[摘要]
隨著人工智能不同形態(tài)的產(chǎn)品在全球依次爆火，“智能化”的概念已悄然席卷了多個行業(yè)，能源行業(yè)也不例外，尤其是對人力要求極高的加油站行業(yè)。60年間，越來越多的全球巨頭加入到了打造智慧油站的商業(yè)化探索中，但尚未有一家公司能夠提供覆蓋全車型的、真正的智能化加油服務。加油站智慧化的拐點何時來到？知名科技自媒體闌夕團隊對此進行了解讀和預測。
作者丨顧見
監(jiān)制丨闌夕
當下，“機器人+”正成為產(chǎn)業(yè)升級的新路徑。從手術醫(yī)療、新農(nóng)業(yè)到高端制造、倉儲物流領域，涌現(xiàn)出很多通過機器人降本增效的創(chuàng)新案例。工信部等十七部門印發(fā)的《“機器人+”應用行動實施方案》也鼓勵市場，推廣具有較高技術水平、創(chuàng)新應用模式和顯著應用成效的機器人典型應用場景，開展“機器人+”應用創(chuàng)新實踐。
在機器人產(chǎn)業(yè)如火如荼之際，有一個與你我息息相關，能通過機器人智慧化賦能、升級的日常高頻場景也迎來了發(fā)展機遇——那就是加油自動化。過去數(shù)十年里，不少科技公司展開過加油機器人專項研究，但相關產(chǎn)品始終缺少一塊“關鍵拼圖”。
如今，這塊拼圖終于要被補齊了。
一、加油機器人，找到“關鍵拼圖”
識車、開蓋、抓油槍、注油、掛回油槍、關油箱，這串動作就是加油機器人的全部工作內(nèi)容。然而6個看似簡單不過的動作，卻“困住”加油機器人行業(yè)60年之久。
早在1963年，查爾斯·梅斯和李·達爾文就申請了一批專利，通過改造車輛油箱加注管來實現(xiàn)“加油自動化”。34年后，殼牌生產(chǎn)的智能泵首次出現(xiàn)在加州薩克拉門托的加油站，車主可以在擋風玻璃上安裝轉發(fā)器，以此向智能泵提供車輛信息，享受到自動加油服務。
△1963年第一批“加油自動化”專利
這些產(chǎn)品雖然邁出了加油自動化的第一步，但是在實操層面存在諸多問題，沒有得到市場的青睞。
直到2008年，加油機器人公司Rotec Engineering推出了名為TankPitStop的加油機器人，并在荷蘭的加油站投入使用。該產(chǎn)品幾乎實現(xiàn)了加油動作的全面自動化，但問題在于，產(chǎn)品缺乏車輛識別技術輔助工作，只有在機器人加油站注冊并安裝 RFID 芯片的汽車才能享受到服務。而高達十萬美元的售價，也讓這款產(chǎn)品缺乏經(jīng)濟性。
△當時價值100, 000美元的機械臂整體
2020年前后，市場上出現(xiàn)了更為成熟的加油機器人。
國外，瑞典加油機器人公司 Fuelmatics 被AutoEnergy合并后開始啟動商業(yè)化嘗試，公司旗下的加油機器人已經(jīng)將加油時間縮短到2分30秒，并在安全保障、燃料兼容性、支付體驗上都有了提升。國內(nèi)，中石化首款智能加油機器人在廣西南寧石油南站西加油站投入試運營，該產(chǎn)品在車型判斷、人機交互上的智能化程度有了顯著提升，加油時間幾乎可以媲美人工服務。
△中石化國內(nèi)首款智能加油機器人在廣西南寧石油南站西加油站
之后的幾年，加油機器人進入快速迭代階段，在前作基礎上優(yōu)化體驗、提升工作效率的加油機器人不斷問世。然而看似欣欣向榮的市場，卻始終存在一個“卡脖子”問題——車輛識別率。
無論是借助轉發(fā)器、RFID 芯片識車的早期方案，還是數(shù)據(jù)庫匹配模式，在車輛識別上都存在各自的局限性。前者需要在車輛上預裝配套設備，后者面對茫茫車海組成的數(shù)據(jù)庫，在車輛匹配識別環(huán)節(jié)效率低下，還需要頻繁更新來錄入新上市的車輛數(shù)據(jù)。如果不能妥善解決車輛識別率問題，加油機器人的大規(guī)模普及也就無從說起。
就在行業(yè)對此束手無策時，一家中國科技公司突然在市場扔下“王炸”。
2023年3月16日，話題#杭州正式開啟智能化加油時代#登上微博杭州同城榜第4位。由驛公里智能打造的加油機器人“驛公里能源臂”在蕭山南陽加油站順利落地，為前來體驗的車主帶去了高效的自動加油體驗。
△話題#杭州正式開啟智能化加油時代#登上微博熱搜
據(jù)現(xiàn)場體驗者表示，這款加油機器人無需改造原有加油設備即可配套使用，車主只要將車停入指定位置通過手機App完成操作，就能享受到2分鐘的全自動化加油服務。該機器人還通過了國內(nèi)外防爆認證，每個動作都嚴格遵循油站規(guī)范。最令人拍案叫絕的是，驛公里能源臂幾乎不受車型、油號限制，輕松駕馭不同車型的加油工作。
△ 蕭山南陽加油站現(xiàn)場首次體驗的市民
驛公里是如何解決的車輛識別率問題呢？
破局的關鍵，是技術路徑的轉變。
