出品｜虎嗅科技组
作者｜陈伊凡、李一飞
编辑｜苗正卿
头图｜AI 生成
" AI 硬件 100 "呈现最具成长性的 AI 硬件公司，这是本系列的第「05」篇文章。
中国引以为傲的硬件供应链，几乎在每一个制造业赛道都构筑了难以撼动的优势，唯独在一个行业，优势无法复用，那就是船舶。
2018 年，欧卡刚刚走出实验室，朱健楠和团队的小伙伴手里握着一个水面无人艇的原型机，到处寻找供应链，想把它变成真正能卖出去的产品。他们接触了大量淘宝商家和传统船厂，得到的答案令人沮丧：产品性能不稳定，零件质量参差不齐，整个生态"连工控意识都没有"。船舶供应链与消费电子、机器人的供应链截然不同，这是一个从未经历过大规模工业化的系统性规训的行业，定制化思维渗透在每一个环节，稳定性标准与工业控制的基本要求相去甚远。"华强北可以在一天内做出一个 AGV，却造不出一艘无人艇。"欧卡机器人的 CEO 朱健楠说。
朱健楠照片 图片由欧卡机器人提供
转机出现在一场机器人比赛上。朱健楠站在台上，台下坐着的评委之一是李泽湘——这位被业界称为硬件创业"教父"的人，身后站着大疆、逸动、李群自动化、云鲸等一批已经改写行业格局的公司。他看了看欧卡，说了一句话："我的体系里有无人机，有无人车，但没有无人船。你们来松山湖看看。"就是这句话，把欧卡带进了大湾区机器人硬件创业生态的核心圈层。朱健楠在这里接触了大量硬件创业者，在交流中，互相帮对方"避坑"，此后两个月，他们扎在东莞，逐一打通零件、工艺与制造环节，把无人船的供应链从零拼出来。
七年之后，欧卡智舶完成 B+ 轮融资，金额近 2 亿人民币，由厚雪资本与元禾重元联合领投，南山战新投、锡洲国际、长江协同创新科技研究院跟投，创下国内水面自动驾驶赛道民用领域单笔融资规模最大纪录。这笔钱的用途清晰而明确，向欧美市场发起正面进攻，打造"水上的蔚小理"，在欧美面向 C 端消费者推出智能游艇。
欧卡机器人的融资阵容堪称豪华，不仅有姚期智，还有李泽湘、高秉强这样的业界大佬。
这家 2019 年开启商业化之路的公司，如今年收入已突破亿元大关，并实现盈利。即便是陆地的自动驾驶公司，都很难达到这个目标。
朱健楠的本科和博士均就读于西北工业大学航海学院，博士研究聚焦于无人艇水面目标感知与识别。真正让他看清"技术变产品"这条路的，是一段赴以色列理工学院和荷兰的交换经历，当时他上午写算法，下午就上实车测试，当时的导师做的模块后来被美国上市公司收购，朱健楠亲眼见证了从理论到工程化实践再到商业化的完整过程。回国之后，他只想做这一件事，而不是继续埋头写论文。
选择水面赛道，除了专业使然，还有对行业的判断，全球船舶市场巨大，分为游艇、作业船艇和商货船：游艇保有量超 3000 万艘，作业船艇百万艘，商货船市场也达到万亿规模，只是相比于 90% 聚集乘用车的汽车赛道，船舶在 C 端感知不深，而"看起来小众"恰恰是他想要的——彼时无人机与自动驾驶汽车赛道已经群雄割据，水面几乎是一片无人问津。
但水面的自动驾驶却比路面更难，陆地自动驾驶的那套方法论，在水面完全失效。更关键的是，船舶的技术水平与产业链成熟度，相较于汽车整整落后了 20 年。
自动驾驶的技术架构无论在哪里都分为控制、感知、决策三层，底层逻辑相通，但水面的难度在两端同时放大。除了水面还要考虑不同的风浪大小，还要考虑水面反光、倒影和雾气等，几乎整套感知系统的设计逻辑和汽车完全不同。
朱健楠说，欧卡为此积累了五年研发、百万级代码量，自研了预控制器与毫米波雷达，将定位与控制精度压缩至 0.1 米以内。
