ロボットを作るロジックを使って、水上ビジネスをもう一度やり直す｜AI100

（出典：AGIインターフェース）

20年遅れの自動車のレースで、「水上のウェイシャオリー」を作る

発行｜虎嗅テクノロジーグループ

著者｜陳イファン、李イフェイ

編集｜苗正卿

ヘッダー画像｜AI生成

「AIハードウェア100」は、成長性の高いAIハードウェア企業を紹介するもので、これは本シリーズの第「05」篇です。

中国が誇るハードウェアサプライチェーンは、ほぼすべての製造業のレースで揺るぎない優位性を築いていますが、唯一、再利用できない業界があります。それは船舶です。

2018年、オーカは実験室を出たばかりで、朱健楠とチームの仲間たちは水上無人艇のプロトタイプを手にし、サプライチェーンを探し回り、それを実際に販売できる製品に変えようとしていました。彼らは多くの淘宝商家や伝統的な造船所に接触しましたが、得られた答えは失望的なものでした：製品性能は不安定で、部品の品質はまちまちで、全体のエコシステムは「工業制御の意識すら持っていない」。船舶のサプライチェーンは消費電子機器やロボットのサプライチェーンとはまったく異なるものであり、これは大規模な工業化を経験したことのない系統的な規律の業界で、カスタマイズ思考が各段階に浸透しており、安定性基準は工業制御の基本要件とはかけ離れています。「華強北では1日でAGVを作ることができるが、一艘の無人艇を作ることはできない」とオーカロボットのCEO朱健楠は述べています。

朱健楠の写真 画像提供：オーカロボット

転機はロボット競技会で訪れました。朱健楠はステージに立ち、下の席には審査員の一人である李泽湘が座っていました——この業界でハードウェア起業の「教父」と呼ばれる人物で、彼の背後には大疆、逸動、李群自動化、云鲸など、すでに業界の格局を塗り替えた企業が立っていました。彼はオーカを見て一言言いました：「私の体系にはドローンがあり、自動運転車があるが、無人船はない。君たちは松山湖に来てみて。」この言葉がオーカを大湾区のロボットハードウェア起業エコシステムの核心層に引き込むことになりました。朱健楠はここで多くのハードウェア起業家と接触し、交流の中でお互いに「失敗を避ける」手助けをし、その後の2ヶ月間、彼らは東莞にこもり、部品、工程、製造の各段階を一つ一つ繋いで無人船のサプライチェーンをゼロから構築しました。

7年後、オーカ智舶はB+ラウンドの資金調達を完了し、金額は近く2億元で、厚雪資本と元禾重元が共同リード投資し、南山戦新投、锡洲国際、長江協同革新科技研究院がフォロー投資しました。この資金調達は国内水上自動運転の民間分野で単一の資金調達規模として最大の記録を樹立しました。この資金の用途は明確で、欧米市場に対して正面から攻撃を仕掛け、「水上のウェイシャオリー」を構築し、欧米でC端消費者向けにスマートヨットを提供することです。

オーカロボットの資金調達陣容は豪華で、姚期智だけでなく、李泽湘や高秉強といった業界の大物も含まれています。

この2019年に商業化の道を開いた会社は、現在、年収が1億元を突破し、利益を上げています。陸上の自動運転企業でさえ、この目標を達成するのは難しいです。

朱健楠は西北工業大学航海学院で学士号と博士号を取得し、博士研究は無人艇の水面目標認識と識別に焦点を当てました。彼が「技術が製品になる」という道を本当に見通すことができたのは、イスラエル工科大学とオランダでの交換留学経験によるものでした。当時、彼は午前中にアルゴリズムを書き、午後に実車テストを行い、当時の指導教官が作成したモジュールは後にアメリカの上場企業に買収され、朱健楠は理論からエンジニアリング実践、そして商業化への完全なプロセスを目の当たりにしました。帰国後、彼はこの一つのことをやりたいと思い、論文を書くことを続けたくはありませんでした。

