摘要：城市环境的清洁与维护是保障市民生活质量的基础，而传统的环卫作业模式面临着人力成本高、招工难、老龄化严重、作业强度大、安全风险高等诸多痛点。随着人工智能、5G、物联网等技术的飞速发展，环卫行业的智能化、无人化已成为大势所趋。新能源智能无人环卫车，作为其中的重要一
城市环境的清洁与维护是保障市民生活质量的基础，而传统的环卫作业模式面临着人力成本高、招工难、老龄化严重、作业强度大、安全风险高等诸多痛点。随着人工智能、5G、物联网等技术的飞速发展，环卫行业的智能化、无人化已成为大势所趋。新能源智能无人环卫车，作为其中的重要一环，不仅能有效解决上述痛点，还能提升作业效率、降低运营成本，并助力智慧城市的建设。
自动驾驶技术是实现无人环卫车的核心。然而，如何针对环卫车的特定作业场景，设计一套既能满足复杂环境下的安全高效运行，又能将成本控制在可接受范围内的自动驾驶方案，是业界普遍关注的焦点。本文将从自动驾驶专家的视角，深入剖析无人环卫车的作业特点，并探讨在传感器配置、计算平台选型、核心算法优化、以及整体系统架构等方面，如何进行权衡与抉择，以期找到一条高效且具备成本效益的无人环卫之路。
与乘用车或干线物流卡车不同，无人环卫车的运行设计域（Operational Design Domain, ODD）具有其鲜明的独特性，深刻影响着自动驾驶方案的选择：
固定/半固定路线，高频重复作业：环卫车通常在预先规划好的固定路线上进行清扫、垃圾转运等作业，每天或每隔几天重复相同的路径。这一特性为高精度地图的构建与维护、以及基于经验的算法优化提供了便利。低速行驶，频繁启停：作业速度通常较低（例如，道路清扫时速可能在5-15 km/h），且需要频繁地启停（如在垃圾桶旁停靠、避让行人、等待红绿灯等）。这对控制系统的平顺性和响应速度提出了要求，但相对较低的速度也降低了对超远距离感知的依赖。复杂且动态的城市环境：作业区域多为城市道路、居民区、商业街等，面临复杂的交通参与者，如行人（尤其是行为不确定性高的老人和小孩）、非机动车（自行车、电动车）、各类机动车、以及路边违章停放的车辆。道路边缘情况复杂，可能存在路沿破损、井盖、坑洼、堆积物等。全天候作业需求：为了避开交通高峰或满足特定作业需求（如夜间清扫），环卫车可能需要在不同光照条件（白天、黄昏、夜晚）和不同天气条件（晴天、雨天、雾天、轻微扬尘）下工作。这对感知系统的鲁棒性提出了很高要求。与环卫作业流程的深度耦合：无人环卫车不仅要实现自主行驶，还需要与具体的环卫作业模块（如扫盘、吸口、垃圾倾倒机械臂等）协同工作。例如，需要精确识别垃圾桶的位置和姿态，并自动对接到垃圾倾倒口。这些ODD特性是设计自动驾驶方案的出发点和重要依据。
综合考虑技术成熟度、成本效益以及环卫作业的实际需求，L4级限定场景自动驾驶是当前及未来一段时间内新能源智能无人环卫车的核心定位。
为何不是L2/L3级？ L2/L3级自动驾驶仍需要安全员时刻监控并准备接管，虽然能减轻部分驾驶负担，但并未从根本上解决人力依赖问题，对提升运营效率和降低人力成本的贡献有限。环卫作业的重复性和相对较低的风险容忍度，使得“人机共驾”模式的责任划分和交接可靠性成为难题。为何不是L5级？ L5级完全自动驾驶意味着在任何时间、任何地点、任何条件下都能实现无人驾驶，这在技术上远未成熟，且成本将是天文数字，短期内不适用于对成本敏感的环卫行业。L4级限定场景的优势：技术可行性：在预先定义好的ODD内（如特定的清扫路线、作业区域、天气条件），实现全无人驾驶的技术难度相对可控。价值体现：能够在限定区域内真正实现“无人化”，显著降低人力成本，提升作业效率（如支持7x24小时作业）。成本可控性：相较于L5级，L4级可以通过对ODD的合理约束，适当降低对传感器配置和算力的极致要求，从而控制成本。因此，我们的方案设计将围绕实现L4级自动驾驶在环卫车特定ODD下的安全、高效、低成本运行展开。
