国际赛事两连冠!酷哇通用AI机器人实力领跑 以Physical AI驱动智慧城市新质生产力升级-新华网
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2025 12/04 14:45:56
来源:新华网

国际赛事两连冠!酷哇通用AI机器人实力领跑 以Physical AI驱动智慧城市新质生产力升级

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  新华网北京12月4日电(于琦)近日,由深圳市政府相关部门主办的国际人工智能环卫机器人大赛圆满落幕,酷哇科技有限公司‌(以下简称“酷哇科技”)凭借在Physical AI(物理人工智能)领域的深度积淀与场景落地优势,一举包揽全部专项赛道及创新赛事冠军,实现赛事“大满贯”蝉联佳绩。这一行业里程碑不仅获得权威认证,更打破了传统环卫的局限,把实验室里的智能构想变成街头巷尾的清洁日常,展现了中国智造破解超大城市治理难题的硬核实力,呈现我国强国建设进程中科技创新的澎湃动能,生动诠释了“技术落地即价值”的核心逻辑。

  作为全国唯一的“全要素”人工智能环卫机器人竞技平台,本次大赛汇聚40余家行业企业,涵盖传统环卫装备巨头、自动驾驶科技企业及服务型机器人企业,通过115场实战竞技,全面考验企业在复杂场景下的技术硬实力。酷哇科技的卫冕,不仅是名次的延续,更是技术代际的跨越,其核心技术指标正逐步成为行业事实标准,为全球环卫机器人产业构建了“以赛促研、以赛促用”的标杆范式。

  Physical AI构筑三重核心壁垒

  “我们的长期愿景是研发能服务多场景的通用AI机器人。目前,我们选择以‘自动驾驶环卫机器人’作为最核心、最深入的切入点——这既是市场需求明确的领域,也能为通用机器人技术积累关键能力。”酷哇科技(深圳)执行总裁王宇在接受采访时表示,当前的机器人已不再是简单的自动化设备,而是具备“感知、记忆、决策、执行”完整闭环的智能体。这种高阶AI能力,正是酷哇科技蝉联冠军的核心密码。

  据了解,在技术架构上,酷哇科技构建了“算法-数据-硬件”三位一体的核心壁垒。其独创的Physical AI算法系统,能像人类一样理解物理世界,实现对非结构化环境的深度认知,精准预测行人、车辆等动态障碍物的未来轨迹,并在复杂路况避障与动态垃圾追踪清扫中,完成移动(Drive)与作业(Work)的深度耦合。“机器人不再死板按路线行驶,而是根据垃圾分布和环境实时决策,何时高压冲洗、何时绕行、何时调整清扫角度,多机协同中展现出极高的智能协同性。”王宇介绍道。

  针对环卫场景的特殊性,酷哇科技突破了传统模块化算法的局限,采用端到端(End-to-End)大模型架构,让机器人直接理解任务意图。酷哇科技CTO廖文龙表示,环卫机器人要代替人干活,就必须进入辅道、人行道等非结构化环境。在这些场景下,传统“可行驶区域”定义失效,且为实现贴边清扫需与环境物理接触,这种场景下必须将感知、预测和决策耦合在一起。“我们引入世界模型,就像导盲犬预判未来后果而非计算精确几何尺寸,直接输出动作,更符合人类直觉驾驶逻辑。”廖文龙用形象的比喻解释技术原理。

  数据是AI能力的基础。目前,酷哇科技已积累超过50PB的高质量数据,其中包含大量人行道、公园、辅道等稀缺场景数据,并建立了高效的数据闭环系统。“我们建立了一套高效的数据挖掘和自动化标注工程,利用自监督学习(用未来时刻监督当前时刻)和 VLM(视觉语言模型)进行自动化标注。”王宇透露。

  此外,在制造端,酷哇科技自建并运营了超过10万平米的AI机器人黑灯工厂,拥有从硬件设计到规模化量产的全栈研发与交付能力,形成控制器套件+多关节执行器+机器人整机的垂直整合方案。核心部件自研可控,使产品在性能稳定性、生产一致性与成本结构上具备显著优势。

  值得一提的是,酷哇科技已实现纯视觉方案的技术突破。“从技术层面来看,激光雷达已非必需。”王宇表示,其研发的占用栅格神经网络通过视觉计算,精度已接近激光雷达辅助效果,目前已不再依赖激光雷达,既降低了成本,又拓展了技术普及性。此外,“无图化部署、开箱即用”技术无需预先采集高精度地图和制定繁琐作业脚本,让场景适配效率呈指数级提升,成为规模化部署的关键前提。

  从深圳样本到全国复制的价值闭环

  冠军技术的最终归宿是服务民生。酷哇科技将深圳作为Physical AI的 “练兵场”,探索出可复制的智慧城市治理经验,目前已与北京、上海、深圳、杭州、成都等50余座城市及地区达成合作。目前,酷哇科技的永康超级工厂年产能足够支撑覆盖国内外50余座城市及地区,充分印证其已打通“前沿技术-规模量产-商业落地”的完整闭环。

  据介绍,在深圳龙岗区横岗街道、石井街道等地,酷哇机器人已实现常态化部署。依靠自监督学习能力,机器人能适应复杂的“城中村”场景,每月自动作业里程屡创新高,显著提升垃圾清运及时率。针对深圳人流密集、路况复杂的特点,酷哇利用VLM作为策略指引,开发“夜间低光作业”和“狭小巷道穿梭 模式,机器人能理解红绿灯、警示线等规则,实现全天候安全作业,获得城管部门高度认可。

