無人船不僅存在，而且也是當前自動駕駛領域一條新型的、極有前景的賽道。
我們看到近幾年行業關於自動駕駛的投資和技術叠代都在熱火朝天的進行，但「無人船」仿佛被人忽視了。但事實上自從自動駕駛汽車進入「下半場」，行業已經理性認識到，離高級別自動駕駛落地還很遙遠。行業內的科技公司，在獲得融資後，或走高風險高收益的 Robotaxi 路徑，或回歸 L2 布局輔助自動駕駛，或嘗試無人貨運等。
而在自動駕駛船舶領域，這裏值得一提的就是國內首家做自動駕駛船舶水面清潔領域的 「歐卡智舶」。
「歐卡智舶」是一家聚焦在自動駕駛技術和水面清潔服務機器人賽道的創業公司，目前他們已經做到了L4 級別 完全無人化作業 。
註：這裏要說明下，水面定級和地面自動駕駛分級情況不完全一致。這裏所說的 L4 達到了一個全無人化的狀態，不過定級只是模糊的稱謂。真正在智能船舶的定義中，現在稱為四個階段。第一個階段，只有遠端監控和分析。第二個階段，透過雲端運算和物聯網技術來去進行一些數據的聯網。第三個階段透過數據和岸上通訊進行決策，到最終可以進行完全無人化的方式。
歐卡目前落地的清潔船，被稱為服務機器人，是在特定情況下的無人駕駛。
而這些無人船的工作，用更通俗的話來說，主要就是 「撿垃圾」。
但自動駕駛船舶不只能「撿垃圾」，除了讓水域變得幹凈以外，歐卡智舶還在推進自動駕駛遊船專案，未來投入景區後，人們可以乘坐自動駕駛遊船深入觀光河流湖泊。
「水」比「陸」好做在哪裏？
首先，在市場上，空中和陸地兩個領域，不管是從無人駕駛的賽道，還是從機器人的垂直場景落地的賽道，已經有很多現象級的玩家。而水域這一個場景中，創業公司或者從業者還不多，水上自動駕駛可以說是一片不錯的藍海。
其次，在無人船這個領域，並非無人涉足。國外已經有不少公司已經在做相關業務，有一定的經驗積累。而且無人船是一個從軍用到民用逐步滲透的一個過程。我們之所以會覺得看不到無人船，大概率是因為現階段軍用的產品較多，還沒完全向民用普及。
從功能上看，無人船的行業裏面可以做很多事情。比如說可以做清潔、監測、測繪等，在泛智慧城市的版塊中，可以做物流遊船等等。而在無人清潔船的這個品類上，競爭對手不僅少一些。而且從市場空間和容量上看，水面清潔需求量最大、使用頻率更高。無人船在這裏可以收集更多的實踐數據，改良演算法精度。
從商業化落地和安全性講，城市水域的這個場景是封閉的，清潔作業不會有海事部門的管轄，暫時也不用上牌照。而陸地上會有交通管理，車也要到車管所去上牌照。（在景區的自動駕駛遊船，則會遇到航道管理的問題。）
從政策上講，2017 年國家也推出了河長（zhǎng）制（即由中國各級黨政主要負責人擔任「河長」，負責組織領導相應河湖的管理和保護工作。）而且投入關註和資金在水域的治理環保上，直在到現在都很重視。
技術、市場、政策都有了，那還等什麽？
無人船進行水面清潔的流程是什麽？
在國內，目前常見的水面清潔作業，主要在城市水域上面，包括了城市的內河水庫、人工湖、自然湖泊。海外場景中，像高爾夫球場裏面的水域和遊艇會的碼頭港口也是無人船的附加水域。
所以無人船的功能，會主要包括了以下四個板塊，水面清理漂浮物，割草，水質和水深數據收集，還有巡檢周邊的人和事。
以水面清潔為例，不同水域的垃圾分布特點也不同，比如常見的 內河和人工湖水居里，內河垃圾是貼邊分布，湖域垃圾則是均勻分布。
無人船具體的工作流程大家可以想象成家裏的掃地機器人，是一套組合的任務。
首先，要有一個無線充電岸基，在遠端設定相應啟動時間或者一鍵啟動，無人船就可以自動離開岸基。