传感器是自动驾驶汽车的“眼睛”和“耳朵”，其配置方案直接决定了车辆的感知能力和成本。对于无人环卫车，目标是构建一套能够满足其ODD需求，同时兼顾成本、鲁棒性和必要冗余的传感器系统。
核心原则：满足ODD需求：确保在环卫作业场景下对关键目标（行人、车辆、障碍物、垃圾桶、路沿等）的可靠感知。多传感器融合：利用不同类型传感器的优势互补，提高感知的准确性和鲁棒性，尤其是在恶劣天气和复杂光照条件下。成本敏感：在满足性能的前提下，优先选择性价比高的传感器和配置方案。冗余与安全：对关键感知功能提供必要的冗余，确保在部分传感器失效时仍能保持基本安全。建议传感器组合方案：视觉传感器（摄像头）：角色：作为主感知传感器之一，提供丰富的颜色、纹理和高层语义信息。配置：环视摄像头：车身四周布置多个（通常4-6个）广角摄像头，实现360°无盲区覆盖，用于近距离环境感知、泊车辅助、目标检测。前向主摄像头：1-2个前向长焦或中焦摄像头，用于中远距离的目标检测与识别（车辆、行人、交通信号灯、交通标志）、车道线检测。作业辅助摄像头：可根据具体环卫作业需求，在特定位置（如垃圾箱识别区域、机械臂作业区域）增加专用摄像头。技术选型：优先选择具有良好低光照性能（如星光级）、高动态范围（HDR）和内置图像信号处理（ISP）的工业级或车规级摄像头。考虑增加镜头自清洁功能（如喷水、刮擦）以应对雨雪和泥泞环境。优势：成本相对较低，信息丰富。挑战：易受光照（强光、逆光、夜晚）、恶劣天气（雨、雪、雾）影响，测距精度有限（单目）。激光雷达（LiDAR）：角色：提供高精度的三维点云数据，用于环境建模、障碍物检测与定位、以及地图匹配。配置方案（成本敏感型）：前向主LiDAR：1个中低线束（如16线或32线）机械旋转式LiDAR或性能相当的混合固态/固态LiDAR，安装在车头较高位置，主要负责前方中远距离（如30-80米）的障碍物检测和路径规划所需的环境建模。补盲LiDAR：在车身侧方或后方关键位置，可考虑使用1-2个短距、小视场角的固态LiDAR或低成本机械式LiDAR，用于弥补摄像头和主LiDAR在近距离和侧向的感知盲区，特别是在狭窄路段、转弯和靠边作业时。配置方案（性能增强型，若预算允许或场景更复杂）：可升级主LiDAR至更高线束（如64线），或采用多个中线束LiDAR组合，以获得更稠密的点云和更远的探测距离。优势：测距精度高，3D信息丰富，不受光照影响。挑战：成本仍是主要考量因素（尤其是高线束产品），在雨、雪、浓雾天气下性能会衰减。毫米波雷达（Radar）：角色：作为重要的冗余和补充感知手段，尤其在恶劣天气和摄像头/LiDAR性能下降时。配置：前向中远距毫米波雷达：1个安装在车头，用于探测前方移动目标（车辆、行人），提供距离和速度信息，支持AEB（自动紧急制动）和ACC（自适应巡航，虽然环卫车ACC需求不高，但其目标探测能力有用）。角雷达：在车身四角或侧方布置2-4个短距角雷达，用于盲区监测（BSD）、开门预警（DOW，若有）、以及辅助感知侧向和后方的移动目标。优势：全天候工作能力强（抗雨雪雾霾），测速精准，成本相对LiDAR较低。挑战：角分辨率较低，难以精确识别物体形状和类别，对静态小目标感知能力弱于LiDAR。超声波雷达（Ultrasonic Sensor）：角色：用于极近距离（通常配置：在车辆前后保险杠及侧下方均匀布置8-12个超声波雷达。优势：成本极低，近距离探测灵敏。挑战：探测距离短，易受表面材质和角度影响，不适用于高速场景（但环卫车低速特性使其适用）。应用：自动泊车辅助（若有需求）、精准停靠垃圾桶、防止碰撞到路沿或低矮障碍物。GNSS/IMU高精度定位模块：角色：提供车辆的实时高精度位置和姿态信息。配置：GNSS接收机：支持GPS, GLONASS, BeiDou, Galileo等多模卫星系统，并具备RTK（实时动态差分）或PPP（精密单点定位）解算能力，以实现厘米级定位。