8月底，上海浦東新區街頭出現了中國第一支自動駕駛清潔車隊，在政府相關部門的見證下，三輛智能環衛清掃車按照既定路線，完成了城市道路的清掃測試。值得注意的是，這支車隊背後的技術研發團隊Autowise.ai成立僅一年，但已經拿下國內多個重點城市環保訂單，印證了自動駕駛清潔車是自動駕駛商業落地的有效方式。

中國第一個自動駕駛清潔車隊上路了！

8月28日，由上海浦東新區環保市容局、上海城建城市運營、Autowise.ai共同研發試點的城市智能環衛清掃車進行城市道路運行試驗。

實驗中，三輛城市智能環衛清掃車在上海浦東科苑路（金科路-華夏中路）自動蘇醒，按照既定路線，通過360度全息感應，垃圾清掃、障礙物繞行、垃圾傾倒、自動泊車一氣呵成！

相較傳統清掃模式，智能環衛清掃車使得清掃車利用率較原先提升2-3倍，清掃效果上能實現5厘米內的精準貼邊清掃，實現清掃無死角。

自動駕駛清掃車完成首次「路考」，合格！

運行試驗是智能環衛清掃車的一次路考。

作業過程中，清潔車隊需要對全長5公里的機動車道和非機動車道進行清掃，除了保證清掃效率和效果，還需要通過一些列測試，包括：

• 定時喚醒、全自動洗掃
• 路邊車輛、自行車繞行
• 行人反覆橫穿馬路工況處理
• 紅綠燈識別、路口調頭
• 與垃圾轉運車精準對接，自動傾倒垃圾
• 全自動泊車

視頻：

https://v.qq.com/x/page/o1347nj9phy.html

視頻中的這三輛城市智能環衛清掃車組成中國第一支自動駕駛清潔車隊。

車隊由一輛中型清潔車和兩輛小型清潔車組成。

在測試中，三輛車從車輛停止線出發，其中中型清潔車延主幹道右側作業，從視頻中可以看到，車輛貼邊清掃路面白色垃圾的效果非常明顯。

最後，中型清潔車在測試終點進行自主倒車，將垃圾傾倒至回收車中，並完成自動泊車。

今年3月，新智元曾獨家報道這台中型自動駕駛清潔車路測，這輛車由一輛近6米的純電動洗掃車改制而成，在凌晨兩點自動出發執行清掃任務，當時已經在上海某科技園區應用。

除了這三台智能環衛清掃車，本次路測的技術研發方Autowise.ai（上海仙途智能）公司還研發了大型清潔車，產品覆蓋大中小三種車型，針對不同市場。下表是三種車型的具體參數。

（資料來源：Autowise）

其中針對頭部市場的中大型清潔車，目前沒有競品。

成立僅一年便出海，Autowise.ai已獲得歐洲環保企業訂單

Autowise.ai由原滴滴無人駕駛負責人黃超在去年創辦，目前主要聚焦Level 5級別自動駕駛清掃車，車輛覆蓋產業內全部車型（從3噸小型清潔車到16噸大型清潔車）。

黃超曾主導滴滴Level4無人駕駛從0到1研發，組建超過40人的團隊，僅用一年時間便完成滴滴無人車在城市道路與高速公路的測試和驗收。

Autowise.ai創始人黃超

Autowise.ai聯合創始人還包括原百度大數據架構師葉青和通用汽車中國戰略投資部總監史庭佳。葉青曾負責百度數據團隊和計算團隊技術研發，負責開發百度第一代公司級AI平台和第一代大規模機器學習框架。史庭佳曾負責通用汽車在華投資併購以及在華合資公司的商務談判，並參與通用汽車在華無人駕駛相關項目的戰略制定與實施。

融資方面，Autowise.ai獲得了紅點中國獨家天使輪數千萬人民幣投資，以及啟迪控股、上海城建/隧道股份總額超過億元的戰略投資。

啟迪控股是國內最大科技園區運營商之一(清華/啟迪科技園)，並控股全國最大的民營環衛公司啟迪桑德集團，這為Autowise.ai迅速鋪開無人駕駛環衛業務提供了獨一無二的商務渠道；上海城建/隧道股份負責上海超過90%的城市交通基礎設施運營維護。一線城市的市管道路（如高速、高架、隧道、大橋等）是行業中最複雜也是標準最高的細分市場。通過與上海城建/隧道股份的這一合作，Autowise.ai成功拓展上海頭部市場，得到了持續優化技術所需要的真實運行場景，並開始獲取持續運營收入。

