NVIDIA Jetson AGX Xavier新一代AI感知算法，推动自动驾驶商业落地
得益于 nvidia jetson agx xavier 硬件开发平台小巧的体积、优异的算力功耗比和完善的 cuda ®及 tensorrt 等全套软件工具链， robosense 推出极具性价比的 rs-cube 激光雷达 ai 感知算法方案，方便携带安装，即插即用，可同时支持多激光雷达灵活组合应用，助力中低速自动驾驶应用的研发测试及快速商业化落地。
robosense （速腾聚创）创立于 2014 年，是全球领先的智能激光雷达系统（ smart lidar sensor system ）科技企业，合作伙伴遍布全球，产品技术广泛应用于自动驾驶及高级辅助驾驶乘用车、 robo-taxi 、商用车、物流车、机器人、公共智慧交通、车路协同等场景。
robosense 产品技术的领先建立在多学科多层级的技术积累之上。以市场为导向， robosense 为客户提供多种智能激光雷达系统解决方案，产品技术包括： mems 固态、机械式激光雷达， ai 感知算法，硬件融合技术等。
应对复杂问题，亟需提高效率
激光雷达传感器能够提供周围环境高精度的几何分布信息，相比摄像头视觉传感器，具备不受环境光干扰、检测范围大、检测距离远、无畸变、精确可靠等优势，在机器人、物流、自动驾驶等领域具备不可替代的优势。但同时，相比于视觉处理算法和方案的成熟，激光雷达也面临着后处理算法稀缺、开发难度较高的挑战，尤其点云数据是 3d 数据，对其处理需要更高的算力。当前主流的算法例如 kitti 自动驾驶数据集中排名较高的点云算法几乎都依赖工控机这种“庞然大物”才能够支持实时运行。
以自动驾驶为例，自动驾驶中的实际问题非常复杂，各种天气、路况组合非常多，因而对传感器的感知精度和可靠性及 ai 感知算法的运行速度，实时处理数据的效率要求非常高。此外，点云 ai 技术相对复杂，研发门槛高，传统感知算法团队面临着缺乏点云处理经验、缺乏辅助开发工具、缺乏有效的数据集以及硬件平台功耗高、体积大等问题。
nvidia jetson agx xavier, 更低功耗更优算力
得益于 nvidia jetson agx xavier 硬件开发平台小巧的体积、优异的算力功耗比和完善的 cuda ®及 tensorrt 等全套软件工具链， robosense 推出极具性价比的 rs-cube 激光雷达感知方案，它方便携带安装即插即用，可同时支持多激光雷达灵活组合应用，助力中低速自动驾驶应用的研发测试及快速商业化落地。
凭借 nvidia jetson agx xavier 高达 32t 的算力， rs-cube 可以支持 robosense rs-lidar-16 、 rs-lidar-32 、 rs-bpearl 、 rs-ruby lite 、 rs-lidar-m1 等多种激光雷达及其组合应用，实现实时对周围环境的障碍物检测、分类、跟踪、语义分割等全方位感知，通过一种简单、快速、灵活的方式赋予自动驾驶激光雷达感知和分析能力。
在 nvidia jetson agx xavier 硬件平台的助力下， robosense 可以快速完成原型测试，有效缩短研发周期、降低试错成本，有利于开发团队将精力集中在多场景、大规模专用点云数据集的构建和 ai 算法性能提升上，而非过度关注硬件底层相关的开发适配工作。
nvidia jetson agx xavier 小巧的体积和较低的功耗也给实际路测安装、调试、软件部署更新等带来便捷，有效提升算法开发和路测效率；其丰富的接口也方便与其它传感器、设备等连接，能够灵活适应不同的硬件测试平台，在一定程度上节省了适配成本。
另外，不同于 fpga 或者各种定制的 asic ， nvidia jetson agx xavier 开发平台可以视作一款移动的计算机，具备完善的上层系统环境，可以快速无缝将桌面开发成果迁移其上，所见即所得的开发保证了开发和部署的一致性，省去嵌入式移植、测试等环节，在另一个层面上加速了产品开发。
新一代ai感知算法，推动自动驾驶商业落地
robosense rs-lidar-algorithms 感知算法基于激光雷达三维点云数据，针对自动驾驶场景需求打造，凝聚了 robosense 团队超过十年的研发积累。目前， rs-lidar-algorithms 已经与全球百余家合作伙伴在多种自动驾驶场景中合作，无论是技术的先进性还是可靠性都处于行业领先水平。
