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师从AI大牛高文院士, 一个北大90后为何要用无人机切入高难度AI应用市场?

两年前,他们抓住AI红利期创业,公司成立当月便获数百万元天使轮投资,企业也愿意试用产品表鼓励。如今,已经进入为客户创造价值的阶段。市场前景广阔,竞争者众,他们是否能经受住考验?


撰文 | 太浪

编辑 | 宇多田

云圣智能是一家成立 2 年多的初创企业,已经推出工业级无人机「虎鲸」和全自动机场「虎穴」。

但他们表示并不想只是一家做无人机的公司,而是以无人机、全自动机场、气体传感器等为收集数据的载体,运用人工智能技术对行业数据进行智能分析,输出行业报告给客户,帮行业客户发现问题、给出解决方案。

简而言之,就是把需要人去飞的事情「干掉」,把需要人去看的事情「干掉」,解放人力、提高效率。

他们声称自己全自主设计的无人机无需飞手操控,客户只需在中控室或者使用中控软件,点击「一键起飞」,无人机便会自动起飞、去执行任务,并在作业过程中自动导航避障。

无人机拥有最长 70 分钟的续航能力,电量不足时,会就近寻找部署在野外的全自动机场停进去,自动更换电池、吊舱(相当于无人机的摄像头)、传感器等,三分钟内可再次起飞作业,全过程不间断。」公司创始人陈方平表示。

目前,他们的产品已用于电力线路及设备巡检、消防巡逻、应急指挥、石油设施安全监测、公共安全保卫及边防等。国家电网、三一重工、顶级油服公司斯伦贝谢等大型企业和政府是其客户。

除了销售硬件,云圣智能表示,也会在运维和数据服务上进一步拓展。

「接下来,我们将深挖安防、智慧城市等行业痛点,把这些行业做深做透;同时,探索产品在港口码头、石油化工及海外矿区等场景的落地。」这是陈方平给出的公司未来市场拓展规划

1  实验室里研发黑科技,北大校友群中被关注

云圣智能创始人陈方平是北大计算机系在读博士(硕博连读,五年制),师从中国工程院院士、人工智能专家高文。

大一加入物理与电子实验室,研究生加入数字媒体所后,他一路打磨与机器人、AI 相关的技术,很快就自研出无人机系统。

在一场物理竞赛中拿到第一名后,老师奖励了他一个单间 25 平米的独立实验室,里面设施配备齐全。一下课他就去实验室待着。

他曾和高文院士一起尝试做室内的自动驾驶无人机,他们的样机能自动飞到电梯口等待前来拜访的客人,然后使用人脸识别技术自动识别客人的身份,最后自动导航,将客人带到高老师的办公室。

陈方平不只对研发黑科技有兴趣,他还一直有创业、将技术落地实处的想法。

2015 年,他在北大校友群里,引起其天使轮投资方——中关村硬科技孵化器「创客总部」的关注。

但当时陈方平还是研三学生,对于创业,他顾虑缠身:

创业是否会影响学业?读博会不会受影响?实验室对自己创业的态度是什么样的?导师是不是认可?要是不认可,就会影响学习。

「创客总部」合伙人陈荣根回忆,他和高文院士聊起陈方平创业的事时,高院士是一种「鼓励和肯定的语气」,但更多是「信任」。

纠结了一年半后,陈方平决定,边读研边创业。

2017 年 3 月创办「云圣智能」,旨在通过无人机+AI 的技术,用数据帮企业解决现实问题。「创客总部」在公司成立当月,就注入数百万资本。

创立公司后,陈方平进一步开发并完善了飞控系统,并将计算机视觉技术、SLAM(即时定位与地图构建)技术赋予无人机

「后来,高老师说,无人机应该是天高任鸟飞,应该去外面飞,便开始接各行各业的需求。」

陈方平曾负责过唐山市曹妃甸区一个铁矿石码头的项目,帮客户统计每天出入矿区的卡车数量。

「每一车都是钱,但是流量统计特别麻烦。」陈方平表示,

「他们以前是得拿个 GPS 的竹竿,爬到铁矿石堆上,一个一个点去采,然后采一个点云,能够大概估算出这个铁矿石堆的体积,进而算出它的存量。有时候,采着采着,那边有一塌陷,人就被埋进去了,挺艰难的。」

