图：5G的快速开发和应用以及车辆的互连技术，所有人都为不幸的物流车的明智升级提供了强有力的沟通支持。没有物流的车辆，作为智能连接车辆领域的创新产品，是一种具有高自动驾驶的运营商工具，并且在提供物流和运输链路方面的专家。与道路上的传统车辆相比，车辆结构，控制系统和弹性在应用方案中存在显着差异。从负载能力和施用情况的大小中，手无寸铁的物流车辆主要涵盖重型车辆，小型和微型交付车辆以及微型交付机器人。沉重的车辆通常在港口，后备物流和其他情况下发现，并执行遥远的距离和大量的运输任务；小型和微型车辆在城市物流之间处于活动状态和分配位点，半关闭或封闭的公园，并负责中等和短距离偏移；微型交付机器人通常在内部或“最后一英里”的分销场景中使用，以使商品准确地交付给家庭。所有工业链链接的属性物流行业无法管理技术的复杂性和集成，包括三个基本链接：上游核心技术和供应组件，中游汽车制造和系统集成以及流量的年龄场景。作为行业的基础，上游链接致力于为没有驾驶员物流车提供基本的技术支持和关键组件。传感器技术是关键要素。激光雷达通过释放激光束并测量反射光的时间，为车辆提供准确的距离，建立了高精度的三维环境模型。相机使用图像识别技术获取围绕该技术的视觉信息车辆并确定道路标志，障碍和其他交通参与者；雷达波雷达基于频带毫米频率中的电磁波，以测量目标对象的距离，速度和角度，尤其是在不利天气条件下。还需要芯片和算法。 OneShigh绩效计算芯片负责处理大量传感器数据，复杂驾驶算法的操作以及实现基本功能，例如车辆路径计划和决策控制。中游链接主要履行汽车制造和系统集成的重重责任。根据各种应用方案需要的车辆制造商的设计和适用的车辆平台的制造，以确保车辆具有良好的性能，可靠性和安全性。系统集成商集成和调试各种基本组件，例如线路控制的传感器，芯片，算法和底盘，以产生一个compleTE Logistic车辆系统，以便其所有组件共同起作用，以实现高度自动的物流和运输功能。下游链接致力于推动在实际应用情况下无法管理物流并为操作服务提供支持。应用方案涵盖了两种类型：封闭/半闭合情况和开放道路情况。在这种情况下，由于环境和交通状况相对简单，仓库公园，行业工厂，港口等都相对简单，无知的车辆可以实现正常运行，有效提高物流和运输效率，并降低人工成本。操作服务包括调度和管理车辆，远程监控，维护和数据分析等。通过智能操作方法，我们确保无车后勤的有效且稳定的操作。对着陆现场的深入观点（1）应用封闭/半关闭情况：仓储公园在仓库公园情景中应用的结果，身份不明的物流车的应用取得了惊人的结果，这成为提高物流效率并降低运营成本的重要方法。仓库公园中商品的处理，分类和分配非常激烈，重复了很高。传统的手术不仅无效，而且容易受到人类错误。没有物流驱动程序的车辆配备了高级导航和定位系统，传感器和智能算法计划，并且可以准确地计划到公园的停车路径，并自动完成装载，装载，派生，派生和分类货物的活动。以JD.com的智能公园为例，它引入的初学物流车从传入中实现了整个货运过程，并存储了即将出身的过程。在存储处理过程中，那些没有叉车的人n快速准确地将货物运送到指定的存储区域；在储存过程中，通过智能运输系统，车辆可以在货架之间进行良好的航天飞机，并进行完整的补货和库存活动；当不存储时，非车辆交付可以准确地将货物交付到分类或加载区域。 （2）开放道路情况的应用：城市最终分布的挑战和机遇。作为物流分布的最后一个链接，城市末端的分布直接针对消费者。它具有分散的订单，复杂的分配路线和可变交通条件的特性。这始终是物流行业的疾病。随着新兴的电子商务开发以及对迅速交付的消费者要求不断增加的要求，城市结束的交付压力增加了。未加工的物流车在城市终端分配中的应用提供解决这个问题的新想法和机会。但是，开放的开放道路的气氛很复杂，许多交通参与者以及信号灯和斑马杂交等密集的交通设施，这给理解，决策和实施不专业的物流车带来了很大的挑战。