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36Kr:疫情按下低速无人车加速键,赛特智能落地医院智能配送机器人大显身手

2020.09.11

       后疫情时代,末端配送场景中的低速无人车能否揭开自动驾驶技术在中国大规模落地的序幕?    


       无人驾驶发展热潮来临,在人工智能不断发展的技术驱动背景下,无人驾驶领域的重要赛道——低速无人驾驶技术渐渐趋于成熟,智能化程度明显提升。


        自2010年以来,封闭环境中的低速无人车市场如环卫、物流、港口等领域的需求快速增长,刺激了各大公司在低速无人驾驶领域积极布局。低速无人车产品种类不断增加,并进一步向多个特定应用场景渗透,加速了低速无人车的商业化进程。一览众咨询数据显示,预计到2025年,我国低速自动驾驶汽车年销量将达到19万辆,其中物流配送领域将达到8万辆,为最大的应用市场。


        在今年上半年疫情的催化下,低速无人车由于可以帮助降低疫情传播风险、节省人力资源投入,在各种末端配送和高危场景中大显身手,备受行业关注。例如,在武汉和广州的数家医院里,可以看到一些忙碌的小身影在隔离区内不停穿梭,它们正是广州赛特智能科技有限公司(以下简称赛特智能)研发的“智赛拉”医院智能机器人。


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疫情初期“智赛拉”进驻广东省人民医院隔离病区执行配送任务。图源 赛特智能


       赛特智能专注于高精度室内外定位及导航、机器视觉和智能集群调度等行业核心技术的研究与创新,为客户提供专业的智能无人设备全场景解决方案。目前公司已成功开发和落地应用的产品包括智赛拉医院智能配送机器人、智能消毒机器人、智能感控机器人等医院智能机器人,以及智赛洁无人驾驶清扫车等。


        作为抗击疫情期间中国内地首家在医院隔离病区部署机器人的企业,赛特智能除了在广东省人民医院上岗的机器人“平平”和“安安”,还先后向武汉的雷神山医院、方舱医院捐助了六台“智赛拉”。这些医院智能配送机器人主要负责在重症区执行配送药物和餐食、回收医疗垃圾等任务,以帮助一线医护人员减轻负担、节省医疗物资、降低交叉感染的风险。


        谈到落地场景的选择,赛特智能联合创始人李良源表示,一方面,医院对无人配送、消毒等应用有着明确的功能性需求,且医院无人配送所需的技术要素和成熟度恰好是赛特智能所掌握的;另一方面,目前无人驾驶技术室外场景落地的相关法律法规和技术尚未完全成熟,而低速无人驾驶技术则可以做到更快的室内场景商业化落地,有利于低速无人车的推广。


医院作为疫情一线特殊的封闭场景,相较于酒店、餐厅等日常场景,对无人配送的人员安全、设备安全以及流程信息化、定位精确度都提出了更高的要求。赛特智能通过产品投放到实地场景中的多次测试,不断发掘具体需求,打磨升级产品功能。


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医院智能机器人“智赛拉”支援武汉汉口医院隔离病区。图源 赛特智能


        “智赛拉”采用了激光slam加视觉定位方案,配备双目识别技术,能对前进通道进行扫描识别来保证整体车身及环境安全,配合超声、雷达、触边以及声光报警,得以实现全方位多重防护,无需改变医院原本环境。同时,机器人内部有自动消毒净化功能,外壳材质也是用抗腐蚀的医疗材料制成。对于医院场景而言,由于经常涉及到毒麻药品的配送,可追溯性变成了重中之重。赛特智能CTO赖志林介绍到,“智赛拉”运送的物品通过标签和医院系统对接,信息全程可追溯,并且搬运车及物品箱体必须经过调度系统授权后,通过人脸识别、指纹或刷工作卡的方式才能开启,运送全过程在数据库保存,保证了配送全程的安全性。根据实际运行效果测算,每台“智赛拉”可替代三名配送员的工作量。


        “我们觉得疫情算是起到了一个试金石的作用,好的产品能够站出来承担社会责任,从行业里脱颖而出。” 李良源说,“在疫情影响下市场也加速了,之前是我们去找市场,到市场现在开始找我们,所以我们对未来市场的增长是有信心的。”凭借数年的技术积累以及自身对医疗细分领域的理解,赛特智能目前已在全国铺设好一级代理渠道,产品也进入了大规模量产阶段。


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无人驾驶清扫车“智赛洁”在广州海心沙广场执行清扫任务。图源 赛特智能


        除了医院智能机器人,赛特智能的另一款产品无人驾驶清扫车“智赛洁”也已经在广州海心沙公园落地应用,一台清扫车约可完成8到10个工人的工作量。赖志林谈到,目前环卫清洁工作主要是40岁到50岁年龄段的人员负责,管理难度较大,加上国内老龄化的进一步加剧,预计未来清扫车的市场会迎来小规模爆发。


        赛特智能参与起草制定国家标准《轮式移动机器人导引运动性能规范及测试方法》和机器人两岸共通标准《室内物流机器人安全要求》,拥有自主的研发中心和“产学研”智能制造基地,与北京理工大学等国内外多所顶尖高校已达成战略合作。在融资情况方面,目前赛特智能正在计划新一轮融资,资金将主要用于拓展市场、扩大生产以及研发投入方面。



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