目前，千艘无人艇形成了百万公里无监督里程数，积累了 5000 万级的数据样本，发布了全球首个水面自动驾驶数据集，形成数据壁垒。
不过这家潜在的独角兽真正起点，却来自一个毫不起眼的场景，水面清洁。
提到无人船，许多人的第一反应是先做游艇：C 端市场、门槛相对较低、容易找到切入口。朱健楠的判断恰恰相反：国内水域受到严格管控，相关政策尚未放开，纯 C 端市场在国内几乎不存在；即便转向出海，游艇属于 8 米级以上的大宗商品，大件出海叠加 C 端属性，再加上没有国内基本盘做支撑，根本不是一家启动资金只有几百万的创业公司能够承接的重量。
第一款产品选择清洁船，一是清洁是水面作业场景中频次最高、需求最刚性的一类，每天连续作业 8 到 10 小时，产生的数据量在所有场景中最为可观；水面漂浮垃圾流动性强、往往贴近河岸，对算法精度的要求极为苛刻；河道中的障碍物构成最为复杂，对系统稳定性的考验也最为严酷但又对成本要求最极致；二是，自动驾驶技术的商业落地，有一条近乎普适的路径规律，从低速到高速，从局部到全局，从安全区域到复杂环境。清洁船精准卡在这条路径的起点位置：低速行驶、局部水域作业、即便算法存在缺陷也不会危及人命。
对于一家资源有限、刚刚起步的创业公司而言，这是一条同时兼顾现实约束与安全容错的可执行路线。
为了真正搞懂清洁场景的运作方式，朱健楠和 CTO 在宁波待了整整一周，每天清晨五点跟着环卫工人爬上气味难闻的作业船，把一整套水面清洁流程从头到尾亲身走一遍。
智舶给自己贴的标签，从"无人船"悄悄变成了"水上机器人"。
我问朱健楠，这是融资叙事的需要吗？他说，有一部分是，但也不完全是。他真正想做的，是用造机器人的理念来造船。
简言之就是标准化，"标准化不是一个狭义的概念，对任何行业来说，降本增效都是共识，只是没有人去做这件整合的工作。"他没有将无人机作为参照系，而是转向了已经走过规模化爆发的 AGV 与工业 AMR，把造机器人的底层逻辑整体移植进来。
这也正是欧卡坚持自称"水面机器人公司"而非"船舶公司"的原因所在。
"如果我把自己当成一家船舶公司，我连该对标谁来思考未来五年都不知道。"朱健楠说，
在这一战略框架之下，欧卡形成了两条并行主线：水面机器人整机业务与船舶智能驾驶系统双轮驱动。
欧卡的切入点是 AI 船舶智能驾驶系统——这是船舶零部件中技术含量最高、同时也是受国产替代浪潮推动最为直接的那一块。他将这条路线称为"弯道超车"：不从低端制造一级一级往上爬，而是直接从智能化切入，用技术密度最高的部件楔入产业链，重新分配利润。他相信，随着国产替代持续推进，动力三电、调机系统及各类船用配件都将逐步实现本土化，欧卡的船舶智驾系统不过是这条路上迈出的第一步。
这套逻辑，同时也是中国硬件出海在水面赛道的具体映射。同一套智驾系统，欧美竞品在商货船上的售价为 30 万美元到 60 万美元一套，欧卡的报价低出一半；游艇整机的定价比竞品低 30%。
这是比亚迪与大疆走过的那条路，将本土产业链优势转化为全球市场的价格竞争力。欧卡，正打算在水面把这条路重新走一遍。
为什么是水面，为什么是现在
虎嗅：为什么锁定水面，而不是别的方向？
朱健楠：那个时候无人机和自动驾驶汽车已经有很多代表性企业了，但水面几乎是空白。我们把船舶分成三大类：作业船艇，世界范围内近百万艘；游艇，加起来 3000 多万台；大型商货船，万亿级市场。船舶数量并不比汽车少，只是汽车 90% 集中在乘用车 C 端，离人更近，显得更大众。
最关键的是，船舶的技术和产业链相比汽车，有一个 20 年的代差。而且是蓝海赛道，没有那么多头部玩家，再加上自己的专业背景，这是一个值得做的专精特新赛道。