为了应对这些挑战，MBUSINCES增加了对技术研发的投资，以提高复杂城市环境中车辆的灵活性和安全性。例如，由jiushi Intelligent发起的L4车辆开发的新一代水平配备了许多传感器，例如多行盖，高清摄像头和毫米波雷达，可以实现所有环境理解周期；同时，深入研究算法用于训练大量的道路现场数据，以便车辆可以准确识别各种目标对象，例如行人，VehiclES，交通标志，并做出合理的决定。近年来，技术开发技术和决策技术的边界领域是自动驾驶的NA驾驶的主要技术，近年来取得了一系列的重大成就。在感知技术方面，传感器性能（例如LIDAR，相机，雷达波雷达）和其他传感器都经常优化和升级。作为未受保护的物流工具的“大脑”，决策算法负责根据感知系统获得的环境信息做出合理的驾驶决策。在决策算法领域的人工智能技术（例如深入研究和教育研究）的应用变得更深，使车辆在面对复杂性和不断变化的交通状况时可以快速准确地做出最佳决策。例如，端到端的深层模型可以直接映射VE中的传感器输入通过研究大量实际驾驶数据，避免传统部门决策算法中的复杂模块和手动设计将显着提高决策的实时和准确性，来控制指令。 5G和车辆互联网以及所有（V2X）技术的快速开发和应用为不幸物流车的明智升级提供了强有力的沟通支持。 5G技术具有高速，较大的带宽和低潜伏期的重大好处，并且可以在驾驶员物流和多云的车辆，其他车辆和道路基础设施之间实现有效的数据传输。在实际应用中，5G技术允许车辆可以实时上传大量的云传感器数据，以实时进行审核和处理，同时，迅速收到云发出的地图更新，流量信息以及其他说明，提高了操作效率和车辆安全的效率。例如，在T中他的城市终端分销场景，非车辆交付的非车辆交付交付会话通过5G网络与配送中心进行实时谈判，及时获取订单信息，优化送货路线，并确保货物准时交付给客户。 V2X技术进一步扩展了驾驶员物流车辆的联系信息，实现了与车辆和车辆之间的完整信息（V2V），车辆和基础设施（V2I），车辆和人员（V2P）以及车辆和网络（V2N）的联系。通过V2V通信，车辆可以提前获取有关驾驶速度，方向和位置的信息，并实现协调的驾驶并预防车辆之间的障碍，并提高整体交通流量效率。 V2I通信允许车辆通信基础设施，例如信号灯，交通标志和其他道路基础设施，获得实时交通信号状态，道路构建和其他信息ation，并优化驾驶技术。例如，在交叉路口，物流车辆的驾驶员意识到了通过V2I通信的信号光的变化，调整了车辆的速度辩护，避免了不必要的停车和启动，并减少了能源和驾驶时间的消耗。 V2P通信与行人带来的智能设备进行通信，车辆可以及时感受到行人的位置和意图，从而提高行人安全性。加强软件和硬件安全性。安全始终是形成自主物流车辆的主要因素。近年来，随着技术的不断进步，自动驾驶系统的安全性得到了显着提高。在硬件级别，通过引入冗余设计概念，主传感器，控制器和执行器配备了备份系统。当主系统失败时，备用系统可以及时控制车辆确保车辆安全操作的方式。例如，在一些高端的作者逻辑车辆中，有两个独立的LiDar系统，当其中一个失败时，另一个可以继续提供了解车辆环境的信息。在软件级别，正在进行的优化安全算法和故障诊断机制可以实时监控车辆的操作状态，并警告并应对潜在的安全风险。例如，通过对传感器数据的实时审查，异常检测算法用于立即检测传感器故障或数据异常。安全障碍纳入了制定算法中，以确保车辆在任何情况下都可以做出安全合理的决定。同时，车辆互联网通信系统的建设提供了 - 车辆之间的信息共享和协调的防御。当车辆发现危险情况时，它可以及时发送信息。提供给周围车辆的风险以提高通用运输系统的安全性。此外，我们将加强数据安全和隐私保护的技术研究和开发，以防止车辆操作数据被盗或篡改，并确保车辆的安全操作以及用户信息的安全性。 （May -set是外国投资基金的董事总经理）