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Dallas, TX – 1. Mai 2025 – Aurora Innovation, Inc. (NASDAQ: AUR) hat seinen kommerziellen, selbstfahrenden LKW-Service in Texas gestartet. Nach Abschluss des Sicherheitsnachweises begann Aurora diese Woche mit regulären fahrerlosen Kundenauslieferungen zwischen Dallas und Houston. Bisher hat der Aurora Driver über 1.200 Meilen ohne Fahrer zurückgelegt, was Aurora zum ersten Unternehmen macht, das einen kommerziellen, selbstfahrenden Service mit Schwerlastwagen auf öffentlichen Straßen betreibt. Aurora plant, seinen fahrerlosen Service bis Ende 2025 auf El Paso, Texas, und Phoenix, Arizona, auszudehnen.
Chris Urmson, CEO und Mitbegründer von Aurora, erklärte, dass dieser Start die Mission des Unternehmens erfülle, die Vorteile der selbstfahrenden Technologie sicher und breit zugänglich zu machen. Er betonte das Engagement des Unternehmens, transformative Technologien zu entwickeln und ein starkes Ökosystem von Kunden und Partnern zu fördern.
Das Flaggschiffprodukt von Aurora, der Aurora Driver, ist ein selbstfahrendes System SAE L4, das im Ferntransport eingesetzt wird. Die ersten Kunden des Unternehmens sind Uber Freight und Hirschbach Motor Lines, die beide beaufsichtigte kommerzielle Pilotprojekte mit Aurora durchgeführt haben.
Wichtige Punkte:
- Aurora hat einen kommerziellen fahrerlosen LKW-Service in Texas gestartet.
- Der Aurora Driver hat über 1.200 Meilen ohne Fahrer zurückgelegt.
- Aurora plant, bis Ende 2025 nach El Paso und Phoenix zu expandieren.
- Zu den ersten Kunden gehören Uber Freight und Hirschbach Motor Lines.
Aurora hat mehrere Behörden über die Bereitschaft des Aurora Driver für fahrerlose Einsätze informiert, darunter die Federal Motor Carrier Safety Administration (FMCSA) und das Texas Department of Transportation (TxDOT).
Der Aurora Driver ist mit Technologie ausgestattet, die es ihm ermöglicht, sicher auf Autobahnen zu fahren, und hat Fähigkeiten wie die Vorhersage von Rotlichtverstößen und die Vermeidung von Kollisionen demonstriert. Der Verifizierbare KI-Ansatz des Unternehmens kombiniert Lernmodelle mit Leitplanken, um die Einhaltung der Verkehrsregeln zu gewährleisten.