大家好！今天让小编来大家介绍下关于小马集运国际的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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一、疫情概念发酵：小马智行、驭势科技获巨额融资
文/白杨
今日，国内两家自动驾驶科技公司几乎同时宣布了融资喜讯。驭势科技（UISEE）公布在B轮获得博世战略投资，小马智行（Pony.ai）也宣布获得丰田投资的4亿美元融资。
事实上对自动驾驶行业而言，好消息还不止于此，据行业内部人士透露，近期自动驾驶科技公司获得融资较为密集，多家投资机构和行业巨头，正在与Momenta在内的几家自动驾驶科技企业洽谈中，更多好消息还在路上。
这种资金大笔流入自动驾驶行业的盛况，上一次出现还是一年多前了，在企查查上查阅多个自动驾驶科技公司，其最近一笔融资都还在2018年。
如此盛况，让我们有理由相信中国自动驾驶行业迎来了春天。到底是哪些因素促使自动驾驶行业，第一个走出这场寒冬呢？我们从已宣布获得融资的两家企业着眼，试着找到问题的答案。
自动驾驶技术的成熟
距离全自动驾驶的商业化落地，或许还有很长的路要走，甚至还有可能是一条走不通的路。沃尔沃CEO塞缪尔森近日表示，实现全程完全自动驾驶是伪命题，沃尔沃将放弃这一目标。L5级自动驾驶走不通，L4级自动驾驶却遍地开花，2020年或将是L4自动驾驶商业化落地的爆发之年。
驭势科技在接受AutoLab采访时表示，低速自动驾驶技术发展到了可大规模落地的临界点，这也是这轮自动驾驶融资热潮的核心原因。
按照计划，获得融资后的驭势科技，将在2020年探索“真无人”的去安全员无人驾驶技术在机场、厂区以外的更多场景进行落地应用，例如解决最后一公里出行的无人微公交等。
想在场景化无人驾驶领域大展拳脚的，不止驭势科技，包括百度阿波罗在内的科技企业也在2020年摩拳擦掌。此外，在CES2020上，采埃孚还展示了其L2+和L4自动驾驶驾驶解决方案，正计划为一家全球知名的商用车制造商，开发可商用落地的场景化无人驾驶巴士。
疫情加速了自动驾驶场景化验证
国内相对低廉的人工成本，对自动驾驶的推广而言，算得上是一大阻碍。例如低速物流配送，和解决最后一公里问题的固定路线/封闭场景的摆渡车。
疫情期间，驭势科技、京东科技、美团、新石器、擎郎科技等多家公司旗下的产品，均参与了此次疫情的无人配送服务。
驭势科技基于U-Drive智能驾驶系统，打造的无人驾驶配送车，在医院、社区等封闭场景，帮助了医疗用品的无接触配送，隔离区或封闭社区的生活物资配送及安全巡检工作。疫情期间无人配送车的上路，是非常好的场景化验证，同时也让更多人认识到了无人配送的价值。
自动驾驶汽车也是如此，受此次疫情影响，多地公共交通陷入停摆，这对某些日常出行带来了极大的困扰，很多人第一次为了出行而焦虑烦恼。
最显而易见的是湖北地区，封城后很多医务人员的出行成了难题，社区送医也存在障碍，无数志愿者冒着被感染的风险，为医护人员和社区提供出行服务。
疫情让人们意识到了RoboTaxi和无人驾驶摆渡车的必要性，人们不免会想象，如果这场疫情中自动驾驶技术已经成熟，情况或许会比现在好很多。
政策扶持、周边技术为自动驾驶发展带了利好
2月24日，发改委、工信部等11部委联合印发《智能汽车创新发展战略》(以下简称《战略》)，鼓励人工智能科技企业，发展成为自动驾驶系统解决方案领军企业。
驭势科技向AutoLab表示，“《战略》对于当下的产业发展有着极强的指导意义。政策释放的发展信号，将持续吸引人才、资本、资源等创新要素涌进产业，从而做大做强我国智能汽车产业”。
此外，周边技术的发展也为国内自动驾驶带来了利好。5G和V2X技术，中国的5G建设速度位于世界前列，而无锡、苏州、上海、北京等地对V2X的探索，让中国自动驾驶公司走上了单车智能和车路协同相融合的道路，加速了中国自动驾驶发展的进程。
