助力智慧港口建设，无人驾驶企业「飞步科技」打造“车路云”一体化协同作业平台
智慧港口已成为新型港口建设趋势，「飞步科技」的智慧港口解决方案已在全球最大港口宁波舟山港获得了长期稳定的商业化落地验证。
中小企业应该走“专精特新”之路，已经成为从政府到企业界、投资界的共识。36氪广东重磅推出“‘专精特新’们的晋升之路”专题，记录全国“专精特新”企业发展史，探索“隐形冠军”的晋级之路，探讨重点产业的高质量发展。编辑 | 许璧端 江倩君
近年来，大数据、算力、算法等技术的创新突破与成熟应用，推动了人工智能领域的高速发展，也催生出多个细分赛道具体应用的落地。人工智能不断被提及，成为当下热点。
在人工智能众多应用场景中，无人驾驶是较为火爆的赛道之一。据36氪与汉能投资共同发布的《中国自动驾驶行业研究报告》，2021年中国自动驾驶行业相关融资事件达94起，热度在整个汽车出行领域最高；披露融资金额超435亿元，同比历史最高。另外，据中商产业研究院统计，2017年-2021年，我国无人驾驶市场规模由681亿元增至2358亿元，年均复合增长率为36.4%，预计2022年该领域市场规模将达到2894亿元。
庞大的无人驾驶市场主要分为非载人级的商用车和载人级的乘用车两大板块。获评工信部第四批国家级专精特新“小巨人”企业的杭州飞步科技有限公司（以下简称「飞步科技」）就选择了智能驾驶商用车赛道。
「飞步科技」成立于2017年，是一家致力于实现全自动无人驾驶的人工智能企业，也是国内最早专注于封闭场景下无人驾驶技术及商业化应用落地的企业之一。据「飞步科技」联合创始人兼CTO杨政介绍，「飞步科技」早期创业团队成员多为人工智能领域的专业技术人员。结合自身技术积累，以及对无人驾驶赛道垂直领域的深刻分析后，「飞步科技」认为商用车亟需解决的市场痛点更多、技术覆盖面更广、后续的技术延展性更好、有明确的赢利点且商业化落地速度更快，因此「飞步科技」将无人驾驶商用车作为主要业务发展方向。
2019年起，「飞步科技」开始深耕港口无人驾驶这一细分赛道。在经济全球化背景下，港口不仅承担着物流运输、对外贸易等功能，对供应链体系建设也起着举足轻重的作用。然而，对于早期港口运营商来说，最大的难题是水平运输，主要面临两大痛点：
一是人力方面。传统港口大多使用普通集卡运输，恶劣的自然环境和艰苦的作业环境，使得运输过程十分依赖司机个人驾驶能力。然而，驾驶技术娴熟、操作规范的集卡司机数量较少，难以满足市场需求；大部分集卡司机工作模式是“三班倒”，体能负荷大，身体和精神上的疲劳也是卡车事故多发的一大原因。
二是效率方面。传统的集卡在港口运输场景中，难以精准感知全局车辆作业状态。杨政举例说明道，当多个桥吊下的同一条作业线路发生拥堵时，往往需要司机依靠个人经验进行判断，决定超车或原地等待。这种基于人工经验的车辆调度方式存在很大不确定性，难以达到全局最优作业效果。
针对这些痛点，行业内先后出现了AGV、集装箱跨运车等解决方案。前者虽然增强了运输安全性和效率，降低了用人成本，但AGV的编程设计特点让它在面临突发性或非重复性任务时，不如人工操作灵活。而集装箱跨运车虽然作业灵活、机动性强，但机械结构复杂，运营维护成本较高，且堆箱层数低、堆场利用率也较低，因此国内自动化码头较少使用集装箱跨运车。基于此，近年来，具备L4级自动驾驶技术应用的无人驾驶集卡成为自动化港口中水平运输的重点，同时也是「飞步科技」的主要研发产品。
杨政介绍，港口是典型的封闭作业场景，场内相对开阔，作业车辆的行驶车速低（一般不超过30km/h），且行驶路线固定，是无人驾驶集卡落地应用的良好场地。无人驾驶集卡可实现24小时全天候作业，高利用率可帮助港口快速回收软硬件建设方面的投入成本；另外，其安全可控的特点，能够较好弥补港口运输方面人工操作的不确定性。
