今天（5 月 18 日），低速自動駕駛公司酷哇機(jī)器人(COWAROBOT)宣布獲得 1.35 億元 B 輪融資，由軟銀中國和創(chuàng)世伙伴領(lǐng)投，盈峰投資、睿鯨資本、中民金服、蕪湖風(fēng)投、合力投資跟投。

上個(gè)月，新智駕剛剛報(bào)道了酷哇與國內(nèi)最大環(huán)衛(wèi)企業(yè)中聯(lián)環(huán)境在長沙共同落地自動駕駛清掃車的消息，本輪融資完成后，我們也在酷哇的上海研發(fā)部見到了創(chuàng)始人兼 CEO 何弢，向他了解了酷哇的自動駕駛規(guī)劃與布局。

1.35 億元融資，在眾多實(shí)力雄厚的主機(jī)廠、零配件廠商和科技公司比肩而立的自動駕駛領(lǐng)域算不上太大，也絕非小數(shù)，而隨著這項(xiàng)技術(shù)落地期限的臨近，行業(yè)資金計(jì)劃流向也多與各家商業(yè)化進(jìn)度密切相關(guān)，關(guān)于酷哇下一步的計(jì)劃，何弢總結(jié)了三點(diǎn)：

一，整合高校、研究機(jī)構(gòu)的科研力量，加快技術(shù)研發(fā)落地。目前，酷哇已經(jīng)與卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室達(dá)成合作，將在今年年底共同成立一座研究院，進(jìn)行環(huán)境感知方面的合作研發(fā)。

二，聚集人才。ETH 人工智能實(shí)驗(yàn)室原主任 Rolf Pfeifer 為酷哇首席科學(xué)家，之后也將在人才聚攏與技術(shù)研發(fā)方面為酷哇提供更多支持。

三，密集的商業(yè)化落地。以長沙首個(gè)自動駕駛清掃車項(xiàng)目為起點(diǎn)，今年，酷哇將陸續(xù)在上海、蕪湖、合肥、四川、廣東等地落地多款自動駕駛清掃車。

自動駕駛進(jìn)入城市“毛細(xì)血管”

通過自動駕駛切入日常生活場景，進(jìn)入城市的“毛細(xì)血管”，這是三年前酷哇機(jī)器人成立時(shí)便確立的技術(shù)方向。

在自動駕駛行業(yè)，一方面，傳統(tǒng)車企和零配件廠商“人多勢眾”，財(cái)力雄厚，在乘用車和高速車方面布局深入，如酷哇這類初創(chuàng)公司很難具備后來居上的突出優(yōu)勢；另一方面，城市乘用車道路場景復(fù)雜，技術(shù)要求也更高。

“我們要找適合自己的以及能夠抓得到的細(xì)分賽道，我們能夠和行業(yè)巨頭區(qū)分的，也正是這些垂直細(xì)分賽道?！?/p>

何弢將酷哇的業(yè)務(wù)線分為三條：無人駕駛的智能硬件，城市清掃車、灑水車等自動駕駛低速車；前端的自動駕駛物流車。

初期，公司以更偏向 C 端的智能硬件切入，曾推出過智能行李箱、智能購物車等自動駕駛技術(shù)支撐的硬件產(chǎn)品，一方面便于早期打入市場，同時(shí)也可為公司贏得相應(yīng)的現(xiàn)金流。

城市清掃車是酷哇自動駕駛技術(shù)真正落地的第一步，也是其接下來的重點(diǎn)動作，這與酷哇的既定路線規(guī)劃相符，即在城市低速園區(qū)、醫(yī)院、學(xué)校、廣場等時(shí)速 60km/h 以下區(qū)域進(jìn)行落地。之后，公司還將組建自己的自動駕駛清掃車隊(duì)，并以此為據(jù)點(diǎn)，向?yàn)⑺?、垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)車等更多細(xì)分領(lǐng)域輻射。

