关于《上海企业》:是一本专注于企业管理领域的学术期刊,由上海市经济和信息化委员会主管,上海企业联合会主办,旨在“面向企业、注重实际、探索政策、促进管理”,为企业家和管理者提供最新的管理理念、实践案例和政策分析。
在本次【2024上海人工智能专刊】中,记者专访了上海库萨科技有限公司联合创始人&CEO杨希先生。
随着智慧城市建设成为各地推进城市现代化发展的重要方向、无人驾驶技术的持续不断的发展与在公共服务领域的不断应用,作为商用无人驾驶最适合落地的应用场景之一的环卫机器人顺势“登场”城市风景线。
目前,我国智能环卫机器人产业仍处于起步阶段,全国共有人工智能环卫设备生产研发企业30余家,刚成立一年多的上海库萨科技有限公司(简称“库萨科技”)是行业内的后起之秀。
作为知名城市服务机器人提供商,库萨科技成立于2023年,总部在上海市,并在北京市和苏州市设有研发中心,专注于无人作业机器人和云端作业管理系统的设计与销售,致力于为客户打造覆盖全生命周期的无人作业解决方案,推动无人作业的规模化落地。
库萨科学技术研发人员来自机器人、无人驾驶、整车制造、芯片和智慧环卫多个专业领域,在无人驾驶、机器人技术方面积累了丰富的实践经验。成立之始,研发团队便立足于无人驾驶全栈技术和自动作业方案的自主研发,同时拉动众多上下游企业组织深度合作,共同促进机器人整机的快速研发、制造和落地。
成立仅一年,库萨科技就入选了《2023年度上海市智能机器人标杆企业与应用场景推荐目录》名单,其研发生产的无人清扫机器人星筠®已应用到长三角、珠三角多个城市的道路环卫工作中。
近期,库萨科技联合创始人兼CEO杨希接受记者正常采访,就库萨科技如何探索城市服务新模式下的高效作业生产力作分享。
记者:作为国内专业的城市服务机器人提供商,在库萨科技的预想中,未来智慧城市将是怎样的?
杨希:在我们的预想中,未来智慧城市将有多种多样的机器人融于普通市民的生活中,为城市提供环卫、巡检、配送等服务,帮助城市管理者实现城市管理的自动化和智能化。
而在智慧环卫领域,环卫机器人的应用引领了环卫行业向智能化、精细化管理方向的转型升级。通过提高作业效率和质量,环卫机器人不仅减轻了城市管理者压力,还促进了环保技术和服务的创新发展,为行业带来了更高的附加值,提升了整个行业的竞争力和可持续发展能力。
环卫机器人作为智慧城市的组成部分,其大范围的应用还有助于构建更加智能化、高效的城市管理体系。通过实时数据收集与分析,机器人能为城市规划、环境监视测定提供宝贵信息,从而为城市管理者决策提供科学依据,加速智慧城市的建设步伐。
杨希:在多模态、大模型、具身智能等前沿技术不断推动下,无人驾驶和机器人领域正朝着更高级别的自动化、网联化方向迅速发展。
智慧城市的建设也是推动机器人技术发展的主要的因素。随着城市对智能化管理的需求一直上升,机器人的集成应用将更广泛,将极大提升城市的综合管理效率、推动战略性新兴起的产业发展,并改善居民的生活质量。
政策支持是机器人领域发展的重要驱动力,比如:今年工信部等五部门发布的智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单,无疑将进一步积极推动机器人领域的发展。预计未来几年内,机器人将在更多的城市和地区得到推广和商业化应用。
记者:库萨科技入选《2023年度上海市智能机器人标杆企业与应用场景推荐目录》名单。请介绍无人清扫机器人星筠®的功能与优势、意义与未来发展、应用场景及与同类机器人的区别等。
杨希:基于在整车、无人驾驶、机器人及环保行业的深厚积累,我们旨在通过车规级机器人、云平台和无人作业解决方案,实现城市服务模式的革新。
“星筠”,取名于“幸运”。聚焦环卫场景的星筠®是我们为解决传统城市环卫领域中工作强度大、作业环境恶劣、安全管理困难等痛点而研发的一款具备自主作业路径规划、自主循迹、自主避障等功能的无人清扫机器人,主要使用在在城市慢车道、辅道、混合车道等城市开放式场景中。
为在各种复杂城市环境中都能实现稳定、耐用的运行表现,在设计上,星筠®采用车规化设计和选型,拥有同尺寸、同吨位机器人中的最小转弯半径,灵活通行;自适应独立调节扫盘,非平坦路面清扫能力强;最大行驶速度20km/h,最大清扫作业速度10km/h,装载420L大容量水箱和1000L大容量垃圾桶,单次作业时长可达8小时,单位面积作业成本最低。
星筠®还搭载了L4级自动驾驶系统,能自己规划路线,避开障碍物,遇到路上的石头或者停着的车,还会自动拍照记录这些区域,为之后的补扫工作提供相关依据。同时,它会自动找到最有效的清扫路径,无论是清理落叶、纸屑还是其他垃圾,都不在话下。
在这款机器人中,我们创新性地采用了多源异构传感器方案——集成了非接触式传感器和接触式传感器,以此实现全方位、多层次的环境感知。其核心技术包括视觉AI主导的多传感器融合感知系统,通过先进的感知算法处理和融合数据,星筠®能够在复杂环境中精准识别并响应,实现厘米级精度的自主导航和避障。自适应调节的清扫组件的应用也使得其能适应多变地形,确保高效无死角清洁。
星筠®还与云端作业管理系统无缝对接,实现了清扫任务的智能调度、实时监控和数据分析,不仅优化了作业路径,还促进了多机器人之间的高效协同作业,明显提高了管理的精细化程度。
记者:在做专业服务机器人过程中,库萨科技有哪些值得分享的经历?取得了哪些成就?还需要做哪些攻坚克难的工作?
