重磅！年度十大AI创新企业、十大风云人物，同日花落同盾
日前，由科技部、工信部、江苏省人民政府指导，新一代人工智能产业技术创新战略联盟主办的第四届全球人工智能产品应用博览会(全球智博会)在苏州举办。
作为我国《新一代人工智能发展规划》成果的集中展示平台，全球智博会上发布了一系列重磅奖项，通过广泛的网络投票、专家评审，结合行业贡献，同盾科技荣获2021“中国人工智能年度十大创新企业”奖。同时，同盾科技合伙人、人工智能研究院院长李晓林教授登榜“中国人工智能年度十大风云人物”。
同盾科技荣获“中国人工智能年度十大创新企业”奖
“中国人工智能年度十大创新企业”奖项旨在表彰那些产品已在细分领域取得领先位置、且拥有独立知识产权的人工智能优秀企业。
当今，科学技术发展日新月异，无论是技术还是产品的生命周期都越来越短，创新已经是一个复杂系统的协作行为。同盾通过坚持自主创新与开放创新，在自主创新中扩大开放，在扩大开放中提升自主创新能力。
开创隐私计算“三个第一”
随着人工智能、大数据等新兴技术与金融、公共服务、互联网等行业的深度融合，孕育了多样化的创新服务产品和模式。这些新产品、新模式一方面为用户提供精准化、个性化、便捷化的服务，一方面在数据治理的过程中，又涉及到数据安全、数据价值应用等问题。
在当下数据保护机制与法律法规日趋完善的大环境下，如何能够用好数据，是政、产、学、研等各方关注的课题。为此，同盾科技运用隐私计算等创新技术，可以在数据“可用不可见”的基础上，实现数据价值的提炼和知识的共享。
同盾科技的隐私计算战略面向下一代可信AI平台，提出了全新的理论体系，并且形成了系统的产品架构和技术生态。从知识联邦理论框架、应用产品“智邦平台”，和支撑数据安全交换的FLEX协议，到可信AI开放操作系统“天启”，并发起成立知识联邦产学研联盟，同盾科技是国内第一家构建了隐私计算完整技术生态的科技企业。同时，同盾科技也是国内第一批参与起草隐私计算标准制定的企业之一。
值得一提的是，同盾科技还是首家将知识联邦创新技术应用于国有大型银行数据治理和数据价值实现的科技企业。2021年同盾协助某国有大型商业银行围绕着企业级数据分级分类、敏感信息保护等行业及监管关注的焦点问题展开咨询以及落地工作，并在数据安全管理的基础上，基于同盾科技“智邦平台”实施集团跨法人的数据应用场景落地，将数据治理和数据价值实现有效结合。
李晓林教授(左四)登榜“中国人工智能年度十大风云人物”
在当天的颁奖典礼上，同盾科技合伙人、人工智能研究院院长李晓林教授同时荣登“中国人工智能年度十大风云人物”榜单。该奖项旨在表彰近年在技术算法的研究和创新实践中作出突出贡献的华人科学家和学者，以及将人工智能技术转化为社会价值和商业价值的企业家和创业者。
之前，李晓林是学界精英，美国公立常春藤名校佛罗里达大学终身教授；现在，他是同盾科技人工智能研究院的院长。2016年，李晓林教授牵头创立了美国国家科学基金首家深度学习中心NSFCenterforBigLearning。2019年，李晓林教授加盟同盾科技创立人工智能研究院。
构建可信人工智能
李晓林教授认为，人工智能发展至今，每隔30年左右会产生一次质变。上世纪50年代人工智能开始萌芽，如同一道微弱的光照亮新世界的大门；80年代，专家系统出现，人工智能迈入AI1.0时代；如今我们身处的，是以深度学习为代表，以数据驱动为核心思路的AI2.0时代。2040年前后，人类将迎来AI3.0时代。它将超越如今的深度学习，能够学习、记忆、演化和利用更多知识，做出更加复杂的智能决策，让人工智能更加可信。
李晓林教授指出，基于这一历史趋势，知识将超越数据，成为下一代人工智能突破的核心。