而国内如Robosense、大疆等企业在固态激光雷达上有了突破进展，地平线、四维图新等科技企业也为中国自动驾驶提供了软件上的技术支持，形成了优秀的产业集群。政策的扶持打了强心针，周边技术也带来了发展利好，自动驾驶科技企业正迎风高飞。
国际巨头嗅觉灵敏，中国车企主动性不足
值得一提的，相对于2018年的融资潮，此次领投企业博世、丰田均来自行业内部，行业巨头纷纷看到了树上即将成熟的果实。
行业内的投资，除了资金上的支持，将来还有可能是技术上的协同发展。驭势科技告诉Autolab，“博世将自动驾驶技术划分为高速公路、城市、限定场景三大领域，驭势科技目前发力的限定场景自动驾驶，跟博世有很好的契合性，目前双方正在积极沟通各种可能性，我们期待和博世在未来能够碰撞出更多火花，真正为产业界赋能。”
博世与丰田的主动出击，也为国内车企敲响了警钟，是否应该赶上这波节奏，抢滩登陆优质自动驾驶科技公司？毕竟高瞻远瞩也是成为国际车企的必修课，近水楼台不得月，笑话就闹大了。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
二、小马智行公布乘用车智能驾驶三大产品线 已开始量产交付
小马过河国际教育是一家集教育咨询服务、教学产品研发、网络在线教学、书籍出版于一体的新媒体高端培训公司。管理团队均为国外考试专家及留学专家。目前公司以留学类考试（TOEFL，IELTS，SAT，SSAT）培训服务为业务核心。（一）公司文化公司愿景：开创留学考试全日制时代！教学宗旨：为学员提供超越想象的学习体验。教学精神：用心授课、耐心辅导、细心监督、诚信服务。价值观念：用心辅导学生每一天学习，创造高端培训品牌。道德准则：不提高学生成绩是失责；耽误学生前途是失职。（二）服务理念人人爱我，我为人人。一切以会员为本，一切以会员至上。（三）小马过河网站小马过河网站小马过河网站由2007年1月1日上线的小马过河备考社区发展而来，网站宗旨是为帮助留学考生及时了解留学考试最新动态、备考信息。小马过河网站在留学生中家喻户晓，其每日的独立访问人数超3万人次，7年里帮助过近80万学生成功留学。目前小马过河国际教育的网络服务体系进一步完善，为广大考生提供提供了丰富、免费的网络课程。（四）小马过河“个性化+模块化”从学生的学习过程中，判断学生的学习习惯和对于知识的吸收能力，量身制定专属的课下练习计划，循序渐进，以确保学生分数最终得到提高。任何形式的授课只能保证大概听懂和仅30%内容被学生学会及掌握，只有结合课下相对应的、有针对性的、有计划的练习才能够帮助学生全面彻底的掌握课上所学内容。（五）小马过河“三种测试”小马过河提供三种测试：每日测试，周期性的测试，模拟测试。测试可以让学生保持学习紧迫感，降低对所学知识的遗忘速度，达到充分掌握教学内容的目的，以最终确保提分效果。（六）小马过河在线教育平台小马过河在线教育平台提倡“全日制”学习概念并打破空间、时间的局限，利用备考者碎片的时间，针对每位学员不同情况制定个性化的学习计划。网校提供全程监控的在线互动学习服务，此项服务发扬了小马过河“学+练”的教学模式，通过互联网为考生提供完善的在线教育服务。（七）“学+练”的全日制教学模式小马网校继续发扬小马过河“学+练”的全日制教学模式，帮助考生利用比较“碎片化”的时间有效备考。网校将互联网在线教育与线下实体培训完美的结合在一起，其课程设置也是结合小马过河全日制课程中的“主课”+“辅课”教学体系。其独家的学+练模式与“主课”“辅课”系统，不仅满足学生的上课需求，同时更满足了学生的课后练习需求，这是产生培训效果的关键。小马网校以互联网为教育平台，继续为学员提供超越想象的学习体验。
三、半马拉松跑全程是多少米，小马是多少米
