊化也將使得無人駕駛邁入全新的規?；慨a時代，它真正突破了無人駕駛的產品邊界。"

隨著第四代自研AW Roboard-X的發布，仙途智能Autowise.ai將繼續憑借強大的技術實力和遷移能力，以及多年自動駕駛商業化積累的豐富應用經驗，進一步拓寬自動駕駛車輛應用場景，持續推進自動駕駛的商業化發展。