同盾科技推出的知识联邦理论体系，恰恰顺应了这一趋势，它将大数据、密码学和人工智能等技术融合在一起，满足数据不可见，并通过安全的数据交换协议，以联邦的方式来利用数据和知识，达到知识共创可共享。
李晓林教授相信，知识联邦可以成为可信人工智能时代，构建新型生产关系的基石。“作为一种安全的数据和知识交换框架体系，知识联邦技术保证在数据安全的前提下实现知识的提炼与共享，赋能基于数据驱动的公共服务、商业活动与学术研究，充分发挥数据要素的效益倍增作用。同时，知识联邦通过支撑数据新型生产资料在时空上的安全流通、转换、交易来实现价值，助力中国在全球率先突破下一代可信人工智能。”
(以上图为同盾科技提供授权中国网财经使用)
(责任编辑：张紫祎)《中国人工智能发展报告2023》（附下载）
4月11日-12日，2020中国人工智能产业年会在苏州举行。会上发布《中国人工智能发展报告2020》。报告显示，过去十年全球人工智能专利申请量为521264件，呈逐年上升趋势。其中中国人工智能专利申请量为389571件，位居世界第一，占全球总量的74.7%，是排名第二美国申请量的8.2倍。报告认为，过去十年，自然语言处理、机器学习、信息检索与推荐、计算机视觉等是最具影响力的AI技术，走向下一个十年，人工智能将在强化学习、知识图谱、智能机器人等方向重点发展。
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中国人工智能发展报告2020
原标题：《《中国人工智能发展报告2020》（附下载）》
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2023中国人工智能芯片企业TOP50
2020中国人工智能芯片企业TOP50
2020-10-22eNet&Ciweek/朝槿
2020中国人工智能芯片企业TOP50RK企业最新代表产品1海思半导体麒麟810、980，昇腾310、9102寒武纪科技2代云端AI芯片思元2703地平线面向智能驾驶和智能摄像头的嵌入式人工智能芯片“征程”和“旭日”4平头哥服务于物联网领域的RISC-V架构处理器内核玄铁9105紫光展锐虎贲T7106中星微电子人工智能SVAC视频安全摄像头芯片VC07587百度“鸿鹄”智能语音芯片8西井科技神经元人脑仿真模拟器WestwellBrain和类脑神经元芯片Deepwell9燧原科技针对云端人工智能训练场景的通用可编程芯片邃思10启英泰伦2代智能语音芯片CI110X系列11四维图新专注汽车电子芯片领域MT、AC系列AI芯片12依图科技云端视觉AI芯片求索（questcore™）13云知声低成本物联网场景“蜂鸟”、智慧出行多模态车规级“雪豹”、智慧城市多模态“海豚”14云天励飞DeepEye1000嵌入式视觉AI大脑芯片、第二代深度学习神经网络处理器NNP20015景嘉微云端GPU图形处理器16国科微智能4K解码芯片GK6323、智能监控SoC芯片17北京君正智能视频处理器T30、跨界处理器X200018天数智芯AI推理加速芯片IluvatarCoreXI19思必驰聚焦语音交互应用场景的深聪TAIHANG芯片（TH1520）20瑞芯微电子CPU+GPU+NPU硬件结构设计的人工智能芯片RK339921芯原微电子高度可扩展、可编程的计算机视觉和人工智能处理器VIP900022嘉楠耘智高性能、低功耗图像/语音芯片勘智K21023异构智能专为卷积神经网络设计、专注AI推理应用的专用人工智能芯片NovuTensor24深思创芯在线学习深层神经网络处理器AbacusViSS280225华夏芯面向视觉分析和AI