作者 | 田哲
编辑 | 李勤
36氪获悉，主线科技近日宣布获得数亿元融资，由领先产业资本民航投资基金以及政府基金顺创产投、常州钟楼金控联合投资。据了解，本轮募集资金将推动自动驾驶技术及前瞻产品的研发与量产。
主线科技成立于2017年，致力于L4级别自动驾驶技术研发，为客户提供全场景智能运输解决方案和服务。目前，主线科技已研发三款L4级自动驾驶卡车，聚焦港口和干线物流两大场景，每年数亿元收入。
主线科技自动驾驶卡车
干线物流被业界认为是仅次于Robotaxi的第二大自动驾驶应用场景。中国汽车工业协会数据显示，2023年中国商用车销量为403.1万辆，同比增长22.1%。随着人口老龄化进程加剧，卡车司机用人成本将增加，自动驾驶卡车市场规模将进一步扩大。
主线科技CEO张天雷介绍，主线科技已在京津冀、山东、长三角、内蒙古等区域取得自动驾驶卡车商业化运营许可，为客户提供L4级自动驾驶卡车，以及自动驾驶车队运营服务。其中，L4级自动驾驶卡车是其主要业务。
据悉，主线科技已与一汽解放、中国重汽、徐工等6家知名商用车企合作，推出了十余款智能卡车。在高速干线物流场景，其基于Trunk Freight解决方案，为中储智运、德邦、申通、顺丰、京东等物流客户提供智能运输服务，累计运输里程超过2000万公里。
张天雷表示，客户与主线科技合作，一方面出于其L4级无人驾驶卡车可替代2-3个司机，大幅度节省人工成本，另一方面，主线科技的自动驾驶卡车可节省3%-10%油耗。
此外，主线科技还跟随市场趋势，推出了纯电/换电两种补能方式的自动驾驶卡车，充至满电需一个小时，换电仅需15分钟。在满电状态下，其自动驾驶卡车可续航150-300公里。
“目前主线科技的自动驾驶卡车，每日常态化运营上百台。”张天雷表示。经过计算，主线科技单台自动驾驶卡车每年可运输三万箱货物。
在港口场景，主线科技的Trunk Port智慧港口无人驾驶解决方案在天津港、宁波舟山港、烟台港、合肥港、中海油惠州物流基地等重要项目接连落地，累计交付超过300台自动驾驶卡车。
除了干线物流、港口之外，主线科技也有意拓展新的应用场景。张天雷表示，主线科技可能进入城夜间配送场景，尝试开发渣土清扫等自动驾驶特种车。目前，其已与相关客户接触。
汉邦科技完成数亿元融资，聚焦金属3D打印
汉邦科技荣膺数亿融资，深耕金属3D打印新篇章上海汉邦联航激光科技有限公司（汉邦科技）近期传来喜讯，成功完成了新一轮数亿元融资，这场盛事由中山创投和广发信德联袂领投，深圳慧和资产紧随其后，共同助力汉邦科技的未来发展。
成立于2017年的汉邦科技，以其专注于金属3D打印领域的专业精神脱颖而出。作为国内工业级金属增材制造设备的领军企业，他们在上海和广东两地设立研发中心，致力于研发、制造、销售高质量的金属3D打印设备，并提供全面的技术服务。汉邦科技在不断创新中，积累了丰富的应用技术和数据资源，已申请了超过300项金属增材制造技术相关专利和软件著作权，积极参与国家和行业标准的制定，汇集了业界权威专家的智慧。
在产业布局上，汉邦科技已经覆盖了金属打印设备、核心器件、软件和材料等多个层面，构建起完整的产业生态链。他们拥有高效的研发团队，从技术创新到市场开拓，从项目开发到生产运营，实现了管理规范化，效率与产品质量同步提升。汉邦科技的设备已经在全球28个国家占据主导地位，服务范围广泛，涵盖了航空航天、消费电子、工业制造、医疗等关键行业，尤其在航空航天领域，金属3D打印技术在降低生产成本、缩短周期、优化冷却和减轻部件重量等方面表现出无可比拟的优势，为航空航天器的精密制造提供了强大支持。例如，金属3D打印在航天器关键零部件，如发动机和无人机组件的生产中发挥了重要作用，甚至包括核反应堆换热器和专用设备的制造。