半马拉松即是半程马拉松，21.0975公里即21097.5米。小马拉松则没有确切规定到多少米，因比赛地区和参赛对象的不同而有所变化，一般低于5公里即5000米。
一般说马拉松仅指全程马拉松，42.195公里，其他的不能称为马拉松。但是，现在有些赛事会夹杂所谓的半程马拉松，即21.0975公里。有的还夹杂10公里、5公里。
半程马拉松的程长很有挑战性，但对跑步者的要求不像全程马拉松那么严苛。通常，半程马拉松会与全程马拉松（有时候也有四分马拉松）同时举办。
半程马拉松最佳时间：
男子：厄立特里亚的ZersenayTadese创建58：232010年3月21日在葡萄牙里斯本。
女性：2017年4月1日，肯尼亚的JoselineJepkosigai在布拉格创建了1：04：52。
扩展资料：
马拉松是一项非常受欢迎的国际长跑比赛，全程26英里385码，或42.195公里（也称为42.193公里）。
全程马拉松、半程马拉松和四分之一马拉松。最受欢迎的比赛是全程马拉松。一般来说，马拉松是指全程马拉松。
中国选手的整体成绩
2007年4月22日，中国马拉松明星周春秀在伦敦马拉松比赛中以2小时20分38秒的成绩夺冠，成为第一个获得冠军的中国选手。
这是27岁的周春秀第一次在亚洲以外的地方跑马拉松。埃塞俄比亚前万米世界冠军瓦米比周春秀晚1分7秒到达。罗马尼亚选手TomescuDieta后来居上，获得铜牌。
周在2002年才开始马拉松训练，他进步很快，在2006年的多哈亚运会上以1公里多的优势击败了日本队，赢得了冠军。在当年3月的首尔马拉松比赛中，她以2小时19分51秒的成绩刷新了个人最好成绩，位居2006年世界第二。这使她成为历史上第七位打破2分20秒大关的女性。
参考资料：
参考资料：
四、小马智行公布乘用车智能驾驶三大产品线 已开始量产交付
易车讯 1月11日，小马智行正式公布乘用车智能驾驶业务产品线——智驾软件品牌“小马识途”、域控制器“方载”以及数据闭环工具链“苍穹”，并已成立独立事业部（Personally Owned Vehicles，简称POV）运营该业务。
小马识途：极致体验、高性价比、可全国落地的智驾解决方案
小马识途解决方案基于小马智行多年来在自动驾驶算法领域所积累的多项技术突破：小马智行自研BEV（Bird’s Eye View）感知算法，大模型识别各类型障碍物、车道线及可通行区域等信息，最大限度降低算力需求，同时在无高精地图的情况下，仅用导航地图也可实现高速与城市NOA功能——这是小马真正“识途”的关键能力之一。在高速场景中，小马智行可极致地利用传感器，用鱼眼相机参与行车BEV感知模型，减少对传感器数量的依赖—— 使用低至6个摄像头（4个鱼眼相机及前后向各1个长距相机）与1个前向毫米波雷达，打造出极致性价比的行泊一体方案，实现高速 NOA、记忆泊车、主动安全等功能，并可适配多种芯片。
小马智行基于对复杂场景处理的多年积累，首创博弈交互式规划算法，考虑自车与社会车辆的博弈，使L4车辆已在、广州的繁忙城区实现全无人自动驾驶的规模运营。这套算法赋予小马识途智驾解决方案“老司机”般顺滑的驾乘体验——高速NOA在传感器数量大幅精简的情况下，可实现在繁忙的城市高架路与匝道上灵活穿梭，人为接管指标数倍优于业界主流产品；城市NOA体验则接近L4 Robotaxi。在更高性价比的方案下，小马识途实现了安全、舒适、通行效率三者兼备的行车体验。
在传统的开发模式中，若干功能往往被独立开发、再被整合。小马智行颠覆式地首创“全场景ACC”、“全场景LCC”和“全场景NOA”，无论有无高精地图，无论在城区、高速行车还是泊车，不同功能中职责相同部分均使用同一套博弈交互式规划算法，体验一致。比如ACC功能中用到的纵向规控、社会车辆切入预测算法与LCC、NOA相同，均可顺滑处理加塞车辆，实现“零踏板”驾驶；LCC的横向规控算法与NOA相同，均可避让隔壁大车、绕行施工与违停车辆；LCC的拨杆变道与NOA的自主变道使用同一套变道算法，具备在密集车流间出色的变道能力；泊车场景与城区行车场景均使用同一套窄路会车算法提升通行效率，也均可安全舒适地避让横穿行人。
