令人遺憾的是， 新冠 擴大了公眾對乘公共汽車，火車或電車旅行的 影響 ，並增強了他們乘汽車旅行的願望。自從2016年以來，全球超過52個國家/地區一直在努力減少其碳足跡，以鼓勵人們利用公共交通系統，以實現2030年《巴黎協定》的目標。然而，自 新冠 爆發以來，全球範圍內的公共交通計劃都已停止，同時為減少二氧化碳排放量和塑膠廢物所做的任何努力也已停止 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

另一個影響是失去公眾信任，無法訪問我們的市中心以將其來之不易的現金用於“非必要”物品。這種損失使國家統計局表示，只有36％的英國人對逛我們的高街商店感到高興，五分之一的人聲稱他們再也不會進入服裝店了。結果，線上零售業激增，這給相關的供應鏈和最後一英里的交付物流帶來了越來越大的壓力，這不僅勞動強度大，人們別無選擇，只能在附近工作。

新冠 病 的爆發突出 表明，我們仍然需要許多手動服務來維持許多關鍵服務的正常執行。自動化和物聯網是我們數字世界中最具破壞性的兩個技術，因此，考慮到這一點，私人快遞員，公共汽車，火車，貨車和貨車駕駛員在提供諸如將包裹或雜貨運送到我們家門口。

儘管我們可能遇到了最糟糕的情況，但在可預見的未來，仍需要保持安全措施，例如社交疏遠和有限的親身接觸，以減少第二波風險。為了使這在實踐上可行並在經濟上可行，需要突破性的創新來加快和加速自主應用程式和流程的部署。最後一英里的交付，供應鏈物流和貨運都是這一方面的重要競爭者。然而，對於依賴於照相機或鐳射雷達技術的系統，仍然存在重大的安全隱患，特別是在光線較弱/光線不足或惡劣天氣條件下。在此問題得到解決之前，智慧物流，智慧運輸或智慧交付系統的廣泛採用是不可行的。

為了安全有效地操作無人駕駛車輛和自動包裹遞送方法，這些系統必須能夠可靠且可重複地進行：檢測，定位，識別和分類它們遇到的所有主題，物體和障礙物。不僅如此，它們還必須能夠在任何環境，任何位置，甚至無法使用GNSS（GPS）或移動覆蓋範圍的情況下捕獲高保真資料，從而以最小的延遲和最高的準確性做出響應。

如果有一種經濟有效的方法來提高現有技術所捕獲資料的保真度，從而可以大規模推出自動駕駛汽車和服務，該怎麼辦？ 由於可以在許多情況下不需要人工操作，因此可以減少與親身接觸相關的健康風險。

得益於R4DAR以及由顛覆性技術初創企業，企業家和ML實踐者組成的財團牽頭的開拓性專案，這種解決方案的可能性將成為現實。為了與現有的相機，鐳射雷達，運動感測器和其他嵌入式技術並駕齊驅，該財團正在開發一種低成本，低維護的識別技術，以提高自動駕駛汽車或其他智慧解決方案收集的所有資料的可靠性。突破性系統使用信標和雷達，可以透過簡單的資料交換確定以下關鍵感興趣的物件：

誰在那裡

在哪兒

它在做什麼

結果，這些明確的資料提供了準確，明智的決策所需的明確資訊，從而減輕了與自主應用程式相關的許多風險。例如，交付無人機將能夠在繁忙的城市環境中導航，無需人工就可以將包裹投遞到其他地址。可以將相同的技術安裝在路標上，或無縫整合到智慧高速公路系統中，或由騎腳踏車的人用作可穿戴裝置，以提高弱勢道路使用者的視野。

隨著日常生活逐漸恢復到新的常態，這場危機不僅加劇了我們對勞動密集型舊系統的依賴，還為加速自主系統和應用程式的發展提供了跳板。這將在短期到中期消除不必要的面對面接觸，並且在防止未來 新冠 的情況下阻止全球停工大有幫助。唯一的障礙是收集的資料的準確性，因為結果所做出的決定只會像保真度一樣高地被告知 ， 更多資訊盡在振工鏈 。