Aseon Labs获1000万美元种子轮融资

旧金山街头常见空载自动驾驶车辆穿行，它们要么等待接单，要么前往较远的场站充电和清洁。这类没有载客收入的空驶里程，一直是 robotaxi 业务压缩成本、提升盈利能力的难点之一。

Aseon Labs 试图从基础设施入手解决这一问题。这家位于加州红木城的初创公司提出一种接近停车位大小的自动化模块，可分散部署在城市不同位置，为 robotaxi 完成检查、车内清洁和充电。TechCrunch 报道称，该公司已完成 1000 万美元种子轮融资。

资金将用于原型和布点

本轮融资由 Crane Venture Partners 领投，Y Combinator、Expa、Robin Hood Ventures 和 Founders Capital 参投，部分天使投资人也参与其中。Aseon Labs 目前仍处于早期阶段。

• 计划建造 5 个自动化站点原型
• 团队将从 6 人扩充至约 12 人
• 同时获取建设网络所需场地资源

公司联合创始人兼 CEO George Kalligeros 表示，若要让自动驾驶出租车接近网约车的经济性，车辆利用率必须继续提高。分布式站点的目标，就是减少车辆为维护而长距离空驶的时间。

试图替代远郊集中场站

两位创始人并非出身自动驾驶行业，但有硬件和场地网络扩张经验。Kalligeros 曾在宾利和特斯拉任职，之后与联合创始人 Dan Keene 在 2016 年创办电池更换基础设施公司 Pushme，该公司于 2020 年被 Tier Mobility 收购。

在调研自动驾驶行业后，团队发现，robotaxi 运营商通常依赖集中式场站完成检查、维护、清洁和充电。由于场地成本较高，这些设施往往设在城市外围，而主要叫车需求集中在市中心，这会进一步拉长空驶距离。

Aseon Labs 因此选择更小型、可独立供电、可移动的模块化站点。按照公司设想，这类设施可作为临时结构部署，从而缩短审批周期；如果某个点位利用率不佳，也可以转移位置。

早期仍需人工，AI负责识别问题

这些站点将配备摄像头和机械臂。摄像头用于检查车辆状态，机械臂可处理遗失物品并完成基础车内清洁。供电方式上，设备既可使用丙烷发电机，也可通过与电动车充电企业合作接入现有电源。

Aseon Labs 预计，站点最终将实现自主运行，但早期版本仍会配备人员值守。公司并不打算让设备处理所有复杂情况，而是借助计算机视觉和 AI 模型先判断问题类型，再决定是否交由人工处理。

例如，若系统识别到后排座椅上有融化的巧克力，机械臂不会直接清洁，以免扩大污渍。车辆会先完成充电，再被调度回中心场站，由人工处理。

补充信息：截至目前，Aseon Labs 尚未与任何 robotaxi 公司签署正式合同，但公司称，行业内对这一方案已有较高兴趣。