拉斯维加斯大道上，一队鲜绿色的林肯MKZ汽车正在驶向CES会场。方向盘均无人转动，车辆却自如前进，还载有几十份在两英里外的AppleBee购买的外送汉堡套餐。
每年1月，拉斯维加斯都笼罩在科技盛会CES的技术狂欢氛围里，而这些独立完成取餐送餐任务的无人车，正是自动驾驶公司AutoX的技术展示之一。
CES期间，每天中午，用户均可在会场拿到AutoX自动驾驶运送的外送餐品。
无人车里的汉堡虽好，但是这些无人车顶的一个神秘设备更引人注目——这些无人车队上搭载了xFusion，即AutoX刚刚在CES重磅发布的L4级别高精准全景融合感知系统。硬件上，该系统采用六路车规级别的GMSL摄像头和激光雷达，加上工业级别的主控电脑。这些摄像头和激光雷达可以做到360度全景视觉无死角，通过AutoX自研的硬件同步系统实现多种传感器的时间同步，并通过软件自动精确校准，在时间上和空间上都对信号进行对齐。
通过深度学习技术，xFusion深度融合摄像头和激光雷达，从而准确识别物体的类型和位置，包括行人在内的小物体的精确识别。AutoX在其室内展台，现场展示了该系统的实时识别结果。现场屏幕上，围观群众不仅实时观察着360度摄像头视频和激光雷达的输入，同时还看到自己的身影能被xFusion的识别网络现场识别出来。
两年时间内，AutoX成功研制了*的深度学习网络的剪支压缩和加速算法，提供高度优化的实时处理速度。除了算法上的突破，xFusion也是世界首次在无人驾驶领域真正实现直接面向GPU编程，而非采用TensorFlow，Caffe等第三方深度学习框架，从而不会在无用功上消耗计算资源。通过大量工程和算法优化，AutoX发布的这套3.0无人驾驶感知系统在保证识别能力的情况下，计算功耗也降到很低，仅仅一块GPU就能提供高度优化的摄像头和激光雷达的全部信号的实时处理速度。不难看出，这套系统并非仅存在于实验室的演示，而是真正考虑了车载硬件的稳定性，采用车规级和工业级硬件，成为无人驾驶领域的一款实用落地的产品。
比起仍处于概念阶段的其他厂商，此系统是中国自动驾驶领域首次真正实现了360度全景多路环视摄像头和激光雷达的实时精确融合。通过摄像头的融合，xFusion解决了激光雷达对物体类别判断困难的短板，同时又充分发挥了激光雷达实现对物体位置大小的精确判断的优势。也通过挖掘摄像头的高分辨率优势和激光雷达的交叉检验，小猫、小狗、小孩等小物体终于可以稳定可靠地被识别出来，为L4纯无人驾驶迈出重要一步。
AutoX在本次CES提供的技术展示，是世界各自动驾驶公司中首次对外提供类似技术的现场展示。谷歌Waymo等少数几个头部美国公司虽然掌握了类似的技术，但向来仅提供录像回放，从不现场展示。这一次在AutoX的展台上，观众可以在现场亲身体会到无人驾驶系统实时测试的感知能力。
肖健雄表示，xFusion已有主机厂、物流公司上汽集团等众多巨头客户争相采纳。
在会场展示的车辆上，观众可以看到在外递送的无人车的实时视频。涂有AutoX标志的林肯车，装载着xFusion高精准融合感知系统，在车流中穿梭，伺机转换车道，俨然一个娴熟的“老司机”。
“我们的车在拉斯维加斯城市内道路上进行点到点无人驾驶，应对CES复杂、拥堵的路面情况。今天早上NBC记者现场试驾，在路口有车突然闯红灯，有行人乱过马路，均被我们的无人驾驶系统稳定识别并做出安全处理。”肖健雄表示。CES期间，有近20万人来到拉斯维加斯，拉斯维加斯大道上常常堵得水泄不通。
肖健雄表示，在复杂路况下，AutoX的无人驾驶系统也能很好地完成驾驶任务，得益于xFusion极度精确的融合，充分发挥出摄像头和激光雷达的各自优势。首先是硬件层面融合，做到高精度、低延迟；其次是算法层面融合，结合了激光雷达、毫米波雷达、摄像头等不同传感器的优势来进行更加准确、迅速的判断，可以识别行人及其他小物品，和更加细致的车辆朝向等信息，用于对汽车相关行为作出精准判断。
这不是AutoX首次触电递送任务。去年8月，AutoX在硅谷发布了生鲜递送测试服务，覆盖硅谷北San Jose地区。
2019年是自动驾驶领域群雄逐鹿的一年。Waymo、Uber等公司已经宣布了其进一步商业化计划。经过2018年在中国的测试、研发及量产，AutoX已经做好了在法规、技术和商业化等多方面的准备：去年12月，AutoX拿到肇庆无人驾驶示范区测试牌照，打响粤港澳大湾区无人驾驶测试*枪；又发布了中国首发真正纯无人驾驶的安全报告；2018年内，其与中通、东风、美团、中通达成合作，提供无人驾驶系统技术支撑；自有车队方面，其低速无人驾驶物流无人驾驶小车在中国达成小规模量产，未来将与多方合作伙伴达成千辆级量产。
