令人遗憾的是，新冠肺炎疫情加剧了公众对乘坐公共汽车、火车或电车出行的不情愿，增强了他们自驾出行的愿望。这是一个巨大的耻辱，因为自2016年以来，全球超过52个国家一直在努力减少碳足迹，通过鼓励人们利用公共交通系统来实现2030年《巴黎协定》的目标。然而，自疫情爆发以来，世界各地的公共交通倡议以及减少二氧化碳排放和塑料废物的努力都陷入了停顿。虽然人们愿意在封锁期间骑自行车，但现在他们的信心已经减弱，因为道路再次繁忙，担心司机看不到，特别是在光线不足或光线不足的情况下。gydF4y2Ba

另一个影响是，公众失去了信心，不愿到我们的城市中心把辛苦赚来的钱花在“非必需品”上。英国国家统计局(Office for National Statistics)的数据显示，只有36%的英国人在逛商业街商店时感到高兴，五分之一的人声称他们再也不会光顾服装店了。因此，网上零售出现了激增，这给相关的供应链和最后一英里配送物流带来了更大的压力，这些不仅是劳动密集型的，人们别无选择，只能近距离工作。gydF4y2Ba

这场大流行突显出，我们的许多关键服务仍然依赖人工流程来维持运营。自动化和物联网是我们数字世界中最具颠覆性的两项技术，因此，考虑到这一点，私人快递员、公共汽车、火车、卡车和货车司机在提供诸如将包裹或杂货送到我们家门口的服务时，不应该有义务让自己处于危险之中。gydF4y2Ba

虽然我们可能已经度过了最糟糕的时期，但保持社交距离等安全措施是有限的gydF4y2Ba面对面gydF4y2Ba在可预见的未来，需要保持联系，以减少第二波浪潮的风险。为了使这在实践上可行，在经济上可行，需要突破性的创新来加快和加速自主应用程序和流程的部署。最后一英里配送、供应链物流和货运都是这方面的有力竞争者。然而，依赖于摄像头或激光雷达技术的系统仍然存在重大的安全问题，特别是在光线不足或恶劣天气条件下。在这个问题得到解决之前，智能物流、智能运输或智能交付系统的广泛采用是不可行的。gydF4y2Ba

为了安全有效地运行无人驾驶车辆和自动包裹递送方法，这些系统必须能够可靠且可重复地检测、定位、识别和分类它们遇到的所有主体、物体和障碍物。不仅如此，它们还必须能够通过在任何环境、任何位置捕获高保真数据，以最小的延迟和最高的准确性做出响应，即使在GNSS (GPS)或移动覆盖不可用的情况下也是如此。gydF4y2Ba

如果有一种经济有效的方法来提高现有技术捕获的数据的保真度，使自动驾驶汽车和服务能够大规模推出，那会怎么样?与以下因素相关的健康风险gydF4y2Ba面对面gydF4y2Ba接触将受到限制，因为在许多情况下不需要人工操作员。gydF4y2Ba

由于R4DAR与一个由颠覆性科技初创企业、企业家和机器学习从业者组成的联盟共同发起的一个开创性项目，这种解决方案的可能性即将成为现实。为了配合现有的摄像头、激光雷达、运动传感器和其他嵌入式技术，该联盟正在开发一种低成本、低维护的识别技术，以提高自动驾驶汽车或其他智能解决方案收集的所有数据的可靠性。利用信标和雷达，该突破性系统能够通过简单的数据交换确定关键的主题/对象:gydF4y2Ba

• 外面有什么人gydF4y2Ba
• 它在哪里?gydF4y2Ba
• 它在做什么gydF4y2Ba

因此，捕获的这些明确的数据提供了准确和明智的决策所需的明确信息，减轻了与自主应用程序相关的许多风险。例如，送货无人机将能够在繁忙的城市环境中导航，在不同的地址投递包裹，而无需人工接触。同样的技术可以安装在道路标志上，或者无缝集成到智能高速公路系统中，或者作为骑自行车的人的可穿戴设备，以提高弱势道路使用者的能见度。gydF4y2Ba

随着日常生活慢慢恢复到新的常态，这场危机不仅加剧了我们对劳动密集型遗留系统的依赖，而且为加速自主系统和应用程序的开发提供了必要的跳板。这将在中短期内消除不必要的亲自接触的需要，并将大大有助于在未来发生大流行时防止全球关闭。唯一的障碍是所收集数据的准确性，因为作为结果而做出的决定只能与最初捕获的数据的保真度一样明智。gydF4y2Ba

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关于克莱姆·罗伯逊gydF4y2Ba

Clem Robertson是一名技术资深人士，在嵌入式工程、集成电路设计、项目管理和B2B产品交付等多个市场拥有25年以上的经验，包括无晶圆厂半导体、半导体、射频和电信、汽车、医疗和国防。他在创建和领导多学科团队方面有着良好的记录，这些团队为对象/主体数据捕获提供了世界级的技术，并在Plextek、Nurija和Airvana担任高级职务。他最近倡导并领导了针对多个市场和应用的下一代成像雷达技术的开发，包括跑道异物损伤(FOD)检测。他于2019年4月创立了R4DAR技术公司。gydF4y2Ba