水面のレースを選んだのは、専門的な理由だけでなく、業界に対する判断でもあります。世界の船舶市場は巨大であり、ヨット、作業船、商貨船に分かれています：ヨットの保有台数は3000万艘を超え、作業船は100万艘、商貨船市場も万億元規模に達しています。ただし、90%が乗用車に集中する自動車市場と比べて、船舶はC端での認知度が低く、「ニッチに見える」ことが彼の望むことでありました——その時、無人機と自動運転車のレースはすでに競い合っていたため、水面はほとんど無視されていました。

しかし、水面の自動運転は陸上よりも難しいです。陸上自動運転の方法論は水面では完全に無効です。さらに重要なのは、船舶の技術レベルと産業チェーンの成熟度は、自動車に比べて整整20年遅れていることです。

自動運転の技術構造はどこでも制御、感知、決定の3層に分かれていますが、底層の論理は通じていますが、水面での難易度は両端で同時に増幅されます。水面では、異なる風や波の大きさを考慮する必要があり、水面の反射、影、霧なども考慮しなければなりません。感知システム全体の設計論理は自動車とは完全に異なります。

朱健楠は、オーカはこれに対して5年間の研究開発と百万行のコード量を蓄積し、自社開発の予制御器とミリ波レーダーを開発し、位置決めと制御精度を0.1メートル以内に圧縮したと述べています。

現在、千艘の無人艇は百万キロの無監視走行距離を形成し、5000万以上のデータサンプルを蓄積し、世界初の水面自動運転データセットを発表し、データの壁を形成しました。

しかし、この潜在的なユニコーンの本当の出発点は、目立たないシーンから来ました。それは水面の清掃です。

無人船と聞くと、多くの人が最初に思い浮かべるのはヨットです：C端市場、比較的低い参入障壁、切り口を見つけやすい。朱健楠の判断は正反対でした：国内の水域は厳しく管理されており、関連政策はまだ解放されておらず、純粋なC端市場は国内にはほとんど存在しません；たとえ海に出るとしても、ヨットは8メートル以上の大宗商品で、大きなものが海に出ることはC端属性が重なり、国内の基本盤が支えないため、数百万のスタートアップ資金しか持たない企業が担えるものではありません。

第一の製品として清掃船を選んだ理由は、清掃が水面作業シーンで最も頻繁で、需要が最も剛性のあるタイプであり、毎日連続して8〜10時間作業し、生成されるデータ量はすべてのシーンの中で最も観察に値するためです；水面に浮かぶゴミは流動性が強く、河岸に近づくことが多く、アルゴリズム精度に対する要求は非常に厳しいです；河道の障害物は最も複雑で、システムの安定性に対するテストも最も厳しいですが、コスト要求も最も厳しいです；さらに、自動運転技術の商業化には、ほぼ普遍的なパスの法則があります。低速から高速へ、部分から全体へ、安全区域から複雑な環境へ。清掃船はこのパスの出発点に正確に位置しています：低速航行、局所水域作業、アルゴリズムに欠陥があっても人命に危機を及ぼさないのです。

資源が限られ、まだ始まったばかりのスタートアップ企業にとって、これは現実的な制約と安全な許容を両立させた実行可能なルートです。

清掃シーンの運用方式を本当に理解するために、朱健楠とCTOは寧波に整整一週間滞在し、毎朝5時に清掃作業員に従って臭いのきつい作業船に乗り込み、清掃プロセス全体を一通り実体験しました。

智舶は自らを「無人船」から「水上ロボット」へと静かに変えました。

私は朱健楠に、この定義の変化は資金調達の必要性なのかと尋ねました。彼は、一部はそうだが完全ではないと答えました。彼が本当にやりたいのは、ロボットを造る理念で船を造ることです。

簡単に言えば、標準化です。「標準化は狭義の概念ではなく、どの業界にとってもコスト削減と効率向上は共通の認識ですが、誰もこの統合の作業をやろうとはしません。」彼は無人機を基準にせず、すでに規模の爆発を経験したAGVと工業AMRに目を向け、ロボットを造るための底層論理を全体的に移植しました。