陈方平给出的解决方案是:使用无人机,对港口、铁矿石堆自动三维建模,然后用计算机图形学的技术,先建立点云,再特征匹配,形成 Mesh 网格,再贴上纹理,做出一个 1:1 的模型。

「他们用 GPS,差的是几米的精度,我们达到厘米级精度。」他表示,之后,无人机只需周期性去飞一次(同时三维建模),将模型做对比,就能计算出流量。

后来,他又承接了港口码头、矿区等类似的客户需求,他的机器人技术、自动化控制、计算机视觉计算机图形学等技术一一得到打磨,这些技术都在其日后创业时派上用场。

在一个个实际项目的操练中,他也逐渐学会怎么跟客户对接需求、出解决方案,并积累下经验,为其日后商业化奠定了基础。

2  全自动无人机解决方案

消费级无人机领域,大疆独占鳌头。而工业无人机领域,客户需求大且分散,目前尚未出现一家独大的霸主,云圣智能要切的,便是这个领域。

但囿于自动驾驶无人机的技术难度,他们首先选择了技术落地最成熟的几个场景,比如,电力巡检、消防巡逻、应急指挥、石油设施安全监测、公共安全保卫及边防等。

云圣智能所谓的能为客户提供全套解决方案,是用无人机具有厘米级实时三维实景建模技术,将真实物理世界 1:1 映射到数字世界,形成三维立体电子沙盘,并将现有的行业物联网 (IOT) 设备接入其中。

虎鲸无人机、虎穴全自动机场贯穿其中、实时交互。

此外,人工智能技术、计算机视觉算法及高效多元的数据融合能力和分析平台,对行业数据进行分析,直接出报告给客户,告诉客户问题在哪儿,如何去解决。

传统的电力巡检,需要电力巡线工作者跋山涉水、爬杆塔,拿着望远镜,一座座电塔去巡逻。工作量大、效率低下、成本较高,还存在一定的人身安全风险,有些地方还难以到达。

而另一种方法——「载人直升飞机巡线」则成本高昂。

后来,出现了遥控飞机,但飞手依然需要跋山涉水,而且,遥控飞机的飞行距离和续航能力有限,要在人的视线范围内飞行;飞机飞回后,仍然需要人工换电池、充电、维护、保养。

「效率其实并没有提高多少,只是说可能照片拍的更清晰了,有一定的记录。在山区地貌巡检,这种模式一天只能巡十几级电塔。」陈方平说,

云圣智能开发出两款全自动无人机,能够到达一些人和其他设备难以到达的地方,「一块电池可以巡 30 到 40 级电塔」。

其中,固定翼无人机用来巡线,看线路下方是否有施工、线路是否外破、是否有衣服、气球或其他异物挂在输电通道上,以及估算树木到高压线的距离,避免产生静电,导致危险发生;

