用造機器人的邏輯，重做一遍水上生意

出品｜虎嗅科技組

作者｜陳伊凡、李一飛

編輯｜苗正卿

頭圖｜AI生成

“AI硬件100”呈現最具成長性的AI硬件公司，這是本系列的第「05」篇文章。

中國引以為傲的硬件供應鏈，幾乎在每一個制造業賽道都構筑了難以撼動的優勢，唯獨在一個行業，優勢無法復用，那就是船舶。

2018年，歐卡剛剛走出實驗室，朱健楠和團隊的小伙伴手里握著一個水面無人艇的原型機，到處尋找供應鏈，想把它變成真正能賣出去的產品。他們接觸了大量淘寶商家和傳統船廠，得到的答案令人沮喪：產品性能不穩定，零件質量參差不齊，整個生態“連工控意識都沒有”。船舶供應鏈與消費電子、機器人的供應鏈截然不同，這是一個從未經歷過大規模工業化的系統性規訓的行業，定制化思維滲透在每一個環節，穩定性標準與工業控制的基本要求相去甚遠。“華強北可以在一天內做出一個AGV，卻造不出一艘無人艇。”歐卡機器人的CEO朱健楠說。

朱健楠照片 圖片由歐卡機器人提供

轉機出現在一場機器人比賽上。朱健楠站在臺上，臺下坐著的評委之一是李澤湘——這位被業界稱為硬件創業“教父”的人，身后站著大疆、逸動、李群自動化、云鯨等一批已經改寫行業格局的公司。他看了看歐卡，說了一句話：“我的體系里有無人機，有無人車，但沒有無人船。你們來松山湖看看。”就是這句話，把歐卡帶進了大灣區機器人硬件創業生態的核心圈層。朱健楠在這里接觸了大量硬件創業者，在交流中，互相幫對方“避坑”，此后兩個月，他們扎在東莞，逐一打通零件、工藝與制造環節，把無人船的供應鏈從零拼出來。

七年之后，歐卡智舶完成B+輪融資，金額近2億人民幣，由厚雪資本與元禾重元聯合領投，南山戰新投、錫洲國際、長江協同創新科技研究院跟投，創下國內水面自動駕駛賽道民用領域單筆融資規模最大紀錄。這筆錢的用途清晰而明確，向歐美市場發起正面進攻，打造“水上的蔚小理”，在歐美面向C端消費者推出智能游艇。

歐卡機器人的融資陣容堪稱豪華，不僅有姚期智，還有李澤湘、高秉強這樣的業界大佬。

這家2019年開啟商業化之路的公司，如今年收入已突破億元大關，并實現盈利。即便是陸地的自動駕駛公司，都很難達到這個目標。

朱健楠的本科和博士均就讀于西北工業大學航海學院，博士研究聚焦于無人艇水面目標感知與識別。真正讓他看清“技術變產品”這條路的，是一段赴以色列理工學院和荷蘭的交換經歷，當時他上午寫算法，下午就上實車測試，當時的導師做的模塊后來被美國上市公司收購，朱健楠親眼見證了從理論到工程化實踐再到商業化的完整過程。回國之后，他只想做這一件事，而不是繼續埋頭寫論文。

選擇水面賽道，除了專業使然，還有對行業的判斷，全球船舶市場巨大，分為游艇、作業船艇和商貨船：游艇保有量超3000萬艘，作業船艇百萬艘，商貨船市場也達到萬億規模，只是相比于90%聚集乘用車的汽車賽道，船舶在C端感知不深，而“看起來小眾”恰恰是他想要的——彼時無人機與自動駕駛汽車賽道已經群雄割據，水面幾乎是一片無人問津。

但水面的自動駕駛卻比路面更難，陸地自動駕駛的那套方法論，在水面完全失效。更關鍵的是，船舶的技術水平與產業鏈成熟度，相較于汽車整整落后了20年。

自動駕駛的技術架構無論在哪里都分為控制、感知、決策三層，底層邏輯相通，但水面的難度在兩端同時放大。除了水面還要考慮不同的風浪大小，還要考慮水面反光、倒影和霧氣等，幾乎整套感知系統的設計邏輯和汽車完全不同。

