仙途智能首发Radar24平台，自动驾驶运营进“深水区”

7月6日，仙途智能Autowise.ai在世界人工智能大会展位上举办技术开放日。仙途智能合伙人兼运营副总裁唐彦也现场展示仙途在感知、定位、规控等领域技术特色，首次公开发布远程运营平台Radar24。Radar24的发布，意味着自动驾驶运营进入“深水区”，通过解决现实中长尾问题，实现自动驾驶的真正落地。

场景驱动研发，持续解决自动驾驶长尾问题

近年来，自动驾驶企业的传感器方案和技术研发方案，越来越趋同。而在每个垂直场景，都要解决该场景内的长尾问题。

以环卫自动驾驶为例，环卫车辆由于行驶在城市公开道路上，除了要识别车辆、行人、红绿灯等自动驾驶常规识别内容，还要识别地面的垃圾、路边的树枝、水管、石块、坑洞等，这大大增加了自动驾驶感知的corner case数量。为此，在感知层面，仙途智能采用基于多传感器的传统算法+BEV的多层冗余方案，以一个多任务大模型支持常见的交通参与元素与长尾通用障碍物的检测识别，提升可靠性和安全性。

为确保贴边清扫，环卫自动驾驶在定位精度方面要求更高。基于高精地图和现场实时定位，仙途智能实现厘米级定位，误差3CM以内。而在规划层面，环卫自动驾驶要求的精细化程度更高。仙途智能采用3D规划，即基于欧式坐标系无膨胀的精细化贴边轨迹，考虑自车3D形体（扫刷、车体突出传感器等）和不同高度、材质的路边障碍物交互。在控制层面，使用车规级EHB线控制动系统和SBW双备转向系统，响应精度高。

在工具链方面，仙途智能搭建了数据闭环体系。仙途智能在车端部署触发器，按需采集特定的异常场景数据；完整的传感器和测试数据也会回传到云端，经过数据挖掘和主动学习等策略筛选数据。数据经过自动/半自动或人工标注后进入数据平台统一管理，用于后续的模型迭代。为降低对标注数据量的依赖，仙途智能自研了基于视角一致性的半监督训练框架，利用海量未标注数据提升模型性能，相关工作发表于 ECCV 和 CVPR。通过性能评估后的模型，经过模型优化和回归测试后发版，部署到车队，从而完成数据闭环。

首发Radar24，自动驾驶开拼“运营力”

在自动驾驶技术方案越来越趋同的今天，自动驾驶厂商开始“拼运营”。仿照机场塔台运营模式，仙途智能开发了远程运营平台Radar24，并在技术开放日当天首次亮相。Radar24名称取自“24小时运营监控中心”之意。

通过该平台，运营人员可实现对自动驾驶车辆全天候、无差别监控以及远程操作。仙途智能展示了远程挪车场景示范。当环卫车辆遇到临时交通管制、低矮障碍物阻挡或前方出现违停车辆、窄路无法通行，现场不具备借道条件的情况下，远程运营人员可发起远程指令，挪车脱困。

据悉，仙途智能目前在上海、无锡、苏州等地设有多个远程运营团队，远程运营人员需经过培训，考试上岗。基于Radar24平台，一名远程运营人员可远程管理5-10台自动驾驶车辆。此外，对于海外客户，仙途智能提供远程运营APP及相关培训。

Radar24于2022年9月上线内部运营使用。此次发布的实际是Radar24的2.0版本，已经相对稳定与完善。