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核心技术

多模态时空感知融合系统

系统融合多源异构数据，具备多模态感知能力，通过前融合模型，结合自主构建的高质量无人配送车专用数据集，实现了精准
的目标检测、动态跟踪和轨迹预测。在多种典型应用场景下，系统展现出全天候、复杂环境下的稳定性与高鲁棒性，能够有效
应对城市非机动车道、交叉路口、夜间低照度、雨雾等典型无人配送场景。

数据采集和仿真闭环平台

基于AI大模型感知模型的环境信息数据采集系统，可以在智驾的同时完成数据同步模块、标准格式感知数据集生成等功能，线
上具备自动标注模块、4D标注模块等功能，支持长期数据资产建设和数据挖掘。

高精度建图多源定位系统

多质源数据建图定位系统，通过由粗到精的多频次与离线地图进行匹配，持续即时更正径向误差;通过持续与离线地图匹配校正，
在角度误差出现时进行即时更正，将角度误差导致的横向长度误差降低至1cm，保证来回路线重合，平台建图定位精度小于5cm。

物流大模型智能运营平台

通通达运营平台接入海量无人化设备,使用基于物流大语言模型的智能中枢，配送调度效率大幅提升。

运营服务

监管盒子
Fleet平台
站点管理
监控运营
云代驾运营服务

智能大数据

数据湖管理与分析平台EDAP
ElasticsearchBES

智驾数据管理

采集调度管理
数据自动上传
源数据管理
数据集管理
工作流引擎
IF数据可视化

基座模型

基于DeepSeek-67B进行物流领域持续预训练，注入专业知识图谱（200万物流实体关系）。
智能客服：处理70%以上客户查询，准确解析"放物业柜子第三层"等非结构化描述。
持续学习：建立反馈奖励模型，每日增量更新配送策略知识。

运营提升

调度效率提高35%，客户投诉率下降60%，人工干预减少80%。

数字孪生

构建层次化课程学习框架，基础层在数字孪生环境学习常规配送，采用PPO-λ算法实现策略平滑迁移。建立跨城市拓扑结构的策略特征库，新场景部署时只需10%实际数据微调。

训练效率

新城市场景适配周期从3个月缩短至2周，训练数据需求降低80%。

构建AI+具身智能终端运营平台，改变人类生活方式。

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