在消费电子领域，汉邦科技同样看到了金属3D打印的广阔前景。钛合金因其轻量化和高强度特性，成为3C产品设计的重要选择，但其加工难度大、成本高。汉邦科技凭借深厚的金属3D打印技术积累，为解决钛合金加工难题提供了解决方案。他们不仅在技术研究上取得了突破，还与部分行业领先企业深度合作，探索规模化增材制造的精益生产模式，为消费电子行业带来了革命性的变革。
总结来说，汉邦科技凭借此次融资，无疑将进一步巩固其在金属3D打印领域的领先地位，推动行业发展，展现其在技术创新与市场应用的卓越实力。让我们期待汉邦科技在未来的道路上，继续书写金属3D打印领域的辉煌篇章。
3.72亿元！创企Outrider融资发展自动驾驶卡车技术
原名为Azevtec现名为Outrider，是一家为货运行业提供软件即服务解决方案，以实现自动驾驶卡车的公司，该公司宣布最近筹集了3.7万亿元资金。
盖世汽车讯无人驾驶汽车技术有潜力可以改变整个行业，而且也确实做到了。瑞典斯德哥尔摩?Einride公司已经筹集了3200万美元，研发运输原木、集装箱和其他货物的货运系统。与此同时，Alphabet旗下的Waymo也在亚利桑那州凤凰城部署了一项商用机器人出租车服务。
而原先称为Azevtec（自动驾驶、零排放汽车技术）的?Outrider公司希望像Waymo推出的网约车服务和Einride的货运服务一样，推出堆货场卡车服务。Outrider总部位于科罗多拉州戈登，于2017年成立，其目标是在货运中心实现自动驾驶车辆，以降低成本，同时提高安全性。据外媒报道，当地时间2月19日，该公司突然宣布在由NEA领投的种子轮融资和8VC领投的A轮融资中筹集了5300万美元（约合3.72亿元）。Outrider还表示，其正在与4家财富200强的公司以及佐治亚太平洋（财富500强公司之一,总部所在地美国,主要经营林产品纸品）进行试点试验。佐治亚太平洋公司是全球最大的纸巾、纸浆、纸张等产品的制造商和分销商之一。
Outrider公司自己并不拥有或操作车辆，而是为客户的全自动驾驶和半自动驾驶货运和运输车队提供软件即服务（SaaS）解决方案，并让一组技术团队远程监控此类车队的进度。其堆栈能够在物流中心（如配送中心、仓库和铁路货场）自动处理配送中心的运作。通常，该工作需要在院子里移动拖车、进出装货码头、连接和解开拖车、连接和断开拖车的刹车线以及监控拖车的位置。
Outrider表示，由其软件编排的基于计算机视觉的车辆（SAEL4自动驾驶）不仅超越了效率和安全标准，而且也超越了严格的环境标准。虽然对于该软件的细节尚不清楚，不过Outrider表示表示其三向系统包括了一个管理引起以及前面提到的堆货场卡车和场地基础设施，可与许多大企业已经使用的供应链软件一同工作。
目前，Outrider正在开拓一个在发货量方面几乎无人可及的市场。2013年，仅在美国，每天以货运形式运输的货物价值约为500亿美元。2019年，全球无人驾驶卡车市场的总市值预计达到了542.3亿美元，总数达到6700辆，每年将为物流和航运业节省700亿美元，同时将生产率提高30%。
除了节省成本之外，人力短缺也是推动无人驾驶卡车市场增长的部分原因。2018年，美国卡车运输协会（AmericanTruckingAssociates）估计，美国需要5万多名卡车司机来填补人力短缺，尽管美国交通部（）对患有睡眠呼吸暂停疾病卡车司机的筛查计划被搁置。