杨希:库萨科技在技术积累、产品迭代、数据平台、研发设计、制造与供应链等方面有着非常明显优势,这为我们未来拓展更多场景打下了坚实基础。
目前,库萨科技的机器人已在十几个地区成功部署,产品落地速度很快。环卫是我们的第一个落地场景,通过与多家金融租赁公司成立了战略合作伙伴关系,我们大家可以为客户提供多元化的销售和租赁方案。未来,我们将聚焦更多城市服务场景进行研发、生产与应用。
此外,我们格外的重视风险管理工作。目前,行业缺乏统一的行业政策和标准来指导和规范产品的开发和生产,导致市场上不同公司制作的环卫机器人在质量、功能、安全性上差异显著。这不仅给客户选择正真适合的产品带来困难,也影响了行业的健康发展和技术创新。
秉承对客户负责、对社会负责的理念,我们携手保险公司,创新性地打造了国内首份开放道路的机器人产品质量责任保险,并且已经将其应用于实际项目中,能够为产品的生产、研发、测试及落地提供全生命周期的风险保障承保服务。
杨希:作为主攻开放式场景的机器人公司,考虑到城市环境复杂多变,我们在机器人设计之初就始终将安全放在产品设计的首要准则,还创新性地将国际汽车功能安全标准ISO26262引入了机器人领域。
将汽车行业成熟的标准应用于机器人,这一做法的灵感来源于我们团队的背景。多位来自整车制造和无人驾驶行业的资深专家组成了我们的核心团队。我们坚信,无论是汽车还是机器人,在面对复杂环境时,都需要确保其操作的安全性和可靠性。这种对安全和质量的执着追求,也使得我们的机器人产品在市场中赢得了良好的声誉和客户的信任。
为确保产品在开放环境中遇到行人、车辆和其他障碍物时能够做出正确的响应,从而避免潜在的风险,我们绞尽脑汁,做了很多的尝试:
在硬件层面,为了抵御户外场景中的恶劣天气,为机器人选择了经过严格测试的车规级零部件来确保其可靠性和耐用性,采用多传感器融合来提供全面的环境感知能力;
在软件层面,我们的融合算法能让机器人对周围环境作出更全面的理解,可以准确识别并预测障碍物的运动行为,并基于数据作出相应的决策,比如在高风险情况下迅速做出一定的反应,执行紧急刹车操作,从而避免碰撞和保障行人安全;
在系统层面,我们的远程管理平台可以实时监控机器人的状态,在遇到极端情况时,允许操作者远程接管机器人的控制权,及时引导机器人安全脱困,以确保作业安全;
在不断迭代算法之余,我们的产品也经过了保险公司的评估,与他们合作打造了针对开放道路下机器人的保险产品,在发生意外事故后,对受害人的生命财产提供安全托底。
记者:库萨科技是怎么样做数据的有效监管的?同时,是如何平衡保证合理监管和推动社会效益的呢?
杨希:我们坚守数据安全的核心价值,采取了严格的数据保护的方法,确保在技术发展过程中始终遵循数据安全的最严格标准。
我们与云算力平台企业建立了战略合作伙伴关系,实施端到端加密技术和安全协议,以确保机器人和云端系统的安全性和数据隐私性,为智慧环卫系统的可靠性提供支持。
为了逐步提升安全性和稳定能力,我们采用了自研封闭操作系统,针对环卫等特定应用场景进行了特别优化,减少了不必要的资源占用,确保了数据的安全性和系统的稳定性。这种封闭操作系统不仅在保护数据方面发挥了作用,还提升了操作效率。
此外,在产品设计时,我们还最大限度地考虑了与客户现有管理系统的无缝对接。机器人摄像头收集的数据不但可以用于指导机器人的环卫作业,还能够适用于城市巡检等更广泛的应用场景。这种设计在确保数据得到合理监管的同时,也最大化了数据的社会效益。
杨希:我们通过云端作业管理系统确保了机器人的无人化运营与管理。该系统与机器人实时连接,实现集中监控和调度,有效接收并处理来自机器人的作业数据。利用智能算法,云端能够优化作业路径和资源分配,确保多台机器人可以有效的进行高效协同作业。
比如出于清扫效率的考虑,环卫机器人会判断前方障碍物是否很快离开,如果是临时停下的电瓶车,机器人会等待一定的时间;若遇到路面塌陷、碎石堆积等一时解决不了的障碍,机器人就会规划路径绕行过去,并在没有扫到的区域做一个“补扫”的标记,后续通过云端分配资源进行补扫,从而确保清洁工作的连续性和覆盖率。
这种云端管理和智能决策的结合,不仅提高了环卫机器人的操作效率和清洁质量,而且最大限度地减少了环卫作业的人力投入。
下一步,库萨科技将聚焦产品线扩展和技术创新,计划推出更多清扫机器人系列新产品,并扩展到更多城市服务场景,同时强化机器人的泛化推理能力,通过量化数据与生成式AI结合的方法,通过大量训练提升在未知场景中的泛化推理能力,从而更好地应对在作业中遇到的各类复杂情况,推动人工智能技术在城市服务领域的深入应用。返回搜狐,查看更加多