据轻舟智航合伙人、商务副总裁郝景山介绍，龙舟ONE搭载了2个40线激光雷达、3个补盲激光雷达、2个长距毫米波雷达和6个深度学习摄像头，实现车身周围360度无盲区感知，前方最远感应距离超过200米，行驶线路灵活，能轻松穿行狭窄街区。除了具备行人车辆避让、自动变道、自动转向、红绿灯识别等基本功能，还能应对各类城市复杂交通场景，例如穿行人车混杂的路口、应对后车加塞、鬼探头等。

　　“目前的智能汽车都搭载有多类高精度的传感器，在智能汽车行驶的过程中，会产出大量的数据，其中就包括车辆自动驾驶功能在运行过程中遇到的边界化难题(Corner Case)。一台具备L4级别自动驾驶功能的车辆日常产出的数据量可达TB数量级，收集到众多珍贵的Corner Case。是否能在合法合规的前提下对这些数据进行收集和使用，对于自动驾驶技术的高效迭代来说至关重要。”郝景山表示。

　　据悉，轻舟智航打造的自动驾驶超级工厂，可自动化地完成数据收集、数据清洗标注、仿真评估以及大规模仿真场景生成等流程，让合作伙伴拥有完整的数据收集及处理能力。其中大规模智能仿真系统让测试成本大大减少，达到路测成本的1/100，还可以拓展1000倍于实际路测里程、模拟各种极端情况，同时准确衡量各个自动驾驶软件版本的水平。

　　郝景山强调，云计算技术在自动驾驶公交车的技术开发和运营中发挥着非常关键的作用。

　　目前，在自动驾驶技术开发领域，亚马逊云科技在国内为轻舟智航提供技术支持。

　　郝景山表示，“通过跟亚马逊云科技结缘，在多个方面加速了轻舟智航的发展。由于轻舟智航采用的是集中研发、多地测试的方式，使用亚马逊云科技让我们可以方便地在国内进行异地协作。在产品研发过程中我们也深刻感受到，亚马逊云科技的云基础设施成熟稳定，云服务种类丰富、功能完善，用起来省心。”

　　具体而言，轻舟智航在存储海量数据方面使用了亚马逊云科技的Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)，这是一个业内前沿的存储服务。轻舟智航将数据存放在光环新网运营的亚马逊云科技中国(北京)区域和西云数据运营的亚马逊云科技中国(宁夏)区域。全球数百万家企业使用Amazon S3，其中很多企业将PB级的数据放在上面，对其安全性、可靠性、容量可扩展性、以及丰富的开发者功能信赖有加。

　　对于大规模智能仿真系统，轻舟智航则主要使用了亚马逊云科技的Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)Spot实例。Amazon EC2 Spot实例是亚马逊云科技创造的一种计价模式。通过Amazon EC2 Spot实例，轻舟智航可以低成本地调用超算级别的算力进行大规模智能仿真。

　　事实上，轻舟智航和亚马逊云科技的渊源颇深。早在轻舟智航团队在硅谷刚刚创业之初，就拿到了亚马逊云科技“云创计划”给初创公司的一些支持，包括快速、低成本构建原型等等。