英伟达推出全球首款商用L2+自动驾驶系统

  图形芯片巨头英伟达在本次展会上推出了全球首款商用L2+自动驾驶系统DRIVEAutoPilot，德国汽车零部件和技术供应商大陆集团、采埃孚都已经宣布采用，基于该系统的解决方案将于2020年开始投产。

  据英伟达方面介绍，DRIVEAutoPilot硬件和软件的集成能够对大量深度神经网络（DNN）进行处理以获取感知，整合来自车身内外环绕摄像头传感器的数据，实现全面的自动驾驶功能，包括高速公路并道、换道、分道和个性化制图。驾驶舱内的功能包括驾驶员监控、AI副驾驶功能，以及先进的座舱内车辆计算机视觉系统的可视化。

图森未来：2019年在美国规模化无人驾驶车队

  专注于从事商用车自动驾驶研发图森未来则对外展示了其半挂无人驾驶卡车，去年的CES上，图森未来展出了L4级别无人驾驶原型卡车。时隔一年，图森未来的卡车已经在亚利桑那州进行商业货运，这一发展速度惊人。

  据悉，该公司是目前全球为数不多多的已经正在进行“仓到仓”商业货运的无人驾驶卡车公司，能在高速公路和市区街道两种道路环境下实现全无人驾驶。公司将在2019年上半年，把在美无人驾驶卡车车队的规模从11台扩充至40台。

  在技术方面，凭借着以摄像头为主要传感器的独创性感知方案，图森未来无人驾驶卡车的有效感知距离达到了1000米。此外，图森未来无人驾驶卡车能360度实时感知行车周边环境，对可视场景进行像素级解读，而且，不论晴天雨天，都能始终保持3厘米车辆控制精度。

智加科技无人重卡现场演示L4级自动驾驶卡车技术

  除了图森未来外，另一家科技巨头也在深耕L4级自动驾驶技术，本次展会，智加科技展示了其全栈L4级自动驾驶卡车技术，作为唯一一家在CES提供Live Demo的自动驾驶卡车公司，智加科技还将在附近的拉斯维加斯卡车专用车道上展示搭载上述技术的InternationalLT系列牵引车。

  InternationalLT系列牵引车装备智加科技L4级自动驾驶技术，可实现“仓对仓”场景高速公路的自动驾驶。智加科技的精确定位和控制系统集成了深度学习视觉算法，使用包括先进的车道检测、激光雷达(激光检测和测量)、SLAM在内的一系列领先的技术解决方案。

  智加科技创始人兼CEO刘万千博士表示：“随着机器学习、人工智能、大数据、移动技术和先进传感器的融合，自动驾驶变革已近在眼前。无人重卡是目前自动驾驶的最佳应用场景之一，而且这一应用也有望落地应用。通过与全球多家大型卡车OEM制造商、货运商建立稳固的战略合作伙伴关系，智加科技正不断变革物流和运输行业的未来，引领市场发展。”

苏宁：智慧零售大脑RaaS

  另一个国内巨头苏宁则发布了智慧零售大脑（Raas），展示其智慧零售解决方案，苏宁科技集团COO荆伟表示，苏宁愿意借助CES这个舞台，跟全世界的企业共享我们在零售行业的经验，跟全球伙伴进行共创，共同服务消费者的美好生活。

  据介绍，智慧零售大脑能够更好地衔接消费者家庭跟消费电子制造商，让企业能够用更加接近消费者的数据来驱动产品的更新迭代。作为苏宁适配未来业务发展的IT架构，智慧零售大脑的建设需要大量的消费数据支撑。

  数据显示，至少要用4800家门店一年的数据进行深度学习才可以做出来一个基础的业务引擎，拥有这种开发能力的企业业内少有，而苏宁基于超过一万个专家对于零售行业的理解，在超过一万家门店的数据支撑下，打造出了超过80个这样的业务引擎。这些业务引擎共同构成了苏宁的智慧零售大脑。

  同时，在智慧零售大脑发布后，科沃斯与苏宁的合作进行了战略升级。双方将围绕智慧零售，通过合作强化科沃斯供应链能力，加强物联网领域智能产品的研发、运营，深化科沃斯020融合及苏宁双线渠道发展，进一步强化苏宁智慧零售生态圈。

  除上述企业外，全球最大的汽车配件供应商大陆公司在本次2019 CES消费者电子展上发布多项全新驾驶技术，不过最引人注目的还属其推出的自动驾驶车CUbE。该车造型方正，采用了模块化车身，可实现载客和物流双结合。

  而澳大利亚科技公司AEV Robotics带来了最新研发成果——模块化车辆系统（Modular Vehicle System）。

  据介绍，MVS的基础是一款纯电驱动的轻量模块化底盘，它配备电池、轮毂电机和四轮转向功能，行驶则由交互界面控制。在这样的底盘基础上，MVS可以根据用户的不同需求来对接不同功能的车身（Pods）。除7种或更多的常规选择外，客户也可以对车身进行特殊定制。

  AEV Robotics公司首席执行官Julian Broadbent认为，人类急需重新构想未来城市生活中，人类出行和货物运输的创新方式，并且着眼于相应的市场需求。他说，相比在传统汽车上增加新技术，我们AEV Robotics已经决定将现有模式全盘推翻，并重新打造一款全新的交通工具，MVS也随即诞生。

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