用“纯视觉”方案做低速自动驾驶,「扫地僧」瞄准千亿级环卫市场

在自动驾驶行业里,城市环卫清扫车是商业化落地速度最快的场景之一。

36氪近日接触到的扬州零碳环保科技有限公司成立于2018年1月,主要产品是扫地僧无人驾驶环卫系统,客户包括环卫公司、物业公司和政府等。

该公司创始人兼CEO陈硕认为,人工智能的价值是把人类从繁重、肮脏、重复性的工作中解放出来。全球60亿人口里,大概有5亿人口从事环卫行业。根据他们的调研,一个县级市每年的环卫服务订单可以达到2亿元人民币,而中国大概有3000个县级市,加起来总体市场规模是6000亿元,非常可观。

而从商业模式的角度来看,自动驾驶环卫清扫车的优势也是显而易见的。陈硕对36氪说,首先,自动驾驶技术最主要的商业价值是替代驾驶员。Robo-Taxi和干线物流都只能替代1-2个驾驶员,但自动驾驶清扫车可以替代8-10个清洁工;其次,从风险的角度看,不管是运输人还是运输货物,都比运输垃圾的风险大得多;第三,清扫车是全球通用的,不管是美国、中国还是德国,清扫方式都很相似,因此,这套自动驾驶清扫方案可通过租赁等方式推广到国外,定价能提高几倍,收入可观。

谈及与同行的差异化优势,陈硕表示,在感知层面的技术路径选择上,他们采用的是“纯视觉”的人工智能算法,性价比高,有别于同行昂贵的激光雷达等多传感器融合方案。

陈硕博士毕业于英国剑桥大学,曾担任2010年上海世博会零碳馆馆长,是英国低碳建筑评议员。虽然主张用“纯视觉”做自动驾驶清扫车,但他从2005年就开始研究激光雷达,博士毕业论文是关于激光雷达和神经网络结构设计。

在陈硕看来,激光雷达用于自动驾驶,其实有很多缺点。一方面,激光雷达只能提供距离信息,没有语义信息,不能直接体现周边环境物体的内容;另一方面,一般的激光雷达顶多能看到30米外的物体,观测距离十分有限;而且,除了固态激光雷达以外,旋转式的激光雷达雷达寿命较短,一旦出故障很难修理;同时,高线束激光雷达一秒钟只能转5转,这意味着它对环境的更新频率是一秒钟5帧,但自动驾驶清扫车需要一秒钟更新50帧。

而扫地僧自动驾驶清扫车是采用定制化摄像头和视频处理器、采用自主研发的芯片和视觉定位算法,其芯片可以进行每秒30万亿次的计算,每秒可实时处理将近400张画面,再结合视觉定位算法,每秒可处理将近4000个周边关键物体的位置和距离信息。

此外,陈硕提到,现在市面上大多数自动驾驶清扫车都是对一块区域进行全方位清扫,而他们公司的清扫车能够视觉识别垃圾种类,包括塑料瓶、玻璃瓶、果皮纸屑等,再进行有针对性的清扫;同时,扫地僧清扫车是把“垃圾清运车”和“清扫车”合二为一,也就是说,清扫车不需要再配一个“垃圾清运车”来专门收垃圾,因为清扫车内部空间连续工作10个小时才会被填满。

同时,很多自动驾驶清扫车都是在原有环卫车的基础上进行改装,但扫地僧收购了一家环卫公司的工程师团队,可以进行软硬件的自主研发。比如,在清扫车的硬件设计方面,该车的每个轮子都配备一个轮毂电机,可以做360度原地转向,能在公园和小巷等狭窄地带自由行驶和清扫。

陈硕告诉36氪,目前,他们的自动驾驶清扫车已经在江苏试运营3个月,并拿到了200台的订单,今年年底前会组建200台车的车队,通过租赁等方式给客户提供清扫服务。

同时,他们计划在年底发布新一代清扫车租赁价格折算清洁面积为0.025元/平方米,每台车的清扫宽度是1.5米,清扫速度是10公里/小时,每小时清扫15000平方米。与之相比,清洁工的每小时清扫面积200平方米、每小时工资20元,折算清洁面积为0.1元每平方米。也就是说,清扫车的清洁成本只有人类清洁工的1/4。

用“纯视觉”方案做低速自动驾驶,「扫地僧」瞄准千亿级环卫市场

扫地僧即将量产的无人驾驶扫地车模型(图源:扫地僧)

综合来看,扫地僧的商业模式包括硬件出售、软件授权(按清洁面积定价)和广告(车身平面广告和语音广告)。此外,该公司也会把算法和算例开放给合作客户,用于自动驾驶消防车、扫雪车、安防和军工等。

陈硕告诉36氪,随着产量爬坡,他们每台车的成本会大幅下降,比如,产量达到1000台后,每台车成本大约30万元,产量达到1万台后,成本大约20万元,产量达到10万台后,成本可以降至10万元。

陈硕预计,他们今年年底能够实现盈利,未来五年预计在全球销售10万台扫地僧清扫车。

目前,该公司正在寻求新一轮融资。

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