虎嗅：水面自动驾驶和路面自动驾驶，技术上有什么本质区别？
朱健楠：自动驾驶都分控制、感知、决策三块，底层逻辑相同。但水面比路面难，体现在两端。
控制端，路是二维的，只有 X、Y 轴；水是三维的，还有 Z 轴，例如三级风浪、四级风浪，需要抗风浪算法。船的动力学模型跟车不一样，船是矢量差速，车是前驱后驱四驱。我们沉淀了五年、百万级代码量，自研了预控制器，配了两颗英伟达 GPU 做边缘计算，能做到 0.1 米以内的定位和控制精度。
感知端，水面会遇到反光、倒影、雾气，比路面更容易出虚警和误判。所以我们自研了毫米波雷达，车规级感知距离 50 米，水面要做到 1 海里。国际海事公约里，船的避让准则是 50 米开外就要开始动作，比汽车的 10 到 15 米远得多，整套感知系统需要完全重新设计。
我们从底层数据、中层算法到上层硬件平台，全栈自研。同时拿到了船级社 CCS 的唯一认证，这相当于自动驾驶的"路权"，没有这个认证不能下市。
虎嗅：水面自动驾驶有没有经历路面那种"先瞄准 L4、后来退回 L2 "的过程？
朱健楠：我们没有从 L1、L2 开始，直接从 L2.5 到 L3 起步，然后往 L4 推进。清洁船是我们最早做的产品，它本身就是高阶自动驾驶——人机协同的全无人作业模式，所以我们一开始就在比较高的自动化水平上打磨。
虎嗅：为什么一开始选择 TO B、TO G，而不是游艇这种 TO C 方向？
朱健楠：船舶行业，TO C 反而门槛更高，有两个原因。
第一，国内根本没有纯 TO C 的水面市场，水是被严格管控的。您去上海，不管家里多有钱，你不能把自己的船随意放在苏州河里，那是国家管的。欧美则是你自己的船随便改、随便开，出了事是保险公司的事。国内"九龙治水"的政策没有突破，纯 C 端就没有市场，这不是欧卡能办的事，只能让京东这种大厂先跟国家发改委谈，谈好了我们快速跟进。
第二，游艇是大件出海。它不是一个手机、充电宝，是 8 米级的大件。大件出海、又是 C 端、又没有国内市场，这跟比亚迪出海没什么区别——那不是一个创业公司一开始就能干的事，几百万启动资金根本撑不起来。
反而从技术可行性看，TO C 的游艇是高速场景、在海上、要求产品绝对稳定，一旦出问题，品牌就凉了。C 端的门槛不是资源，是技术稳定性的要求，一开始做更危险。
虎嗅：为什么一开始选择清洁场景，而不是别的作业场景？
朱健楠：从明线看，清洁是水面机器人里最高频刚需的作业场景；但从暗线看，是技术可行性和资源的综合考量。自动驾驶落地有个规律，从低速到高速，从局部到全局，从安全区域到复杂环境。清洁场景完美符合这三个标准：每天作业 8 到 10 个小时，能给我们大量测试数据；低速、局部水域；就算算法不稳定，也不会造成人员伤亡。
清洁船还有一个特点"难且正确"。它的环境是所有场景里最恶劣的：第一，每天工时比任何其他场景都长；第二，垃圾是流动的，贴边算法和高精度定位要求极高；第三，河道里的障碍最复杂，机器人稳定性要求最高；第四，要同时处理物理垃圾和化学垃圾，机电一体化要求极复杂。把这个干出来了，其他场景自然能做——这是降维打击。
欧卡的清洁无人船在苏州姑苏区作业 图片由欧卡机器人提供
还有一个现实：清洁船要和环卫工人比性价比，倒逼我们把价格做到最低——小船要控制在 20 万以内、15 个月回本，大船 50 万以内替代 5 个人。这个价格压力反而逼出了我们的能力建设。
虎嗅：从清洁到海洋无人艇、文旅游船，这几个扩张节点是怎么决策的？