朱健楠說，歐卡為此積累了五年研發、百萬級代碼量，自研了預控制器與毫米波雷達，將定位與控制精度壓縮至0.1米以內。

目前，千艘無人艇形成了百萬公里無監督里程數，積累了5000萬級的數據樣本，發布了全球首個水面自動駕駛數據集，形成數據壁壘。

不過這家潛在的獨角獸真正起點，卻來自一個毫不起眼的場景，水面清潔。

提到無人船，許多人的第一反應是先做游艇：C端市場、門檻相對較低、容易找到切入口。朱健楠的判斷恰恰相反：國內水域受到嚴格管控，相關政策尚未放開，純C端市場在國內幾乎不存在；即便轉向出海，游艇屬于8米級以上的大宗商品，大件出海疊加C端屬性，再加上沒有國內基本盤做支撐，根本不是一家啟動資金只有幾百萬的創業公司能夠承接的重量。

第一款產品選擇清潔船，一是清潔是水面作業場景中頻次最高、需求最剛性的一類，每天連續作業8到10小時，產生的數據量在所有場景中最為可觀；水面漂浮垃圾流動性強、往往貼近河岸，對算法精度的要求極為苛刻；河道中的障礙物構成最為復雜，對系統穩定性的考驗也最為嚴酷但又對成本要求最極致；二是，自動駕駛技術的商業落地，有一條近乎普適的路徑規律，從低速到高速，從局部到全局，從安全區域到復雜環境。清潔船精準卡在這條路徑的起點位置：低速行駛、局部水域作業、即便算法存在缺陷也不會危及人命。

對于一家資源有限、剛剛起步的創業公司而言，這是一條同時兼顧現實約束與安全容錯的可執行路線。

為了真正搞懂清潔場景的運作方式，朱健楠和CTO在寧波待了整整一周，每天清晨五點跟著環衛工人爬上氣味難聞的作業船，把一整套水面清潔流程從頭到尾親身走一遍。

智舶給自己貼的標簽，從“無人船”悄悄變成了“水上機器人”。

我問朱健楠，這是融資敘事的需要嗎？他說，有一部分是，但也不完全是。他真正想做的，是用造機器人的理念來造船。

簡言之就是標準化，“標準化不是一個狹義的概念，對任何行業來說，降本增效都是共識，只是沒有人去做這件整合的工作。”他沒有將無人機作為參照系，而是轉向了已經走過規模化爆發的AGV與工業AMR，把造機器人的底層邏輯整體移植進來。

這也正是歐卡堅持自稱“水面機器人公司”而非“船舶公司”的原因所在。

“如果我把自己當成一家船舶公司，我連該對標誰來思考未來五年都不知道。”朱健楠說，

在這一戰略框架之下，歐卡形成了兩條并行主線：水面機器人整機業務與船舶智能駕駛系統雙輪驅動。

歐卡的切入點是AI船舶智能駕駛系統——這是船舶零部件中技術含量最高、同時也是受國產替代浪潮推動最為直接的那一塊。他將這條路線稱為“彎道超車”：不從低端制造一級一級往上爬，而是直接從智能化切入，用技術密度最高的部件楔入產業鏈，重新分配利潤。他相信，隨著國產替代持續推進，動力三電、調機系統及各類船用配件都將逐步實現本土化，歐卡的船舶智駕系統不過是這條路上邁出的第一步。

這套邏輯，同時也是中國硬件出海在水面賽道的具體映射。同一套智駕系統，歐美競品在商貨船上的售價為30萬美元到60萬美元一套，歐卡的報價低出一半；游艇整機的定價比競品低30%。

這是比亞迪與大疆走過的那條路，將本土產業鏈優勢轉化為全球市場的價格競爭力。歐卡，正打算在水面把這條路重新走一遍。

為什么是水面，為什么是現在

虎嗅：為什么鎖定水面，而不是別的方向？

朱健楠：那個時候無人機和自動駕駛汽車已經有很多代表性企業了，但水面幾乎是空白。我們把船舶分成三大類：作業船艇，世界范圍內近百萬艘；游艇，加起來3000多萬臺；大型商貨船，萬億級市場。船舶數量并不比汽車少，只是汽車90%集中在乘用車C端，離人更近，顯得更大眾。

