2017年8月

仙途智能Autowise.ai成立于上海松江区。

2017年12月

在上海组建了中国最早的一批robotaxi车队。

2018年3月

发布全球首个自动驾驶清扫车队并投入试运营。

2018年9月

受邀参加WAIC世界人工智能大会，展出不同型号自动驾驶清扫车；获得世界人工智能自动驾驶挑战赛应用奖。

2019年3月

圆满完成与ALBA集团在德国威廉港工厂的测试运营项目，成为中国企业进军欧洲环卫第一车。

2019年4月

获得全球首张自动驾驶清扫车道路测试牌照，并协助制定相关测试标准。

2019年10月

与苏州相城区高铁新城签订框架协议，一次性开展30台自动驾驶清扫车服务，实现全球首次公开道路商业化运营。

2019年11月

与美国某连锁零售企业签订运营合同，正式进入美国市场。

2020年6月

与瑞士波雄集团成立合资公司WIBOT，推出Urban-Sweeper S2.0 Autonomous自动驾驶智能清扫车，共同开拓欧美自动驾驶清扫市场。

2020年8月

中标广州市黄埔区龙湖街道采购智慧环卫运营服务项目。

2020年10月

在上海临港新片区实现商业化运营并一次性收获2400万金额订单。

2020年12月

荣获德勤中国“2020中国明日之星”。

2021年4月

与南京交通运营管理集团签订战略合作协议，开展全面合作。同时落地南京应天大街长江隧道及定淮门长江隧道，成为全球首个无人驾驶清扫车进入隧道清扫的项目。

2021年5月

落地河北省唐山港港区主干道，成为首个在国内港区商业落地的自动驾驶清扫项目。

2021年5月

落地西安雁塔区，在人闹市区城市道路出色完成清扫作业工作。

2021年6月

在郑州新郑国际机场进行首期无人驾驶测试，并通过路测考核，这是大型无人清扫环卫车在机场道路场景的首次运营。

2021年8月

落地合肥蜀山区。这是合肥市首个自动驾驶清扫车运营试点项目，也是Autowise.ai环卫一体化服务运营体系的又一次成功实践。

2021年11月

与南京运管集团全面深入合作，探索“大型清扫车+升级改造+研发”一体化合作方案，开拓全新商业模式。

2021年12月

德国杜伊斯堡项目正式交付，即将全面拓展欧美、中东及澳新市场。

2021年12月

自动驾驶清扫车队落地青岛环卫一体化业务，服务面积近200万平方米，高效完成城市道路大体量清扫任务。

2022年1月

落地无锡商务区智慧环卫试点项目，仅道路清扫面积就达116万平方米，为自动驾驶在智慧环卫领域的应用树立行业标杆。

2022年3月

Autowise.ai-香港科技大学联合实验室题为Exploring Geometry Consistency for monocular 3D object detection的研究工作被CVPR 2022接收。

2022年5月

Urban-Sweeper S2.0 Autonomous 亮相2022年德国慕尼黑国际环博会（IFAT），作为唯一的自动驾驶清扫产品在展区内进行动态演示。

2022年8月

聚焦单目3D检测任务，Autowise.ai-香港科技大学联合实验室题为 Semi-Supervised Monocular 3D Object Detection by Multi-View Consistency 的研究成果被ECCV 2022接收。

2022年9月

携全新自动驾驶扫路机V3和全智能洗地机Autowise Floor Scrubber亮相2022世界人工智能大会。

2023年1月

推出自研自动驾驶平台Roboard-X，实现多场景上装变换，全面支持跨场景高效复用。

2023年3月

获得上海市专精特新企业认证。

2023年3月

与沙特阿吉兰兄弟控股集团达成战略合作，双方将成立合资公司并在沙特及中东地区部署1000余台自动驾驶车辆产品。

2023年6月

自动驾驶清扫车V3亮相深圳罗湖区，在公开道路高质量完成自动驾驶清扫作业。

2023年6月

中标1.4亿无锡智慧环卫项目，拟投入上百台自动驾驶清扫车V3实施户外清扫作业。

2023年7月

发布远程运营平台Radar24。基于该平台，一名远程运营人员可远程管理5-10台自动驾驶车辆。

2023年8月

沙特项目投入运营，中东规模化应用进入实质落地阶段。

2023年10月

Autowise V3在迪拜投入商业化运营。

2024年2月

荣获2023德勤中国50强。

2024年3月

发布业内首款一车多用无人环卫车Platforma-X，作业全程无需人工参与，将环卫作业综合使用成本降低近70%。

2024年3月

仙途智能与启迪环境签署全面战略合作协议，共同创造城市发展新质生产力。

2024年5月

Autowise.ai-香港科技大学联合实验室题为《MEDL-U: Uncertainty-aware 3D Automatic Annotation based on Evidential Deep Learning》的研究成果被ICRA2024接收。