加速计算的高性能边缘计算SoC芯片GP830026RokidAI语音专用芯片Kamino1827鲲云科技前端及边缘计算的“雨人”AI芯片加速卡3代和应用于NVR和服务器的“星空”AI加速卡2代28智芯原动“ARM+IVE”智能加速引擎架构，用以加速芯片对视频分析的能力和运算速度29探境科技通用型语音AI芯片“音旋风611”30清微智能多模态智能计算芯片TX51031出门问问AI语音芯片模组“问芯”32华米科技智能穿戴领域AI芯片“黄山1号”33富瀚微电子视频监控AI芯片34杭州国芯AI语音芯GX8002、物联网AI芯片GX801035熠知电子ManyCoreTM架构芯片技术36安霸面向边缘应用的AI视觉处理器37耐能边缘端应用AI芯片KL72038肇观电子图像识别AI芯片N系列39翱捷科技4G多模数据通信芯片ASR1802S(L)40大华股份4K实时AD芯片HDCVI6.041深维科技超高性能图像处理方案ThunderImage42人人智能FaseOS人脸超级算法43全志科技AI语音专用芯R32944比特大陆算丰第三代AI芯片BM168445灵汐科技类脑芯片50TFlops46黑芝麻智能车规级自动驾驶芯片华山A50047龙加智云端NPU48深思考多模态深度语义理解与人机交互AI芯片49泓观科技面向物联网（IoT）端的超低功耗异步卷积神经网络芯片50知存科技实时智能语音应用芯片MemCore系列2020.10德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行人工智能芯片和传统芯片的区别AI芯片，一般指的是针对AI算法的ASIC芯片，对人工智能算法做了特殊加速设计，一般是以深度学习算法为主。
“深度学习”的实现以神经网络技术为主，“深度”就体现在多层神经网络的链接。神经网络通过模拟大脑生物神经网络的链接，通过多层数字神经网络的了解，来实现深度学习，其中，最著名的就是卷积神经网络。
与传统芯片相比较，人工智能芯片在架构设计之初就专门结合视觉、自然语言处理的运算特征进行优化，在处理同样的计算任务时，AI芯片在执行AI算法时速率更快、能耗更低。与传统芯片不同，人工智能芯片模拟大脑的神经元和突触，一条指令就能完成一组神经元的处理，这种计算模式在做一些图像处理等智能处理时，效率要比传统芯片高几百倍。
当前人工智能芯片的发展当前，人工智能技术的发展主要集中在两个方向，一个是人工智能算法的研究和神经网络的训练，另外一个方向是实现人工智能算法的加速计算。
卷积神经网络所需的卷积运算量非常庞大，而满足AI芯片高速计算量的当前行业解决方案主要是GPU加速、FPGA加速、专用ASIC加速。GPU加速解决方案在AI芯片算法上是使用最广泛也是发展最成熟的解决方案，但其体积大、功耗大的缺点，让GPU加速平台只能部署在服务器端，无法使用到个人电脑以及智能手机等终端使用设备上。FPGA加速解决方案多数使用在数据中心的AI加速和边缘计算的AI加速，例如人工智能识别技术等领域。专用ASIC加速解决方案采用了最先进的半导体制造工艺，是为了不同领域机器学习而定制的芯片，在有很高的加速频率的同时能耗也可以降到很低。
人工智能技术本身的发展在进步，但与之配套的相关软硬件，例如材料科学等领域的技术也要不断发展从而适应人工智能的需求。现阶段的人工智能技术虽然还未达到科幻电影中的强人工智能阶段，但也达到了为人类日常生活“赋能”的水平。随着AI芯片的深度学习和计算能力的加深，AI的感知能力已经可以为某些特定场景的实现提供超强驱动力，例如无人驾驶汽车。