在深入洞察用户安全高效的需求之后，「飞步科技」以用户为导向，打造了“车路云”一体化协同作业平台。
首先是车端无人驾驶系统。无人驾驶集卡的每一个行车操作都要求在较短的时间和较小的空间内完成，这就要求驾驶视野中的盲区越少越好。「飞步科技」的L4级无人驾驶系统通过软件、硬件、底层数据三部分互相配合，为无人驾驶集卡配置激光雷达、视觉相机、毫米波雷达等多种传感器，覆盖集卡前后左右多个方向。杨政介绍，「飞步科技」的车端无人驾驶同时依托一体化控制算法和高精度地图，使集卡在进行装箱、避让来车、掉头、倒车等操作时，将误差控制在5厘米以内，扩大车端驾驶感知范围，增强极限操作的精准度，提高车端驾驶效率。
其次是路端智能感知计算。杨政举了一个例子，“当一艘大船在港口停靠作业时，可能出现同一条作业车道上两个或以上的桥吊在同时作业的情况。如果某辆集卡需要穿过当前桥吊才能抵达目标桥吊时，该集卡需要获知目标位置到底是空闲状态还是作业状态。如果是空闲状态，该集卡则可以变道至超车道，再到达目标桥吊；如果是作业状态，那变道至超车道后，该集卡无法前行至目标桥吊，就会造成超车道的拥堵，从而影响全局车辆的运行”。「飞步科技」的路端智能感知计算基于多传感器融合算法感知结果，实现无人驾驶集卡超视距感知，强化路端全局感知能力，并能对路端安全生产管理进行监测。
再者是云端智能调度。从港口运营商的角度来看，港口整体运营是否顺畅高效，直接决定了港口收益。因此，对区域内船舶、车辆、人员、集装箱等的统一协调是港口运营的关键之一。港口场景较为封闭，无人驾驶集卡需要与其他车辆、桥吊等交互配合。「飞步科技」的云端调度管理平台通过对港口内全局设备及状态的实时监控，再由大数据进行可视化分析，优化集卡作业任务分配，使任务与车辆更加匹配，减少空驶时间，缩短空驶距离。在多车路线出现交错时，云端智能调度平台可以根据每辆车的作业任务和状态，判断哪一辆车更具有优先级，达到整体调控，减少时间成本，提高港口运营效率。
《中国自动驾驶行业研究报告》显示，我国拥有近 100 座港口，其中大型港口有十余座，港内用于集装箱运载的集卡在2万台左右，预计2023 年国内港口码头自动驾驶集卡车销量将超 5000 辆，市场规模约为 50 亿元。在这个庞大的市场中，无人驾驶集卡市场竞争主体主要有三类，一是以三一海洋重工为代表的传统港口机械制造商；二是以「飞步科技」为代表的以港口智能驾驶为主要业务的科技公司；三是以上汽集团为代表的汽车厂商。
在杨政看来，无人驾驶是AI技术与工程应用“对半开”的领域，相比传统车企或互联网造车公司，「飞步科技」作为科技公司最大的优势就是“专”和“精”。“我们公司技术人员占比超80%，核心团队在华为、滴滴、阿里巴巴、腾讯等业内知名企业有多年经验积累。所以我们在垂直领域也会有一套完善的工具应用和设计理念去做港口智能驾驶。在服务客户的过程中形成的全栈式技术解决方案就是「飞步科技」的技术壁垒。”
目前「飞步科技」的“车路云”一体化智慧港口解决方案已在全球最大港口宁波舟山港一期至四期应用中，获得了长期稳定的商业化落地验证。近期，「飞步科技」与南通港集团有限公司、中交第三航务工程勘察设计院有限公司共同成立了“IGV技术联合研究中心”，用于丰富港口自动化水平运输设备链路并加速科技成果转化。在南通港自动化港口建设过程中，「飞步科技」提供了由自动驾驶集卡+IGV等多车型组成的L4级运输队列，使集卡可自主辨识复杂交通环境、障碍物和交通标志标线，在不依靠大规模基础设施建设的情况下完成道路行驶、精确停车、集装箱装卸和障碍物绕行避让等动作，降低成本投入的同时提高全局生产运营效率。
杨政透露，早期无人驾驶集卡的验证过程中，车上需要配置一个安全员。从今年开始，「飞步科技」正逐步实现“安全员下车”，并致力于覆盖更广场景。下一步「飞步科技」将继续深耕智慧港口行业，打造标准化产品，推动港口无人驾驶集卡产业化。