これがオーカが「船舶会社」ではなく「水面ロボット会社」と名乗る理由です。

「もし私が自分を船舶会社と見なすなら、未来の5年間に誰を基準にすればいいかわからない」と朱健楠は言いました。

この戦略的枠組みの下で、オーカは水面ロボットの全機器事業と船舶自動運転システムの二本の主軸を形成しました。

オーカの切り口はAI船舶自動運転システムです——これは船舶の部品の中で技術的な含有量が最も高く、同時に国産代替の波に最も直接的に影響を受ける部分でもあります。彼はこのルートを「カーブオーバーテイク」と呼びます：低端製造から一つ一つ上がるのではなく、直接スマート化に切り込んで、技術密度の最も高い部品で産業チェーンに入り込み、利益を再分配するのです。彼は、国産代替が進むにつれて、動力三電、調整機構システムおよび各種船用部品が徐々に国産化されると信じており、オーカの船舶自動運転システムはこの道を進む上での第一歩に過ぎないと考えています。

この論理は、中国のハードウェアが水面のレースで海外に進出する際の具体的な映し出しでもあります。同じ自動運転システムが、欧米の競合製品において商貨船の価格が30万ドルから60万ドルであるのに対し、オーカの見積もりは半分です；ヨットの価格設定も競合に比べて30%低いです。

これは比亜迪と大疆が歩んできた道であり、国内の産業チェーンの優位性をグローバル市場の価格競争力に変換することです。オーカは、ちょうどその道を水面で再び歩むつもりです。

なぜ水面なのか、なぜ今なのか

虎嗅：なぜ水面を選び、他の方向ではなく？

朱健楠：その時、無人機や自動運転車にはすでに多くの代表的な企業がありましたが、水面はほぼ空白でした。我々は船舶を三つの大類に分けました：作業船、世界中で約100万艘；ヨット、合計3000万台以上；大型商貨船、万億元規模の市場。船舶の数は自動車と比べても少なくはありませんが、自動車は90%が乗用車のC端に集中しており、人に近く、より一般的に見えます。

最も重要なのは、船舶の技術と産業チェーンは自動車に比べて20年の代差があることです。そしてこれはブルーオーシャンのレースで、そんなに多くのトッププレーヤーがいない上、自己の専門的背景も加わり、取り組む価値のある専門的な新しいレースです。

虎嗅：水面の自動運転と陸上の自動運転、技術的に本質的な違いは何ですか？

朱健楠：自動運転は制御、感知、決定の三つに分かれ、底層の論理は同じです。しかし、水面は陸上よりも難しく、両端に現れます。

制御端では、陸上は二次元で、X、Y軸しかありません；水面は三次元で、Z軸もあり、例えば三級の風波、四級の風波に対して抗風波アルゴリズムが必要です。船の力学モデルは車とは異なり、船はベクトル差速、車は前輪駆動、後輪駆動、四輪駆動です。我々は5年間、百万行のコード量を蓄積し、自社開発の予制御器を開発し、2つのNVIDIA GPUを用いたエッジコンピューティングを装備し、0.1メートル以内の位置決めと制御精度を達成しました。

感知端では、水面は反射、影、霧などに遭遇し、陸上よりも虚警や誤判が発生しやすいです。したがって、我々はミリ波レーダーを自社開発し、車規格の感知距離は50メートルですが、水面では1海里を達成する必要があります。国際海事条約では、船の避避行動は50メートル外で開始しなければならず、これは自動車の10から15メートルよりもはるかに遠いです。全体の感知システムは完全に再設計する必要があります。

我々は、底層データから中層アルゴリズム、上層ハードウェアプラットフォームまで全て自社開発しました。同時に、船級社CCSの唯一の認証を取得しました。これは自動運転の「路権」に相当し、この認証がなければ市場に出すことができません。

虎嗅：水面自動運転は陸上の「最初にL4を狙い、その後L2に戻る」というプロセスを経ましたか？

朱健楠：我々はL1、L2から始めず、直接L2.5からL3にスタートし、その後L4に進めました。清掃船は我々が最初に作った製品で、高度な自動運転——人間と機械が協力する全自動作業モードですので、最初から比較的高い自動化レベルで磨いていました。

