上海木蚁机器人融资情况(木蚁机器人牛勇)

上海木蚁机器人融资情况(木蚁机器人牛勇)

近期,木蚁机器人宣布完成近亿元B+轮融资,资方有辰韬资本、蓝驰创投等。本次融资资金将主要用于加大室内外无人驾驶车产品线研发投入,推动规模化多场景项目落地以及人才体系建设。

自2019年以来,木蚁机器人一直致力于研发;d、无人叉车和智能物流解决方案的设计与应用。蚂蚁核心团队来自联合技术研究中心、阿里达摩院、JD.COM、华为等国内外无人驾驶、人工智能、智能物流行业的顶尖团队。

此前,木蚁机器人已获得蓝驰创投、德邦快递、起点资本等多家资本方的青睐,并已完成数亿元融资。

叉车作为工业和物流中应用最广泛的搬运工具,注定是一个爆款产品。蚂蚁在物流行业深耕数年。基于对场景的深刻理解,通过不断的技术升级和迭代,重新定义叉车。木质无人叉车,从其2.6m/s的高速单智能到大规模集群控制作业,不拘泥于简单环境下的低速作业,可以在复杂环境下批量落地。木蚁完成了从低速单一智能到群体智能的进化,这也成为木蚁最大的核心优势。

早在2020年就首次推出了100台机组的大型集群调度控制系统方案,在全球范围内开创了全新的运行模式。通过核心调度系统将现场的货物、车辆、人工连接起来,最终形成一个从单点到多方的强大数据网络,通过这个网络对现场进行数字化的管理和运营,也就是“物流大脑”。

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“物流大脑”作为木蚁研发的调度系统,经过行业最大作业场景的打磨和数据积累,采用分布式服务架构,可以实现数千机器人同时调度,形成协同作业的“柔性分拣带”。它还支持机器人的随时访问和手动模式与自动模式之间的任意切换。它对客户非常友好,这也是业内首屈一指的体验。

“5G终端-管-云一体化”的大规模分布式3D SLAM技术LAM女士,充分利用边缘终端和云计算能力,在不牺牲精度的前提下,降低了大规模地图构建和更新的时间和成本。MSLAM成为木蚁群智能的又一核心技术优势,有效应对了多样化场景环境变化的挑战。

蚂蚁另一大技术创新升级,即基于大规模分布式mSLAM技术的“室内外导航模块”Mooe-Core,是一套以全栈无人驾驶技术打造的导航模块硬件,可使车辆具备室内外中高速运行能力。同时,Mooe-Core适用于各种类型的车辆,具备“软件定义硬件”的能力,适应叉车、物流车、AMR等不同类型的车辆,实现室内室外通用场景,可用于各种道路、路面复杂的园区。该模块为行业首创,可支持室内外面积超过10万平方米的群体自主驾驶。

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在攻克最复杂、最困难、最痛苦的快递场景的独特路径中,木蚁专注于深挖海量、高密度、高频率的搬运场景,完成物流快递场景的大规模复制。基于对搬运场景的深入了解,我们服务过的客户包括德邦、大云、安能、Span、一米滴答等物流快递领域70%的头部企业,并实现了单个仓库100台无人叉车作业的突破。目前,每天有数百辆无人叉车在各大物流配送中心搬运货物,行驶里程已超过120万公里。同时,基于快递场景优势,木蚁可以通过爆款产品快速建立供应链优势。

基于自动驾驶技术优势,木蚁突破户外园区批量落地场景,为园区商户提供货物中转服务,进一步拓展了群体自动驾驶的边界。这种无人车可以在冷链物流园、户外物流园、农副产品集贸市场、批发市场等复杂环境下使用。这个项目是木蚁F2无人车系列成功落地的第一个室外场景。如同

2022年木蚁机器人以物流枢纽中心作为根据地,通过“群体自动驾驶”技术提供全栈搬运解决方案。木蚁聚焦高密集搬运场景已两年多,已经在物流分拨中心实现了数百台无人叉车的日夜运行。,我们将乘胜追击,进一步完善“集团智能分拣系统”的建立,建立物流快递自动化新标准和方案,业务增量提升3倍以上。同时将在更大的市场空间和更具挑战性的户外群体自动运输场景中实现新的战场拓展。

新兴产业私募股权投资的投资机构陈涛资本,专注于无人驾驶赛道、新能源产业链、智能制造等领域的投资。作为B轮领投方,他高度认可木蚂蚁团队的技术和场景落地能力。陈涛资本执行总经理何雄松说:

木蚁机器人在无人叉车方向奠定了物流中转场领域的头部地位,并从室内走向室外,率先实现室外园区转运场景的无人化运营,步入了千亿级的蓝海市场。坚定看好木蚁机器人在无人叉车行业精准的停车位置和出色的团队执行力,期待木蚁机器人继续领跑。

蓝驰创投作为B轮领投方,也参与了此轮追加投资。蓝驰创投合伙人曹伟表示:叉车是制造业和物流业无处不在的爆款产品。木蚁团队从物流赛道切入,基于他们重新定义的智能叉车系统,快速实现了配送中心、仓储、户外园区等困难复杂场景的实施。并得到了大量头部客户的认可。目前智能叉车整体市场渗透率还很低。我们非常看好木蚁团队围绕场景中的痛点和难点,持续推进产品和方案创新的能力。

未来,木蚁机器人将继续沿着无人驾驶和蜂群智能的技术路线,深入场景,迭代产品,丰富产品线,努力提供更加稳定、安全、优化的室内外无人驾驶产品和解决方案,完成“让人类不再搬运”的使命。

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