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    最早上路的無人駕駛,這家公司的自動化農機已經跑在田間

    本文作者: 小芹菜 2016-12-25 15:15
    導語:這些來自北航的機器人團隊,他們想做的不僅僅是農機無人駕駛系統。

    無人駕駛的真正落地還需要一段時間,復雜的交通環境、自然環境以及與此對應的技術的發展都是其中的原因。環境感知、路線規劃,還有車輛本身的意圖決策,比如什么時候轉彎、什么車距合適、什么時候超車等等,這些都是無人駕駛投入交通需要考慮的問題。

    但是,如果把無人駕駛系統應用在大型的農業機械上,問題就會簡單一些。

    博創聯動就在做這樣的事情。他們是車聯網設備和軟件服務提供商,機器人團隊背景,在做車聯網大數據的應用和車輛智能控制信息系統,目前主要應用在農業機械和新能源汽車上。從工程車輛到農業機械,發展歷時12年時間,這個過程中,他們得到了雅瑞資本、賽航基金的資本助力和指導。

    在雅瑞資本組織的“CEO學堂”活動期間,雷鋒網編輯和博創聯動的創始人陶偉聊了聊。以下內容略有刪減——

    最早上路的無人駕駛,這家公司的自動化農機已經跑在田間

    “仿制國外高端的機器人智能控制和遠程信息技術,把它應用到大型農機械上去”

    雷鋒網:給我們介紹下你們的應用方向?

    陶偉:我們有兩大方向,新能源汽車和農業機械。

    新能源汽車的車聯網,主要是面向新能源車輛,提供車聯網的信息終端和遠程的后臺的信息服務,主要解決的問題是幫助車輛的生產企業,對車輛的信息進行一個遠程的采集,一旦車身出現故障的時候,能夠給車做快速維修、遠程故障診斷、保養維護。

    最早上路的無人駕駛,這家公司的自動化農機已經跑在田間

    目前應用到的車輛在10萬臺左右的規模。

    這個數據意味著什么?新能源汽車去年是34萬臺,今年可能還會多一點,在60-70萬臺的量級,我們還是有一定的比例。

    第二塊是我們給農業機械做的智能化和信息化,目標是未來把農業機械變成智能聯網的大型機械,農業機械本身很像機器人,尤其是現在高端產品,它會涉及到數據采集、遠程控制,包括本地智能化的操控。

    如果說,以前的老式農業機械,它是有很多的操縱桿、散的儀表,但是現在新型的機器已經是一個全部數字化設備,按一個按鍵就可以讓它實現組合動作,甚至一個車輛的自動駕駛,人坐在車上設定一下就可以。

    這個智能化是循序漸進的過程,實際上國外大型農業機械,像美國的約翰迪爾已經是我剛才說的這種狀態。包括自動駕駛、遠程信息監控、車輛整車高度智能化的控制,甚至多個機器協調控制的產品,都已經達到了。

    另外,原來其實是小片的農田,但是現在越來越多的土地是連成片的,于是大型農田出現,在這種情況下,大型的農機具就開始慢慢地進到這個市場,獲得越來越多的市場認可。

    我們的目標其實就是在國內的農用機械上,仿制國外高端的機器人智能控制和遠程信息技術,把它應用到大型農業機械上去。

    雷鋒網:和國內外已經成熟的同類公司相比,你們的核心競爭力在哪?

    陶偉:其實目前國內做的企業還較少。國內在農業機械領域做的企業有江蘇天澤信息這類企業,在智能化這塊,還有像株洲嘉成、貴陽永清等。

    未來的機器應該是集智能化、信息化一體的,每臺機器既可實現本地高度智能控制,又能遠程進行聯網,所以它本身是智能化+信息化處理的。但既要做好這兩個,又具有大批量配套的企業,我們有資質和既往的經驗積累。

    為什么這么說?

    早期我們是做工程車輛,包括軍車,做了12年的時間。后來由于市場的方向調整,我們又進入到農業機械的領域,農業機械現在還處于剛剛開始智能化、信息化的過程。像福田雷沃、五征、洛陽一拖等這類前10大品牌里有8家是我們的客戶,我們在這個領域里還是具有一些技術和份額領先的優勢。

    把智能化和信息化結合起來,其實能夠實現很多高端的應用,比如自動駕駛的控制。這其實是本地車身自動控制加上遠程的高精度定位,一個自動控制方向的解決方案,就是一個把信息化、智能化融合起來的很好的應用。

    “比較典型的應用,是和保險、金融結合起來”

    雷鋒網:從做軍車到農機,從高端走向低端,這算是一個降維的過程。在具體實現的過程中都遇到過什么問題,比如地理環境是不一樣的,技術上都是怎么解決的?