虎嗅：なぜ最初にTO B、TO Gを選び、ヨットのようなTO C方向ではなく？

朱健楠：船舶業界では、TO Cの方がむしろハードルが高い理由が二つあります。

第一に、国内には純粋なTO Cの水面市場が全く存在しないため、水は厳格に管理されているのです。上海に行っても、自宅がどれだけ裕福であっても、自分の船を自由に蘇州河に置くことはできません。それは国家が管理しています。欧米では自分の船を自由に改造したり、自由に運転したりでき、問題が発生すれば保険会社の問題になります。国内の「九龍治水」の政策は突破されておらず、純粋なC端には市場がありません。これはオーカができることではなく、京東のような大企業が国家発改委と話をし、合意ができたら我々は迅速にフォローします。

第二に、ヨットは大きな商品です。それは携帯電話やモバイルバッテリーではなく、8メートル以上の大きなものです。大きなものが海に出る上にC端で、国内市場がないことは、比亜迪が海に出るのと何も変わりません——それはスタートアップ企業が最初からできることではなく、数百万のスタートアップ資金では支えられません。

逆に、技術的な実現可能性から見ると、TO Cのヨットは高速シーン、海上で、製品の絶対的な安定性が求められ、一旦問題が発生すればブランドが冷え込むことになります。C端のハードルは資源ではなく、技術の安定性の要件であり、最初からより危険なことを行うことになります。

虎嗅：なぜ最初に清掃シーンを選び、他の作業シーンではなく？

朱健楠：明確な線から見ると、清掃は水上ロボットの中で最も頻繁で剛性の高い作業シーンです；しかし、暗い線から見ると、技術的な実現可能性とリソースの総合的な考慮です。自動運転の実現には、低速から高速、部分から全体、安全区域から複雑な環境への法則があります。清掃シーンはこの三つの基準に完璧に合致しています：毎日8〜10時間作業し、大量のテストデータを提供できます；低速、局所水域；アルゴリズムが不安定でも人命に影響を及ぼさないのです。

清掃船には「困難でありながら正確」という特徴もあります。それは、すべてのシーンの中で最も厳しい環境です：第一に、毎日の作業時間は他のどのシーンよりも長いです；第二に、ゴミは流動的で、河岸に近づくアルゴリズムと高精度の位置決めが要求されます；第三に、河道の障害物は最も複雑で、ロボットの安定性が最も要求されます；第四に、物理的なゴミと化学的なゴミを同時に処理する必要があり、機械と電気の統合が非常に複雑です。これを実現できれば、他のシーンも自然に実現できる——これは次元を下げる攻撃です。

オーカの清掃無人船が蘇州姑蘇区で作業中の画像 画像提供：オーカロボット

また、現実的には、清掃船は環衛工とコストパフォーマンスを比較し、価格を最低に抑えることを迫られます——小船は20万元以内、15ヶ月で元を取る、大船は50万元以内で5人を代替する。この価格のプレッシャーがかえって我々の能力構築を促進しました。

虎嗅：清掃から海洋無人艇、文化観光船までのこれらの拡張ノードはどのように決定されましたか？

朱健楠：技術的な道筋としては、内水から遠海への推進は最初から進めており、前進し続けています。今日、我々はすでに遠海のレベルに達し、四つの証明を取得し、最小の艇から万トンの大船まで知能化改造が可能です。我々は全スペクトル、全ステーションの水面自動運転、船舶自動運転を目指しています。全スペクトルの意味は、小艇から大船までです。この業界での分け方は、5メートル未満はロボットと呼ばれ、船舶には含まれません。5メートル以上20メートル未満は艇、20メートル以上は船と呼ばれます。我々の一般的な用語では、専門用語でない場合、船と艇を混同して呼ぶことがよくあります。しかし実際には、船級社の定義はそのように定義されています。海と水の分類は、内水、内湖、一次航路、二次航路、近海、一次島嶼、遠海に分かれます。

製品の拡張に関しては、文化観光はパンデミック後に始まりました。パンデミック中に政府の財政が縮小することを判断したが、パンデミック後はアウトドアの需要が爆発すると予測し、2022年にスマート遊覧船を製造し、その流れに乗りました。海洋無人艇は昨年から取り組んでおり、顧客群体が内水の清掃からヨットクラブ、埠頭、港に拡大したため、順応しました。

