Flox Intelligence 用边缘 AI 驱赶铁轨、机场和道路旁的野生动物

我八岁的时候，记得我们开往孟买的火车发出一声巨响停了下来。好八个小时后我们重新启动时，有人指着一根悬挂在铁轨附近树枝上的、扭曲变形的尾巴——真是不可思议。

原来，火车显然是以全速撞上了一头野牛，冲击力严重损坏发动机，不得不拖走修理。很长一段时间里，我以为这种事只发生在印度农村这样的地方，但几年前我了解到，在地球上的任何地方，野生动物和基础设施都不能共存。

美国联邦航空管理局估计，1990年至2025年间，野生动物撞击平均每年给美国民航造成约2.72亿美元的损失。在法国，铁路运营商SNCF表示，每年有超过8000趟列车受到漫游动物的影响，这是其列车晚点的五大主要原因之一。仅2023年一年，布列塔尼就有120列火车撞上动物，打乱了660趟列车服务，造成超过15000分钟的延误。

读到对基础设施和动物造成的所有这些破坏，Sara Nozkova（上图左侧）受到启发，开发了一套与传统上用于将动物驱离道路、铁轨、机场和其他基础设施的警报器、灯光、围栏、猎鹰和扑杀方式截然不同的野生动物驱避系统。

"我坚信答案不是更大声的驱避器，"她告诉TechCrunch。

在交通和自动驾驶领域工作了13年之后，Nozkova已经了解到，我们为道路和其他受控环境导航而建造的系统，一旦自然因素加入，就会多么迅速地失效。

"我们已经教会了机器变得出色，但只在我们为它们设计的环境中，"她说。"城市、工厂流水线、仓库。固定的几何形状，已知的物体。一旦走出户外进入自然，我亲眼看到同样的机器很快就变得'失明'。因为自然是复杂的，而且永远充满生机。"

因此，她转而加入了斯德哥尔摩的KTH皇家理工学院AI实验室，开始研究一种能够根据附近动物的行为（甚至是哪种动物）来改变驱避反应的系统。

这项工作演变成了Flox Intelligence，该公司于2020年从KTH分拆出来，是今年TechCrunch Disrupt上Startup Battlefield 200的决赛入围者之一。（该公司在Disrupt星期二向一组VC评委进行了路演，Disrupt今年在旧金山Moscone West举行，截止时间为10月15日星期四。）

Flox制造的边缘设备在本地而非云端处理数据。像自动驾驶汽车一样，它们使用感知系统来感知周围环境，但它们的系统是在野生动物行为数据上训练的。当运动传感器检测到移动时，会唤醒设备，触发使用设备上模型识别附近动物的摄像头。然后设备发出适合物种的声音将它们吓跑。

Nozkova说，该系统也从经验中学习，并不断变换其反应方式，以免动物对重复的信号产生习惯。

该公司目前销售电池供电的设备，可安装在电线杆、树木和其他构筑物上。它还提供一个软件平台，向客户展示设备的部署位置以及现场正在发生的事情。该平台还可以生成合规性报告，以及用于生物多样性监测等用途的报告。更长远的目标是让软件具备足够的可移植性，能够在户外作业的机器上运行，包括火车、汽车和无人机。

Nozkova 表示，目前约有 150 台 Flox 设备在北美、欧洲和澳大利亚投入运行，部署场所包括机场飞行区和机场周边、道路和铁路走廊（特别是野生动物走廊沿线的围栏末端和道口）、国家公园、农业用地、城市区域、矿区，以及变电站等关键基础设施。

该公司先一次性销售边缘设备，然后在第一年后收取年度软件和 AI 订阅费。Flox 还与 OEM 合作伙伴开展合作，这些公司支付年费以便在车辆（例如火车）上部署其软件。列车制造商阿尔斯通（Alstom）就是这样的合作伙伴之一。

Nozkova 表示，该公司预计将在 2026 年底实现约 150 万美元的收入。

尽管 Flox 的产品和方法独具特色，但这家初创公司也并非没有竞争。Robin Radar 的Scarecrow同样使用针对特定物种的求救叫声来驱散鸟类，并记录相关活动；而iCHASE销售一套通过计算机视觉检测鸟类、并使用移动激光瞄准它们、根据需要调整响应的系统。

Nozkova 表示，她的护城河在于系统的广度以及 Flox 在实地收集的数据，她称之为"关于如何真正让驼鹿或灰熊安全移动的实地真相"。

"物理 AI 正走出工厂，进入杂乱却生机勃勃的户外环境，"Nozkova 说，"每一台在户外运行的机器——火车、卡车、无人机、拖拉机、机器人——都需要理解自然，而自然智能将是感知栈的下一层。几乎没有人正在构建它。"

Nozkova 表示，该公司迄今已在种子前轮和种子轮融资中筹集了约 500 万美元，其中种子轮由 Unconventional Ventures 和 Tilia Impact Ventures 领投。这些轮次的共同投资人包括 GENIUS NY、Norrsken、Satgana 以及天使投资人。

该公司目前正开启 1000 万美元的 A 轮融资，资金主要用于将部署设备数量从约 150 台扩展到数千台，并将底层系统从其当前的野生动物应用场景拓展到更广泛的领域。

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