中國割草機器人能佔領歐美草坪嗎？| 對話河森堡創始人伍興雲_風聞

作者 | 陳文琦

出海+機器人+消費硬件+自動駕駛，合成了一個新物種，割草機器人。而這一品類正成為許多投資人和創業者押寶的下一個機會。

短短一年時間裏，9號機器人發佈賽格威割草機器人Navimow，松靈機器人旗下庫獁動力發佈割草機器人KUMAR，科沃斯開始進行專利佈局，鋭馳智慧、河森堡等創業公司接連獲得融資，其他傳出消息的的品牌和公司還有ULsee、優思美地、邦鼓思、大葉股份等等。入局者來自家用服務機器人、AI、自動駕駛、手工具製造、跨境電商等領域，各自有不同的優勢經驗沉澱。

據Statista，美國平均每户的草坪和庭院的年支出在2020年達到了155美元。

美國平均每户的草坪和庭院的年支出 單位：美元 數據來源：Statista

而在這片“大市場”上，智能化正在發生。

許多公司瞄準了有“草坪文化”的歐美市場。漂亮的洋房、修剪整齊的草坪，是中產生活標配，甚至是美國夢的象徵之一。但是維護草坪並非易事，在旺季長草快的時候，一個月就需要割草2-3次，耗時間也費錢。

「河森堡機器人Heisenberg Robotics」（後文簡稱河森堡）正是看中此市場的新鋭公司之一**。“北美是（草坪）場景面積最大、客單價最高，而且現在智能割草機滲透率還很低的一個市場。”**河森堡創始人、CEO伍興雲在交流中告訴「深響&真探」。

在北美生活時頻繁打理草坪的親身經驗，對市場的考察，再加上自己在自動駕駛領域的技術積累，讓伍興雲動了在割草機器人領域創業的念頭。

這位年輕的創始人有着豐富且“非傳統”的學術、發明、創業經歷：6歲就開始搗鼓發明，做過冰箱開門提醒器、安全樓梯扶手、多軌道電磁炮、智能插座等等，參加過多個國際科技大賽。他曾就職於自動駕駛公司馭勢科技，參與視覺理論算法與工程化產品的研發工作，也在全景相機等領域創過業。

2022年初，河森堡成立，總部設在深圳，靠近珠三角電子製造產業鏈。據伍興雲介紹，河森堡的產品聚焦歐美庭院場景，是能自主規劃路徑的割草機器人，通過用户拆卸更換模塊能夠實現割草、邊緣切割、噴灌、吹落葉、除雪、清潔等功能。

“我們的產品本質上不只是一個割草機，而是一個移動平台，類似Dyson，在主機基礎上選購各種功能模塊，可以滿足園林場景中的種種需求。”伍興雲解釋道。

另一個亮點是團隊在導航感知方案上選擇了純視覺的路線，即只利用攝像頭來捕捉實景，再用算法完成感知。**目前市面上其他相似產品主要採取RTK導航為主的路線，或是激光雷達+視覺的方式來完成導航。**據伍興雲介紹，RTK導航在遮擋物較多的户外場景下會出現“盲區”或是遭遇信號不穩的狀況，激光雷達對不同高度、正在移動的物體的感知也會出現問題。

因為複雜的環境，户外場景中全視覺技術路線實現難度很大。河森堡表示產品是按照自動駕駛的邏輯，搭建一套“數據驅動”的工程、算法框架，解決了PB級別的冷熱數據存儲、AI訓練任務的動態調度、及Corner

Case標註評審、仿真回灌等，建立完整的數據閉環流程。拿自動駕駛領域類比，這更偏向特斯拉的方法。

目前，河森堡的產品尚在開模階段，預計年底量產。

資本方面，河森堡在7月宣佈了一輪數百萬美元的天使輪，由DCM領投，將門創投跟投，緊接着又在9月獲得芯片公司地平線和海松資本的戰略投資。團隊目前有近40人，核心成員主要來自於馭勢、小米、三一重工、中興、華為等科技企業，研發人員佔比近80%。

對於割草機器人這樣一個較為陌生的品類，「深響&真探」想從行業初期就進行跟蹤和觀察，同時對於產品、技術方案、銷售渠道等等方面都充滿好奇。帶着這些問題，我們和河森堡創始人伍興雲進行了一次交流。