実際、製品を選択する理由は市場の駆動からの観点です。第二に、海洋無人艇については、昨年から取り組んでいます。なぜなら、我々は全体的に、顧客群体が内水の水面清掃から多くのヨットクラブ、埠頭、港の清掃に広がり、海洋の巡検を行う必要があることを認識したからです。また、国家の15カ年計画では、海洋が重要なテーマです。私はすでに海洋経済についても言及しましたので、我々は依然として顧客と需要の側を考慮する必要があります。

「もし自分を船舶会社と見なすなら、未来の5年間に誰を基準にすればいいかわからない」

虎嗅：ハードウェア起業はデモから製品、製品から量産まで、最も難しい落とし穴はどこですか？

朱健楠：私はそれを三つの段階、技術、製品、商品と見ています。それぞれの跨ぎには大きな溝があります。0から1で最も難しいのは二つのことです。第一はサプライチェーンです。我々は最初は概念がなく、多くの淘宝店を探しましたが、製品は不安定で、多くの検証時間を費やし、工業制御の意識すら持っていませんでした。その後、東莞で二ヶ月間走り回ってようやく認識を築きました。第二は製品定義です。私はCTOと研究開発の同僚を連れて寧波に行き、朝5時に清掃作業員と一緒に非常に汚れた船に乗り、清掃プロセス全体を経験しました。地に足をつけていなければ、製品は業界で価値を生むことができません。

1から100に達するには、代理店と価格体系を考慮する必要があります。TO BやTO Gの製品の価格設定は、安ければ安いほど良いわけではなく、代理店に市場を駆動するための価格差を残す必要があります；また、アフターサービスやトレーニング体系も必要です。製品が広がった後に使用できないのは、広がらなかったよりも悪いです。

虎嗅：商業化された製品には、どれくらいの時間のシーンの蓄積が必要ですか？

朱健楠：一般的には1万時間以上です。データは全て機械によって収集され、現在約1000台の無人艇が走っています。我々の手元には、世界最大の水面自動運転データセットがあり、水面の高精度な地図と水面の画像サンプルが含まれており、このデータセットはアルゴリズムとハードウェアを除いて、我々の核心的な壁の一つです。

虎嗅：B端顧客教育にはどれくらいの時間がかかりましたか？彼らは予想外の認識を提供しましたか？

朱健楠：0から1への移行には約1年かかりました。ずっと彼らとやり取りをしていました。教育の最も難しい点は、この品類がそもそも存在しないため、我々が認識を構築しているということです。TO BおよびTO Gの顧客は、最も保守的なグループであり、最初に「蟹を食べる」ことをしたがる人は誰もいません。

しかし、彼らは我々に多くの詳細を提供してくれました。例えば、清掃を行う中で、我々はゴミの70%が河岸に近いことを発見し、河岸アルゴリズムを開発しました；また、橋を渡るアルゴリズムも作成し、最後の1マイルでゴミをどう処理するかを学びました。これらはすべて顧客と一緒にシーンを走る中で学んだことです。知能航運においては、時間の調整と精度が非常に重要です。各シーンで、我々はシーンに合わせて自らのアルゴリズムと製品を最適化します。

虎嗅：最初の本当の標準顧客はどのようにして得ましたか？

朱健楠：二つの段階の突破があります。最初は無錫の環境保護会社で、西工大の校友の推薦を通じて信頼を得て、水面の清掃と藍藻検出を行い、良好な結果を得て、蘇州と常州地域に少しずつ展開しました。本当の量的な突破は蘇州の姑蘇区——平江路のあたりで、全体の区域が初めて我々の無人船にすべて置き換わり、一度に20台以上のロボットが配備されました。蘇州は「東方のヴェネツィア」と呼ばれており、そのデモ地域が出た後、全国各地の水務局、上海水務も見学に訪れましたが、我々のことを学びに来たのではなく、姑蘇区の水治理について学びに来たのです。しかしその結果、多くの顧客をもたらしました。