挑战与机遇并存人工智能芯片企业百花齐放，相互竞争，在不同领域都发展出了极具特点和创新力的产品。AI芯片研发企业时刻都在准备着，在研发和落地市场上加强探索，中国AI芯片企业在迅速发展的同时，也逐渐影响着全球AI芯片市场的风向标。
现阶段我国的AI芯片技术发展越来越具有自主性，产业趋势向好，随着不同领域对AI专用芯片的需求增大，尤其以云平台、智能汽车、机器人等人工智能领域为代表，AI芯片的应用场景也将会越来越丰富。
2015年是AI芯片创业小高潮时期，在这一年里诞生了地平线、启英泰伦、天数智芯等一批现今很有创新和发展潜力的企业。经过几年的发展后，当前AI芯片在AI应用场景的落地成为最大难题，对人工智能芯片的设计要求大多集中在应用场景的特定需求和算法的软硬件一体化设计上。
过硬的技术实力和正确的价值观方向是一家AI芯片企业不可缺失的内核，在未来市场的考验下，AI芯片企业在不断的较量和比拼下，真正能够持续发展和创新的企业必是将技术与人文两者融会贯通的企业。
科技向善从榜单中可以看到，有很多企业的主要核心技术以及发展方向上是人工智能视觉、语音。以人脸识别技术为例，前段时间在全世界都大火的换脸软件，它在娱乐大众的同时也给很多人的隐私安全造成了隐患。在人脸识别技术发展之初，就有很多不同的甚至是反对的声音出现，但是这项的技术的初衷是好的，是为了让人们的生活更加方便，但在技术发展使用过程中出现了偏差。这种偏差就需要正确的价值导向去纠正，科技向善或是答案。
AI芯片作为AI时代的基础设施，除了是当前最热门的领域之外，也已经广泛应用于图像识别、智能安防、智能驾驶、语音识别、消费类电子等领域，云端智能芯片的问世也为更高强度的大数据计算等复杂的云端智能处理需求提供了技术支撑。
未来以AI芯片为基础的人工智能技术将涵盖我们日常生活的方方面面，提供生活便利的同时也肯定会带来安全方面的隐患。一种新的科学技术的出现，其目的都是为了人类生活的更美好，技术取决于使用它的人的意识，科技更多的只是一种工具，人工智能的发展在一定程度上受到道德和法律的约束，人工智能相关法律法规也在其技术发展的同时不断地完善。
结语灵魂有高尚的，有不高尚的。初心有这样的，也有那样的。想法有深刻的，也有不深刻的。道德理念和梦想的栖息之所，是创新灵感和助人为乐思想的源泉。不断挖掘和认识自己的使命才是企业一切的首要，追根求源，真正优秀的企业都是这样。
海思半导体，或就是这样。
各行各业，未来中国将有很多优秀的企业，或就是这样。
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投稿信箱：tougao@enet16.com中国人工智能上市企业排名TOP100
上周铅笔道发布人工智能应用独角兽TOP90，今天铅笔道将持续发布人工智能榜单系列之《2021真榜•人工智能应用最具商业价值•上市公司排行榜TOP100》：100家企业脱颖而出，登顶榜单。铅笔道特发此文，以表彰它们。
数字经济是国家重点关注的新经济方向，而人工智能是数字经济的代表产业。人工智能当前的关注重点，不在于技术或产品本身，而在于“应用”。只有解决“应用”问题，它才能从一个实验室产品，变成一个市场化产品：企业才能可持续盈利。
这也是本期榜单的初心：发掘一批最具应用价值的人工智能企业。而让人兴奋的是，最近几年，人工智能的应用成果已经在各个产业开花。
人工智能与未来城市结合，新一代拥有智慧大脑的现代化城市全副武装。
人工智能与医疗结合，各类软、硬件机器人层出不穷，让诊断、手术等各个环节有了颠覆性改变。
人工智能与智能制造结合，让制造业的研发设计生产制造大大提速。
人工智能与企业经营结合，各类客服、财务机器人出现，帮助我们从繁琐、重复的工作中解脱出来。
......
