左手算法右手前装增强现实AR攻破自动驾驶商用车物品困局
挚途科技：如何以算法为核心，解决商用车自动驾驶的困局？
在过去的一年里，“寒意”这个词汇不断出现在自动驾驶行业中。与以往的冷潮不同，这一次的寒冷更加深刻。它不再仅仅来自外部因素，如投资者的热情消退或是公司的资金压力，而是来自内部——即自动驾驶公司自身无法产生足够的营收，以至于进入了一个充满挑战的淘汰赛。
面对巨大的生存压力，许多自动驾驶公司开始探索新的业务领域和技术路径。但对于那些曾经只关注技术研发而忽视量产商业化的大型企业来说，将产品投入市场应用仍然存在着不少难题。
然而，挚途科技却是一例成功案例。作为一家专注于商用车自动驾驶领域并致力于实现商业化落地的公司，它凭借其针对性强、针对场景优化算法，为自己打下了坚实的地步。
2019年，挚途成立时，就已经与一汽解放紧密合作，并专注于商用车自动驾驶领域。这意味着挚途自诞生起就具备了将技术转化为实际运营能力所必需的一切条件。在此基础上，它构建了一套完整且先进的算法解决方案，从感知到决策，再到控制，每一步都考虑到了商用的特点和需求。
例如，在处理长拖车的情况时，挚途使用特殊设计来确保360度全方位感知。此外，由于行驶过程中的安全隐患，他们还增加了冗余感知，以保证多重保障。在数据处理方面，他们采用基于Transformer设计的人工智能网络，与规划决策同步进行，从而简化系统结构并提高性能。
除了这些技术上的创新之外，挚务还特别关注自车挂车之间信息交换的问题。为了保证行稳致远，它利用图像信息进行分割模型后向相机中分割出挂车部分，再通过后处理技术实时获取夹角大小，从而实现自車與掛車狀態實時感知。这项技术对于保证货物安全和高效运输至关重要。
在极端天气条件下的操作也成为了挑战，但挚途没有放弃。他们采集大量道路测试数据，并训练BEV（边缘计算）感知网络，以分析不同场景特点和结构特征，并提供定制方案。此外，他们还专门研究摄像头选型和安装位置，以及横向测距要求较高的问题，以达到更好的检测效果。
随着时间推移，挚途通过持续迭代算法，不断优化产品性能，使得其系统日常运营中能达到8cm水平控制精度，这在同行业内是一个非常令人印象深刻的事迹。此外，该系统已累计开通50多条干线物流路线，有超过3000万公里测试里程，这些都是证明其产品有效性的直接证据。而更多实际应用又为其积累更多数据，以便进一步优化算法，让这一循环保持良好运行状态。
前装量产也是另一个关键要素，因为这意味着硬件传感器从一开始就被整合进汽车设计中，可以提升产品稳定性，同时减少由于质量问题导致的手动调整次数，从而降低维护成本并提高可靠性。而由于始终坚持这一理念，一汽解放能够提供支持，使得这种前装量产成为可能，而且能够快速适应不同的市场需求变化，是一种很好的互补关系展示。
总结来说，对于如何克服目前面临的问题，即如何让算法成为驱动力的关键力量，加速前装量产能力，以及最大限度地减少成本同时提升效率，那么我们可以看到尽管有很多挑战，但是如果你像挚途一样，把握住每一个细节，不断改进你的方法，你将会发现自己的优势逐渐凸显，最终走向成功。