多旋翼无人机用来看杆塔,检查杆塔上的销钉是否脱落、杆塔上是否筑有鸟巢等。

他们先是通过无人机自动采集数据,然后运用 AI 识别/分析出问题所在,给出巡线报告,使巡线工作者坐在中控室就能了解电路上的问题。

消防领域,已经有一些无人机企业提供了解决方案。但陈方平说,虽然有人采购,但由飞手操控的无人机系统在消防行业并不通用。

「因为消防员想知道的是,哪里是着火点,消防灭火的全场景是怎么样的;对于使用什么技术和手段达成这一目的,他们并不是很在乎。」

云圣智能表示,自己能给予他们想要的答案,同时也可以把培训飞手的成本节省下来,以及避免由于飞手操控失误导致的无人机坠毁、炸机等一系列风险。

上月,云圣智能刚刚宣布与三一重工在应急救援领域达成全面合作。

石油管道巡检,对石油工人来说,是最基本也最费时费力的。他们需要检测危险物品是否存放在了规定位置,石油管道上方是否在施工,地面是否破损等。

而这些工作,均可以由全自动无人机代劳。

发现问题后,无人机还会自动把坐标、经纬度反馈给石油工人,让他们快速到达现场解决问题。

除了基础设施巡检,对测绘有需求的公司也找上了云圣智能,比如顶级油服公司斯伦贝谢。

石油钻井平台需要打下去 1km 的深度,如果出现偏颇和歪斜,就可能会漏油。云圣智能表示能够通过无人机的巡逻和特殊的标定,能够检查出偏差,然后反馈给客户,让客户做动态调整。

3  市场广阔,竞争者众

目前,全国约 90% 以上的企业还在使用人工进行电力、石油管道、光伏、工厂园区等的巡检;

90% 的政府业务部门也依赖于人工进行河道、森林、交通、环保等的巡检;

99% 的无人机设备需要人工遥控。由此可见,工业无人机的市场前景广阔。

但竞争者众。先于云圣智能成立的大疆等诸多无人机企业早先已入局工业无人机领域。

譬如,在 2016 年成立的复亚智能,专注于工业无人机自动巡逻、巡检领域的无人机自动机场与全自主飞行系统研发。

根据公开信息,他们研发的「睿略-全自主无人巡飞系统」已经逐步交付,主要可以用于电力巡检、航道巡检、安防等三大领域。

此外,根据媒体报道,其客户同样包含国家电网、南方电网,以及各地的水务局、公安部门等。

成立于 2017 年的星逻智能科技(SKYSYS),专注无人机数据采集分析服务,提供自动充电、自动调度、自动采集、自动分析一站式解决方案,已经在城区综合管理、应急出勤、电力、光伏、水务、安保等应用场景落地。

今年三月,星逻还发布了第三代机库旗舰产品 SKYSYS UltraHive 3 代「启」,加入了普适性无人机自动驾驶软件,为无人机规划路线并导航。

当然,一些在垂直领域提供解决方案的计算机视觉公司/AI 公司,也与云圣智能存在竞争关系。

在风电巡检领域,于 2016 年成立的、专注于计算机视觉机器学习技术研究和商用的扩博智能就自称,能够为新能源风电行业客户提供一站式风机叶片全自动巡检与数字化管理平台服务。

安防领域,则是除了海大宇,还有 AI 四小龙(商汤、旷视、云从、依图)。

因此,无论是卖硬件、卖数据,还是卖服务,云圣智能都面临诸多竞争者。

无人机的续航能力一直是制约这项产品使用的重大因素。

根据公开资料,普通锂电池小型无人机一般的续航只有 15-30 分钟,目前轴距超过 50cm 的可以做到 40 分钟左右。

云圣智能表示,其虎鲸无人机全自主设计,最长续航时间为 70 分钟;

同时,相较于其他无人机厂商,云圣智能更加专注于整个工业数据链条的完整性:以需求为驱动,以数据为依据,以结果为导向。

陈方平更是指出:「飞行时间是无人机的重要命脉,对比其他竞品采用消费类无人机的充电模式,云圣智能的系统是飞行一小时,自动换电,三分钟内可以再次起飞执行任务。」

针对安防领域的竞争者,陈方平表示,「我们将来在端上就提取特征,把最重要的特征汇总过来,计算在端进行,在嵌入式芯片上就搞定。这就是我们的差异化。」

4  创业两年已盈利,产能需持续提升

下一步,云圣智能表示,将深挖行业痛点,将包括安防、智慧城市、石油化工等在内的市场做深做透,探索产品在新的行业的落地。他们也会综合评估需求、不接孤例的定制化需求。

近 10 年来,农业植保无人机在我国有了迅猛发展。根据《5G 无人机应用白皮书》提供的数据,截至 2017 年 9 月,全国植保无人机装机量达到近万架,已经在包括水稻、小麦、玉米、甘蔗、果树、棉花等多种作物上进行病虫害防治作业。