接著，無人船會沿著定義好的路線，透過毫米波雷達和雙目傳感器，再加上 GPS ，來到指定水域位置準備作業。
在全域進行路徑計算後，無人船透過傳感器的視覺辨識來去捕獲垃圾，再進行局部的捕獲
在低電量和滿載了以後，它就可以自動的返回，由人來把垃圾到掉。形成最高效的這種清潔方式，全過程自主地完成清潔的工作。
如果我們去過湖畔類的景區，會經常看到湖邊湖上面會有小船載著年紀不小的清潔人員，邊劃船邊在水裏撈垃圾。如今有了無人船，我們就可以將危險的工作，交給無人船這種智能化的器材來完成。
水面自動駕駛和地面自動駕駛有什麽異同之處？相比之下水面自動駕駛的復雜在哪裏？
在相同的板塊中，整個無人駕駛的框架是很類似的，因為它們的 底層都是控制，中層是感知，上層是決策。 所以它其實大家可以想象成跟人走路一樣，我們需要用「腳」來做好控制，用「眼睛」和「耳朵」來感知，用「大腦」去思考與決策。但在以下三個層面，兩者也有不同之處。
首先，在控制層面上。水面跟陸地也大有不同， 水面是動態的，需要在三級五級不同級別的風浪下，進行自適應地執行和走航。
歐卡智舶自己就用了三年多的時間去叠代數據驅動下的自適應控制系統。這一套控制系統在 2 米的船，5 米的船，11 米的船，21 米的船只上透過機器學習也可以自適配。
其次，在感知層面上，水面跟陸地的感知技術也不同。在水面的這種反光倒影、霧氣條件下，相對於路面自動駕駛常用的「激光雷達」，「毫米波雷達」要更加好用且成本偏低。像歐卡智舶采用的就是毫米波的解決方案，而且自己去設計射頻和天線。
最後，在評測層面上，水面場景如遇到的水面垃圾，水域的高畫質地圖環境，用於整合決策的樣本，和陸地的樣本也是不同的。比如做水面清潔，你得先搞清楚下面的問題：
第一，如何定義功能？清理的漂浮物是什麽樣的？有樹葉和其他小型垃圾。割水草，還要割藻類。
第二，智能工作流程的層面，如何讓一線的保潔工人可以一鍵啟動，傻瓜式地操作？
第三，場景中的智能化演算法叠代。清潔場景中，過橋沒有訊號的怎麽辦？垃圾都會漂浮聚集在岸邊，如何盡可能地貼邊？水下纏繞時如何推進？被卡住該怎麽辦？
……
而上面這些問題都需要針對性去開發智能化的感知演算法、控制演算法和決策演算法。
所以綜合來看，在這三個板塊中，地面和水面自動駕駛從技術細節上都大相徑庭。
無人船未來的方向
目前，在整個無人船這個賽道，人才、資本和各個方面的密度還遠遠比不上無人車和無人機。在未來，除了水域環保的這個賽道，無人船景區旅遊，以及港口等水域作業領域的巡邏，都有著很多的想象，而且可以減少保潔溺水的事故發生。
現在歐卡智舶開源了兩個水面清潔數據集， 包括數百萬張的水面垃圾樣本，數千張水域的高精地圖等有價值的數據集。 同時，他們也希望更多人加入自動駕駛船舶的領域，透過科技的手段解決更多社會和環保問題。
創始人朱健楠表示：「我們其實希望透過搭建平台，讓這個行業的科研人員能夠快速地拿到數據。因為有的時候大家是在實驗室裏，不做套用層的東西，很難去獲取到這樣的數據。同時希望能夠搭建一個交流平台。開放了這個數據集以後，我們也確實收到了很多行業科學家，高校研發的朋友們給我們發來的郵件……其實透過交流才能推進技術，數據放到自己手裏，也沒有太多價值。」
而在未來，智能化、綠色環保的「水上特斯拉」會不會出現？歐卡智舶也在進行摸索，讓我們拭目以待！
以上內容來自於極客公園原創文章【自動駕駛領域太卷？其實還有無人船這條路可以走】作者：鄭玥 編輯：靖宇，如果您對我們的內容感興趣，歡迎添加極客君微信：geekparker一起交流！