朱健楠：技术路径上，从内河到远海是从第一天就在推进的，一直往前走，没有中间决策节点。今天我们已经做到了远海级别，拿到四证合一，从最小的艇到万吨大船都可以做智驾改造。我们是希望做全谱系、全站的水面自动驾驶，船舶自动驾驶。全谱系的意思是从小艇到大船。我们这个行业里的分类是，5 米以下叫机器人，就不属于船舶。5 米以上到 20 米的长度叫艇。20 米以上叫船，所以我们大众，大家经常说的，非专业术语，就是会把船和艇混到一块叫。但是事实上，在船级社的定义是这样定义的，然后，呢，所以这是船的分类。那对于海和水的分类，其实我们会分成内河、内湖、一级航道、二级航道，包括近海、到一级岛链、到远海。
产品扩张上，文旅是在疫情后做的，疫情期间我们判断政府财政会收缩，但疫情后户外需求会爆发，2022 年做了智能游船，踩中了节奏。海洋无人艇是从去年开始做的，因为客户群体已经从内河清洁延伸到了游艇会、码头、港口，顺势而为。
其实更多的，你选择打造产品是从市场驱动的角度。第二个就是海洋无人艇，我们其实从去年开始做。因为我们做了整体，就是我们是发现整个我们的客户群体已经从内河内湖的水面清洁，到很多游艇会码头港口的清洁，然后还有让我们去做海洋的巡检。而且国家在十五规划里，海洋是一个比较大的这个主题。我刚也提了海洋经济，所以我们其实还是面向客户和需求端，也要去考。
"如果把自己作为船舶公司，我不知道未来五年里该对标谁"
虎嗅：硬件创业从 demo 到产品、从产品到量产，最难的坑在哪里？
朱健楠：我把它看成三个阶段：技术、产品、商品，每一个跨越都有鸿沟。0 到 1，最难的是两件事。第一是供应链，我们刚开始没有概念，找了很多淘宝店，产品不稳定，花了大量验证时间，连工控意识都没有，后来在东莞跑了两个月才建立起认知。第二是产品定义，我记得带着 CTO 和研发同事去宁波，早上 5 点跟着环卫工人坐在很脏的船上，把整个清理流程走一遍，跟他们待了一周。你不接地气，产品在行业里就无法创造价值。
1 到 100，要考虑的是代理商和价格体系。TO B、TO G 产品定价不是越低越好，要给代理商留够价差来驱动市场；还有售后和培训体系，产品铺出去之后用不起来，比没铺出去更糟糕。
虎嗅：一款商业化产品需要多长时间的场景积累？
朱健楠：一般要上万个小时。数据全部由机器采集，我们现在每天近 1000 台无人艇在跑。我们手里应该是全球最大的水面自动驾驶数据集，包含水面高清地图和水面图像样本，这个数据集是除算法和硬件之外，我们最核心的壁垒之一。
虎嗅：B 端客户教育花了多长时间？他们有没有给过你们意想不到的认知？
朱健楠：从 0 到 1 大概一年，一直在跟他们打。教育最难的是这个品类压根不存在，我们在建立认知。TO B 和 TO G 的客户又是最保守的群体，没有人愿意做第一个吃螃蟹的。
但他们也给了我们很多细节。比如做环卫，我们发现垃圾 70% 都是贴边的，就开发了贴边算法；还要做过桥算法，处理最后一里路如何倾倒垃圾，这些都是在和客户一起跑场景中学到的。在智能航运那块，时间的调度和精准度非常重要。每个场景，我们都会面向场景优化自己的算法和产品。
虎嗅：第一个真正的标杆客户是怎么来的？
朱健楠：有两个阶段的突破。第一个是无锡的环保公司，通过西工大校友背书拿到信任，做水面清洁和蓝藻检测，效果不错，在苏锡常地区慢慢展开。真正的批量突破是苏州姑苏区——平江路那一带，整个区第一次把核心区域全部换成我们的无人船，一口气部署了 20 多台机器人。苏州是"东方威尼斯"，那个示范区打出来以后，全国各地水务局包括上海水务都去参观，不是学我们，是学姑苏区怎么治水的，但结果是带来了大量客户。
现在水面清洁机器人这个赛道，国内只要有需求的客户，至少都会来询盘，市场占有率大概 70%。
