开创无人驾驶货运物流“仓库到仓库”的新模式

发布时间:2020-04-13 11:12:00

一旦这个问题清楚了,制造商就可以决定什么是***的市场进入策略。成立于2016年的plusai试图登陆的场景是无人驾驶货运。

一旦这个问题清楚了,制造商就可以决定什么是***的市场进入策略。成立于2016年的plusai试图登陆的场景是无人驾驶货运。

今天(5月24日),智嘉科技和苏宁宣布,他们已经在上海完成了业内***个4级(SAE)“仓对仓”无人驾驶物流场景运营,希望能为物流业带来新的合作模式。

“仓库到仓库”场景是指无人驾驶卡车从一个物流园区仓库到另一个远程物流园区仓库的全过程覆盖。智嘉科技和苏宁物流联合发布的解决方案,希望能解决目前智能驾驶技术只服务于单一细分场景的瓶颈。

在智嘉科技发布的家庭作业视频中,我们可以看到:

智嘉科技改装的半挂重型卡车可在物流园区自动驾驶。在路上开车时,安全司机没有接过卡车。这两辆车最终停在另一个物流园区的指定地点。

这辆车还有一个响亮的名字——“兴隆一号”。飞虎科技表示,除了传统的高速巡航、随车、换道和维修技术外,该作业还完成了车道线检测、障碍物检测、转向、加减速等无人驾驶状态下的主驾驶座,***时速可达每小时50***。

视频中,智嘉科技的传感器组合被拍摄到:两个velodyne 16线激光雷达分布在车头下方,卡车顶部,有多个摄像头和GPS传感器,而雷达则放置在车身内。

这位负责人表示,这是业内***次在全工况、真实环境下进行物流运作,也显示了智嘉科技商业化的技术成熟和考虑。

智嘉科技认为,“仓改仓”的情景为汽车物流、第三方物流等行业创造了新的业务合作模式,为更多的生态合作伙伴提供了新的选择和方向。

苏宁物流研究院副院长栾雪峰表示,“物流技术和互联网是未来发展的趋势。从应用场景来看,重型卡车无人驾驶技术将在很长一段时间内成为驾驶员的好助手。”

“从长远来看,发展无人驾驶重型卡车技术也将能够降低物流企业的运营成本,从而实现成本的降低和效率的提高,具有广泛的应用空间,”他表示,对于“仓改仓”的物流场景,智嘉科技也将深入开展与苏宁合作。

智嘉科技创始人兼CEO刘万千表示:“作为智能物流领域的革命性技术,无人驾驶和人工智能将广泛应用于仓储、运输、配送等环节,提高物流前端、中端和终端的自动化水平。与苏宁联合打造的L4级“仓库到仓库”智能物流场景,为行业带来了更多的可能性。

智嘉科技成立于美国硅谷。目前,已由华创资本、光速中国、金沙江创投、青谷资本、上汽加州创投公司、梅菲尔德等投资机构投资。其团队成员大多是研发人员。

目前,智嘉科技在苏州、上海、北京设有研发中心,并与斯坦福大学、西安交通大学建立了合作关系。

回顾智嘉科技的成长历程,我们可以看到,2017年是一个密集的考验之年:

2016年11月,对***套自动驾驶系统进行调试,开始闭式环境试验;

2017年3月,获得加州汽车管理局(DMV)自动驾驶考试许可证;

2017年6月,实现了美国加利福尼亚硅谷市区无人驾驶出租车(L4级)的先导性试验。

2017年10月,在试验乘用车车型上实现了满足量产规范的自动驾驶仪全自动驾驶能力;

在2018年1月,平均速度为100***/小时,用于完成2000***/小时自动驾驶在加利福尼亚湾地区和拉斯***之间的测试,***速度为130***/小时。在CES期间,我们已经完成了数天的全天候自动驾驶仪演示,以应对恶劣环境的罕见暴雨。

今年,智嘉科技开始将布局商业化,物流是其中的重要组成部分。

今年3月,智嘉科技与连续两年蝉联中国重卡销售***的一汽解放达成了深入的战略合作。双方将充分发挥各自技术优势,共同组建智能驾驶商用车项目组,共同开发智能驾驶商用车,用于高速公路、限制区等智能驾驶商用车的应用,以及率先实现产业化、产品落地的应用场景。

此外,双方还将在智能驾驶商用车基础技术研究领域开展深入合作。未来,双方将整合彼此优势资源,共同推动北美和中国智能驾驶商用车产品的测试和运营,共同开拓自动驾驶商用车市场,推动智能车产业化进程。

在宣布合作后不久,双方推出了原型车。

今年4月,智嘉科技先后在宁波港、青岛港示范无人集装箱卡车港标准作业,并控制集装车完成了港口自动装卸、驾驶、转弯、停车、卸货等一系列关键港口标准作业,在4级无人状态下。

与智嘉科技合作的车企不仅是一汽解放,还有奇瑞、上汽、中联重科等车企。

在与奇瑞的合作中,双方将共享智能驾驶领域的资源和渠道,共同推动自动驾驶技术的研发、集成测试等工作。奇瑞与智嘉科技计划联合开展试点,智嘉科技四级自动驾驶系统将整合到奇瑞测试车中;此外,双方还将进一步探索智嘉科技自动驾驶系统在奇瑞量产车中的应用。

与一汽解放的合作不同,智嘉科技与奇瑞的合作***是奇瑞乘用车车型在城市的驾驶场景。双方将共同研发深度视觉技术。

五大技术领域无人驾驶推进计划及关键节点



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