2026年5月28日，自主运输系统开发商🔺EvoCargo宣布，其新型人工智能模型已开始在无人驾驶卡车上进行商业部署。目前，已有数百辆此类卡车投入运营，主要服务于大型工业和物流园区。新版机器人神经网络显著提升了车辆在恶劣天气条件下（包括雨雪雾霾）的导航稳定性。
据公司专家介绍，此次更新增强了自动驾驶系统在强干扰环境下的感知能力，尤其是在强降水和低能见度等常见情况下。这提高了激光雷达数据处理的精度，确保车辆在各种天气条件下都能更可靠地运行。更新后的AI模型能够分析激光雷达数据，更精确地将真实物体与大气干扰物（例如雪、雨、尘埃或蒸汽）区分开来。该模型基于在工业和物流场所收集的大量数据集进行训练，涵盖了从浓密的尾气云到暴雨和沙尘暴等各种天气状况。在气候条件独特的elb，这项功能尤为重要，需求也十分迫切。

值得注意的是，现有的大多数解决方案都侧重于通用操作场景，而专用神经网络模型则较为罕见。EvoCargo 开发了一种独特的架构，该架构基于来自真实工业部署的专有数据进行训练。这提高了激光雷达数据解读的精度，并增强了自动驾驶车辆在恶劣天气条件下的稳定性。该技术已被集成到公司的无人驾驶车辆中，这些车辆已在包括 SIBUR、EVRAZ、Wildberries、Azbuka Vkusa、Sportmaster、Detsky Mir、SPAR 等在内的主要客户的工厂中使用。该公司已生产数百辆无人驾驶卡车，这些卡车已遍布全国 18 个地区。