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，搭載算力較小；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模化量產時代，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。