36氪独家｜井工矿无人驾驶企业「雷科智途」完成一亿元A轮融资，进一步确立井工矿落地领先优势
文 ｜刘士武
编辑｜杨林
近期，36氪独家获悉，商用车自动驾驶企业「雷科智途」已经完成一亿元人民币A轮融资，该轮融资由中关村资本和中关村创投领投，中信建投、北京首都科技发展集团和老股东考拉基金跟投，北京智慧硅谷担任独家财务顾问。本轮资金主要用于领先产品的持续迭代，生态上下游合作推动，以及落地场景延展。
雷科智途是国家级/中关村高新技术企业，北京“专精特新”中小企业，并获得2023德勤中国“明日之星”，无人矿区自动驾驶优质供应商，第十一届中国创新创业大赛决赛优秀企业称号等荣誉及行业认可。公司率先切入的是井工矿自动驾驶场景，并已经完成多个标杆案例，24年正式进入行业快速复制阶段。
矿井下无人驾驶车
雷科智途成立于2019年，致力于商用车智能无人驾驶技术以及高级驾驶辅助系统的研发和推广，公司由上市公司雷科防务（代码：002413）、北京理工大学毛二可院士创新团队及无人车技术工信部重点实验室核心团队联合创立。围绕商用车，雷科智途率先在矿山中最复杂场景的井工矿完成产品和技术突破，占领技术制高点，交付多个标杆项目。然后逐步延展到露天矿，港口封闭区，城市示范区等各类商用车自动驾驶场景。公司专注商用车，依托统一的自动驾驶平台，落地于各个高复用度场景。
井下矿山的无人驾驶，相较于地面无人驾驶有诸多难点，包括阴暗的环境导致激光雷达不敏感；在600米甚至更深的井下收不到卫星信号；地形非标对行驶算法的要求标准更高；潮湿导致的物体测距精准度低等技术难点。
矿井下SLAM图
为突破上述矿井所需的技术难点，雷科智途实现了4D毫米波点云SLAM定位技术的研发及应用，即使在水雾、扬尘等极端场景下，也能通过点云SLAM、RTK、IMU的多源融合感知技术，实现全域、全态的环境感知定位。激光雷达与视觉、4D毫米波雷达点云相结合，能够有效检测道路起伏，在低能见度等复杂环境下实现精准感知深度学习，提高算法准确性。
同时，公司通过借鉴大模型的模型架构、训练方式或直接应用大模型本身，算法在抽取和利用特征空间的能力得到加强，形成以更大模型参数、更加集成贯通和更彻底数据驱动为特点的新一代技术栈。同时结合多模态和大模型的诸多能力，提高复杂场景的泛化性与可解释性，端到端致力于将独立的算法模块纳入统一模型框架，用于低成本场景复制。
此外，利用车路协同控制技术，通过智能路侧的信息补盲，对无人车控制进行全局拥堵预警、轨迹规划。截至目前，在实际应用中，可以实现40多种目标识别以及20多种事故场景智能决策。
雷科智途，以北京理工大学核心技术知识成果为根基，聚焦商用车自动驾驶，通过定义统一的技术栈，低成本复制于各个场景。公司以井工矿为落地切入点并广泛复制，并逐步延展到露天矿，港口，园区等封闭场景，从而带动商用车在细分场景的产业行业进程。
