主要观点总结
本文介绍了雷科智途公司成功落地“深部矿井无人驾驶系统”的相关情况。文章提到了雷科智途结合智能硬件、AI、大模型，赋能传统能源企业科技创新，并在井下矿山的无人驾驶领域取得重要突破。针对阴暗环境、卫星信号缺失、地形非标等技术难点，雷科智途提出全栈式无人驾驶解决方案，并实现了4D毫米波点云SLAM定位技术的研发及应用。此外，雷科智途还通过借鉴大模型的模型架构、训练方式或直接应用大模型本身，提高了复杂场景的泛化性与可解释性。雷科智途已与中煤集团等合作完成了L4级别自动驾驶井工煤矿场景化落地应用。
关键观点总结
关键观点1: 雷科智途成功落地“深部矿井无人驾驶系统”。
该公司结合智能硬件、AI和大模型，为传统能源企业带来科技创新。针对井下矿山的难点，提出了全栈式无人驾驶解决方案，并在技术方面取得了重要突破。
关键观点2: 雷科智途实现突破性的4D毫米波点云SLAM定位技术。
该技术能够在极端场景下提供全域、全态的环境感知定位，解决了矿井中的技术难点。
关键观点3: 雷科智途利用大模型技术强化算法能力。
通过借鉴大模型的模型架构、训练方式或应用大模型本身，提高了算法的泛化性和可解释性，并将独立的算法模块纳入统一模型框架，用于低成本场景复制。
关键观点4: 雷科智途利用车路协同控制技术进行无人车控制。
该技术可以实现全局拥堵预警和轨迹规划，目前在实际应用中已经实现了多种目标识别和事故场景智能决策。
关键观点5: 雷科智途与多个企业合作实现了无人驾驶技术的实际应用。
该公司已经与中煤集团等合作完成了L4级别自动驾驶井工煤矿场景化落地应用，并计划逐步扩展到其他封闭场景。
文章预览
近日，我市无人驾驶企业理工雷科智途（北京）科技有限公司（以下简称“雷科智途”）成功落地“深部矿井无人驾驶系统”，将智能硬件、AI、大模型相结合赋能传统能源企业科技创新。 雷科智途-井下矿山的无人驾驶 井下矿山的无人驾驶，相较于地面无人驾驶有诸多难点，包括阴暗的环境导致激光雷达不敏感；在600米甚至更深的井下收不到卫星信号；地形非标对行驶算法的要求标准更高；潮湿导致的物体测距精准度低等技术难点。 为突破上述矿井所需的技术难点，雷科智途提出全栈式无人驾驶解决方案，实现了4D毫米波点云SLAM定位技术的研发及应用，即使在水雾、扬尘等极端场景下，也能通过点云多源融合感知技术，实现全域、全态的环境感知定位。 突破性技术解困局 大模型结构 雷科智途通过借鉴大模型的模型架构、训练方式或直接应用大
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