在城市交通智能化的新时代，进一步进步路途打扫作业功率是大势所趋。正如 2018 我国「互联网+」数字经济峰会上，腾讯公司董事会主席兼首席履行官马化腾宣布的题为《互联网+助力数字我国建造》的讲演中所述，腾讯要成为各行各业的「数字化帮手」，人工智能必将奉献巨大的力气。

　　智能环卫当然也不破例。4 月 24 日，酷哇机器人（COWAROBOT）于长沙橘子洲公园发布了全球首台具有全路况打扫、智能途径规划的无人驾驶扫地车，并展现了路途打扫的实测作用。来自工程机械、环卫、出资组织和媒体参与见证了该产品的严重发布。今年内这款无人驾驶扫地车将率先于长沙、芜湖、合肥、上海等地进行商业化落地，四城居民将能亲眼目睹和感受到黑科技对日常日子的改动。

　　酷哇机器人是腾讯 AI 加快器首期项目，自当选腾讯 AI 加快器以来，取得了来自 AI 加快器的五大扶持：

　　技能方面，AI 加快器衔接来自腾讯 AILab、优图实验室、WeChat AI 的 AI 才能，为酷哇机器人供给包含机器学习途径及 NLP 等超越 60 项的顶尖 AI 技能支撑，推进其在智能环卫范畴中的落地运用。

　　资源方面，加快器为其供给 AI 上下游产业链资源对接，包含芯片、工业设计、出产制作等供应链资源，以及项目职业资源及超越千万的腾讯云资源，帮忙项目下降计算本钱进步数据处理功率，助力项目生长。

　　商场方面，助力其取得顶尖干流科技媒体合力曝光时机以及腾讯交际广告等资源支撑。帮忙拓展项目途径才能，经过腾讯互联网+途径将产品及服务触到达各职业的大客户中。

　　出资方面，帮忙其取得与腾讯出资、双百方案的对接时机，并经过加快器取得多家出资组织的要点重视，一起可取得腾讯众创空间入驻租金减免、企业补助等优异方针。

　　联兼并凭借腾讯 AI 加快器的强有力支撑，此次将人工智能技能和产品前沿立异初次运用到城市环卫的详细场景，不只具有千亿规划商场的商业价值，更具有加快完结「美丽我国」的社会价值。

　　跟着经济结构调整和城市化的快速开展，路途打扫保洁面积激增。依据《2015 年我国城乡建造计算年鉴》，到 2020 年我国环卫服务全体商场规划将挨近 1700 亿元，复合增长率达 6.8%，其间路途打扫保洁服务规划为 1266 亿元。

　　尽管这是一个千亿规划的商场，但面对三个显着应战，一是路途打扫的单位本钱不断进步；二是环卫从业者年纪老化，而年轻人因为收入低、工况差、强度高级原因此不愿意从事这一职业；三是现在因为人力缺少，即便环卫设备机械化程度较高的大城市，大部分路途也只能完结一天一扫，乃至几天一扫。

　　2015 年，我国城市均匀机械化打扫率为 55%，县城机械化打扫率为 43%。现在，我国只要北京、上海等一线城市和滨海兴旺城市的机械化打扫率到达 70% 左右。在此之前，为了管理大气污染，中心先后出台了《要点区域大气污染防治十二五规划》、《国务院关于印发大气污染防治行动方案的告诉》、《京津冀及周边地区履行大气污染防治行动方案实施细则》等多个文件，均提出大力进步路途机械化打扫率，并清晰规划了「力求到 2015 年一般操控区城市建成区首要车行道机扫率到达 70% 以上，要点区域操控在 90% 以上「的方针。结合人力老化、劳动力缺口的实际看，要完结从 55% 到 70%，以及要点区域 70% 到 90% 的机械化方针，无人驾驶的机械化打扫是有用的处理方案。

　　其他国家的经历也证明了这一逻辑。美国城市的路途打扫根本完结了彻底机械化，环卫工人和环卫机械装备数量根本份额大致为 2:1，劳动力本钱仅占全体运营本钱的三分之一左右，明显低于我国的环卫职业劳动力本钱份额。一起，完结无人驾驶的机械化打扫后，运用相同数量的环卫机械城市路途最多可以做到一天三扫，作业功率将会明显进步。

　　环卫范畴的研讨证明，大多数路途上的碎屑都散布在路途接近路肩的 60 厘米区域内，其间包含影响空气质量和水质的路途废物和颗粒物，假如不及时加以打扫，就会构成 PM10 和 PM2.5。