通过榜单，我们期待将这些应用成果发掘出来，以供产业借鉴，最终助推产业人工智能化。
本期真榜基于2020-2021年对外披露的相关数据，从盈利能力、偿债能力、营运能力和发展潜力四个方面一共选取9项财务指标，运用Topsis法改进的因子模型对公司综合得分进行排序，根据最优因子方案贴近度来评价人工智能概念股版块上市公司的投资价值，共评选出100家上市公司。
考虑到榜单的广泛影响力，在结果正式发布前，铅笔道特此声明：真榜致力于做创新经济“不说谎的榜单”，即“用最真实客观的评价手段，发现影响时代的创新者”，但在实际评估中，榜单结果将难以避免地受到复杂的客观因素影响。
具体受制因素来自6个方面：
1.企业明确声明不参评榜单，这会影响排名的绝对客观性
2.上述公司所用数据均来源于各大公司公开对外披露的年报
3.由于启动时间所限，榜单数据来源截止于2021年6月
4.评价方法基于Topsis法改进的因子模型对公司综合得分进行排序，根据最优因子方案贴近度得出最终结果，可能无法绝对客观
以下为获奖企业名单：
2021真榜·人工智能应用最具商业价值上市公司排行榜TOP100
附：以下为本期真榜详细评价系数（满分1分），因版面有限仅公示总分。
铅笔道介绍
铅笔道是中国第三代创新创业服务平台，致力于发现创新公司，服务创新公司，旗下涵盖投融资、新媒体、PR等服务。
目前，铅笔道用户覆盖3000万创新公司，其APP、公众号、官网等平台已积累约100多万创投圈活跃用户，深度链200000+股权投资人，覆盖活跃投资机构4000+。过去5年，铅笔道累计采访了13000名创新公司，据公众号数据统计，垂直原创内容数在创新创业圈排名TOP1。
铅笔道已经完成四轮融资，股东不乏真格、软银中国、险峰长青、英诺天使、BAI、YC中国（现奇绩创坛）等TOP投资机构。
2023无人驾驶十大创新案例
2020无人驾驶十大创新案例
2020-05-25eNet&Ciweek/飞猪
2020无人驾驶十大创新案例排名企业案例点评1阿里达摩院自动驾驶“混合式仿真测试平台”攻坚克难2百度ApolloACE交通引擎智能引擎3文远知行自动驾驶车顶一体化集成套件完美集成4元戎启行车规级计算平台解决方案降本增效5智加科技L4远距多目视觉立体感知系统独具慧眼6驭势科技厂区无人驾驶物流线路无人物流7图森未来高速公路无人驾驶队列测试风驰电掣8轻舟智航大规模智能仿真系统轻舟起航9MomentaL4级自动驾驶MSD并驾齐驱10AutoX无人车运营大数据中心运筹帷幄2020.05《互联网周刊》&eNet研究院选择排行1、阿里达摩院：自动驾驶“混合式仿真测试平台”路测是自动驾驶落地的核心环节，研究显示，自动驾驶汽车需要积累177亿公里的测试数据，才能保证自动驾驶感知、决策、控制整个链路的安全性。传统纯虚拟仿真测试平台能快速跑完自动驾驶路测里程，但仍然面临极端场景训练效率低下的关键问题。
达摩院自动驾驶混合式仿真测试平台解决了这一难题，平台打通了线上虚拟固定环境与线下真实路况不确定性的鸿沟，不仅可以使用真实路测数据自动生成仿真场景，还可通过人为随机干预，实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急停车等场景，加大自动驾驶车辆的避障训练难度。
针对极端场景数据不足的问题，平台可以任意增加极端路测场景变量。在实际路测中，复现一次极端场景的接管可能需要1个月的时间，但该平台可在30秒内即完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试，每日可支持的场景构建数量达百万级。
规模化解决极端场景的复现难题，使得关键场景的训练效率提高上百万倍，达摩院致力于推动自动驾驶加速迈向L5阶段。
故专家点评为：攻坚克难。
2、百度Apollo：ACE交通引擎ACE交通引擎，即自动驾驶、车路协同、高效出行。ACE交通引擎是百度多年在人工智能、自动驾驶、车路协同方面的积累和实践，集自动驾驶生态和百度AI能力全力赋能城市交通。
