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所托瑞安亮相CIBE國際客車展,以“漸進式”之路引領商用車智能駕駛

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與其他展位陳列豐富的展品不同,在CIBE2022第11屆國際客車展上,有個展位竟然是無實物展出。

這家展商是什么來頭?他們主要做什么?為什么如此與眾不同?帶著這些疑問,城市交通網的記者來到了該展臺。

“漸進式”智能駕駛的科技型企業

原來,這家無實物展出的公司是來自杭州的所托(杭州)汽車智能設備有限公司(下簡稱“所托瑞安”)。所托瑞安成立于2014年,是中國商用車“漸進式”智能駕駛的科技型企業,致力于商用車智能駕駛解決方案和數據產品的自主研發、應用和推廣,提出“科技賦能保險”的創新商業模式,目前已實現從安全駕駛到智能駕駛的全面升級,為行業上下游企業及生態鏈創造了巨大的商業價值,并成為了全球范圍內有代表性并頗具影響力的商用車“漸進式”智能駕駛的領航者。據介紹,通過“漸進式”的智能駕駛之路,創新商業模式及自主研發產品帶來的技術持續積累,所托瑞安已經在商用車主動安全、智能輔助駕駛、智能線控底盤及人工智能、云計算等技術領域均實現了重大技術突破,更是突破了商用車智能駕駛外資“卡脖子”關鍵技術,自主研發線控底盤,實現智能駕駛核心環節國產化替代。

與多家保險公司合作實現商業化落地

除了持續探索商用車智能駕駛技術外,所托瑞安也在走一條“漸進式”的路徑,讓研究技術的同時能通過實現商業化落地保證自我造血的能力,同時很好的解決了商用車智能駕駛行業中普遍存在的商業化落地難的問題。截至目前,所托瑞安已與國際巨頭再保險公司慕尼黑再保險,人保財險、太平洋財險等十幾家知名的保險公司,順豐物流、赤灣東方物流、招商銀行、招銀租賃等國內外知名企業達成深度合作,實現了成規模的商業化落地。其中,與太平洋財產保險的合作中,所托瑞安嘗試引入科技手段,提升運維效率,引入“鷹眼”安全評分規范駕駛員的日常駕駛習慣,為保司和車隊實現降本增效。此外,所托瑞安也在積極開展與生態鏈內的主機廠展開合作,基于所托瑞安對商用車智能駕駛積累的經驗,與中通客車、三一等合作伙伴打造“所托定義車”的合作模式,更好的滿足商用車智能駕駛及車隊實際運營使用場景需求,讓商用車智能駕駛落地更容易。

與同行業的產品相比,所托瑞安有以下優勢:

1、覆蓋更全面,除了常規硬件功能在車端的預警、制動功能外,還以解決方案的整體形式將硬件、平臺、管理、服務涵蓋到商用車日常安全保證,如同給商用車穿上了“鎧甲”,可以提供360°全面覆蓋車內車外的安全防護;2、多維度實時數據應用,設備數據可實時上傳,在整合所托物聯云平臺后可以為保司和車隊提供所托安全指數、能耗指數等服務,為車隊實現降損減賠,提高運營效率;3、產品的高度定制化,提供菜單式的產品選項,可提供更大的產品覆蓋面,滿足不同場景的實際使用需要。4、自主可控的智能駕駛算法,脫胎于數十億公里真實道路場景數據積累和所托云平臺的大數據訓練,能夠提供業界少有的基于真實路況數據訓練的智能駕駛算法。5、成熟的商業模式,通過“科技+保險”,“智能駕駛+”場景等模式,實現商用車智能駕駛解決方案的成功商業化落地。據了解,所托瑞安除了給商用車提供安全防碰撞的解決方案外,還通過搭建所托物聯云平臺,以數據驅動服務、應用,將完全自主研發的核心算法應用于智慧市政服務中,為政府規劃市政、維護交通設備,提升智慧城市建設的工作效率,節省政府開支等方面提供幫助。前不久,所托瑞安聯手山東政府、中通客車及天津大學,在山東成武縣共同打造文亭湖無人駕駛環湖觀光車輛正式啟動運營儀式活動。本次活動是將智能駕駛車輛與旅游觀光及市政建設等應用需求結合,最大化運用科技手段將智能駕駛落到百姓的工作生活中。

商用車“漸進式”智能駕駛

商用車“漸進式”智能駕駛是相對于“跨越式”而言,既是企業發展的戰略路徑,又是商用車智能駕駛技術實現的路徑。所托瑞安提出的“漸進式”發展道路的整體發展方向是從安全駕駛切入賽道,通過創新商業模式加持,實現成功商業化運作完成自我造血。設備裝機量提升除了為企業發展帶來穩定的現金流,維持企業高效運作的同時,也積累了針對中國真實道路行駛的寶貴數據,后者可反哺于智能駕駛算法的訓練和優化。所托瑞安是從商用車安全駕駛切入賽道,伴隨著產業化落地和技術裝車應用,通過逐步驗證并升級技術、適應更多場景,擁有了完全自主研發的智能自適應安全駕駛核心算法,為實現商用車智能駕駛帶來技術支撐與支持。在漸進式發展的道路上,所托瑞安還產生了所托物聯云平臺及鷹眼ABI等高附加值產品

智能駕駛“場景為王”

如果說之前商用車智能駕駛行業還是處于算法和解決方案比拼的上半場,目前智能駕駛行業已經進入以場景、商業化落地的下半場。所托瑞安一直是商用車“漸進式”智能駕駛發展道路的先行者,目前在行業內已經率先實現大規模產業化落地,不僅具備自我造血能力,更通過提出“智能駕駛+”場景模式,通過多元化的場景為智能駕駛技術賦予新的意義以及科技安全效果,最大化的將智能駕駛技術應用在不同需求的場景下,攜手行業生態伙伴和政府,針對多樣的實際場景應用需求,實現智能駕駛的商業化落地,另外更擁有了豐富的裝車經驗和海量的數據積累支撐其未來研發。

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