IMU（惯性测量单元）：选择消费级或入门级工业级IMU即可，因为环卫车低速且路线固定，可以通过与地图匹配、轮速计等信息融合，来弥补GNSS信号短暂丢失或IMU自身漂移的问题。天线安装：GNSS天线应安装在车顶无遮挡位置。传感器融合策略：采用紧耦合的深度融合策略，在特征层面或目标层面进行融合，充分利用不同传感器的优势。例如，将LiDAR点云投影到图像上，进行像素级融合；或将不同传感器检测到的目标进行关联和状态估计（如使用卡尔曼滤波）。重点解决恶劣天气下的感知鲁棒性，例如，在雨雾天，增加毫米波雷达和经过特殊训练的视觉算法的权重。通过上述“视觉主导，多传感器冗余互补”的配置方案，可以在保证必要感知能力的前提下，有效控制硬件成本。
自动驾驶算法的运行需要强大的计算平台支撑。对于无人环卫车，计算平台的选型需要在算力、功耗、成本、可靠性和车规级要求之间取得平衡。
算力需求评估：主要取决于传感器数据量（尤其是摄像头和LiDAR）、感知算法的复杂度（特别是深度学习模型）、定位与建图、决策规划算法的实时性要求。环卫车低速行驶，且部分场景（如沿固定路沿清扫）相对简单，可能比高速乘用车L4的峰值算力需求略低。但仍需保证在复杂路口、密集人流等场景下的实时处理能力。初步估计，可能需要数十至一百TOPS（Tera Operations Per Second）级别的AI算力，以及足够的主控CPU性能。芯片与平台方案：嵌入式AI计算平台：这是主流方向。NVIDIA Jetson系列：如Jetson AGX Orin或上一代的AGX Xavier。它们提供了强大的GPU算力，完善的CUDA生态和SDK，被广泛应用于机器人和自动驾驶研发。Orin系列的算力覆盖范围广，可以根据实际需求选择不同版本。高通Snapdragon Ride平台：面向汽车的SoC，集成了CPU、GPU、AI加速器、ISP等，能效比较高。国产化平台：地平线征程系列（Journey）：如征程3、征程5，专为智能驾驶设计，BPU（Brain Processing Unit）架构在AI计算方面有特色，国内生态正在快速发展，具备成本优势。黑芝麻智能华山系列（Huashan）：同样是国产车载AI芯片的有力竞争者。选择国产平台有助于降低供应链风险和成本，并获得更好的本土技术支持。FPGA（现场可编程门阵列）：可以作为特定算法（如传统视觉处理、传感器数据预处理）的加速器，或在ASIC成熟前作为过渡方案。灵活性高，但开发难度和成本相对较高。ASIC（专用集成电路）：对于大规模量产的无人环卫车，如果预期出货量足够大，长远来看，定制化的ASIC芯片能提供最高的能效比和最低的单位成本。但其前期研发投入巨大，周期长。功耗控制：新能源环卫车对整车能耗非常敏感，计算平台的功耗直接影响续航里程。应优先选择能效比高的芯片方案，并进行精细的电源管理设计。可靠性与车规级要求：计算平台需要在环卫车严苛的工作环境（震动、冲击、高低温、潮湿、粉尘）下长时间稳定运行。因此，核心元器件应满足工业级甚至车规级标准（如AEC-Q100）。需要考虑散热设计，如采用被动散热（散热片）或主动散热（风扇，需注意防尘防水）。系统应具备故障检测和冗余切换能力（如双电源备份、关键处理单元的监控与重启机制）。成本考量：计算平台是自动驾驶系统中的核心成本之一。在满足算力需求的前提下，应综合评估芯片本身的价格、开发板/模组成本、以及配套软件和生态系统的成熟度。对于初创企业或小批量部署，选择生态成熟的通用嵌入式AI平台（如NVIDIA Jetson）可以加快研发速度。对于大规模部署，则更应关注国产化方案和长期成本优化。一套高效的自动驾驶系统，离不开针对特定应用场景深度优化的算法栈。无人环卫车的算法设计应充分利用其ODD特性。