  “传统环卫项目成本是‘631’结构——人力占60%、机械占30%、管理占10%,而我们通过技术优化,已实现‘431’结构,人力成本降至30%,整体成本比传统模式低20% 左右。”王宇介绍,这种成本优化得益于MaaS(Mobility as a Service)服务模式与人机协同机制的创新。酷哇科技提供“设备租赁+运营服务”的一体化方案,5公里作业路段仅需1台机器人搭配5-6名工人,工人无需全程弯腰清扫,只需负责垃圾归拢、巡查补位,大幅提升作业效率。

  政策支持为商业落地注入强劲动力。今年11月,国务院办公厅发布的《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》,明确支持无人环卫等新场景发展,深圳、广州等地也出台专项政策,积极布局无人环卫系统。”政策释放必须和考核挂钩,不然就会出现‘产品力不行但价格便宜’的乱象,这样才能保证行业良性发展。”王宇表示,深圳市将推出一套专门针对环卫机器人的考核体系,结合机器人作业里程、时长、垃圾清扫量等量化指标,形成科学的监管机制。

  目前,酷哇科技在深圳的“无图化”冠军方案作为标准版,极大地降低了异地部署的门槛,预计2026年将覆盖更多城市。酷哇科技的方案契合“新质生产力”与“智慧城市”的政策导向,其在芜湖等地探索的模式已入选住建部“数字政府建设优秀案例”,证明了该模式具备极强的全国推广价值。

  破解行业痛点 定义未来发展方向

  当前,传统环卫行业长期面临招工难、成本高、管理难的痛点。数据显示,全国城乡清扫保洁人员平均年龄已达52.6岁,劳动力短缺和高龄化问题日益突出。酷哇科技的技术方案正为行业转型提供关键支撑,推动环卫行业从“人力密集型”向“技术密集型”转变。

  据王宇介绍,在大赛之前,行业有个认知误区:非城管领域的人对环卫机器人了解很少,觉得“扫垃圾”的设备技术含量低,和人形机器人差距大,但实际上环卫场景的技术门槛很高。

  “环卫机器人其实是通用的具身机器人,要持续和物理世界交互,得判断‘什么是垃圾’‘要扫到什么程度’,路面落叶、纸巾、烟头等垃圾分布毫无规律,且人行道本身就是非标准场景,要完成清扫任务,必须像人类一样具备具身思考能力,这背后需要大量深度学习和强化学习支撑。”王宇指出。正因为如此,环卫机器人的专业性要求极高。“我们希望通过比赛,让行业和社会更了解环卫机器人的价值,这也是办赛的初心之一。”王宇表示。通过技术创新,酷哇科技已经逐步让行业和社会更清晰地认识到环卫机器人的技术价值与产业潜力。

  “去年参加专项竞赛的企业有近20家,今年已减少至七八家,而创新场景赛道企业增多,说明行业分水岭已显现。”王宇透露,技术不够成熟、无法解决实际问题的企业逐渐被淘汰,而具备算法、数据闭环、硬件制造复合能力的企业将持续领跑。酷哇科技通过“以赛促标”,推动建立行业统一标准,如人行道止车石宽度、道路宽度等适配要求,为行业规范化发展奠定基础。

  中国智造迈向世界舞台

  据廖文龙介绍,立足国内市场的坚实基础,酷哇科技已启动全球化布局,计划于2026年重点拓展多个海外核心市场。目前,公司已在新加坡实现落地,阿布扎比项目即将启动,通过技术适配解决左舵右舵等地域差异问题,顺利通过当地自动驾驶准入测试。

  对于公司的未来布局,王宇表示,“我们优先选择东南亚和中东市场,这些地区人力成本敏感,且新城建设场景与深圳等国内城市相似度高,易于技术落地。”王宇介绍称,海外市场拓展将延续MaaS服务模式,为当地提供一站式智慧环卫解决方案,让中国智造走向全球。

  蝉联冠军标志着酷哇科技已从单纯的“技术领先”迈向了全面的“品牌引领”。未来,酷哇科技将继续坚持“以世界模型为基座,多模态大语言模型为补充”的技术路线,加速冠军产品量产交付。在场景延伸上,将以Physical AI为核心,拓展市政养护、应急救援、物业保洁等更多城市服务场景;在产品迭代上,正在研发的轮足式机器人“R0”已进入捡拾作业测试阶段,未来可实现绿化带捡垃圾、清理墙面“牛皮癣”等复杂操作,逐步向一机多能的通用AI机器人演进。

  “我们的目标是为绝大部分核心城市提供完整的基于自动驾驶和机器人的城市大管家服务,在中央区域进行规模化落地。”王宇表示。酷哇科技将以蝉联冠军为起点,持续深耕“城市通用AI机器人”赛道,致力于成为全球智慧城市治理升级的赋能者,让Physical AI真正服务于人类的美好生活,为制造强国建设、新质生产力发展贡献“酷哇力量”。

  从深圳的赛场走向全球的城市街道,酷哇科技正以一场关于技术与城市的双重实验,诠释着“新质生产力”如何照进现实。在这场以AI重塑城市治理的浪潮中,中国科技企业不仅提供了技术解决方案,更探索出了一条从研发、制造到商业运营的全链路创新路径。酷哇科技的实践表明,真正的智能,终须在服务人与城市的过程中生根发芽。

【纠错】 【责任编辑:马渭淞】