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瞄准矿区无人化运输的千亿级市场,「盟识科技」与博雷顿合作研发纯电动自动驾驶重卡

作者:数科邦 发布时间:2019-12-27 1510 0 0

自动驾驶的落地难、盈利难,正在消耗投资人的耐心。但如果我们把视线从车水马龙的城市开放道路拉到人烟稀少的露天矿区,就会发现,矿区其实是自动驾驶落地最快的场景之一。自动驾驶能很好地解决矿区人力成本高涨、运输安全和效率等痛点。

36氪近日接触到的“盟识科技”(MaxSense.ai )是一家针对生产型物流的自动驾驶解决方案技术与服务提供商,以“快速落地商用”为首要目标,优先选择短途、高频次的限定作业场景,目前主要专注矿区场景的落地应用。该公司曾获得易津资本的天使轮投资、纯电动重型卡车研发商“博雷顿”的Pre-A轮投资。博雷顿也是盟识科技的单一大股东。

盟识科技成立于2015年,在2018年5月正式运营,从2019年2月开始在上海临港的智能网联示范区进行测试。其测试用车是博雷顿提供的纯电动重卡,也是该示范区测试场内唯一的纯电动自动驾驶卡车,测试拖车车挂总长约18米,可以实现“自动倒车”等高难度功能。从今年11月起,盟识的自卸型自动驾驶车辆已投放矿区进行实际作业测试,明年计划在安徽境内民营露天矿山进行实际运营部署,每个矿区计划落地10-20台车,之后面向国内大型露天矿区与港口做规模化推广。

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盟识科技在上海临港的测试车辆(图源:盟识科技)

盟识科技创始人兼CEO邱长伍告诉36氪,他们的自动驾驶解决方案可归纳为“云边端”三级递阶系统。自下而上包括了车端无人驾控系统、多边分布的集控生产调度平台、公有云部署的云端运维支持系统。

具体来说,车载无人驾驶系统主要接收调度平台发布的载运任务与路线指令,以实现环境感知、运动规划、循迹运行、自主避障、装载作业等操作。

而集控生产调度平台可以与车载自动驾驶系统、周边交互作业设备进行信息交互,集中反映作业系统内各个车辆、作业设备、作业任务过程状态,同时,采用运筹优化、人工智能算法,基于作业任务、路网状态、车辆动态位置等物理约束,实时监控并优化调度车辆,在不断降低单车运营成本基础上,进一步优化系统运营效率和成本效益。

针对生产型物流场景地域分散的特点,盟识科技在公有云端部署了运维支持平台,通过公有网络通信,与远端调度管理系统通信,提供远程系统作业远程支持、故障信息诊断、维护、车载控制系统升级。盟识科技部署的云端系统并不参与实际生产运营,主要用于远端运营系统维护和数据管理。即使云端与运营端调度平台通信断开,也不会影响运营生产系统,在确保服务及时性的同时,也确保用户数据安全。

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盟识的矿区自动驾驶解决方案(图源:盟识科技)

针对生产型物流场景低速载运需求,盟识科技采用的是16线激光雷达、毫米波雷达和摄像头等低成本传感器融合方案,目前主要以后装方式提供服务,今后也可以与博雷顿合作,采用前装量产方案。

谈及矿区无人化运输的市场规模,邱长伍告诉36氪,国内露天煤矿年开采量不低于9亿吨,金属类露天开采量有11亿吨,露天矿开采的土方与矿石剥采比值一般是5-8:1,算下来,露天煤矿与金属类矿山内部矿石与土方转运量共计不低于120亿吨;另外,国内庞大的建筑市场对石灰石等砂石料的需求每年不低于50亿吨。综合来看,满足“低速、高频、有限封闭场景”特点的矿山物料年运载量不低于170亿吨。5公里运输范围内,运费通常是1.3~1.8元/吨公里,按平均1.5元/吨公里计,年运力费用不低于1200亿。

今后,盟识科技也打算把自动驾驶解决方案应用于港口和园区场景。邱长伍表示,在港口做自动驾驶的优势在于:道路规范、高频作业、商业价值高。但港口对作业效率要求非常高,需要应对各类极端复杂的作业场景与天气变化,对自动驾驶来说并不简单。同时,要想大规模地把自动驾驶调度系统接入港口的码头操作系统(terminal operating system,TOS),需要首先完成港口内车辆与作业设备调度平台系统开发,而TOS系统持续无间断作业,调度平台系统要想全面接入,难度较大。

目前,押注矿区无人化运输的初创公司已经不少,这些公司都将在未来几年内接受资本、技术和资源开拓能力的综合考验。

谈及竞争优势,博雷顿董事长兼总经理陈方明告诉36氪,博雷顿的重卡主要卖给矿山和港口,可以帮助盟识对接这两个场景的客户。同时,博雷顿可以为矿区提供包括钻孔、爆破、挖掘、运输在内的全流程解决方案。如果矿区把业务总包给博雷顿,把其中的运输环节分包给盟识,便可获得更高性价比的服务。

陈方明表示,博雷顿的纯电动重卡在平地行驶时,满载续航可达260km,空载续航可达500km;其百吨电动矿卡在矿山行驶时,重载下坡可以回收电能,重载上坡每公里需要消耗30度电,行驶45公里需要充电一次,运行一天需要充电两次,快充时长在一小时以内,充电桩由博雷顿研发和部署。

盟识科技的创始团队成员来自上海交通大学机器人研究所,擅长移动机器人控制和无人驾驶技术,拥有来自宝马、上汽、东风、振华港机、通用电气和中国神华等相关行业的资深专家,硕士及以上学历的核心团队成员占比80%。


标签: 自动驾驶

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