可配置自主驾驶大规模应用
英国自主驾驶车软件公司Oxa已完成D轮融资，将其工业移动自动化平台推向商业规模。该公司开发了可配置的自动驾驶软件，旨在部署到多种不同的车型上——总共超过20种——涵盖港口、机场、制造设施、太阳能农场和其他大型工业园区使用的地面车辆。
与消费级自主驾驶汽车的努力不同，消费级自主驾驶汽车专注于单一车型（通常是乘用车）在公路环境中导航，而Oxa的方法针对工业运营的结构化、半私有环境，其中自动化可在没有公路场景复杂性的情况下部署。这种专注使Oxa能够更接近商业部署，而资金更充足的消费级AV努力仍在努力解决公路驾驶的边缘情况。
工业AV市场
工业车辆——保持大型设施运营的叉车、拖拉机、牵引车、班车和检查机器人——是一个巨大的全球市场。这些车辆通常在定义的地理区域内以重复模式运营，使其成为自动化的强有力候选：路线是可预测的，环境是受控的，自动驾驶操作（减少劳动力、24/7运营、提高安全性）产生的成本节省是可直接衡量的。
疫情暴露了依赖人工工人进行重复地面运输任务的运营的脆弱性。当工人可用性下降时，港口和机场经历了重大中断。制造设施发现，当劳动力水平变化时，关键的内部物流——将材料从仓储运往装配线——可能成为瓶颈。自动化这些功能可以降低运营脆弱性，同时提高效率。
Oxa方法的独特之处
Oxa平台的关键差异是可配置性。Oxa开发了一个软件架构，可以通过配置而非根本性重新设计来适应不同的车辆几何结构、传感器配置和运营要求，而不是为每种车型构建专用自主驾驶系统——为叉车构建叉车系统，为牵引车构建牵引车系统。
这在商业上很重要，因为它降低了扩展到新车型和新客户环境的成本。当港口运营商想要自动化不仅是集装箱拖拉机，还有行李牵引车和乘客班车时，Oxa可以用同一核心平台的变体潜在地解决这三个问题，而不是三个独立的开发工作。由此产生的范围经济是在开发成本很高的市场中的重大竞争优势。
部署环境
Oxa的当前部署环境跨越几个工业类别。在港口和机场，该公司的系统处理航站楼、飞机和仓储区域之间的货物和行李移动——重复的点对点物流，非常适合自动化，并且由于涉及的劳动力成本和精确的时间安排要求而价值很高。在制造设施中，Oxa的平台处理内部物料搬运，在不需要人工操作员持续关注的情况下保持装配线的供应。
太阳能和风力发电场监测是一个新兴的应用领域：大型可再生能源设施需要在广阔的地区定期检查面板和涡轮机。配备传感器和摄像机的自主地面车辆可以比人工检查团队更彻底、更低成本地执行这些检查，同时生成为预测性维护系统提供数据的信息。
自主驾驶成熟度曲线
由于涉及的受控环境，工业AV部署通常比消费级应用处于更高的成熟度水平。Oxa的许多部署在具有重要基础设施支持的地理围栏区域运营——高清晰度地图、路边传感、其他自主和人工操作车辆的托管交通。这个运营设计领域减少了系统必须处理的场景数量，允许在较低的通用AI能力水平下实现更高的可靠性。
随着技术的成熟和运营记录的积累，自主驾驶运营的范围可以扩展——到更复杂的环境、与人工工人的更多互动，最终到更少结构化的设置。工业部署记录作为最终可能适用于更具挑战性背景的技术的试验场。
走向商业规模的道路
D轮资本将用于扩展Oxa的商业部署能力——更多处于自动化下的车辆、更多客户场点、更多地理位置。该公司表示专注于在有意义的规模上展示工业自主驾驶的经济案例，生成持续改进系统性能所需的运营数据，以及建立将在从早期采用者到主流工业部署的过渡中锚定业务的客户关系。
市场时机看起来有利：工业运营商面临持续压力，需要在受限的劳动力资源池中提高生产率，技术已经成熟到在结构化环境中的自主驾驶运营足够可靠以支持大规模商业部署。
本文基于The Robot Report的报道。阅读原文。
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