令人遗憾的是， 新冠 扩大了公众对乘公共汽车，火车或电车旅行的 影响 ，并增强了他们乘汽车旅行的愿望。自从2016年以来，全球超过52个国家/地区一直在努力减少其碳足迹，以鼓励人们利用公共交通系统，以实现2030年《巴黎协定》的目标。然而，自 新冠 爆发以来，全球范围内的公共交通计划都已停止，同时为减少二氧化碳排放量和塑料废物所做的任何努力也已停止 ， 更多信息尽在振工链 。

另一个影响是失去公众信任，无法访问我们的市中心以将其来之不易的现金用于“非必要”物品。这种损失使国家统计局表示，只有36％的英国人对逛我们的高街商店感到高兴，五分之一的人声称他们再也不会进入服装店了。结果，在线零售业激增，这给相关的供应链和最后一英里的交付物流带来了越来越大的压力，这不仅劳动强度大，人们别无选择，只能在附近工作。

新冠 病 的爆发突出 表明，我们仍然需要许多手动服务来维持许多关键服务的正常运行。自动化和物联网是我们数字世界中最具破坏性的两个技术，因此，考虑到这一点，私人快递员，公共汽车，火车，货车和货车驾驶员在提供诸如将包裹或杂货运送到我们家门口。

尽管我们可能遇到了最糟糕的情况，但在可预见的未来，仍需要保持安全措施，例如社交疏远和有限的亲身接触，以减少第二波风险。为了使这在实践上可行并在经济上可行，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。最后一英里的交付，供应链物流和货运都是这一方面的重要竞争者。然而，对于依赖于照相机或激光雷达技术的系统，仍然存在重大的安全隐患，特别是在光线较弱/光线不足或恶劣天气条件下。在此问题得到解决之前，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。

为了安全有效地操作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进行：检测，定位，识别和分类它们遇到的所有主题，物体和障碍物。不仅如此，它们还必须能够在任何环境，任何位置，甚至无法使用GNSS（GPS）或移动覆盖范围的情况下捕获高保真数据，从而以最小的延迟和最高的准确性做出响应。

如果有一种经济有效的方法来提高现有技术所捕获数据的保真度，从而可以大规模推出自动驾驶汽车和服务，该怎么办？ 由于可以在许多情况下不需要人工操作，因此可以减少与亲身接触相关的健康风险。

得益于R4DAR以及由颠覆性技术初创企业，企业家和ML实践者组成的财团牵头的开拓性项目，这种解决方案的可能性将成为现实。为了与现有的相机，激光雷达，运动传感器和其他嵌入式技术并驾齐驱，该财团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。突破性系统使用信标和雷达，可以通过简单的数据交换确定以下关键感兴趣的对象：

谁在那里

在哪儿

它在做什么

结果，这些明确的数据提供了准确，明智的决策所需的明确信息，从而减轻了与自主应用程序相关的许多风险。例如，交付无人机将能够在繁忙的城市环境中导航，无需人工就可以将包裹投递到其他地址。可以将相同的技术安装在路标上，或无缝集成到智能高速公路系统中，或由骑自行车的人用作可穿戴设备，以提高弱势道路使用者的视野。

随着日常生活逐渐恢复到新的常态，这场危机不仅加剧了我们对劳动密集型旧系统的依赖，还为加速自主系统和应用程序的发展提供了跳板。这将在短期到中期消除不必要的面对面接触，并且在防止未来 新冠 的情况下阻止全球停工大有帮助。唯一的障碍是收集的数据的准确性，因为结果所做出的决定只会像保真度一样高地被告知 ， 更多信息尽在振工链 。