感知算法优化：环境感知：路沿检测与跟踪：对于沿路边清扫作业至关重要。可结合视觉（语义分割、边缘检测）和LiDAR点云（高度差、几何特征）进行鲁棒检测。可行驶区域分割：准确判断哪些区域是安全可通行的，尤其是在存在临时障碍物或道路不规范时。井盖、坑洼、减速带等道路异常检测：保障行驶安全和乘坐舒适性（虽然环卫车舒适性要求不高，但避免剧烈颠簸有助于保护车辆和设备）。低矮障碍物检测：如石块、废弃物等，避免底盘碰撞或卷入清扫装置。特定目标检测与识别：垃圾桶识别与位姿估计：需要准确识别不同类型、颜色、形状的垃圾桶，并精确估计其位置和朝向，以便自动对接倾倒。可基于深度学习（如YOLO、Faster R-CNN的定制化训练）实现。散落垃圾识别：对于清扫机器人，可能需要识别地面上的散落垃圾（如塑料瓶、纸屑）。作业区域边界识别：如绿化带边缘、人行道边缘等。轻量化与实时性：感知算法（尤其是基于深度学习的模型）需要在保证精度的前提下进行轻量化设计（如模型剪枝、量化、知识蒸馏），以适应嵌入式平台的算力限制，确保实时性。高精度定位与建图（SLAM）算法优化：建图（Mapping）：离线精细化建图：在首次部署前，可通过人工驾驶或遥控方式，搭载高精度传感器（如高线束LiDAR、全景相机）对作业路线进行精细扫描，构建包含丰富语义信息（车道线、路沿、交通标志、垃圾桶精确位置、作业点、充电/排水点等）的高精度地图。地图格式：可采用点云地图、栅格地图、以及包含拓扑和语义信息的矢量地图相结合的方式。定位（Localization）：多传感器融合定位：GNSS/IMU + LiDAR SLAM（如基于点云匹配的ICP、NDT） + 视觉里程计/视觉地标匹配。利用固定路线特性：重复观测优化：由于路线固定且重复作业，可以利用历史轨迹和多次观测数据来持续优化地图精度和定位鲁棒性。地图先验增强：高精度地图中的丰富语义信息（如路灯杆、特定建筑物角点、井盖）可以作为强有力的定位先验，提高在GNSS信号弱或LiDAR特征稀疏区域的定位精度。基于拓扑的定位：在已知路网拓扑中进行匹配，约束定位结果。决策与规划算法优化：行为决策 (Behavioral Decision-Making)：基于场景的有限状态机（FSM）或决策树：环卫作业流程相对固定，可以根据不同作业阶段（如沿边清扫、路口通行、垃圾桶对接、避障、紧急停车等）设计明确的状态和转换规则。这种方式可解释性强，易于验证和调试。规则库的精细化：针对环卫场景中的常见交互（如避让行人、等待前方作业车辆、处理违停车辆占道等）制定详细的应对规则。强化学习的辅助应用：对于一些难以用规则完全覆盖的复杂交互场景（如在狭窄空间与动态障碍物的博弈），可以考虑在仿真环境中用强化学习训练局部策略，作为规则系统的补充。路径规划 (Path Planning)：全局路径：直接使用预设的固定作业路线。局部轨迹规划：算法选择：可采用A*、DWA（动态窗口法）、TEB（Timed Elastic Band）、或基于优化的方法（如MPC的简化版本）。优化目标：除了基本的避障和路径平滑，还需特别关注：与路沿的精确距离保持（对于扫路车）。在垃圾桶旁的精准停靠轨迹。低速行驶的平稳性和轨迹精度。能耗优化（减少不必要的加减速）。利用地图先验：高精度地图中的车道中心线、路沿信息、预设停靠点等，可以作为轨迹规划的强引导和约束。控制算法优化：横向控制（转向）：算法：可选用Stanley算法、Pure Pursuit算法的改进版，或LQR（线性二次调节器）。对于低速精确循迹，MPC（模型预测控制）虽然计算量大，但其处理约束和优化性能的能力使其成为一个有潜力的选项（可能需要简化模型或高效求解器）。关键：保证在低速下对路沿或预设路径的高精度跟踪，转向平稳，避免过冲。纵向控制（速度/启停）：算法：PID控制器及其变种（如增益调度PID、模糊PID）通常足以应对。MPC也可用于实现更精细的速度规划和启停控制。