此外，物流也是自動駕駛企業(yè)扎堆的領(lǐng)域之一，何弢對其進(jìn)行了劃分：前端物流，即港口、碼頭、倉儲等區(qū)域，環(huán)境可控性較高，可重點(diǎn)布局，在此，酷哇已與國內(nèi)多家物流公司進(jìn)行合作和落地籌備；貨車在主干線上的分發(fā)，為中端；后端，即貨物到城市各端的配送，因?yàn)槁窙r復(fù)雜，道路環(huán)境不確定性較大，落地難度較高，短期很難實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

*酷哇機(jī)器人創(chuàng)始人兼 CEO 何弢

自動駕駛清掃車落地

何弢畢業(yè)于上海交通大學(xué)，曾在東京工業(yè)大學(xué)進(jìn)行自動駕駛環(huán)境感知研究，師從機(jī)器人大師 Hirose Shigeo，之后曾任教于上海交通大學(xué)，并提出了特征驅(qū)動全局定位理論，而早期酷哇團(tuán)隊(duì)成員也多來自上海交大、百度、卡耐基梅隆大學(xué)等高?；蚱髽I(yè)。因此，對這家成立三年的公司來說，無人駕駛的技術(shù)層面已經(jīng)沒有太多難題。

何弢表示，團(tuán)隊(duì)用兩個(gè)月便完成了清掃車的自動駕駛改造，其精力更多集中在自動駕駛與智能作業(yè)的產(chǎn)品化方面，以更好實(shí)現(xiàn)視覺識別、清掃裝置等與自動駕駛系統(tǒng)的融合。比如，車輛設(shè)置了多種清掃模式，要根據(jù)路面垃圾識別效果，完成不同車速切換；在破損的馬路牙子，或有井蓋的區(qū)域，車輛需要適時(shí)完成避讓等。如何弢所言，“自動駕駛系統(tǒng)不僅要接管車，還要接管其清掃裝置，使車輛行駛的自動化與清掃的自動化結(jié)合在一起?！?/p>

同時(shí)，酷哇還開發(fā)了一套云端控制系統(tǒng)，對車輛進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)調(diào)度，其與中聯(lián)環(huán)境共同完成了車輛的運(yùn)營模式定義，于后者而言，自動駕駛也在倒逼著其從環(huán)衛(wèi)設(shè)備制造商向環(huán)衛(wèi)運(yùn)營服務(wù)商的轉(zhuǎn)型。

在長沙落地的自動駕駛清掃車共使用了 11 個(gè)激光雷達(dá)（3 個(gè) 16 線、8 個(gè)低線束），2 個(gè)攝像頭、4 個(gè)毫米波雷達(dá)，整套系統(tǒng)在 30-40 萬之間。

對于一輛低速車，這已經(jīng)是不菲的配置，何弢算了一筆賬，“原來的清掃車 1 個(gè)人一天上、下午一般只能各開 3 個(gè)小時(shí)，超過這個(gè)時(shí)間，人會很難受，因?yàn)檐囶嵉煤軈柡?。自動駕駛清掃車接手之后，基本上可以 24 小時(shí)或者 20 小時(shí)作業(yè)，相當(dāng)于 3 個(gè)人在開這輛車，1 個(gè)人的薪資 1 年差不多是 6 萬- 8 萬，3 個(gè)人 1 年就省掉 18 萬，2 年就可以把車輛成本拿回來，而清掃車的一般生命周期是 10 年左右?！?/p>

“傳統(tǒng)行業(yè)的信心來源于實(shí)物，他們是很現(xiàn)實(shí)的，要看結(jié)果，就是結(jié)果導(dǎo)向。”何弢坦言，說服傳統(tǒng)行業(yè)接受新技術(shù)的前提只有效率和效益。而現(xiàn)在，他們已經(jīng)走穩(wěn)了第一步。