其采用了“1+2+N”的系统架构，即“一大数字底座、两大智能引擎、N大应用生态”。一大数字底座指“车”“路”“云”“图”等数字交通基础设施，包括小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度地图。两大智能引擎分别是Apollo自动驾驶引擎和车路协同引擎。N大应用生态，包括智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等。
目前，百度“ACE交通引擎”综合解决方案已在北京、长沙、保定等10余个城市落地实践，并在最近接连中标重庆、阳泉、合肥的车路协同新基建项目。
跟随智能交通的趋势和潮流，实施智能引领新路径，建设交通强国新支撑，助力交通科学治理新手段，百度在路上。
故专家点评为：智能引擎。
3、文远知行：自动驾驶车顶一体化集成套件2019年12月18日，在英伟达NVIDIA主办的年度科技盛事GTCChina2019上，文远知行推出首个自动驾驶车顶一体化集成套件——WeRideSmartSuite3.0。
WeRideSmartSuite3.0由文远知行与合作伙伴英伟达、德昌电机共同打造。全新的All-IN-ROOF顶罩设计将计算单元套件、传感器套件和冷却及清洁系统全部集成在车顶上，体积更小，性能更强，是自动驾驶汽车车规级研发的一次重要突破。
通过将计算单元套件从后备箱迁移到车顶，WeRideSmartSuite3.0成功将后备箱空间还给乘客，更高的模块集成度节省了多达50%的空间，并减少了车内噪音；冷却及清洁系统能够均匀覆盖所有光学类传感器的镜头，同时还可以针对反向电流、失速、高电流、高低电压、高温等情况进行功能性保护；传感器套件3.0配备文远知行自研相机模块，通过时间、空间双维度的校准和标定方法的升级，达到像素级主动同步，探测更为实时、精准，成像精度更高，进一步提升自动驾驶感知的准确性和运营的安全性，并且可以快速实现大规模量产。
更大空间，更多保护，更精准的感知与安全，自动驾驶不仅仅在于“自动驾驶”。
故专家点评为：完美集成。
4、元戎启行：车规级计算平台解决方案2020年1月6日，深圳元戎启行科技有限公司公布了其计算平台解决方案——DeepRouteTite，通过将L4级自动驾驶所需的算法移植到车规级计算平台Xavier，大幅降低了计算平台的成本和体积，并将整体功耗降到了45瓦。
通过采用英伟达的车规级计算平台Xavier，元戎启行的计算平台解决方案能够处理感知、预测、决策、规划与控制、导航定位等L4级自动驾驶模块。以往需要在庞大的计算平台上运行的工作，如今可以在一个小盒子里实现，释放了自动驾驶车辆的后备箱空间。
元戎启行通过自主研发的推理引擎，将自动驾驶相关算法成功移植到Xavier。其自研的推理引擎，能够针对深度学习算法中的自定义算子和网络结构，做出更好的计算资源上的优化，让自动驾驶算法能够高效和稳定地运行。既降低了成本，又保证了自动驾驶的安全性。通过使用这一计算引擎，元戎启行的L4级自动驾驶系统的所有计算需求，即使在复杂的城市道路中，也能精确识别周围障碍物，灵活完成红绿灯识别、转弯、避障等操作。
降本，增效，保安全，元戎启行的目标是加速自动驾驶量产。
故专家点评为：降本增效。
5、智加科技：L4远距多目视觉立体感知系统有效距离达到1英里（1600米）的立体视觉感知技术，可以精准判断物体的位置和速度，结合多传感器融合方案将大幅提升系统安全性。这是目前全球自动驾驶领域已知最领先的远距离AI视觉系统。
智加科技有效感知距离为1600米的立体视觉感知系统，是利用基于深度学习的多目视觉解决模块及算法，构建了高精度的物体检测认知模型。这一系统成功突破了立体视觉在自动驾驶远距离上感知精度的限制，实现了1600米距离上对物体和车道的识别和更进一步的追踪。
与单目摄像头带来的视觉感知能力相比，智加科技的多目立体视觉系统实现了三维世界内的距离量测，并且在车辆的自我位置识别、移动车辆的类型、位置、速度以及车道线等要素的有效识别上表现出了强悍的性能。
显著推升系统的整体感知能力，保证驾驶过程的安全性。有效的安全距离带来足够的预判时间，让自动驾驶可以合理操作，降低运营成本。立体视觉在有效距离上的突破，从安全和降本节能层面对自动驾驶的场景落地产生直接推动作用。
故专家点评为：独具慧眼。