关键：启停平顺，速度控制精确以匹配清扫/收集效率，在目标点（如垃圾桶、充电桩）的停靠位置误差小。与作业机构的协同控制：控制系统需要与环卫作业机构（扫盘、吸口、机械臂等）的控制系统紧密协同，例如，根据车速自动调节扫盘转速和宽度，或在车辆停稳后触发机械臂作业。利用ODD特性的针对性优化：离线轨迹与行为优化：由于路线固定，可以在离线状态下对整条作业路径的轨迹、速度、甚至部分行为决策进行全局优化，生成最优的执行脚本，车辆在线运行时主要负责跟踪该脚本并处理动态扰动。基于经验的参数自适应调整：记录在不同路段、不同天气、不同交通状况下的运行数据和控制参数效果，通过机器学习方法进行分析，实现控制参数的自适应调整。“记忆式”避障与绕行：对于固定路线上经常出现的静态或半静态障碍物（如长期违停的车辆），系统可以“记住”其位置和有效的绕行策略。通过上述算法层面的“量身定制”，可以在保证安全和作业效果的前提下，尽可能降低对硬件性能的极致要求，从而控制成本，并提升整体运行效率。
对于L4级自动驾驶系统，尤其是应用于商业运营的无人环卫车，构建高效的数据闭环和远程运维体系至关重要。
数据采集与管理：常态化数据采集：无人环卫车在日常作业中会产生海量的传感器数据、车辆状态数据、算法决策数据等。需要建立稳定可靠的车载数据记录系统。关注“Corner Cases”：特别关注那些导致系统表现不佳、触发人工接管或产生潜在风险的“边缘案例”数据，这些是算法迭代的宝贵财富。数据脱敏与合规：确保采集的数据符合隐私保护和数据安全法规。高效数据传输与存储：通过4G/5G网络将关键数据回传至云端平台，并建立结构化的数据湖/数据仓库。数据标注与模型训练：建立高效的数据标注团队或采用自动化/半自动化标注工具，对采集到的有价值数据进行标注（如新的障碍物类型、困难的交通场景等）。利用云端计算资源进行深度学习模型的持续训练和优化。仿真测试平台：构建数字孪生（Digital Twin）的环卫作业仿真环境，包含高精地图、交通流模型、传感器模型、车辆动力学模型等。用于大规模的算法测试、回归验证、边缘场景复现与压力测试，降低实车测试成本和风险。OTA（Over-The-Air）软件更新：支持对车辆的自动驾驶软件栈（感知、决策、控制算法）、固件、高精度地图等进行安全的远程升级，实现功能的快速迭代和缺陷修复。远程监控与运维平台：实时监控：在云端平台实时监控无人环卫车队的位置、状态、作业进度、传感器数据、系统健康状况等。故障诊断与预警：通过分析遥测数据，实现对潜在故障的早期预警和远程诊断。远程接管（Teleoperation）：在系统遇到无法处理的极端情况或发生故障时，允许远程安全员通过低延迟网络对车辆进行远程驾驶或控制，确保作业连续性和安全性。这是L4初期部署阶段重要的安全保障和问题处理手段。作业调度与管理：与环卫业务管理平台集成，实现作业任务的智能调度、路线优化、以及运营数据的统计分析。数据闭环使得自动驾驶系统能够像人类一样“越开越聪明”，不断从实际运营中学习和改进。远程运维则保障了系统的稳定运行，降低了现场维护成本，提升了管理效率。
推广新能源智能无人环卫车，成本效益是决定其能否大规模商业化落地的核心因素。
主要成本构成：硬件成本：自动驾驶套件：传感器（LiDAR、摄像头、毫米波雷达、GNSS/IMU等）、计算平台（AI芯片、控制器）。这是主要的增量成本。通过前述的合理选型和国产化替代，可以显著降低。线控底盘：新能源环卫车本身需要具备线控转向、线控驱动、线控制动能力，这部分成本也需考虑。作业机构智能化改造：如自动对接垃圾桶的机械臂等。软件与研发成本：自动驾驶算法栈的自主研发投入巨大。与成熟的自动驾驶解决方案商合作，或采用部分开源软件并进行二次开发，可以分摊研发成本。高精度地图的采集与制作。测试验证与认证成本：大量的场地测试、道路测试、以及可能需要的第三方安全认证。