以下為雷鋒網(wǎng)新智駕（微信：AI-Drive）與何弢博士的部分采訪實(shí)錄，新智駕做了不改變原意的編輯：

車輛感知

新智駕：為什么會選中自動駕駛清掃車這個(gè)領(lǐng)域？

何弢：我們找適合自己，以及能夠抓得到住的細(xì)分賽道。要區(qū)分行業(yè)巨頭，能做的永遠(yuǎn)是垂直細(xì)分賽道，這個(gè)細(xì)分賽道事實(shí)上不是自動駕駛作為主導(dǎo)的，自動駕駛只是一個(gè)切入點(diǎn)。跟巨頭相比，我們能做好的是把自動駕駛這項(xiàng)技術(shù)跟車體深入結(jié)合。

新智駕：目前車輛使用的傳感器配置，從成本上來講是不是有些奢侈？

何弢：很多人說低速場景下，自動駕駛車的傳感器配置一定比高速更便宜，也更容易落地，其實(shí)這個(gè)觀點(diǎn)不太專業(yè)，也是不對的。

一方面，我自己本身車速低，不代表周圍沒有速度高的物體，所以我的感知能力，本質(zhì)上要達(dá)到乘用車一樣高的水準(zhǔn)，一定要看得遠(yuǎn)，看得全面。

第二，無論速度高低，我都要無限接近 100% 的安全，目前我們這個(gè)配置只能說是剛剛好，少幾個(gè)感知器件，可能在一些關(guān)鍵速度抓取上面，會形成真空和漏洞。

對于這種低速車，近距離精準(zhǔn)感知更重要。無人駕駛汽車在車身 2 米以內(nèi)不需要全覆蓋精準(zhǔn)感知，它只要知道有沒有物體就夠了，不需要很精準(zhǔn)地知道物體形狀大小以及方位，用聲納或者什么就可以解決。但是低速無人駕駛清掃車，需要精準(zhǔn)感知 2 米以內(nèi)障礙物的形狀大小和方位。我們所處的環(huán)境又是比較動態(tài)、擁擠的低速環(huán)境，可能就需要進(jìn)行一些傳感器的穿插。

新智駕：怎么理解這種封閉場景下對感知的高要求？

何弢：場景感知的難或不難，看兩個(gè)方面。

一是看環(huán)境動態(tài)性，就是環(huán)境當(dāng)中會不會經(jīng)常發(fā)生變化，目前來說，L3、L4 很大一步飛躍是建立在高精地圖上。

所謂高精地圖，就是利用環(huán)境感知和建模，弱化車輛的感知和識別能力，很多情況下，你可以提前知道自己周圍的環(huán)境會出現(xiàn)什么問題。

但如果環(huán)境是動態(tài)的，就會比較困難。比如一條馬路上原來是沒有紅綠燈的，突然第二天多了一個(gè)紅綠燈，如果高精地圖沒有把這個(gè)標(biāo)注上，車直接開過去了，就很有可能引發(fā)災(zāi)難性事故，因?yàn)樗粫r(shí)時(shí)刻刻看前方有沒有紅綠燈，只會看高精地圖的這個(gè)方位上有沒有標(biāo)注。

第二，就是環(huán)境中障礙物的動態(tài)性，在標(biāo)準(zhǔn)公共場景下，環(huán)境障礙物的動態(tài)，其實(shí)是相對標(biāo)準(zhǔn)的，是有約束的，這個(gè)約束就是道路行駛規(guī)則，如果每輛車都符合道路行駛規(guī)則，無人駕駛系統(tǒng)理論上不會出錯(cuò)。

所以，在標(biāo)準(zhǔn)公共場景下好做，在于一切都是有章可循的，一些封閉場景下，尤其是低速場景下，有兩個(gè)問題：第一，沒有道路行駛規(guī)則；第二，場景中的移動物體是相對無序的。如果把這兩個(gè)因素考慮進(jìn)去，它比公共場景要難做多了。