　　所以在 COWAROBOT 的创始人兼 CEO 何弢看来，不能全路况打扫、不会智能规划路途的，就不能算是人工智能扫地车，更不能帮忙城市环卫部分进步路途打扫功率、下降运营本钱、改进城市居民的日子质量。

　　路途打扫场景下的无人驾驶和通勤场景下的无人驾驶有许多不同。其一，为了确保打扫作用，行进速度不求快，但求全掩盖；其二，处理的路面情况杂乱，有坑洼、井盖、边渠、静态妨碍物，并要扫洁净路肩等要点区域；其三，非高速路的城市路途两边八成有行道树和美化树遮挡，对定位的应战比较大；其四，待打扫路面的隐瞒物较多，树叶、废物、冰雪等，会对路面标识有必定隐瞒。

　　因为上述差异，让通勤场景下的无人驾驶技能对勘探间隔的要求较高，而远间隔激光传感器和海量数据处理才能就意味着高本钱。而低速场景下需求瞬间勘探的规模较小，而且高强度作业的时间段八成在夜间，车流和人流量都较少，所以全体本钱更低，更简单商业化落地。

　　扫地车需求更强的自适应环境才能。COWAROBOT 就经过交融激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等多种传感器组合，来全时侦测妨碍物，还合作一整套稳健的底盘运动履行战略来跨过或绕过妨碍。

　　用专业的话来说，便是这台车能真实完结全主动自主完结指定区域的打扫使命，包含杂乱途径的自主行走；区域内完结打扫使命前提下的途径自主规划；特定打扫形式的自主挑选；主动触发或封闭「打扫」指令；主动回位到指定的区域，而且可长途监控。

　　用大白话来说，便是能不能完结人类老板交给它的使命：在指定时间内，在扫洁净的前提下，尽可能多扫点城区路途，而且还会自己依据路途交通状况、人口寓居密度来调整行进路途（不是固定路途），当完结打扫使命后，还能主动封闭打扫功用以节约能源和水，自己找到回车库的路，当然还得带上防火防盗的长途监控。

　　看起来很简单的功用，背面是杂乱的人工智能模型、算法和大数据。COWAROBOT 做了三个要害技能立异来完结上述功用，整合为一套 CO-MOVE PRO 体系。

　　首先是树立了一套日子场景智能感知体系，对动态场景中的视觉以及几许特征物体进行提取和分类，进而对这些特征进行语义化标示和结构化表达，然后对时序改变的结构化数据进行剖析，以及进一步的事情和行为目的的建模剖析，然后完结对动态场景的语义了解和剖析。浅显的了解，便是可以让 CO-MOVE PRO 体系具有和人类似的视觉感知才能，可以对动态场景进行感知、了解和剖析。

　　其次是创建了一套无人驾驶的决议计划规划体系，CO-MOVEPRO 体系能感知并猜测周边物体的运动轨道，结合当天的打扫最佳路途和实时方位，能自主做出最合理的决议计划和操控。这套体系包含——行为决议计划，在微观上决议了无人车怎么行进，如在遇到妨碍物的等候、躲避，以及在路口和其他车辆的交互经过等，特别的，CO-MOVE PRO 体系可以依据场景了解规划调整打扫行为（包含打扫途径和打扫形式）；动作规划，处理的是详细的动作规划问题，如在狭小区域内两点之间怎么行进的问题，车的途径点、速度、朝向、加快度等；运动操控，详细处理无人车的运动学和动力学模型。

　　其三是发明了特征驱动大局的定位体系，这让 CO-MOVEPRO 体系能根据视觉以及激光雷达传感感知并辨认周围的环境特征，并交融 IMU、GPS 等信息，经过相关环境特征来确认自己在大局地图中的实时位姿，再用深度强化学习和神经网络来树立实时导航体系。这也是为何 CO-MOVE PRO 体系能根本无需标示好的地图指引，只是依托环境相片的图画和点云信息辨认，就能定位和导航，还能智能动态调整打扫路途的原因。

　　凭借腾讯 AI 加快器的 AI 技能、导师、资源、商场、出资五大引擎的扶持，COWAROBOT 充分发挥自身在无人驾驶范畴的技能优势，不只能明显进步城市路途机械化打扫率，更有助于完结「美丽我国」的庞大方针。环卫职业从机械化到主动化、智能化，不只能改进环卫工人的工作状况、进步功率，让更多从业者能将精力投入到更要害和更高附加值的工作中，还能以科技立异下降城市路途打扫本钱，让城市居民体验到更夸姣的日子。

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