因此，Outrider其他强大的竞争对手还包括图森未来（TuSimple）、Xos（之前称为ThorTrucks）、以及Aurora（2019年2月筹集了5.3亿美元资金，估值超过20亿美元），以及由前苹果、谷歌和优步先进技术团队（UberAdvancedTechnologiesGroup）工程师创办的自动驾驶卡车初创公司?Ike和KodiakRobotics公司，后者是PazEshel和优步及Otto公司工程师DonBurnette共同创办。此外，还有Embark公司，该公司将其无人驾驶系统整合至半挂卡车中，并与亚马逊合作推出了一项货运试点计划，并与戴姆勒和沃尔沃等企业合作自动驾驶卡车解决方案。
不过Outrider研发的是整体解决方案，其团队拥有超过75名员工，其中50名是来自英伟达、特斯拉、iRobot、LockheedMartin、通用CruiseAutomation、美国武装部队、卡内基梅隆大学、乔治亚理工大学、普渡大学、普林斯顿大学、约翰霍普金斯大学和西北大学的工程师，可将其与其他公司区别开来。（文中图片均来自）
知行科技司正敏：“软硬结合”发力行泊一体，打通全场景自动驾驶
过去数年，伴随着智能 汽车 的变革，一大批 科技 企业在智能驾驶领域扎根并成长，它们试图将自动驾驶技术带到老百姓的日常生活中，类似碰撞预警、车道偏离预警、自主泊车等功能已不再稀奇，更高级的自动驾驶也日趋成熟。 但当车企们迈过技术门槛，真正走向量产后，却发现各类长尾问题制约了智能驾驶功能的发挥，被车主们吐槽“效果差”、“鸡肋”。 归根究底，单一场景下适用的智能驾驶功能很难满足复杂场景的需求，车企们只能通过升级迭代来丰富多场景下的智能驾驶体验。 传统Tier1巨头们早已发觉车企对于多场景自动驾驶方案的渴望，它们的产品也理所当然被一部分车企采纳。 但在国内市场，类似知行 科技 的本土Tier 1却可以做到和巨头们“扳扳手腕”，拿下多家头部主机厂的订单。 知行 科技 产品总监司正敏告诉镁客网：“域控制器（DCU）是智能 汽车 的‘大脑’，技术门槛极高，知行 科技 的产品不仅技术上不输传统巨头，在本土化和定制化上还具有优势。 ” 自2021年开始，一场缺芯浪潮席卷 汽车 行业，多家车企被迫停产，产能大跌。 但特斯拉似乎并没有受到多大影响，产销量屡创新高。 之所以能挺过“缺芯寒冬”，全靠那块名为“特斯拉AP3.0”的硬件板。 作为域处理器的代表作品，这块硬件板集成了大部分软件系统所需的功能，大大减少了MCU和ECU的数量，自然降低了缺芯带来的影响。 特斯拉采用域处理器的初衷，是想要一个靠谱的“中心大脑”，将来自不同供应商的计算单元整合，确保软件算法跑在统一的计算平台上。 据悉，传统 汽车 的分布式电气架构复杂度非常高，需要由多家供应商提供，类似高尔夫这样的中高端车型，至少用到200个供应商提供的70个ECU。 而在以“域”为单位的集成化电气架构上，ECU数量大大减少。 在新架构下，主机厂可以在硬件层面降低成本，并缩短开发周期，同时可以与核心供应商直接交流，方便个性化定制和后续升级。 司正敏告诉镁客网，在知行 科技 打造的产品体系中，“行泊一体域控制器IDC”占据了重要地位，目前该方案包括MID（标准版）和HIGH（升级版）两个版本。 其中，前者采用4R5V的硬件配置，简单来说通过“4颗雷达、5颗摄像头”实现NOA导航辅助驾驶、L2级行车以及HPA记忆泊车等诸多功能。 据悉，该域控制器有诸多亮点，可适配多家主流SoC。 同时兼任国产芯片，架构设计简洁高效，可支持开放平台开发。 系统具备快速启动能力，可在300ms内输出CAN报文，中间件设计灵活，全栈式自研，不依赖于任何特定的硬件平台和框架，可快速灵活适配到其它平台。 上层功能可100%移植到全新硬件平台，不需要任何二次适配和开发。 