最關鍵的是，船舶的技術和產業鏈相比汽車，有一個20年的代差。而且是藍海賽道，沒有那么多頭部玩家，再加上自己的專業背景，這是一個值得做的專精特新賽道。

虎嗅：水面自動駕駛和路面自動駕駛，技術上有什么本質區別？

朱健楠：自動駕駛都分控制、感知、決策三塊，底層邏輯相同。但水面比路面難，體現在兩端。

控制端，路是二維的，只有X、Y軸；水是三維的，還有Z軸，例如三級風浪、四級風浪，需要抗風浪算法。船的動力學模型跟車不一樣，船是矢量差速，車是前驅后驅四驅。我們沉淀了五年、百萬級代碼量，自研了預控制器，配了兩顆英偉達GPU做邊緣計算，能做到0.1米以內的定位和控制精度。

感知端，水面會遇到反光、倒影、霧氣，比路面更容易出虛警和誤判。所以我們自研了毫米波雷達，車規級感知距離50米，水面要做到1海里。國際海事公約里，船的避讓準則是50米開外就要開始動作，比汽車的10到15米遠得多，整套感知系統需要完全重新設計。

我們從底層數據、中層算法到上層硬件平臺，全棧自研。同時拿到了船級社CCS的唯一認證，這相當于自動駕駛的“路權”，沒有這個認證不能下市。

虎嗅：水面自動駕駛有沒有經歷路面那種“先瞄準L4、后來退回L2”的過程？

朱健楠：我們沒有從L1、L2開始，直接從L2.5到L3起步，然后往L4推進。清潔船是我們最早做的產品，它本身就是高階自動駕駛——人機協同的全無人作業模式，所以我們一開始就在比較高的自動化水平上打磨。

虎嗅：為什么一開始選擇TO B、TO G，而不是游艇這種TO C方向？

朱健楠：船舶行業，TO C反而門檻更高，有兩個原因。

第一，國內根本沒有純TO C的水面市場，水是被嚴格管控的。您去上海，不管家里多有錢，你不能把自己的船隨意放在蘇州河里，那是國家管的。歐美則是你自己的船隨便改、隨便開，出了事是保險公司的事。國內“九龍治水”的政策沒有突破，純C端就沒有市場，這不是歐卡能辦的事，只能讓京東這種大廠先跟國家發改委談，談好了我們快速跟進。

第二，游艇是大件出海。它不是一個手機、充電寶，是8米級的大件。大件出海、又是C端、又沒有國內市場，這跟比亞迪出海沒什么區別——那不是一個創業公司一開始就能干的事，幾百萬啟動資金根本撐不起來。

反而從技術可行性看，TO C的游艇是高速場景、在海上、要求產品絕對穩定，一旦出問題，品牌就涼了。C端的門檻不是資源，是技術穩定性的要求，一開始做更危險。

虎嗅：為什么一開始選擇清潔場景，而不是別的作業場景？

朱健楠：從明線看，清潔是水面機器人里最高頻剛需的作業場景；但從暗線看，是技術可行性和資源的綜合考量。自動駕駛落地有個規律，從低速到高速，從局部到全局，從安全區域到復雜環境。清潔場景完美符合這三個標準：每天作業8到10個小時，能給我們大量測試數據；低速、局部水域；就算算法不穩定，也不會造成人員傷亡。

清潔船還有一個特點“難且正確”。它的環境是所有場景里最惡劣的：第一，每天工時比任何其他場景都長；第二，垃圾是流動的，貼邊算法和高精度定位要求極高；第三，河道里的障礙最復雜，機器人穩定性要求最高；第四，要同時處理物理垃圾和化學垃圾，機電一體化要求極復雜。把這個干出來了，其他場景自然能做——這是降維打擊。

歐卡的清潔無人船在蘇州姑蘇區作業 圖片由歐卡機器人提供

還有一個現實：清潔船要和環衛工人比性價比，倒逼我們把價格做到最低——小船要控制在20萬以內、15個月回本，大船50萬以內替代5個人。這個價格壓力反而逼出了我們的能力建設。