6、驭势科技：厂区无人驾驶物流线路2019年11月，驭势科技携手上汽通用五菱在宝骏基地部署运营的厂区无人物流项目正式开启常态化运营，并以宝骏新能源无人物流车作为运输载体，建成国内首条厂区无人驾驶物流线路，全面提升基地内部物流运力与效率。启用至今，无人物流车行驶里程已超过10000公里，运输超过6000次，真正为客户工厂运营创造了“降本增效”的实际价值。
驭势科技无人解决方案由具备L4级自动驾驶能力的无人物流车和一套功能强大的云端智能运营管理系统构成。无人物流车内搭载一款全功能智能驾驶控制器，可通过联合部署在车身周围的激光雷达、摄像头、超声波雷达等多类传感器的感知数据，结合无人驾驶核心算法，实现在多种复杂工厂环境下的无人驾驶。借助云端智能管理平台，为厂区无人物流运营提供多车协同、调度、远程控制、数据分析等功能服务，大大提升无人物流运营的管理效率与安全性。
在无人驾驶的助力下，无人化、智能化、网联化的物流模式已经形成。
故专家点评为：无人物流。
7、图森未来：高速公路无人驾驶队列测试2019年12月30日，图森未来L4级无人驾驶卡车车队在京礼高速（延崇北京段）顺利完成中国首次高速公路全封闭环境下、基于C-V2X车路协同技术的队列跟驰测试工作。
在本次演示中，图森未来携手北汽福田、首发集团、华为等合作伙伴，实现了无人驾驶卡车车队总长14公里的三车队列跟驰。采用头车人工驾驶模式，后车无人驾驶模式完成列队巡航、列队换道、队列同步减速停车及列队车路协同场景的演示，并能在80公里/小时的时速下保持10米车间距，实现了单人驾驶多车车队，在节省燃油、降低道路占用、降低运输成本方面达到世界领先水平。
队列测试，技术引领，场景融合，图森未来致力于加快无人驾驶落地步伐。
故专家点评为：风驰电掣。
8、轻舟智航：大规模智能仿真系统基于大规模仿真技术应用来解决规划决策问题是当前无人驾驶技术领域的关键课题，通过建立大量的工具链以及仿真测试环境，可以实现技术迭代的自动化，以更快的速度、更高效的方式应对自动驾驶的边界化难题。
轻舟智航是将有效数据、智能仿真系统以及决策规划框架这三点视为推动技术向前转动的齿轮。借助大规模智能仿真系统和可自主学习决策规划框架，轻舟智航可做到最大化地利用有效数据，大幅降低测试成本，提升开发效率，保证解决方案的可拓展性。
一方面，借助仿真及相关工具链，能形成高效的数据测试闭环，支持算法的测试和高效迭代，取代堆人或堆车的方式。另一方面，只有经过大规模智能仿真验证过的软件，才能够保证安全性和可用性。
无人驾驶是个赛跑，仿真是助推器，助推完全无人驾驶的实现。
故专家点评为：轻舟起航。
9、Momenta：L4级自动驾驶MSD2019年12月26日，Momenta正式发布了L4级无人驾驶技术MSD(MomentaSelfDriving)，可实现城市场景下的完全无人驾驶。结合此前发布的面向高速和泊车场景的前装量产产品Mpilot，MSD的发布标志着Momenta量产自动驾驶与完全无人驾驶“两条腿”战略的雏形形成。
基于统一量产传感器方案，Mpilot为MSD提供“数据流”，MSD为Mpilot提供“技术流”，两者之间高效的闭环自动化迭代，将重新定义实现无人驾驶的关键路径：通过量产自动驾驶产品获得海量数据，持续研发数据驱动的核心算法，打造闭环自动化工程体系，发挥数据价值，高效迭代技术，最终实现完全无人驾驶。
左腿量产自动驾驶,右腿完全无人驾驶，两条腿走路才更稳健。
故专家点评为：并驾齐驱。
10、AutoX：无人车运营大数据中心高质量、规模化的路测和仿真数据，对自动驾驶公司解决边界化难题、更快迭代算法、更快实现规模化商业落地，有至关重要的意义。日前，AutoX宣布建成并使用其在上海嘉定汽车城的“无人车运营大数据中心”。
AutoX在上海路测的每台自动驾驶乘用车RoboTaxi每小时会产生1TB的数据量，而该大数据中心里的大数据云平台可以对这些大规模真实数据进行加工和压缩、质量监督、自动标注、结构化测试，并以x1000倍量级对其进行混合仿真，从而让物理世界和虚拟世界数据连接起来。
相较于普通车库和研发数据中心，新的无人车运营大数据中心的效率和速率将进一步提升，并可支持标准化、流水线化的规模运营。
全球只有少数几家自动驾驶公司建设了无人驾驶运营大数据中心，AutoX的技术引领又一次为其带来无限可能。
故专家点评为：运筹帷幄。
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