得益于低功耗，高计算能力的 nvidia jetson agx xavier 平台， robosense 极大地提升了 ai 感知算法处理大量点云数据的速度。此外， nvidia jetson xavier 支持自动驾驶客户使用多激光雷达灵活组合应用，且体积小即插即用，进一步提升了产品的用户体验，帮助 robosense 推动 v2x 车路协同、中低速物流机器人、工业自动运输、 robotaxi 等自动驾驶中低速场景和应用的安全落地。
目前， robosense 合作伙伴覆盖全球各大自动驾驶科技公司、车企、一级供应商等， 包括一汽集团、上汽集团、现代摩比斯等 oem 客户，大唐移动、高兴新等车路协同领先方案商，阿里菜鸟、京东、新石器、苏宁等中低速物流机器人客户，图森、 aidrivers 等工业运输和移动自动化客户，小马智行、 autox 等 robotaxi 客户。
robosense 联合创始人兼 coo 邱纯潮表示：“激光雷达和 ai 感知算法是确保自动驾驶安全性的第一步。借助 nvidia jetson xavier ，算法端可以提升 ai 感知算法运行速度。我们期望能始终与 nvidia 合作，打造更成熟、高性能，低成本，且集激光雷达硬件、 ai 算法与芯片三大技术于一体的智能激光雷达系统，推动智慧城市和自动驾驶的发展和商业化落地。”
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robosense （速腾聚创）创立于 2014 年，是全球领先的智能激光雷达系统（ smart lidar sensor system ）科技企业，合作伙伴遍布全球，产品技术广泛应用于自动驾驶及高级辅助驾驶乘用车、 robo-taxi 、商用车、物流车、机器人、公共智慧交通、车路协同等场景。
robosense 产品技术的领先建立在多学科多层级的技术积累之上。以市场为导向， robosense 为客户提供多种智能激光雷达系统解决方案，产品技术包括： mems 固态、机械式激光雷达， ai 感知算法，硬件融合技术等。
应对复杂问题，亟需提高效率
激光雷达传感器能够提供周围环境高精度的几何分布信息，相比摄像头视觉传感器，具备不受环境光干扰、检测范围大、检测距离远、无畸变、精确可靠等优势，在机器人、物流、自动驾驶等领域具备不可替代的优势。但同时，相比于视觉处理算法和方案的成熟，激光雷达也面临着后处理算法稀缺、开发难度较高的挑战，尤其点云数据是 3d 数据，对其处理需要更高的算力。当前主流的算法例如 kitti 自动驾驶数据集中排名较高的点云算法几乎都依赖工控机这种“庞然大物”才能够支持实时运行。
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得益于 nvidia jetson agx xavier 硬件开发平台小巧的体积、优异的算力功耗比和完善的 cuda ®及 tensorrt 等全套软件工具链， robosense 推出极具性价比的 rs-cube 激光雷达感知方案，它方便携带安装即插即用，可同时支持多激光雷达灵活组合应用，助力中低速自动驾驶应用的研发测试及快速商业化落地。
凭借 nvidia jetson agx xavier 高达 32t 的算力， rs-cube 可以支持 robosense rs-lidar-16 、 rs-lidar-32 、 rs-bpearl 、 rs-ruby lite 、 rs-lidar-m1 等多种激光雷达及其组合应用，实现实时对周围环境的障碍物检测、分类、跟踪、语义分割等全方位感知，通过一种简单、快速、灵活的方式赋予自动驾驶激光雷达感知和分析能力。
在 nvidia jetson agx xavier 硬件平台的助力下， robosense 可以快速完成原型测试，有效缩短研发周期、降低试错成本，有利于开发团队将精力集中在多场景、大规模专用点云数据集的构建和 ai 算法性能提升上，而非过度关注硬件底层相关的开发适配工作。
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另外，不同于 fpga 或者各种定制的 asic ， nvidia jetson agx xavier 开发平台可以视作一款移动的计算机，具备完善的上层系统环境，可以快速无缝将桌面开发成果迁移其上，所见即所得的开发保证了开发和部署的一致性，省去嵌入式移植、测试等环节，在另一个层面上加速了产品开发。
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