虎嗅：從清潔到海洋無人艇、文旅游船，這幾個擴張節點是怎么決策的？

朱健楠：技術路徑上，從內河到遠海是從第一天就在推進的，一直往前走，沒有中間決策節點。今天我們已經做到了遠海級別，拿到四證合一，從最小的艇到萬噸大船都可以做智駕改造。我們是希望做全譜系、全站的水面自動駕駛，船舶自動駕駛。全譜系的意思是從小艇到大船。我們這個行業里的分類是，5米以下叫機器人，就不屬于船舶。5米以上到20米的長度叫艇。20米以上叫船，所以我們大眾，大家經常說的，非專業術語，就是會把船和艇混到一塊叫。但是事實上，在船級社的定義是這樣定義的，然后，呢，所以這是船的分類。那對于海和水的分類，其實我們會分成內河、內湖、一級航道、二級航道，包括近海、到一級島鏈、到遠海。

產品擴張上，文旅是在疫情后做的，疫情期間我們判斷政府財政會收縮，但疫情后戶外需求會爆發，2022年做了智能游船，踩中了節奏。海洋無人艇是從去年開始做的，因為客戶群體已經從內河清潔延伸到了游艇會、碼頭、港口，順勢而為。

其實更多的，你選擇打造產品是從市場驅動的角度。第二個就是海洋無人艇，我們其實從去年開始做。因為我們做了整體，就是我們是發現整個我們的客戶群體已經從內河內湖的水面清潔，到很多游艇會碼頭港口的清潔，然后還有讓我們去做海洋的巡檢。而且國家在十五規劃里，海洋是一個比較大的這個主題。我剛也提了海洋經濟，所以我們其實還是面向客戶和需求端，也要去考。

“如果把自己作為船舶公司，我不知道未來五年里該對標誰”

虎嗅：硬件創業從demo到產品、從產品到量產，最難的坑在哪里？

朱健楠：我把它看成三個階段：技術、產品、商品，每一個跨越都有鴻溝。0到1，最難的是兩件事。第一是供應鏈，我們剛開始沒有概念，找了很多淘寶店，產品不穩定，花了大量驗證時間，連工控意識都沒有，后來在東莞跑了兩個月才建立起認知。第二是產品定義，我記得帶著CTO和研發同事去寧波，早上5點跟著環衛工人坐在很臟的船上，把整個清理流程走一遍，跟他們待了一周。你不接地氣，產品在行業里就無法創造價值。

1到100，要考慮的是代理商和價格體系。TO B、TO G產品定價不是越低越好，要給代理商留夠價差來驅動市場；還有售后和培訓體系，產品鋪出去之后用不起來，比沒鋪出去更糟糕。

虎嗅：一款商業化產品需要多長時間的場景積累？

朱健楠：一般要上萬個小時。數據全部由機器采集，我們現在每天近1000臺無人艇在跑。我們手里應該是全球最大的水面自動駕駛數據集，包含水面高清地圖和水面圖像樣本，這個數據集是除算法和硬件之外，我們最核心的壁壘之一。

虎嗅：B端客戶教育花了多長時間？他們有沒有給過你們意想不到的認知？

朱健楠：從0到1大概一年，一直在跟他們打。教育最難的是這個品類壓根不存在，我們在建立認知。TO B和TO G的客戶又是最保守的群體，沒有人愿意做第一個吃螃蟹的。

但他們也給了我們很多細節。比如做環衛，我們發現垃圾70%都是貼邊的，就開發了貼邊算法；還要做過橋算法，處理最后一里路如何傾倒垃圾，這些都是在和客戶一起跑場景中學到的。在智能航運那塊，時間的調度和精準度非常重要。每個場景，我們都會面向場景優化自己的算法和產品。

虎嗅：第一個真正的標桿客戶是怎么來的？

朱健楠：有兩個階段的突破。第一個是無錫的環保公司，通過西工大校友背書拿到信任，做水面清潔和藍藻檢測，效果不錯，在蘇錫常地區慢慢展開。真正的批量突破是蘇州姑蘇區——平江路那一帶，整個區第一次把核心區域全部換成我們的無人船，一口氣部署了20多臺機器人。蘇州是“東方威尼斯”，那個示范區打出來以后，全國各地水務局包括上海水務都去參觀，不是學我們，是學姑蘇區怎么治水的，但結果是帶來了大量客戶。