但农业领域,云圣智能目前没有涉及。

陈方平表示,大疆、极飞科技等明星企业都在进入这个领域,已经是个红海市场,没有太多的市场空间。

另一方面,播种和撒农药,需要在药箱加入不同的试剂,或者多次进行加药更换,人机互动的成本更高,不能短期内实现全自动化自适应。

另外,从产生的价值来看,他认为工业也远超农业。

比如,云圣智能声称自己的无人机解决方案能够为一个码头解决运输铁矿石车辆的流量问题,每年可帮该企业降低 30%、40% 的成本。

而该企业只需向无人机厂商支付成本的 10%,可以省下 20% 的成本。

对公司来说,场景落地并不是问题,甚至还处于供不应求的状态。

陈方平表示,公司目前已经盈利,一部分收入来自于卖数据,硬件销售、服务销售也是收入点。但面临「产能需持续提升」的问题,供定货期已经排到两三个月后。

他对此的解释是:「因为这是一个全新的东西,如果像汽车那样去批量量产的话,各种模具、各种设备费是非常高昂的。

如果还要建立流水线,这个流水线的这个度,要把握好。」

在陈荣根看来,云圣智能当下算是抓住了 AI 的红利期。而在前两年,大家对 AI 是一个布道、宣传、鼓励的阶段。

「在那个阶段,客户愿意使用他们的产品,投资人愿意给他们投资。

再想进入这个行业的人,可能没这个机会了,因为红利期不会很长,这个行业已经进入到了第二阶段——精耕细作、为客户创造价值的阶段。」

但是,云圣智能只是把握住了第一个阶段,抢抓了一张开始的门票。未来怎么样,还是要到市场上去检验。

「只有真正理解企业需求(帮企业降低成本或者提高效率)、具备一定工程能力(产品稳定性高)、懂得和企业打交道(对接企业需求)的无人机企业,才能啃下这些工业企业的订单。」陈荣根表示。

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相关数据
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在机器人映射和导航中,同时定位和映射 是构建或更新未知环境地图,同时地图中跟踪机器人在其内的位置。SLAM算法是针对有限可用资源量身定做的,因此不是最优解,而是在于操作合规性。 自行驾驶汽车,无人机,自主水下机器人,行星探测器,新兴家用机器人乃至人体内都采用了SLAM的方法。

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图像数据处理、计算机图像(英语:Computer Graphics)是指用计算机所创造的图形。更具体的说,就是在计算机上用专门的软件和硬件用来表现和控制图像数据。

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调度在计算机中是分配工作所需资源的方法。资源可以指虚拟的计算资源,如线程、进程或数据流;也可以指硬件资源,如处理器、网络连接或扩展卡。 进行调度工作的程序叫做调度器。调度器通常的实现使得所有计算资源都处于忙碌状态,允许多位用户有效地同时共享系统资源,或达到指定的服务质量。 see planning for more details

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广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

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人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

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计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

映射技术

映射指的是具有某种特殊结构的函数,或泛指类函数思想的范畴论中的态射。 逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为:两个非空集合A与B间存在着对应关系f,而且对于A中的每一个元素x,B中总有有唯一的一个元素y与它对应,就这种对应为从A到B的映射,记作f:A→B。其中,y称为元素x在映射f下的象,记作:y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域,记作f(A)。同样的,在机器学习中,映射就是输入与输出之间的对应关系。

无人机技术

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

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第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

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数据融合技术将来自多个传感器(信息源)的数据和相关数据的信息相结合,以实现比单独使用单个传感器(信息源)所能实现的更高的准确性和更具体的推论。

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