此外，基于自研高精定位算法，小马智行可与车企、硬件供应商深度合作，定制定位传感器，在保证性能与体验的前提下，进一步降低整车硬件成本。小马智行充分优化软件算法所有模块，使用相同硬件方案带来更优的行泊车表现，亦可根据车企对功能、性能的需求，打破堆料式硬件选型的模式。
目前，小马识途基于不同传感器和算力配置，推出三款系统级方案：PonyClassic，PonyPro以及PonyUltra，提供差异化的参考硬件配置，也可根据客户需求量身定制整体方案。
方载：性价比高、体积小、最适合自动驾驶的车规级域控
除了驾乘体验解决方案，小马智行也提供优质、高性价比的智能驾驶硬件模块——自研的域控制器“方载”目前已开始量产交付，定点客户包括车企。小马智行还积极探索“方载”在低速无人驾驶领域的应用，满足客户对计算平台车规化的需求，解决核心硬件成本高的痛点，赋能无人配送、环卫、港口和矿区等应用场景。
目前，小马智行已推出行业内首批采用 DRIVE Orin 芯片不同配置的域控制器，包含单 OrinX 芯片与双 OrinX 芯片，经过一年多在中国多地的道路测试，方载系列产品的硬件性能已磨合到最优状态。
除了 OrinX，小马智行正积极布局适配其他芯片及域控平台，与多家产业链企业深入合作，赋能未来自动驾驶车辆的大规模部署。
小马智行已积累了近2000万公里的公开道路自动驾驶数据，经历过多轮高性能计算平台迭代及软硬件系统优化，充分了解自动驾驶的需求，深谙自动驾驶控制器设计及软件适配的诉求，并将此经验倾注于域控制器的研发中。方载从性能、安全、成本、可靠性等方面，都更适合智能驾驶应用场景，更好地匹配上层软件算法，整体运行效率大幅提高。目前，小马智行域控制器已经通过汽车功能安全 ASIL-D 开发流程认证与国际质量体系认证，全方位满足车规级域控的标准。
苍穹：解决数据爆炸问题，精准评测智驾系统的工具链
依托内部开发过程中打磨出的成熟的工具链体系，小马智行推出了数据闭环工具链产品“苍穹”，帮助客户充分挖掘数据价值，快速提升智驾系统能力。苍穹数据闭环工具链由两大核心模块协同组成，分别是车云协同大数据平台与云端大规模仿真平台，配合灵活接入的数据标注工具与模型训练工具，实现对两类客户核心需求的全覆盖——研发测试阶段的全量数据闭环以及量产阶段基于影子模式的数据闭环。
小马智行已支持苍穹工具链以模块化、可插拔的方式为用户提供软件产品及服务，并已服务多家车企以支持智驾软件的快速迭代。
苍穹产品中的车云协同大数据平台能够高效地解决当前智驾系统研发普遍面临的数据爆炸问题。通过车端及云端的协同机制，该平台可精准挖掘高价值数据，提供数据分析套件，实现一站式的数据利用功能，并基于深度优化的数据管理系统，帮助客户在有限成本下高效地完成数据采集、存储和挖掘。
苍穹产品中的云端大规模仿真平台是智驾系统快速迭代的引擎，支持快捷精准的多维度指标评测，覆盖安全性、合规性、舒适度及通行效率等多方面。该平台基于行为完美一致的仿真引擎和Smart Agent技术，最大程度保障了仿真结果的可信度；配合云端大规模任务调度的能力，苍穹的仿真测试可做到日行千万公里，低成本地实现对软件变更的效果评测，保障系统能力持续提升。
苍穹工具链是小马智行六年间积累的一整套以数据驱动的自动驾驶系统研发模式与方法论的产品化表现，更是小马智行取得诸多技术里程碑的“背后功臣”，该产品的先进和优越性将助力更多智能驾驶研发团队，赋能汽车产业智能化大潮猛进。
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