在產(chǎn)品設計之初，驛公里團隊就深刻意識到車型數(shù)據(jù)庫匹配模式的局限性。為了一勞永逸解決問題，團隊加入了人工智能算法，旨在通過AI自主學習，讓機器人像人類一樣去“識別”不同制式的油蓋結構，采取對應方法完成操作。
而實現(xiàn)這樣的識別能力，需要大量數(shù)據(jù)進行算法調(diào)教和場景驗證。好在，驛公里在無人洗車領域深耕數(shù)年，積累了豐富的歷史車型的經(jīng)驗模型。而在海量車型的歷史庫“投喂”中，驛公里能源臂的車型覆蓋率已經(jīng)超過90%。隨著自主學習能力的“滾雪球效應”，覆蓋率有望達到100%，一舉解決加油機器人的“卡脖子”問題。
△驛公里智能負責人現(xiàn)場講解驛公里加油機器人
至此，一個在工作效率、成本控制、場景兼容性上超出市場預期的加油機器人終于登上歷史舞臺，一個以全新的“人機協(xié)同”智慧油站商業(yè)閉環(huán)也呼之欲出。
二、人機協(xié)同場景升級，開啟智慧油站新篇章
數(shù)據(jù)顯示，2021年底中國加油站數(shù)量達到23.1萬個，市場趨于飽和競爭狀態(tài)。
傳統(tǒng)加油站模式高度依賴選址。選址不占優(yōu)勢的油站不得不在營銷上加大力度，通過贈送玻璃水、洗車來吸引客流。這種內(nèi)卷問題日益嚴重，成為加油站難以突破的“天花板”。
在千行百業(yè)都在智慧化、數(shù)字化升級的當下，傳統(tǒng)油站也有很多新的發(fā)展思路：油品業(yè)務只是基礎服務，包括零售、汽車保養(yǎng)、會員沉淀在內(nèi)的非油業(yè)務，才是油站多元化創(chuàng)收的新思路。
想讓人手有限的加油站做好增值業(yè)務，就需要一些科技助力把基礎加油服務做到極致。以驛公里能源臂為代表的加油機器人，就是讓傳統(tǒng)油站升級為智慧油站的一條捷徑。
△驛公里加油機器人落地加油站
從降本提效角度看，驛公里能源臂2分鐘完成加油動作的效率極具競爭力，整體設備高達99.6%的國產(chǎn)率已經(jīng)將成本降至油站可接受范圍。加油時還可以消除過滿外溢現(xiàn)象，減少油氣排放。有了這樣的加油機器人，加油站的人機協(xié)同效率將得到質(zhì)的飛躍：由機器人消化機械性的重復勞動，員工可以把工作重心放在服務升級、增值業(yè)務介紹引導、會員開拓、私域運營等方向。
從場景兼容性上看，驛公里自如能源臂的落地，不需要改造加油站原有設施，就能與任何油站場景無縫銜接，即裝即用。在后續(xù)產(chǎn)品的迭代中，驛公里能源臂還可以通過調(diào)整機器人工具來處理電力、氫氣、CNG 和 LNG 等替代燃料，擴大油站的服務半徑。
從智能化程度上看，車主首次使用即可在車內(nèi)通過App與驛公里能源臂無障礙交互。加油過程中，機器人動作幅度較小，確保了安全性和穩(wěn)定性。如果出現(xiàn)行人闖入、車輛移動等情況，機器人能主動識別風險作出保護動作。遇到非常規(guī)加油情況（如外人提桶加油等），機器會拒絕加油。其它異常情況時，產(chǎn)品也能在精確計算后自主實現(xiàn)報警、緊急連鎖、拉斷、自動關停等操作。
隨著驛公里能源臂的優(yōu)勢為市場所認可，智慧油站的未來圖景也逐漸清晰起來：
在日常運營中，員工有了更多精力和熱情，在加油間隙向車主介紹最新的優(yōu)惠和活動。遇到加油高峰時間段和油價調(diào)整窗口期，加油機器人能有條不紊的以最高效率完成任務，確保城市交通不受影響。即使沒有員工進行停車引導，車主同樣可以在App和加油機器人的幫助下完成加油。在偏遠地區(qū)或是人力配備較少的深夜，油站的正常運營也不成問題。
類似的劇情在連鎖餐廳行業(yè)已有先例：麥當勞在2017年引入全自動點餐系統(tǒng)后，讓餐廳產(chǎn)生了質(zhì)變。以前“亂糟糟”的排隊景象消失不見，取而代之的是更加舒適、自由的多元化點餐環(huán)境，無論是人工、掃碼還是機器點單，皆可自由選擇。當你走進麥當勞后，會有店員親切的進行操作引導，幫你選擇最佳優(yōu)惠組合。門店店長還會邀請你加入福利群，享受到門店獨家福利。這些效率和服務層面的升級，讓麥當勞的股價走出了為期數(shù)年的“長牛”。
同理，油站邁向“智慧油站”的過程中，也能產(chǎn)生類似的業(yè)績增厚效果。而驛公里能源臂就是這場智慧革命的關鍵拼圖：極致的效率和服務，會不斷拉近車主與油站的關系，促使前者加入會員，為油站貢獻更多消費，享受到前所未有的體驗。
△智慧加油站里驛公里加油機器人
可以說，這臺真正實現(xiàn)商業(yè)化、可落地、可普及的加油機器人，邁出了智慧加油站的歷史性一步。相信在不久的將來，有關智慧油站的諸多設想，將在這臺加油機器人的幫助下一一成為現(xiàn)實。
原標題：《智能加油機器人爆發(fā)前夜，誰是科技破局者？》