虎嗅：从"无人船"到"欧卡机器人"，这个定义的变化是融资需要，还是真实的业务逻辑？
朱健楠：是业务逻辑的转变。无人艇行业跟 AGV 最大的不同是：它的供应链不标准化，24 小时泡在水里的三电系统可选方案很少；而且行业里充斥着定制化思维，价格还压得很低，这个行业永远发展不起来。
我们没有跟无人机行业对标，而是去学已经爆发的 AGV、工业 AMR，它们是怎么做标准化、可裂变、可复制的产品的。用造机器人的理念来造船，然后让船舶行业降本增效，这是根本原因，不是蹭热点。
虎嗅：现在在船舶行业的供应链上国产供应链能做到什么程度？你们为什么既要做整机也要做智驾系统？有点像现在的"蔚小理"做的事情。
朱健楠：水面机器人和水面智驾，两轮驱动。
水面机器人是我们做的 TO B、TO C 整机。TO B 方向，水面清洁和海洋无人艇，最高频刚需场景；TO C 方向，海外做欧美智能游艇，国内做景区智能游船，50 万艘鸭子船、画舫船的存量市场，00 后 95 后不会再玩这些，一定会被替代。整机只做 10 米以内最高频的场景。
水面智驾是给整个船舶产业链赋能，中国造船占全球 55%，但利润率只有 5% 到 10%，核心原因是只做低端制造。雅马哈、佳明、Raymarine 这些欧美日企业拿走了核心部件，利润率 50%。我们以智驾系统为核心做弯道超车，这是船舶核心部件国产替代的机会。目前国产替代率还不到 30%。
虎嗅：出海策略怎么规划？欧美、中东、东南亚，优先级怎么排？
朱健楠：分两块。TO C 出海以欧洲为主，做智能游艇——欧美中产每三家就买一条小船，市场是真实的，我们要做"水上的蔚小理"。价格上，游艇比竞品低 30%，智驾系统比欧美同类（一套 30 到 60 万美金）低一半。TO B 出海以中东和东南亚为主，做智驾系统和海洋无人艇，这一块有军贸、海上安防的强需求，找代理商来铺。为此我们会在深圳独立建一个团队，同时在考虑把游艇业务单独拆出来一个公司，独立融资，欧卡是核心股东。
无人船如何做到收入上亿，扭亏为盈
虎嗅：融资节奏上，欧卡过去一年半到两年才融一轮，现在为什么要加快？
朱健楠：过去频率低有两个原因：一是控制节奏，把时间放在修炼内功上；二是那时候赛道热度没现在这么高，说实话也没现在好融。
去年我们也转亏为盈了，突破了 1 亿元收入——自动驾驶和机器人公司里，盈利是极少数。
虎嗅：什么时候发现自己的估值开始增长很快，不愁融资了？
朱健楠：纯按机器人公司的逻辑是低估的，但我们传统行业有自己的特殊性，不能用人形机器人的 P/S 倍数来套自己。
估值的上升，第一个就是宏观的市场，去年机器人热加上中央又在提人工智能加，去年 7 月 2 号，第一次把海洋经济上升到了中央政治局会议上。第二，大家认可这个故事，只要大家相信船舶未来是朝着智能化的方向，我们又是首家，就无需我们解释过多。
虎嗅：会担心价格战吗？国内太擅长卷了。
朱健楠：玩家多一点不是坏事。好的创业公司，永远要把注意力放在敬畏客户和行业价值上，从来不是被竞争对手干死的。
虎嗅：未来 5 年，最大的挑战在哪里？
朱健楠：产业不是由你说变就能变的。挑战依旧是：船舶产业链的标准化节奏，行业客户对智能化的接受程度，以及他们是否真的愿意付费、能否创造 ROI。这个逻辑跟人形机器人面对的大逻辑是一样的。
但我们跟人形机器人的区别在于：我们已经在局部行业里拿到了真实价值，并且盈利了。泡沫没那么高，脚踩在地上。你要在牌桌上，并且持续创造行业价值，这件事是对的，你就可以穿越周期。
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