矿山无人驾驶企业踏歌智行获数千万B+轮融资

时间:2021-01-20

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导语:踏歌智行是国内最早专注于无人驾驶技术在露天矿场景应用的企业,包括矿用车无人驾驶技术研究、产品开发和无人矿山整体工程化解决方案设计及实施。

踏歌智行是国内最早专注于无人驾驶技术在露天矿场景应用的企业,包括矿用车无人驾驶技术研究、产品开发和无人矿山整体工程化解决方案设计及实施。

文|财经涂鸦
 
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据了解,1月19日,矿山无人驾驶运输的领军企业北京踏歌智行科技有限公司(下称“踏歌智行”)宣布完成了数千万元B+轮融资,由CMC创投独家投资。
成立于2016年的踏歌智行现已推出车-地-云协同的智慧矿山无人运输系统,实现了由云端智能调度管理、4G/5G车联网通信、智能路侧单元和车载智能终端组成的一整套矿山运输无人驾驶解决方案。该方案通用性强,可适配大型矿用自卸车和宽体自卸车两大矿用卡车品类,兼容多品牌多车型,同时支持无人驾驶新车型生产适配和在用车无人化升级改造。
 
 
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踏歌智行的露天矿无人驾驶运输全栈式解决方案“旷谷TM”   
 
踏歌智行自主研发的车载主机Mainbox通过了中国计量院针对高低温、震动、湿度等环境可靠性和EMC在内的多项车规级检测认证,是国内最早一批集成了5G + C-V2X通信、支持高性能并行计算、高安全决策,并通过车规认证的车载域控制器。
 
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踏歌智行自研的车规级域控制器Mainbox和辅助车辆终端 
 
据媒体报道,继2019年连续完成三轮融资后, 去年10月,踏歌智行完成了2亿元的B轮融资,是无人驾驶矿山赛道截至当时最大一笔融资。 该轮融资由前海母基金和宝通投资共同领投,清研资本、蓝焱资本等跟投。
目前,踏歌智行的商业化进展领跑全行业,客户覆盖能源、金属等领域的大型国有企业集团和国内最大的煤矿EPC中环协力等矿山行业标杆企业, 可行性研究项目向商业订单的转化率接近100% 。仅2019年就签订了过亿元商业合同,后续订单超过3亿元。
 
项目交付方面,踏歌智行在包钢白云鄂博铁矿的6台无人矿卡编队已经连续作业超过1年,是国内目前车队规模最大,服务时间最长,且 唯一做到连续、稳定、全天候运行的无人矿卡商用案例 。
 
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包钢白云鄂博铁矿无人驾驶项目
 
同时,踏歌智行还与各大矿用车主机厂紧密合作。与国内大型矿卡80%市场份额的龙头企业北方股份结为“一致行动人”,推出了预装无人驾驶系统的线控化车型NTE200AT,该车型首批10台已交付客户。
 
北京航空航天大学教授、博士生导师,踏歌智行创始人兼CEO余贵珍教授表示,踏歌智行致力于用前沿技术赋能传统产业,将无人驾驶技术转化为切实的生产力。并且通过与CMC的合作,可早日使踏歌智行实现成为全球领先的无人运输解决方案及运营服务技术提供商的愿景。
 
自2020年5月起,CMC创投团队对限定场景的无人驾驶技术落地进展进行了系统性覆盖和研究。经过研究,CMC创投团队认为作为限定场景无人驾驶的典型落地场景,矿内运输由于其更强的技术可实现性,和广阔的市场空间,是无人驾驶技术比较好的商用落地场景之一。
 
CMC创投合伙人徐晨表示:“无人驾驶是人工智能技术的重要前沿应用领域。无人驾驶的实现不仅需要将感知和决策算法进行突破,更需要与车辆控制、车辆状态监测等车辆本身的技术有机融合。因为其系统工程的难度和场景的复杂性, 无人驾驶技术被公认为难度最大的人工智能技术细分领域 之一 。”
 
在无人驾驶领域中RoboTaxi等开放场景,由于其更加广阔的市场空间受到了业界更广泛的关注。但其实 以矿山、机场为代表的限定场景,也都有数百亿到千亿级的市场空间 。而这些场景由于在车辆本身、运营管理等特殊性,存在一些特殊的高门槛。例如矿山场景,一辆矿卡在运行中存在满载、空载、上坡、下坡等多种不同状态,这就对车辆控制提出了更多的要求。而矿区生产的昼夜不间断运营,温差、粉尘、颠簸等极端环境也对算法和软硬件工程提出了更苛刻的要求。
 
CMC创投合伙人徐晨表示,在矿用无人驾驶领域中有很多优秀的创业公司,踏歌智行无疑是极具标志性的。踏歌智行在矿卡、宽体车、工程机械等全种类矿内车辆上都做到了高鲁棒性的工程实现,与北方工业、同力重工、中环协力等业内领先企业之间建立了紧密的合作关系。
 
“踏歌团队在余贵珍老师带领下表现出的执行力、踏实严谨的作风以及深厚的技术积累,都将是踏歌智行在to B方向上取得成功的重要特质。”徐晨说。
 
汽车行业是一个非常传统的行业,在过去的几十年里甚至没有发生过任何剧烈变化。直到近五年,由于电动化、智能化、网联化,汽车行业涌现出了很多新投资机会。除无人驾驶外,汽车行业的很多产业环节(品牌运营、产品设计、市场、软硬件产业链上下游关系、车主服务)都在发生变革。
 
CMC创投将把汽车领域作为重要的研究领域之一,在未来继续跟踪研领域内新的技术趋势,持续关注业内不同领域的重点标的,发掘更多前沿投资机会。
标签: 无人驾驶
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