性测量单元。赛事明确禁止使用LiDAR、双目视觉、GPS及任何外部定位系统。

这种最小化的传感器配置与人类飞手所具备的感知条件高度一致，确保性能提升由AI软件能力驱动，而非依赖更复杂的传感器体系。该方案实现了人类与机器之间等条件、可比性极高的直接对照，同时保持了对现实世界民用自主系统应用约束条件的高度贴合。

A2RL Summit 3.0探讨从竞赛到应用的实现路径

本届锦标赛紧随UMEX开幕日举行的A2RL Summit 3.0之后展开。峰会上，政策制定者、科研人员与行业领袖深入探讨，如何将自主竞速中积累的经验与洞见，转化为竞赛环境之外AI驱动系统实现安全、负责任部署的可行路径。

峰会汇集了来自政府、科研与产业领域的多位高级领导分享洞见，其中包括du的首席技术官Salem AlBalooshi，以及Abu Dhabi Gaming高级赋能总监Marcos Muller-Habig等。讨论重点围绕监管体系建设、仿真向现实场景的技术迁移，以及在物流、应急响应与未来空中出行等领域推动自主系统实现规模化落地所需的关键路径展开。

超越赛事本身，A2RL作为公共科学测试平台运行，将原本需要多年推进的自主系统研究，压缩为数天内即可直观呈现、可量化评估的性能验证。通过在高速与极端条件下对AI系统进行实战检验，A2RL构建了具备高度可信度的技术基准，直接反哺现实应用场景，并进一步强化阿布扎比致力于打造应用型科研、AI及自主系统创新全球枢纽的战略目标。

来源： AETOSWire

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A2RL Drone Championship引领自主飞行领域AI创新加速前行（图片来源：AETOSWire）
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