智能加油机器人前景如何

本文转自：解放日报

改造成本低场景兼容性强，但也不乏识别准确率低、加油速度慢的抱怨

智能加油机器人前景如何

朱凌君

在中国石油苏州昆山花桥综合能源站内投用的一台智能加油机器人。 朱凌君 摄 本报记者 朱凌君

前不久，浙江高速萧山南阳加油站有了一台智慧加油机器人，但投入使用没多久，却因为种种原因被停用。最近，在刚完成升级改造的中国石油苏州昆山花桥综合能源站内也投用了一台智能加油机器人。据介绍，这种智能加油机器人可实现线上人机交互、AI智能引导、车辆自动识别、精准定位，可24小时不间断工作，提高加油效率。不过，在实际使用过程中，也有人抱怨识别准确率低、加油速度慢等问题。加油机器人前景如何？记者前往花桥站体验采访。

12月25日10时，记者到达昆山花桥综合能源站。远远望去，就看到有车主将车停靠在智能加油机器人旁边，准备体验自动加油。可惜，当时加油机器人还在调试中，车主只能悻悻离去。

智能加油机器人，从外观上看，整体体积比普通加油机稍大一些，两只银白相间的机械手臂相当醒目。据现场工作人员介绍，加油机器人工作时主要依靠两只机械手臂，一只用于精准定位油箱并打开盖子，另一只则是加油枪，完成加油动作。目前，昆山花桥综合能源站的这台机器人只能加注95号汽油，加满一箱油一般需要3分钟左右。

从设想看，加油机器人的优势很多，比如提高加油效率，提供更便捷、舒适的加油体验，还能适应更极端的天气场景等。同时，从现有的产品看，加油机器人的场景兼容性较强，不需要改造加油站原有设施，就能与任何加油站场景无缝衔接，即装即用，甚至在后续产品的迭代中，还可以调整机器人工具来处理电力、氢气等替代燃料，扩大加油站的服务半径。

不过，加油机器人虽然看起来很美，但目前的运营还存在一些槽点。记者体验下来，使用加油机器人加油，操作流程相对简单，停好车后，只需在手机App上完成下单，无须下车，车内即可完成扫码、加油和支付等操作。在具体使用中，记者发现很多环节仍有待提升。比如，加油时需要非常精准地将车停到对应区域内，稍有偏移就可能导致识别失败；加油过程很连贯，但在前期定位油箱和插上油枪时的动作比较缓慢；整个加油过程耗时较长，如遇加油高峰可能会导致排队和拥堵等。

“最近不少人慕名而来。”昆山花桥综合能源站站长张正义告诉记者，“很多都是年轻顾客，主要还是以打卡体验为主，大家都觉得很惊喜，还会拍视频记录。”从实际反馈看，好评居多，但也不乏抱怨的声音。例如，记者提出的停车问题就曾被多次提出，动作较慢、成功率不高等问题也影响了对加油机器人的评价，有不少人因此觉得其实用性并不强。

对此，智能加油机器人运维工程师唐志祥给记者解释，部分原因是出于安全性考虑。在唐志祥看来，加油不同于其他场景，对稳定性和安全性的要求很高，一方面，加油机器人在操作时与车辆进行物理接触，可能会为车辆带来潜在损伤风险；另一方面，防爆也是加油机器人必须关注的重要问题。“宁可速度慢一些，也要保证安全性，避免潜在隐患。”唐志祥说。

针对成功率不高的问题，唐志祥表示，目前加油机器人还在试运营阶段，确实有些功能还不够完善，正在尝试解决，后续随着数据的积累，成功率会持续上升。“加油机器人要求精度很高，一般误差不能超过2毫米。现在汽车迭代很快，不同品牌、不同型号、不同年份的车辆，油箱盖结构都不一样。”唐志祥说，在这样的情况下，机器人难以适应所有车型，尤其是定位很难精确把控，需要不断尝试新的设计和算法，所以某些阶段会出现成功率不高的问题。此前，萧山南阳加油站停用机器人时，工作人员解释原因时就提到了设备升级和调试的因素。

在无人驾驶等技术领域，有一个说法叫作“边界化难题”，说的是在真正遇到问题之前，工程师可能都想不到有这样的问题。这样的说法同样适用于加油机器人。对加油机器人的发展来说，落地投用只是一个开始，当下更重要的是解决更多此前想象不到的问题。当前，提升加油机器人稳定性和精确度最大的挑战之一就是要减少阳光的干扰——室外光线变化会影响识别的准确性。激光雷达在实际工作中容易受到各类环境光照的影响，受天气因素影响也较大。

“我们之前做测试主要是车间等室内环境，光源比较稳定，所以识别的准确率很高。”唐志祥说，室外场景完全不一样，尤其是白天的强光干扰很容易影响识别效果。起初，他们计划寻找遮阴处来布置加油机器人，但发现当地的场地条件都比较相似。他跟记者开玩笑说：“我们测试过，目前晚上的识别准确率能做到99%以上，但机器人总不能只在晚上用吧？”目前，他们正在测试遮阳或滤镜等抗光性方案的可行性，以期尽可能降低误差。

有分析认为，从长远看，智能化是未来加油站发展的趋势，加油机器人是其中的重要组成部分。不过，短期来看，加油机器人仍面临多重痛点。除技术难度外，赢利难也是老生常谈的话题。当前，加油机器人制造成本偏高，相关应用以小范围示范为主，缺乏成熟的商业模式，很难大规模推广。此外，加油机器人如何与原有加油站设施及人员进行整合，避免浪费，效益最大化，也是有待考量的问题。