現在水面清潔機器人這個賽道，國內只要有需求的客戶，至少都會來詢盤，市場占有率大概70%。

虎嗅：從“無人船”到“歐卡機器人”，這個定義的變化是融資需要，還是真實的業務邏輯？

朱健楠：是業務邏輯的轉變。無人艇行業跟AGV最大的不同是：它的供應鏈不標準化，24小時泡在水里的三電系統可選方案很少；而且行業里充斥著定制化思維，價格還壓得很低，這個行業永遠發展不起來。

我們沒有跟無人機行業對標，而是去學已經爆發的AGV、工業AMR，它們是怎么做標準化、可裂變、可復制的產品的。用造機器人的理念來造船，然后讓船舶行業降本增效，這是根本原因，不是蹭熱點。

虎嗅：現在在船舶行業的供應鏈上國產供應鏈能做到什么程度？你們為什么既要做整機也要做智駕系統？有點像現在的“蔚小理”做的事情。

朱健楠：水面機器人和水面智駕，兩輪驅動。

水面機器人是我們做的TO B、TO C整機。TO B方向，水面清潔和海洋無人艇，最高頻剛需場景；TO C方向，海外做歐美智能游艇，國內做景區智能游船，50萬艘鴨子船、畫舫船的存量市場，00后95后不會再玩這些，一定會被替代。整機只做10米以內最高頻的場景。

水面智駕是給整個船舶產業鏈賦能，中國造船占全球55%，但利潤率只有5%到10%，核心原因是只做低端制造。雅馬哈、佳明、Raymarine這些歐美日企業拿走了核心部件，利潤率50%。我們以智駕系統為核心做彎道超車，這是船舶核心部件國產替代的機會。目前國產替代率還不到30%。

虎嗅：出海策略怎么規劃？歐美、中東、東南亞，優先級怎么排？

朱健楠：分兩塊。TO C出海以歐洲為主，做智能游艇——歐美中產每三家就買一條小船，市場是真實的，我們要做“水上的蔚小理”。價格上，游艇比競品低30%，智駕系統比歐美同類（一套30到60萬美金）低一半。TO B出海以中東和東南亞為主，做智駕系統和海洋無人艇，這一塊有軍貿、海上安防的強需求，找代理商來鋪。為此我們會在深圳獨立建一個團隊，同時在考慮把游艇業務單獨拆出來一個公司，獨立融資，歐卡是核心股東。

無人船如何做到收入上億，扭虧為盈

虎嗅：融資節奏上，歐卡過去一年半到兩年才融一輪，現在為什么要加快？

朱健楠：過去頻率低有兩個原因：一是控制節奏，把時間放在修煉內功上；二是那時候賽道熱度沒現在這么高，說實話也沒現在好融。

去年我們也轉虧為盈了，突破了1億元收入——自動駕駛和機器人公司里，盈利是極少數。

虎嗅：什么時候發現自己的估值開始增長很快，不愁融資了？

朱健楠：純按機器人公司的邏輯是低估的，但我們傳統行業有自己的特殊性，不能用人形機器人的P/S倍數來套自己。

估值的上升，第一個就是宏觀的市場，去年機器人熱加上中央又在提人工智能加，去年7月2號，第一次把海洋經濟上升到了中央政治局會議上。第二，大家認可這個故事，只要大家相信船舶未來是朝著智能化的方向，我們又是首家，就無需我們解釋過多。

虎嗅：會擔心價格戰嗎？國內太擅長卷了。

朱健楠：玩家多一點不是壞事。好的創業公司，永遠要把注意力放在敬畏客戶和行業價值上，從來不是被競爭對手干死的。

虎嗅：未來5年，最大的挑戰在哪里？

朱健楠：產業不是由你說變就能變的。挑戰依舊是：船舶產業鏈的標準化節奏，行業客戶對智能化的接受程度，以及他們是否真的愿意付費、能否創造ROI。這個邏輯跟人形機器人面對的大邏輯是一樣的。

但我們跟人形機器人的區別在于：我們已經在局部行業里拿到了真實價值，并且盈利了。泡沫沒那么高，腳踩在地上。你要在牌桌上，并且持續創造行業價值，這件事是對的，你就可以穿越周期。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4843870.html?f=wyxwapp