商業化落地方面，Autowise.ai多點開花，已經拿下浦東新區環保市容局、廈門某地標公園、上海迪士尼、浙江隧道收費例行清掃服務訂單，開始產生穩定現金流，這無疑是無人駕駛行業的重大突破。

此外，也有消息稱歐洲某國最大的環保企業正準備引進Autowise.ai的無人清掃車，Autowise.ai國際化布局正在加速。

無人駕駛清潔車門檻也不低，貼邊清掃誤差需要5cm

自動駕駛清潔車是實現自動駕駛技術商業化落地的有效方式，但並非是低技術門檻，在感知、地圖&定位、決策、控制、車輛工程等技術環節都面臨技術挑戰。

以感知為例，自動駕駛清潔車採用低成本感測器方案，一般是用5個16線激光雷達、4個攝像頭、兩個毫米波雷達等設備，但低成本的感測器方案的數據存在精度低、過於稀疏、雜訊大等問題，也需要應對較複雜的交通流場景，對環境感知在時空維度上的精準建模和異構的感測器數據融合技術有更高的要求。

在地圖與定位方面，由於城市道路90%以上的垃圾都集中在道路的邊界，因此貼邊清掃的定位要求更高，誤差需要5cm，並且清掃場景多樣 ，許多場景中GNSS信號微弱甚至丟失，例如隧道、園區，需要特徵定位，車速姿態信息、磁力計等濾波來實現高精定位，以及curb檢查相對定位來完成厘米級定位。

針對上述難點，Autowise.ai在以下幾方面做出創新：

HD Map & SLAM

對系統對所覆蓋道路通過 SLAM 建立大規模高精度地圖。定位時不依賴昂貴的高 精度定位設備，採用多激光雷達和低成本 GPS/IMU的感測器融合。系統硬體冗餘設置，在某個感測器臨時故障或者 GPS 信號微弱的場景也可以完成高精度定位。

Perception

靈活的多感測器融合框架，支持不同感測器之間的時空同步及異構的數據融合;

不同類型的多感測器的冗餘配置，覆蓋車身周圍 360 度無盲區，提高感知結果的魯棒性和準確性，同時降低對昂貴高線束激光雷達的依賴節，省成本。

Planning

基於 LSTM 的車輛及行人軌跡預測。根據實時檢測障礙物和交通參與者的預測軌跡，生成可行駛區域，依此生成綜合考慮舒適度和安全性的基於優化的軌跡。

全國道路清掃市場接近萬億，自動駕駛也將產生巨大社會價值

目前無人駕駛還處於高速發展階段，距離最終大規模載人商用還需要一段時間的技術積累，但在一些低速、可控的環境下，無人駕駛技術已經足夠成熟，道路清掃就是這樣一個可控的環境，商業前景巨大。

2015年全國道路已經達到450萬公里，包含了高速、城市道路以及鄉村道路，這是一個萬億級別的市場，目前大多還使用人工清掃的方式，這使得環衛公司的人力成本佔到了運營總成本的60%以上。

與之對應的現實是，2016年，全國城市道路清掃面積75.3億平方米，其中機械清掃面積45億平方米，機械清掃率59.7%，與發達國家80%以上的機械化清掃率相比，存在較大發展空間。

按平均寬度10米算，總面積達到數百億平米。普通道路清掃的最低價格通常為一年10元/平米，粗略估算，全國道路清掃的費用已經接近萬億量級。

目前，Autowise.ai的無人駕駛收費清掃業務已經在廈門地標公園、杭州新建隧道等多地落地運營，並開始產生穩定運營現金流。

此外，隨著人力成本不斷上升以及中國環衛行業人口老齡化加速，導致清掃效率降低，機械化率提升是大勢所趨。

同時，環衛工人稀缺、工作危險性大，並且面臨高溫、霧霾工作、凌晨加班、影響交通等等因素，無人駕駛清潔車都可以解決上述問題，產生巨大的社會價值。

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