Segway fait sa première incursion dans la livraison de robots de trottoir avec le partenariat Coco

Segway voit un avenir pour les robots de livraison de trottoirs et se prépare maintenant à devenir le fabricant de référence de l’industrie en plein essor.

La société, qui a fourni des scooters électriques à presque tous les principaux opérateurs de micromobilité partagée, s’associe à la start-up de robots de livraison Coco, basée à Los Angeles, pour construire 1 000 robots de trottoir partiellement automatisés et pilotés à distance. Coco commencera à déployer les robots à Los Angeles et dans deux autres villes américaines au cours du premier trimestre de 2022.

Cette nouvelle livraison de robots Coco 1, comme l’entreprise les marque, ajoutera à sa flotte existante de 100 unités Coco 0, une « boîte sur roues » que l’entreprise a d’abord construite pour prouver son modèle commercial. Coco a également passé une commande de 1 200 véhicules supplémentaires, qu’elle prévoit de pouvoir déployer d’ici mai ou juin 2022, en attendant des contrats potentiels, selon Sahil Sharma, vice-président directeur des véhicules chez Coco.

Segway mène des activités de R&D sur la robotique depuis des années et a même formé une division dédiée en 2016. C’était la même année que la société a dévoilé son robot Loomo, qui est essentiellement une base de scooter avec une petite tête robotique qui comprend une caméra Intel RealSense RGB-D, la reconnaissance vocale et des capacités de conduite autonome.

Loomo était plus une expérience qu’une opportunité d’affaires; Ce partenariat avec Coco est la première fois que l’entreprise déploie ses « plateformes mobiles robotisées » à grande échelle pour la livraison. Tony Ho, vice-président du développement commercial mondial de Segway, a déclaré que cela signalait également un changement à plus long terme dans l’espace de livraison robotique.

« Ce n’est que le début de notre partenariat », a déclaré Ho à TechCrunch. « Nous resterons du côté des produits, et Coco sera l’opérateur. C’est donc un peu similaire à l’espace de la micromobilité où nous fournissons les véhicules et le matériel et ils assurent la relation avec la ville et le personnel et toute l’opération derrière cela. À l’heure actuelle, nous voyons cela presque comme avec les scooters en 2017, où toute l’industrie est en plein essor. C’est un accaparement de terres.

L’activité de scooters électriques et de vélos électriques de Segway est florissante, dit Ho, notant qu’elle fournira un levier pour intensifier la croissance de la robotique en partageant les apprentissages des véhicules et les ressources de la chaîne d’approvisionnement.

« Coco est une entreprise très jeune, ils ont donc été assez intelligents pour se concentrer sur ce qu’ils font le mieux et externaliser la chaîne d’approvisionnement en Segway », a déclaré Ho, qui a mentionné que le partenariat avec Coco n’était pas exclusif. « Nous sommes très sérieux à ce sujet et c’est notre stratégie d’entreprise de soutenir les chevaux gagnants pour qu’ils se développent rapidement. »

La taille du marché mondial des robots de livraison autonomes devrait atteindre 236,59 millions de dollars d’ici 2027, et une série d’acteurs ont récemment germé pour essayer de contrôler une part de ce gâteau. Starship Technologies, un concurrent dans l’espace de trottoir, a recueilli un financement total de 102 millions de dollars; Kiwibot a récemment étendu sa portée parmi les campus universitaires; et Nuro, qui opère sur les routes, vient de lever 600 millions de dollars et a annoncé un partenariat avec 7-Eleven. En août, Coco a levé une série A de 36 millions de dollars, portant son financement total à 43 millions de dollars, argent qui a été en partie utilisé pour financer les véhicules Segway.

Segway dit qu’il s’attend à ce que les robots de trottoir soient la méthode la plus efficace pour réaliser la livraison du premier et du dernier kilomètre, en particulier dans les zones urbaines denses aux heures de pointe.

« Du point de vue du produit, une conception plus simple rend les opérations plus fiables, moins de pannes, moins d’investissements initiaux », a déclaré Ho. « Les pénuries de main-d’œuvre causées par la pandémie n’ont fait qu’accélérer l’acceptation des robots. De plus, les véhicules à charge utile plus lents et plus petits sont conviviaux pour les piétons sur les trottoirs et sont bien accueillis par les villes.

La plupart des startups de livraison robotique ne sont pas encore autonomes, et Coco ne fait pas exception. Ses véhicules, qui sont construits avec des caméras, un GPS et une certaine puissance de calcul, sont pilotés à distance, mais disposent de certaines fonctionnalités de conduite automatisée de base. Par exemple, ils peuvent conduire en ligne droite et s’arrêter si un obstacle apparaît, ce qui permet à un pilote de surveiller plus d’une livraison à la fois et de prendre le relais pour les passages délicats comme les passages pour piétons.

« Nous adoptons une approche très axée sur les affaires à cet égard », a déclaré Zach Rash, cofondateur et PDG de Coco, à TechCrunch, notant qu’attendre que la pleine autonomie ne fera que retarder l’entrée sur le marché. « Beaucoup de gens parlent de L4 et L5, 90% d’autonomie. Nous voulons vraiment comprendre combien de pilotes nous avons besoin pour effectuer un volume donné de livraison dans ce domaine. Nous l’avons construit à partir de zéro en pensant à ce qui a du sens pour notre entreprise et comment devrions-nous construire la technologie pour soutenir cela, plutôt que de dire: « Comment pouvons-nous simplifier la voiture autonome? » Nos pilotes sont au cœur de nos opérations et seront toujours au cœur de nos opérations, alors construisons le produit autour d’eux pour les rendre aussi efficaces que possible. »

Le système de Coco prend les données collectées à partir de ses différents itinéraires et utilise ces informations pour former les algorithmes d’apprentissage automatique dans son logiciel de conduite autonome. Mais le véritable avantage d’avoir une flotte à grande échelle est la possibilité de cartographier plus de zones de la communauté et de trouver des itinéraires plus rapides et plus faciles pour le robot, explique Rash.

« Nous pouvons apprendre de la flotte quels sont les segments les plus efficaces, car nous nous soucions de chaque seconde de la livraison, alors nous essayons de cartographier la ville pour créer les itinéraires les plus efficaces, qui tiennent compte de la connectivité, de l’infrastructure des trottoirs, de la circulation piétonne, de la circulation automobile », a déclaré Rash. « Nous apprenons beaucoup de l’ensemble de la flotte. Il ne s’agit pas seulement d’autonomie. Nous recueillons toutes ces informations pour nous assurer que nous pouvons naviguer dans la ville aussi efficacement que possible.