部署与基础设施成本：充电桩、数据中心、远程运维中心等（部分可共享）。维护与升级成本：硬件的日常维护与更换，软件的持续升级。潜在效益与价值：人力成本大幅降低：最直接的效益是减少甚至替代驾驶员。一名安全员或中控员可以远程监控多台无人环卫车，显著降低人力成本。部分辅助环卫工人的工作也可被自动化作业替代。运营效率提升：延长作业时间：无人车可以7x24小时不间断作业（除充电和维护时间），尤其适合在夜间等交通流量小的时段进行高效作业。标准化作业：避免人为因素导致的作业质量波动，保证清扫覆盖率和清洁度。路径与能耗优化：通过智能调度和优化的驾驶行为，可以降低能源消耗（电耗）。安全性提升：自动驾驶系统严格遵守交通规则，不会疲劳驾驶、分心驾驶，理论上可以减少因人为失误导致的交通事故。减少环卫工人在危险道路环境下的人工作业风险。管理效率提升：通过远程监控和数据分析，实现对车队和作业过程的精细化管理。社会效益：改善城市环境，提升城市形象。推动环卫行业向高科技、智能化转型。减少噪音和尾气污染（新能源特性）。盈亏平衡点分析：需要综合考虑初期投资、运营成本节省、以及车辆使用寿命等因素，计算投资回报周期。随着技术的成熟、关键零部件成本的下降、以及规模化部署带来的边际成本降低，无人环卫车的经济性将越来越凸显。为新能源智能无人环卫车设计一套高效且成本更低的自动驾驶方案，需要在深刻理解其特定ODD的基础上，进行系统性的权衡与优化。
核心建议方案框架：
目标定位：以L4级限定场景自动驾驶为核心目标，在预设的环卫作业路线和区域内实现全无人化操作。传感器配置：采用“视觉主导，多传感器冗余互补”的策略。基础配置：多路环视与前向摄像头 + 1个前向主LiDAR（中低线束或固态） + 若干补盲LiDAR（可选，根据场景复杂度）+ 前向及角毫米波雷达 + 周身超声波雷达 + RTK-GNSS/IMU。成本优化：优先选用性价比高的国产传感器和元器件。计算平台：选择主流或国产嵌入式AI计算平台（如NVIDIA Jetson Orin/Xavier，地平线征程，黑芝麻华山等），算力满足需求即可，避免过度配置，严格控制功耗。算法栈：感知：强化针对环卫场景的特定目标识别（垃圾桶、路沿、散落垃圾）和环境理解，模型轻量化。定位建图：离线精细化语义建图，结合多传感器融合定位，充分利用固定路线的重复性。决策规划：以基于规则的FSM/决策树为主，保证行为的可预测性和易验证性，结合针对低速、频繁启停、精准对接的轨迹规划算法。控制：采用成熟的PID、Stanley、LQR或简化的MPC，确保低速高精度循迹和平稳启停。数据与运维：构建高效的数据闭环系统（数据采集、标注、训练、仿真、OTA）和远程运维监控平台（实时监控、远程接管、故障诊断），实现系统的持续迭代优化和高效管理。实施策略建议：
分阶段实施，逐步迭代：可以从相对简单的封闭/半封闭园区场景开始，验证核心技术和作业流程。逐步扩展到开放道路的特定路段和时段，不断积累数据和经验。先实现部分作业环节的自动化（如自动沿边清扫、自动循迹），再逐步过渡到全流程无人化。强调场景深耕与数据驱动：深入理解不同城市、不同区域环卫作业的细微差别，算法和ODD定义要因地制宜。将数据视为核心资产，通过持续的数据采集和分析，驱动算法的迭代升级和鲁棒性提升。开放合作与生态构建：自动驾驶产业链长，技术复杂度高。环卫车企、自动驾驶方案商、零部件供应商、运营方、以及政府部门之间需要加强合作，共同构建健康的产业生态。关注政策法规与标准建设：积极配合并推动适用于无人环卫车的相关法律法规、安全标准、测试认证体系的建立和完善。新能源智能无人环卫车是自动驾驶技术在垂直行业应用的一个极佳切入点。通过精心设计的、兼顾高效与低成本的自动驾驶方案，结合持续的技术创新和商业模式探索，我们有理由相信，这些“城市美容师”的智能化升级，必将为我们的城市带来更清洁、更智能、更美好的未来。
来源：道阻且长4304一点号