所以你看這么長時(shí)間過去了，做快遞車很少有成功的，其中的確有法律法規(guī)的限制，但以眼下的技術(shù)進(jìn)度，這種場景其實(shí)真的很難做成。

環(huán)境地圖的動態(tài)性和環(huán)境障礙物的動態(tài)性，這兩方面要有很好的一個(gè)解決方案，它其實(shí)不能夠太依賴高精地圖，要強(qiáng)依賴于本地的感知能力，就像人一樣，要依賴于我們自身的決策能力判斷。

新智駕：酷哇所用到的特征驅(qū)動全局定位，跟高精地圖有什么區(qū)別和聯(lián)系？

何弢：高精地圖是把所有道路信息有序組織成一張全面、豐富的地圖，引導(dǎo)車輛去做決策和規(guī)劃，本質(zhì)上它是依賴 RTK 、GPS 信號來做識別、判斷，從而形成決策。

我們思路的不一樣是在于，我們以看到的物體特征為主，RTK 是輔助。拿紅綠燈來說，車輛通過 RTK 信號，確認(rèn)自己在哪里，然后再來與地圖做一個(gè)驗(yàn)證。

我們是先打開攝像頭，看當(dāng)前有沒有紅綠燈，如果有，再來比對高精地圖，進(jìn)行決策，但如果高精地圖上沒有怎么辦？這個(gè)在學(xué)術(shù)界是很難的問題，叫做被綁架（kidnap）問題。

我當(dāng)前看到這個(gè)環(huán)境現(xiàn)象，跟高精地圖上的環(huán)境現(xiàn)象不一致，這里面是什么問題呢？要么是我看錯(cuò)了，要么是環(huán)境改變了。所以說，我可以依賴本地很強(qiáng)的感知能力做判斷，如果環(huán)境改變了，我會把這個(gè)新看到的紅綠燈動態(tài)加到高精地圖上去，所有這一整套的維護(hù)是基于云端自動的。這是我們跟之前的自動駕駛車輛根本的不一樣，我們能解決環(huán)境的一些突變情況。

車隊(duì)運(yùn)營

新智駕：在車輛運(yùn)營方面，你們是怎么思考的？

何弢：我們前期會聚焦跟巨頭合作，因?yàn)樽鲞@行可能最好是避免自嗨。跟中聯(lián)的合作會迅速深入，我們負(fù)責(zé)技術(shù)，以及跟技術(shù)相關(guān)的一些行業(yè)資源整合，中聯(lián)負(fù)責(zé)生產(chǎn)、銷售、產(chǎn)品。

新智駕：車輛投入運(yùn)營后，你們和中聯(lián)要共同解決的主要有哪些問題？

何弢：其實(shí)為什么需要合作運(yùn)營，有兩個(gè)好處，首先可以探討一些新的商業(yè)模式，加入無人駕駛的概念以后，車輛原來的清掃方式和運(yùn)營方式，會有根本變化。這需要我們涉足到運(yùn)營，進(jìn)行產(chǎn)品定義，基于不同工種、不同規(guī)格的大型車隊(duì)進(jìn)行集中調(diào)度管理。

另外，我們需要依靠數(shù)據(jù)采集和分析，形成一些智能策略，完成效率、效果的提升。

新智駕：酷哇有做乘用車的計(jì)劃嗎？

何弢：乘用車這塊，我們要做也只會做城市“毛細(xì)血管”，我們有一個(gè)底線是肯定不會去碰高速公路。

一方面，高速公路不是我們的賽道，是百度他們的賽道，他們已經(jīng)布得很好，包括地圖數(shù)據(jù)。而且我們在技術(shù)手段上也不太一樣，這里面沒有難跟易的問題，是技術(shù)手段選擇的問題。

他們現(xiàn)在的技術(shù)手段、路線更適合做，也已經(jīng)有很深的積累了，我們?nèi)プ隹隙ㄗ霾贿^他們，這是 100% 的事情，我們要做也只能去做一些場景補(bǔ)充。

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