    陶偉:是這樣的。

    我們發現不管是農業機械、電動的車輛也好,這都是一個比較新型的市場,引導客戶接受其實是需要一個過程的

    舉個例子,做一個設備放在農用機械上,一開始我們想做車身的數據終端,像汽車一樣,為了節約成本,不想在本地加一個顯示裝置,讓客戶用手機連到后臺看一下本車的數據,比如說一些作業的時長、面積、位置等,這些用手機看其實是很簡單的。但后來發現,用戶基本上不太會實現這種應用的場景,很多客戶拿著黑白機,也不太會操作。

    所以,后來我們在本地裝了一個小顯示屏,讓客戶直觀地看到他所關心的數據,最后客戶才會認可這套系統的價值,并愿意付費購買。

    最早上路的無人駕駛,這家公司的自動化農機已經跑在田間

    在這個過程當中,因為人群的不同,導致我們可能在具體的行業里,還有一些各自應用上的特點。

    再者,地理環境不一樣,但從另一個角度來講,這其實是我們的優勢。原來做傳統的車聯網, 現在面向高端農用機械工程車輛,對設備可靠性、安全性都要求很高,因為設備一旦跑起來后,大概每10秒鐘就會有1條數據上傳。所以,幾十萬臺車在外面跑的時候,系統的負載壓力、可靠性要求特別高,我們有一個40人的軟件技術團隊來專門負責整個平臺大數據架構的設計。

    我們做的這些行業屬于高端制造的一些行業,目前國內市場,比如新能源受政策變化影響比較大。另外,農業機械怎么能夠盡快得到用戶高程度的認可和接受,能夠快速推進這個事情,其實是比較有挑戰的。有好的技術、產品,應該怎么能夠更好地和客戶的需求深入匹配起來、快速利用一些引導性的政策支持,往前走,這是很重要的。

    雷鋒網:40人的軟件技術團隊專門來負責平臺的大數據,還是很看重大數據的,這些數據會有哪些應用呢?

    陶偉:就像前面說的,車身的數據采集時時刻刻都會有大量的數據進來,也是我們很重要的數據來源。現在也有其他企業在和我們洽談,希望能夠買我們的數據,或者合作開發。

    其實采集數據的技術都是一樣的,只不過后端的數據怎么去處理、分析,肯定是需要大數據平臺來做,原來我們的軟件只是為了配合賣硬件,現在要提煉軟件價值,去挖掘其中數據的使用。

    最早上路的無人駕駛,這家公司的自動化農機已經跑在田間

    (博創的Homer3、Homer3B/3E遠程智能監控終端設備)

    軟硬件一體化的模式可以保持企業規模和利潤快速增長,同時積累足夠多的車輛大數據,并充分利用后臺挖掘數據的價值。這里首先要解決的問題是把數據可靠地采集進來,然后進行分類存儲,進行一些簡單的統計應用,下一步是如何批量應用。

    比較典型的,是和保險、金融結合起來。比如說裝備了我們器械的客戶,假如銀行要和他進行相關的金融服務、資金貸款,資金風險的擔憂就會少一些,因為我們的后臺能看大片每臺車的作業情況、掙了多少錢,有一個初步的用戶畫像。

    類似的,比如說我們的客戶使用車的頻次比較高,就意味著他作業就比較多,相對應的還款能力會強一些。

    | 北斗+GPS高精度定位

    雷鋒網:除了大數據,能夠在產品上體現的的核心技術還有哪些?

    陶偉:除了以上提到的大數據,還有我們產品本身的硬件設計。

    我們早期是北航的團隊,在硬件電子可靠性設計、產品設計這方面還是有很強的優勢。

    可靠性怎么說呢?舉個例子,所有的顯示屏、控制器,其實是可以達到軍用等級標準的。因為工程車輛、農業機械都是屬于比較嚴苛的環境,不管是在振動沖擊、使用的溫度環境,都需要有很好的定制化設計。

    (雷鋒網:在很惡劣的環境下,像雷雨天氣,怎么保證車能夠穩定使用不受影響?)

    因為這個全車要做電器可靠性的設置,包括我們每臺產品出廠之前都會經過嚴格的高低溫檢測實驗,才能夠可靠地出廠。

    從設計的角度來講,因為車身電壓波動范圍很大,它會有一些沖擊,電源瞬間電壓跳變。包括整個振動的條件下,它要達到軍方反復的高強度振動的標準。

    另外在設備本身,它會有一些電源的保護,全車的端口,一旦被高壓電擊進來,它會有效地通過接口的保護,主板不受損壞。

    (雷鋒網:怎么進行保護的呢?)

    因為芯片本身有防護功能,比如在某一個外圍端口,一旦被燒掉以后,芯片可以保護內部的核心器件不受影響,其實還是從可靠性設計方面,增加一些電源保護器件來做這個事情。

    另一個方面,因為我們對精度要求特別高,所以靠的是高精度定位的技術,不是靠激光雷達或者圖像識別來實現。因為汽車跑得比較快,只能靠外界的檢測來實現車身的自動駕駛,對于農機來講,速度慢,加上對精度要求比較高,采用的是北斗+GPS。對某一臺車可以定位到1厘米以內,控制這臺車,每行使100米,水平的正負誤差大概是2.5公分左右。

    雷鋒網:你們目前在燒錢還是在賺錢?

    陶偉:

    從我們目前的階段來講,其實還是處在一個正向賺錢的狀態。之前我們一直是賺錢的,后面因為轉向大數據新業務方向,軟件團隊增加的人比較多,現在是一個軟件加硬件的公司。這兩年投入比較大,基本上處在一個盈虧平衡的狀態。

    | 寫在后面

    相較于目前大多數互聯網科技公司以及創業團隊將目光聚焦在城市汽車的無人駕駛上,這支北航團隊另辟蹊徑,走出了一條不一樣的路。顯然不能說城市汽車無人駕駛已經屬于紅海,但是北航團隊選擇了一片更加寬廣的藍海——農業機械無人駕駛,而且現在做得還不錯。

    當然,對于大數據的挖掘與應用依然有更多可能性,而這考驗的便是整個團隊所具備的技術能力。時間會給出更合適的答案。

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