以下為「深響&真探」整理編輯的專訪對話實錄：

關於河森堡

Q：為什麼在今年這個時間點創業做河森堡割草機器人？

A：割草機器人有兩個特點，**一個是成本敏感，**這就註定它沒有辦法用非常高級的傳感器，比如激光雷達，必須用普通的攝像頭加普通的芯片去實現。**再一個是草地這個服務場景很複雜，**相較而言，室內場景不需要複雜的感知，用ToF攝像頭、結構光等就可以完成簡單的避障，但室外場景更復雜，是介於室內和乘用車的中間地帶。

因此，做好户外的機器人需要做到幾點：

**第一個需要有足夠強算力的芯片，並且是足夠低的價格。**當下芯片技術的發展是一個機會。我們和地平線有比較深度的合作。

**第二是合適的團隊帶來合適的算法。**目前割草機器人市場中的團隊背景更偏向於機器人，特別是室內導航機器人。而我們的團隊在專業背景上更符合要求。因為室內機器人思路和室外的自動駕駛思路有很大不同。室內機器人更多的是用激光雷達、二維碼來做定位，再結合一些其他的RGBD深度相機做一些輔助的避障，算法基本上是開源的，技術門檻不高。但室外機器人感知需求提升了一個維度，需要用一個足夠強的算法來去解決室外導航感知的問題。

**第三點是數據。很多在草坪上的場景都是長尾分佈的corner case，出現次數少，但是廣泛分佈。**比如説，草坪上有刺蝟，它們不像貓狗那樣看到割草機會自己躲開，而是會縮成一團原地不動，那割草機就會直接開過去傷害到它們。國外有些動保協會甚至會去告割草機廠商。我們就會把這些數據都加進自研的算法中，現在已經擁有接近PB級別的數據積累，並將在產品投放到市場後持續增加，形成數據閉環。

Q：為什麼會選擇割草機器人這個品類？

A：之前做有關自動駕駛的工作，讓自己對 AI 、自動駕駛有些更深入的理解，也奠定了後續進入割草機器人的基礎。另一方面，自動駕駛雖然感覺很炫酷，但我感覺離真正的消費者還是比較遠，**我想做的是離消費者更近，能夠快速迭代，替換人力的產品。**所以決定從自動駕駛行業離開做To C 的割草機器人。

我的想法不只是做一個像喬布斯那樣純粹的產品經理，或者一個純粹的科學家，我想做把兩者結合起來，把實驗室裏的技術帶到商業上。我們的企業文化也是一個工程師導向的一個文化。

關於新產品

Q：新產品進展如何了？

A：現在在開模階段，年底量產，定價跟友商基本持平吧。相對於產品的交付時間快慢，我們更在意產品打磨的完美程度，對我們來説一個成熟的產品好過提前眾籌曝光換來的百萬美金營收。

Q：與傳統的割草機以及市面上其他同類產品相比，河森堡割草機器人差異點在哪裏？

A：其實用户不關心你到底選什麼技術方案，還是最終的體驗決定，從三個維度來講，就是省時間、省錢、爽。

第一，從省時間的角度，其實割草整個過程前後都有大量的工作，割草前的吹樹葉、澆灌，割草後還要切邊、修建等等，完成一次可能需要六七個小時，傳統割草機只能為用户節省中間的1-2小時。但是我們這代產品包括了最核心的割草、還有邊緣切割、噴灌、吹落葉、除雪、清潔等功能。

第二是省錢，美國家庭一年在庭院裏能花1000美元-2000美元，我們一個產品可以用5年，也就是説一年就收回了成本，後面都能省錢了。

第三是體驗，除草這件事兒其實本質上還是有很多人喜歡的，機器推過去，整個草坪就平整了，很爽。令人不爽的是之前的準備、之後的精修，很枯燥。**現在很多產品是把最爽的部分交給了機器人，把枯燥的部分留給了人，很不合理。**我們是想提供圍繞這個場景的所有功能，包括爽的和不爽的。

Q：對，您提到模塊化的概念，可以再解釋一下嗎？如何做到一台機器實現那麼多功能？

A：其實河森堡割草機器人本質上不只是一個割草機器人，而是一個移動平台。我們在一個主機的基礎上，加上用户可以選購各種各樣的功能模塊，提高服務效力。你可以把它理解成Dyson類似的設計，一個主機，可以更換各種吸頭，有除蟎的、有吸塵的、有掃地毯的。我們之後迭代也是會圍繞庭院這個場景推出更多功能模塊。

Q：產品有着怎樣的用户畫像？

A：我們覺得有兩類人會對我們的產品感興趣，一類是 garden fans ，真喜歡園藝的人，天天就愛修修剪剪，買產品是為了節省部分時間。第二類是“懶人”，是我們主要的消費者，就和掃地機的消費羣體是一樣的，他們需求是隨着產品功能的完善越來越高的，從掃地到洗抹布、烘乾，我們希望他們能體驗到這種all-in-one（一站式）的感覺。