IDC HIGH可以视作IDC MID的升级版，性价比更高，算力规划达到了100+TOPS，覆盖全场景智能驾驶，支持多个8Mp摄像头与多个LIDAR互为备份的感知需求，同时支持外接MPU进行算力提升，满足不同客户需求，规划于2023年底完成客户项目应用开发。 司正敏表示，IDC HIGH在高架、高速等复杂领域表现更好，因此主要面向更高级的L4级智能驾驶方案。 围绕着IDC域控制器，摄像头也必不可少。 司正敏告诉镁客网，IDC HIGH可支持超过11路800万像素单目摄像头，比于市面上普遍采用的200万像素摄像头，这种高像素摄像头在感知距离长度以及识别精度上实现了大幅提升，因此能帮助系统做出更准确的判断。 同时，这种类似“鱼眼”结构的摄像头范围更广，可以实现360度全景功能。 “总得来说，域控制器最大优势就是降低成本。 无论是主机厂还是消费者，花更少的钱就能使用到更多的功能，何乐而不为呢？” 2018年10月，特斯拉正式推出了NOA功能（导航辅助驾驶系统），开辟了高速路上从入口到出口的自动驾驶，这项功能也成为了特斯拉的一个标签，带动了销量。 同一时期，部分车企升级了自动泊车技术。 但并不是所有车企都有实力研发自动驾驶技术，向供应商直接采购成了性价比最高的方式。 据高工智能 汽车 研究院数据显示，2021年中国市场新车同时前装标配搭载行车ADAS和泊车功能的上险量为214.75万辆，但这其中绝大部分仍采用传统分布式ECU架构。 这种架构下，高速行车与低速泊车分属两套硬件，车企采购成本更高，同时会存在冗余的问题。 相比之下，知行 科技 可以仅通过一个域控制器同时实现行车辅助和泊车辅助功能，这种高性价比的行泊一体方案收获了众多车企青睐，例如吉利旗下高端品牌极氪、威马、奇瑞、东风等品牌，均采购了知行 科技 的产品。 可见，随着大算力域控制器开始量产上车，行泊一体方案得以大幅降低成本，这种软硬结合的方式改变了传统分离的黑盒模式，同时也帮助知行 科技 这类国产ADAS供应商实现对国际传统Tier 1的垄断突破。 司正敏告诉镁客网，知行 科技 的行泊一体化解决方案涵盖了Urban NOA、Highway NOA以及代客泊车技术，并且可以实现端到端高级自动驾驶辅助，从智能驾驶等级来看，NOA和自动泊车已经属于L2++的范畴，相比于传统L2功能在用户体验上有了质的飞跃。 除了降低成本以外，行泊一体化方案解决了车企在全场景下的稳定性问题。 回到开头谈到的话题，类似自主泊车等辅助功能其实早已不再稀奇，但车主使用后还是觉得“鸡肋”，这是因为这些功能基于封闭区域开发，但实际开放场景中充满了巧合性与不可预见性。 在美国联邦交通部的定义里，这种不确定性被称为设计运行区域（ODD），只要还存在ODD的限制，自动驾驶就做不到完美。 因此，有一部分自动驾驶企业主动放弃技术上的攀登，专注全场景的L2级落地发力。 从这一角度来看，知行 科技 所致力研发的“行泊一体化理念”非常符合当下行业的发展趋势。 2016年，知行 科技 创始人宋阳看到了国产ADAS的市场机遇，他离开了工作十多年的博世，并设立了这家自动驾驶解决方案提供商。 经过约6年时间的耕耘，知行 科技 已经跻身国内自动驾驶系统Tier 1的“第一梯队”，与多家主机厂紧密合作。 这其中，价格与服务是主机厂看重的因素，另外，本土Tier 1对于国内自动驾驶场景的理解更为深刻。 就在去年年底，知行 科技 完成近数亿元的C轮投资，这笔资金将用于继续推进公司量产进程、并且推进L2++到L4级核心技术和其他新产品的开发，和完善自动驾驶团队，抢占市场制高点。 下一轮融资完成后，知行 科技 将启动科创板上市进程。
