国内首例:飞步无人卡车携手中国邮政、德邦投入日常运营

飞步科技宣布与中国邮政、德邦物流合作,开展无人卡车日常运营。2018年双11期间,三条L4级无人卡车路线投入商用,累计行驶3600公里,运送货物超6万件,节省成本近1亿元。
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今天,飞步科技正式宣布无人卡车与中国邮政、德邦物流无人卡车合作项目细节,成国内首个将无人卡车投入日常运营案例。

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不同于无人乘客用车,由于高速公路、卡车和 HGV 大部分都是直线行驶,驾驶相对容易,也没有麻烦的客户体验问题,因此成为自动驾驶技术的最佳测试对象,国内外已有多家公司展开无人卡车路测和试运营,例如国外的Waymo、Uber,国内的京东、图森未来等。

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但是,能够真正实现落地运营的无人卡车产品少之又少。飞步科技无人卡车公司就是为数不多实现无人卡车落地运营的企业之一,且是国内首个将无人卡车投入日常运营的企业。

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飞步科技由滴滴前研究院院长,出行高级副总裁、滴滴无人驾驶项目创始负责人何晓飞于 2017 年 8 月创立。

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据悉,飞步科技已与中国邮政和德邦物流合作,在2018 年双 11 当天开通了 3 条 L4 级无人卡车运营路线,每条路线有一辆运营无人卡车,每辆车配备一名司机与测试员,从2018年11月11日开始在江浙沪一带实现商业化运营。

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这三条线路全长 23.6 公里,场景包括商场、社区、学校、省道、景区、菜场,整段路涉及到10个路口,其中有26个红绿灯,无人卡车通过了雪天、雨天、雾天、夜间,包括隧道,24小时全天候的驾驶考验。

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至今年2月,飞步无人卡车累积里程已达3600公里,运送货物超6万件,经历双11、双12和年货节。一年来,无人卡车已为德邦物流节省开支近 1 亿元。

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核心策略\u0026amp;阶段目标

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算法+芯片的技术思路

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2017年8月份成立以来,飞步在第一年将精力放在技术层面,最近半年时间重点转向商业化落地方面。

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何晓飞表示,接下来一年,飞步的重心主要在两个方面。
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\n第一方面是一如既往坚持算法+芯片的技术思路。飞步从创立之初就非常重视智能硬件研发,有着自己的AI芯片研发团队。何晓飞表示,虽然这个团队的规模可能比人们想象的小得多,但是团队的平均工作年龄是 18 年,拥有丰富的行业经验,这也是飞步在一年多时间内就完成具备完全自主知识产权的国产28nm深度学习加速器从研发到流片整个过程的原因。

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该芯片代号凤凰-100,具有\u0026gt;1GHz的运算频率、以及\u0026gt;4TOPs的超强计算能力,功耗 5W,算力是4.1TOPs,完全支持L3/L4的实时数据处理需求。在芯片支持功能方面占有优势,因为目前真正用到量产的芯片,主要还是针对视频图像的数据,飞步的芯片则不只是针对视频,还针对激光雷达,包括毫米波雷达,并支持现有的所有类型的传感器。

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目前该芯片还未在飞步的产品中投入使用,现已完成流片和测试,计划今年下半年推出,并面向市场销售。

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同时,为打造无人驾驶适用的计算平台,飞步还首创了深度学习专用的MPV架构设计,可以更好发挥深度学习、无人驾驶算法的优势。

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在算法方面,飞步也有非常深的积累,何晓飞本身在人工智能领域已经有20多年的经验积累,所以,从具体的功能、算法,再到芯片的设计,飞步在整体上有非常完整的考虑,这也是其与传统芯片厂商相比的一个优势。

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商业化推广,增开100条路线

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第二个是在商业方面,此前三个月,飞步基本上把真实场景,就是从技术到商业落地的完整过程推进到了比较稳定的运营阶段,接下去会计划增开100条线路。

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不同于客运,物流卡车的路线基本上是固定的,这也使得商业化运营相对简单。飞步表示,未来将针对城市和道路的具体情况,推出比较容易商业化的线路,长期运营。

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【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统,利用Matlab进行仿真代码实现。该研究聚焦于电力市场环境下产消者(既生产又消费电能的主体)之间的博弈行为建模,通过构建主从博弈模型优化竞价策略,提升配电系统运行效率与经济性。文中详细阐述了模型构建思路、优化算法设计及Matlab代码实现过程,旨在复现高水平期刊(EI收录)研究成果,适用于电力系统优化、能源互联网及需求响应等领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程技术人员;尤其适合致力于电力市场博弈、分布式能源调度等方向的研究者。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力系统产消者竞价中的建模方法;② 学习Matlab在电力系统优化仿真中的实际应用技巧;③ 复现EI级别论文成果,支撑学术研究或项目开发;④ 深入理解配电系统中分布式能源参与市场交易的决策机制。; 阅读建议:建议读者结合IEEE33节点标准系统数据,逐步调试Matlab代码,理解博弈模型的变量设置、目标函数构建与求解流程;同时可扩展研究不同市场机制或引入不确定性因素以增强模型实用性。
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