作為高大上的全球科技中心，土里土氣的建筑施工業似乎并不應該在硅谷的關注之列。但是現在，一家新成立的硅谷初創公司卻認為這是一片巨大的、待開發的潛在市場。

硅谷初創公司 Built Robotics，自稱為「一家新型建筑施工公司」，致力于利用自動駕駛技術為危險性日益增加的建筑工地提升效率和安全。這家位于舊金山的初創公司在美國當地時間 10 月 18 日宣布了它的第一個項目，關注的重點是非常傳統的「挖掘」（Excavation）——這是一個已經在美國面臨熟練工人短缺的建筑施工領域。

圖 1  Built Robotics 研制的自動駕駛履帶裝載機

如圖 1 所示，Built Robotics 研制了一種用于挖掘并裝載建筑材料小型工程機械，Built Robotics的員工將其稱為「自動駕駛履帶裝載機」（Automated Track Loader，ATL）。它是最早將自動化技術帶入工程機械領域的公司之一，但并不是唯一一家。例如，發明了用于砌磚的機械手臂的初創公司 Construction Robotics 也是該領域的早期參與者。

創始人是何方神圣？

圖 2  Built Robotics 創始人 Noah Ready-Campbell

諾亞·雷迪-坎貝爾（Noah Ready-Campbell）是 Built Robotics 的創始人，畢業于賓夕法尼亞大學，現年 29 歲，曾經就職于 Google 和 eBay。

筆者在查閱資料時發現，坎貝爾與自動駕駛工程機械領域有兩個非常有趣的交叉點：

• 坎貝爾的父親退休前是一位工程承包商，所以他年少時經常混跡于建筑工地，幫忙開開挖掘機什么的；

• 坎貝爾大學畢業的那年，也就是 2010 年，Google 無人駕駛汽車第一次被紐約時報深度曝光。自那時起，雖已有 42 家機構獲得了加州 DMV 頒發的路測許可證，但離真正實現自動駕駛出租車尚有距離。

在坎貝爾看來，建筑施工業的工人所從事的工作既單調乏味又不乏危險，且考慮到建筑工地相對封閉單一的場景，若將自動駕駛技術稍作改進，便可直接加以應用，這將是一件經濟效益與社會效益俱佳的業務。

目前，Built Robotics 已經吸引到如 New Enterprise Associates（NEA）和 Founders Fund（由 Facebook 首位外部投資人彼得·蒂爾聯合創辦）的注意，并最終從 NEA 的投資人福雷斯特·巴斯基特（Forest Baskett）和亞倫·雅各布森（Aaron Jacobson）那里籌得了 1500 萬美元 A 輪融資。

此外，Autodesk 的前 CEO 卡爾·巴斯（Carl Bass）擔任了 Built Robotics 董事會的獨立董事。巴斯曾在 Autodesk 工作了 24 年，他對建筑行業很熟悉，該公司的 AutoCAD 軟件被大量建筑師和工程師所使用。

美國建筑施工業現狀如何？

盡管自動化的技術趨勢被視為扼殺運輸行業和零售行業就業機會的重要力量，但建筑行業也面臨熟練工人短缺的問題。根據美國承包商協會（Associated General Contractors of America）的一項調查顯示，美國 80% 的建筑公司在尋找合格的熟練工人時都面臨困難。

圖 3  建筑行業面臨的勞工短缺（NAHB數據）

全美住宅建筑商協會（National Association of Home Builders，NAHB）的統計數據雖然略微好看些，但也顯示出類似的趨勢，如圖 3 所示。

圖 4  挖掘作業面臨的勞工短缺（NAHB數據）

與挖掘作業相關的工作崗位面臨的勞動力短缺并不是特別的高，但建筑公司仍然覺得找不到合格的工人。如圖 4 所示，根據 NAHB 的數據，44% 的企業主在尋找挖掘工時面臨某種程度或嚴重程度的勞工短缺。

此外，正如坎貝爾所提到的，美國勞工統計局（US Bureau of Labor Statistics）的數據顯示，2015 年建筑業和采礦業發生的致命事故數量上升了 2%，達到了 924 起，這是 2008 年以來的最高水平。

事實上，將自動化技術應用到建筑行業也在情理之中，因為其可控的以及可高度虛擬化的工作場景。幾乎所有的現代施工任務都可在四維數字模型（第四維是時間）中進行映射，這意味著自動化工程機械已經有了一個詳細的任務計劃。

除了挖掘業，其它行業也開始將搬運物料的過程進行自動化處理。例如，采礦業特別積極地推動使用自動駕駛卡車來將原材料運離工地，由日本工程機械制造商小松公司（Komatsu）制造的自動駕駛卡車已經在澳大利亞和智利運送了 10 億噸的原材料。

自動駕駛挖掘機如何工作？

與 Waymo 和 Uber 這些公司所研制的全自動駕駛汽車一樣，Built Robotics 研制的自動駕駛挖掘機也配置了激光雷達、GPS 等傳感器來感知周圍的環境：

• 不同之處在于，激光雷達進行了特殊設計，以適應挖掘過這一「高沖擊和高振動」（high-shock，high-vibration）工況。此外，激光雷達還需測量所挖土方的數量，以告知系統抓斗中的土方已經滿了。

• 相同之處在于，兩者對車輛定位精度要求都是厘米級。照理說，自動駕駛挖掘機的定位精度不需要那么高，因為施工環境相對封閉且一般不會有行人、騎車人或其它車輛來干擾，但 Built Robotics 為了保障人員安全和施工質量，還是作出了此項要求。

當然，正如在厚勢 9 月 18 日推送的文章《無需基礎知識，理解自動駕駛高精度行車定位技術》中所解釋的，要達到如此高的定位精度，光靠 GPS 是無法做到的，需要利用到實時動態差分 GPS（Real-time Kinematic Differential GPS）技術。由此，需要在施工工地附近搭建基準站，以獲得 GPS的 測量誤差值。

據 Wired 報道，要完成一塊長寬厚 30 英尺 × 40 英尺 × 3 英尺（約 9 米 × 12 米 × 1 米）場地的挖掘工作，需要專業工人花費 1 ~ 3 天。而在同等條件下，Built Robotics 的自動駕駛挖掘機除了可以達到相同的施工速度，而且不會發生危險，雖然 24 小時不停歇作業，也不會感到疲勞。

當然，工程師需要事先繪制工地的地圖，并告知挖掘機所需挖掘的土方的數量（長×寬×厚），Built Robotics 具體的施工過程可觀看上述 Wired 制作的視頻。

厚勢評論

不同于 Alphabet 這樣的科技巨頭和通用、福特、豐田之類的汽車巨頭，它們有足夠的財力和耐心慢慢等待與全自動駕駛汽車相關的法律法規（如事故責任如何認定）和基礎設施（如 V2X 通訊設施）逐步完善，除了少數明星初創公司可以靠一輪又一輪新的融資存活下去或者直接被大公司收購，大部分普通初創公司可能在此之前就已經維持不下去了。

由此，與其去好高騖遠地追逐「屠龍術」，初創公司不妨腳踏實地地去尋找能夠運用現有技術組合就能切實解決現存問題的應用場景（如本文討論的工程機械領域，以及之前討論過的貨物運輸領域，可參考 9 月 14 日推送的文章《為什么卡車讓 Tesla 與 Waymo 都癡迷其中？》），至少能夠借此保證自己存活下去。

畢竟，要實現自動駕駛出租車這樣的終極應用，除了自身的努力，還要考慮到「歷史的行程」（外界條件）。

不過，藍翔在挖掘機界的扛把子地位或將不保。

參考資料