• 12月26日 星期四

首发丨复亚智能获千万级Pre-A轮融资,让无人机在巡逻巡检领域起飞

首发丨复亚智能获千万级Pre-A轮融资,让无人机在巡逻巡检领域起飞

近日,工业级无人机厂商复亚智能宣布获得一千万Pre-A轮融资,本轮融资由上海众富股权资金领投。复亚智能成立于2016年,专注于工业无人机自动巡逻、巡检领域的无人机自动机场与全自主飞行系统研发。据悉,本轮融资将用于产品的迭代升级和市场扩展两方面。

行业级无人机崛起,自动机场处于萌芽期

2017年以来,在政策逐步明朗,资本持续加投,技术持续进步,市场需求增长等几大驱动力带动下,行业无人机市场各细分领域孕育着一波新的增长能量。

美国联邦航空管理局(FAA)预计,与2016年的250万架相比,2020年的无人机销量将飙升至700万架,其中工业级无人机的销量会增长三倍以上,从60万架提高到270万架。高盛预测,到2020年,无人机市场将有机会达到1000亿美元。其中,行业级无人机的需求量将大幅攀升,并在建筑、农业、保险索赔、石油管道巡线、警务、消防、空气检测等领域发挥重要作用。

不过由于技术发展水平、市场需求、应用场景等不同,目前行业无人机各领域发展程度不尽相同。巡逻巡检、警用消防等领域,市场已经进入规模化增长阶段。农业植保经过初期探索,有望在未来迎来规模化增长。物流无人机体系已经明确,试点在扩大,离商业运营越来越近。

传统无人机应用于巡逻巡检时,需要人工到工作场地放飞,并需要人为进行多次充电。由于可持续性差,因此不能成为一种常态化的方式。随着无人机智能化和行业应用程度的加深,自动机场的概念也随之孕育而生。

完整的高性能无人机自动机场应该包含充换电模块、遮罩、蓄能装置、气象仪、通信中继、防盗装置和辅助降落装置等,系统复杂度不亚于一台工业级无人机。同时,无人机自动机场部署在野外,复杂的外部环境与高强度的巡飞任务,使得无人机自动机场对软硬件的可靠性要求极高,这进一步提升研发难度。

事实上,自2016年起,国内外已经有好几家企业开始研发自动机场。国外的有以色列的Aironotics、新加坡的Dronebox、加拿大的Sky X,国内的有上海复亚智能、西安的因诺科技等企业。但目前自动机场还属于行业应用的初级阶段,处于已经找到了具体产品形态,但还不能满足客户需求,尤其是与行业场景的深度结合,要通过实际应用进行多次迭代升级的状态。

复亚智能目前最新推出了第二代“睿略”全自动飞行系统,该系统由自动机场、无人机和远程控制系统三个部分组成。用户可以在任务区域就近部署自动机场和无人机,只需要连接网络,设定好巡飞路线,即可远程控制无人机全自动起降和在舱内自动快速地更换电池。同时,可完成连续执行任务,实现全自动化和真正的“无人化”作业。而且,无人机还可以在多个自动机场之间飞行,从而有效拓展无人机的任务覆盖范围。

首发丨复亚智能获千万级Pre-A轮融资,让无人机在巡逻巡检领域起飞

“睿略”全自主无人机巡飞系统中,自动机场是整个系统的基础,有了这个基础才能完整实现“无人机全自动起降、远程控制、智能设定巡检路线、电源更换、接力续航、数据传输识别及分析”等一系列功能。

创始人曹亚兵告诉亿欧,今年年底,复亚智能将推出移动版的自动机场样机。移动版是指轻量级的无人机库,它可以放置在移动的车或者船等交通工具上。

AI加持,自动化是最终目标

根据调研机构艾瑞的数据,无人机市场可划分为四大类:航拍市场、农林植保市场、安防市场与电力巡检市场,到2025年相应的市场规模约为300亿元、200亿元、150亿元和50亿元。从行业需求来看,服务政府公共市场,诸如检灾、气象、国土资源、海洋水利、城市规划等,对无人机有巨大的需求。

在电力巡检、石油勘测等领域,客户相对集中,进入门槛高,一旦进入相对容易突破。但应用场景复杂,技术门槛高。在安防、警用等市场,客户是政府性质,且非常分散,产品定制要求多,采购周期长,一家企业难以大批量拿单。农业植保面向C端客户,且数量巨大,是行业级无人机企业最有可能做大的领域,但较重的服务模式同时也拖累了其规模化扩展的速度。

曹亚兵介绍,目前复亚智能的“睿略-全自主无人巡飞系统”已经逐步交付,主要可以用于电力巡检、航道巡检、安防等三大领域,当前客户有国家电网、南方电网、各地的水务局、公安部门等。林业巡逻、环保监控、交通监控、石油巡检等领域是复亚智能下一步想要涉及的领域。目前复亚智能的产品实现了小批量交付,有望在今年底实现大批量交付,并达到千万级的订单额度。

“自动化一定是行业级无人机发展的趋势,只有这样才能形成无人机常态化运行的机制,从而快速普及行业无人机的应用。”曹亚兵说。

目前国内研发自动机场的企业,无人机还需要靠人工规划飞行路径。复亚下一步将通过机载AI进行“无人机自主化飞行”的研发。简单讲,就是“AI+无人机飞行控制”。这项技术涉及无人机感知、三维建模、图像处理、自主决策等多个领域的技术难关,并将实现目前无人机巡检应用领域人工操控所不能达到的标准化、精细化巡检。目前“睿略”系统的第三代产品已规划完成并开始进入实验阶段。

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