關於純視覺路線

Q：這個行業經歷怎樣的技術迭代？

A：早期方案是基於UWB（Ultra Wide Band，超帶寬），用電磁波定位，用户需要裝定位棒、埋線。然後是RTK（Real - time kinematic，實時動態）載波相位差分定位技術，利用全球定位系統衞星信號定位，還是需要用户遙控標記障礙。

那之後，我認為是河森堡這樣的純視覺的方案，算法、算力和數據可以支撐。使用上就跟掃地機器人一樣，它自己會確認邊界、建圖、工作。

而且我們的成本是RTK方案的1/4，因為RTK方案需要定位芯片、天線，基站一套、移動站也要一套，加起來得要2000元人民幣，或許還不止，我們視覺方案最高成本的就是芯片，並不搭載其他的傳感器。隨着量產的交付，芯片成本還能夠進一步的降低。

Q：製造端主要在哪裏？量產階段有遇到什麼挑戰嗎，一些硬件公司在啓動階段很難爭取到水準高、品控好的工廠？

A：在珠三角。前兩年可能是會遇到這種情況，但是我們聯繫的工廠還是蠻支持的，有某著名代工廠的一個經理就找到我們，説當年錯過大疆，不想再錯過一個。加上今年製造業不景氣，他們也在尋找篩選有價值的客户，我們還比較符合他們的口味。而且我們的產品毛利率高。

關於市場

Q：為什麼會選擇主攻海外市場？

A：目前全球割草機器人的市場滲透率不高，北美只有3%，歐洲大約為10%。割草機有着較大的海外市場。

此外，北美家庭中的院子更加複雜，存在各種障礙物，對割草機的性能要求高。但目前行業中採用的佈線式技術，除草效果並不理想，用户體驗不好。同時，北美的院子面積大，客單價最高。而且北美用户互聯網消費習慣更發達，更容易接受

DTC 的線上購買模式。所以説，我們認為北美市場的特點是長尾分佈，用户需求長尾分佈。

國內在To B也有部分市場，比如説寫字樓割草、高爾夫球場割草，但是選擇國內的話就要打磨銷售團隊，對我們來説二選一的話，還是把精力放到產品和研發上。

Q：與市場中其他的類型的服務機器人相比，割草機器人的差異點在哪裏？

A：我們更傾向於把自己和L3、L4的自動駕駛的車去對比，而不是和這些簡單的服務機器人。原因在於技術路線不一樣。ToB的這些機器人，比如送餐機器人，它們的定位是靠激光雷達和二維碼，室內的環境更加可控，技術的複製性高。而割草機器人面對的外部環境和自動駕駛的類似，移動的鞦韆、小動物、小孩、草垛、池塘等等，區域的分割、移動物體的檢測等需要更復雜的技術支持。

Q：今年有很多的機器人公司被曝裁員，您是如何看待這一現象？

A：我覺得每家公司的原因都是不一樣的，這個對

CEO

來説是一個很難的抉擇。如果你不招那麼多人，可能你的業務達不到融資的規模。但如果你招了太多人，業務達到了，但經營出現困難。所以這個其實是一個取捨的問題。我們公司在擴張階段，會確保每一個進來的新同事都可以給他提供發展空間。

Q：現在割草機器人熱度高，好多公司都是處於“快要量產”的階段，有沒有爭分奪秒的那種壓力？

A：是競爭激烈。首先從市場的角度來看，行業關注度的提高，有利於教育客户。其次，這種現象也證明我們產品市場的確存在，潛力巨大。最後，是同類產品給客户留了很多遺憾，而這一部分遺憾給我們產品的升級提供了機會，最後用訂單數來説話。

Q：在整個創業過程中，遇到過哪些挑戰？

A：公司成立之前，我和另外一個合夥人都在這個行業裏面，該踩的坑基本上都踩過一遍。我們用半年時間，達到了開模階段，速度在整個行業裏是算快的，這是我們之前經驗的積累。

我覺得最核心的挑戰是做模塊化和純視覺方案，這兩個每個拎出來都是很難的，而且這兩個之間是有依賴關係的，如果你要去實現模塊化，只有視覺是唯一的解決方案。比如説做邊緣切割，意味着要在柵欄上有牆壁遮擋的環境下，實現1-2釐米的定位精度。這兩個很難的事情我們決定一起去做。