現在、水面清掃ロボットのこのレースでは、国内の需要がある顧客は少なくとも問い合わせを行い、市場占有率は約70%です。

虎嗅：「無人船」から「オーカロボット」へのこの定義の変化は資金調達の必要性なのか、それとも真のビジネスロジックなのか？

朱健楠：それはビジネスロジックの変化です。無人艇業界とAGVの最大の違いは、そのサプライチェーンが標準化されておらず、24時間水中に浸かっている三電システムの選択肢が非常に少ないことです；さらに、業界にはカスタマイズ思考が氾濫しており、価格が非常に低く抑えられているため、この業界は決して発展しません。

我々は無人機業界を基準にするのではなく、すでに爆発的な成長を遂げたAGVや工業AMRから学び、彼らがどのように標準化、複製可能な製品を作るかを学びました。ロボットを作る理念を船に適用し、船舶業界のコスト削減と効率向上を実現することが根本的な理由であり、流行に乗ることではありません。

虎嗅：現在、船舶業界のサプライチェーンで国産サプライチェーンはどれほどのレベルに達していますか？なぜ全機器を作るだけでなく、知能駆動システムも作る必要があるのですか？今の「ウェイシャオリー」がやっていることと似ています。

朱健楠：水面ロボットと水面知能駆動は、二輪駆動です。

水面ロボットは我々が行っているTO B、TO Cの全機器です。TO B方向では、水面清掃や海洋無人艇が最高頻度の剛性のあるシーンです；TO C方向では、海外で欧米のスマートヨットを作り、国内では観光地のスマート遊覧船を作ります。50万艘のダックボートや画舫船のストック市場があり、00年代や95年代の人たちはこれらのことを楽しむことはなく、必ず代替されます。全機器は10メートル以内の最高頻度のシーンのみを作ります。

水面知能駆動は、船舶産業チェーン全体に力を与えるものです。中国の造船は世界の55%を占めていますが、利益率は5%から10%に過ぎません。その核心的な理由は、低端製造だけを行っているからです。ヤマハ、ガーミン、Raymarineなどの欧米日企業が核心部品を持っていき、利益率は50%です。我々は知能駆動システムを核心にしてカーブオーバーテイクを行い、船舶の核心部品の国産代替のチャンスを作ります。現在、国産代替率は30%にも達していません。

虎嗅：海外戦略はどのように計画していますか？欧米、中東、東南アジア、優先順位はどうなっていますか？

朱健楠：二つのブロックに分かれます。TO Cの海外は主にヨーロッパで、スマートヨットを作ります——欧米の中産階級は三軒に一軒は小船を買います。市場は現実のものであり、我々は「水上のウェイシャオリー」を作るつもりです。価格面では、ヨットは競合よりも30%低く、知能駆動システムは欧米の同類（30万から60万ドル）よりも半分です。TO Bの海外は中東と東南アジアを主に対象としており、知能駆動システムや海洋無人艇を作ります。この分野には軍事貿易や海上安全の強い需要があり、代理店を探して市場を拡大します。そのため、我々は深圳に独立したチームを設立し、同時にヨット事業を独立した会社に分けて独立して資金調達を行うことを検討しています。オーカは核心株主です。

無人船はどのようにして収入を上げ、利益を出すのか

虎嗅：資金調達のリズムについて、オーカは過去1年半から2年の間に一回しか資金調達をしていなかったが、今なぜ加速する必要があるのか？

朱健楠：過去の頻度が低かった理由は二つあります：一つはリズムを制御し、内功を修練する時間を確保するため；もう一つは、その時はレースの熱度が今ほど高くなく、正直言って融資も今ほど良くありませんでした。

昨年、我々は赤字から黒字に転換し、1億元の収入を突破しました——自動運転とロボット企業の中で、利益を出しているのは非常に少数です。

虎嗅：いつ自分の評価が急速に上昇し、資金調達に困らなくなったと気づきましたか？

朱健楠：純粋にロボット企業の論理に従うと、我々は過小評価されていますが、伝統産業には特殊性があるため、ヒューマンロボットのP/S倍率を基準にするわけにはいきません。

評価の上昇は、まずはマクロな市場から、昨年のロボ