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研发低速自动驾驶物流车,「一清创新」聚焦产业园区物流配送服务

发布时间:2020-02-29 点击数:4086

       这次新冠状病毒肺炎疫情期间,人力短缺和减少人员接触的需求,把低速自动驾驶物流车推至镁光灯下。在疫情重灾区、一线城市郊区和产业园区都可以看到无人车往返运输生鲜瓜果、快递外卖、医疗器材和工业物资。


       深圳一清创新科技有限公司(以下简称“一清创新UDI”)也参与了疫情期间的无人配送。从2月6日开始,该公司给山东淄博免费提供了2辆“夸父”无人车,每辆车每日运送4次,每趟运送750公斤左右,行驶速度在15-25km/h之间,续航里程为100km。工作人员会在蔬菜中转站把货品放置在无人车上,像滴滴叫车一样,通过手机APP选择目的地,无人车就在自动驾驶模式下把蔬菜送到疫情区多个连续地点;从2月14日起,一清创新还给深圳坪山区免费提供了“夸父”无人车,每天3次给封闭的坪山区城中村工作人员配送盒饭,每次100份左右。此外,一清创新正在对接从长三角到珠三角的多个园区和医院进行合作。


       一清创新是香港科技大学智能自动驾驶中心主任刘明在2018年6月创立的一家自动驾驶公司。其核心团队成员来自香港科技大学、瑞士苏黎世联邦理工学院、香港中文大学、新加坡南洋理工大学、清华大学等,技术背景包括自动驾驶、人工智能、电子工程,车辆工程、控制工程等多学科交叉领域。刘明也是目前唯一一位华人IEEE IROS杰出青年获得者。


       一清创新提供包括整车、软硬件和算法在内的的L3和L4级自动驾驶整体TaaS(Transportation-as-a-Service)解决方案,主要产品包括自动驾驶物流车、载人接驳车、远程驾驶系统和云端调度监控系统等。

刘明表示,他们短期内会聚焦于产业园区内的物流配送服务。过去一年,一清创新已经为富士康、华为、顺丰等公司的产业园区批量提供“夸父”无人车,在完全无人跟车的条件下,配送生产物料,累积里程数万公里,能解决人工短缺和人工成本高的痛点,同时提升工厂的自动化、数字化和信息化水平。


       “在园区里运货跟现在我们去疫区运菜有相似性。 传统由人驾驶的车辆,一旦开着车离开了发货仓库,它就不可追踪了。因为你不知道他在哪儿,他到底有没有更改路线,尤其是一些涉密的运输,像华为、富士康这样的生产型企业,对保密的要求是非常高的。像华为新款的手机要发布,或者iPhone手机要发布,可能从外壳外观到器件列表都是绝密的,更别说整机的价值,所以它对运输的安全性的要求非常高。”刘明告诉36氪。


       刘明表示,他们落地的产业园区路况非常复杂,在昼夜连续运营的路面上,会出现模糊的车道线、不规则运动的行人、自行车、摩托车、货车、大巴、私家车,还有“鬼探头”的叉车和随处可见的货箱,而且会遭遇雨雪台风等极端天气。与之相比,疫情期间的蔬菜运输路线清楚、路上行人和车辆较少,比工厂的运行要简单很多,无人车拿到现场调试一天左右就可以启用。


       刘明表示,低速车的核心要素是效率和成本,价格越便宜,能应用的场景就越多。虽然暂不能透露具体成本,但他表示,他们的无人车为产业园区“降本增效明显”,从传感器到车身的深度定制极大降低了无效成本的比例。


       刘明提到,公众以前觉得无人车是个噱头,但疫情扮演了“催化剂”的作用,让大家发现无人车确实能解决问题。同时,疫情也加速了这个行业的泡沫退潮,退潮了之后就知道谁在裸泳。他认为,无人车行业需要一些运营公司,为不同场景的市场需求对接合适的技术解决方案。目前这个行业里就像只有搞研发的“华为”,基本没有做运营的“电信”、“移动”和“联通”。


       与大部分自动驾驶开发商不同,一清创新有自己的智能制造基地(UDIST)。该基地位于山东省淄博市,占地300亩,由淄博金德建设发展有限公司和一清舜泰汽车有限公司投资建设。根据一清创新提供的资料,该基地内部包括完整的汽车工艺、针对无人车的专项测试总装线和一个拥有50几个测试场景的全景全天候测试场。而针对传感器和控制器,该基地配备了不同温度和天气条件的性能测试线,其中包括国内首个可产生真雪的人工降雪场景。


       根据介绍,该厂区可以生产激光传感器、BMS和车载电子在内的关键零部件,涵盖场景测试、性能测试、焊涂总装、动力转向、低温测试等环节。一般来说,传统车下线之后会有完整的检验检测设备,包括四轮定位、侧滑、车速、淋雨线等。而无人车需要在传统车的基础上增加传感器校准、线控校准、AR/VR系统、调度中心和远程控制中心等。


       刘明告诉36氪,只有自己做工厂才能从根本上最大程度地控制成本和工艺水平、生产质量,同时形成标准化的设备与流程,他们现在每年整车规划产能可达2万台,厂区在移动和华为的支持下实现了5G全覆盖。


       谈及低速自动驾驶应该选择怎样的技术路线,刘明表示,目前自动驾驶感知技术分为两大类,一类是以端到端深度强化学习为主的模式,是偏高速车的常用方案;另一类是比较传统的工程模块化系统。两种技术路线各有优劣势。端到端深度强化学习的优势在于容易做出working demo,劣势则是场景迁移能力比较弱,对样本的数量和质量都有较高要求;而工程模块化系统的优势在于完成决策系统后,其他地方不会有太大纰漏,劣势在于实现精准的系统定位、障碍检测、决策、控制,需要大量的技术积累。


       一清创新结合了这两类技术方案:以工程模块化为框架、深度强化学习为辅助的模式,涵盖感知系统、决策与预测系统、规划与控制以及相应的支撑技术等六个方面,并采用二类商用车底盘的配置。该底盘配备了ABS(防抱死制动系统)、EPS(电动转向系统)、ESP(车身电子稳定控制系统)、IBC(线控制动系统)、EPB(电子驻车制动系统)、BMS(电池管理系统)和TPMP(胎压检测)等数十个汽车电子关键部件,均使用车规量产器件,使用寿命超过10年。传感器方面会根据实际场景需求进行配置。


       一清创新曾获得联想创投的数千万元人民币Pre-A轮融资,此前还获得东方富海、同威资本、力合清源的数千万元人民币天使轮融资。


来源:36氪


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